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球球棒棒(金币+10, 基金HEPI+1): ★★★★★最佳答案 谢谢 2012-01-10 19:10:52
摘要:针对小型多控制变量制冷系统因缺乏高效的控制模型而难以实现在不同工况下具有较高运行效率的技术难题，提出一种基于粒子群多目标寻优的神经网络内模控制方式的最优控制模型和方法。其原理和创新是：研究小型多变量压缩式制冷系统各控制变量与目标参数的精确关系样本和动态关系，建立表达非定常动态系统的正-逆神经网络逼近模型，以微元动态方程和神经网络的输出为性能函数，构建粒子群多目标寻优模型，改进迭代算法的均匀性、多样性，建立内模控制和最优控制相结合的控制方式，实现制冷系统的变量合理匹配和最优控制，有效提高系统综合运行效率。项目应用智能辩识、制冷系统热动力学和演化控制算法等理论，结合实验和仿真方法，研究与分析提高系统运行效率的工作机理，PWM频率、切换角和启停对效率的影响，变排量、变流量系统的传热、传质的非平衡变化过程，含油量对传热和效率的影响，控制体系中变量的耦合关系和控制策略的智能寻优和稳定性、鲁棒性。
基于粒子群多目标寻优的制冷系统内模控制模型研究及实验论证
负责人：沈希 参与人：沈希, 黄跃进, 徐鸣, 顾江萍, 金华强, 蒋文奇, 王海炳, 吴晓杰, 章龙, 陈楠
金额：37万 申请时间：2010 学科代码：热力系统动态特性、诊断与控制(E060106) 项目批准号：51076143
申请单位：浙江工业大学 研究类型：应用基础研究
关键词：多变量制冷系统；运行效率；热动力学；粒子群多目标寻优；内模神经网络控制 |
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