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VAV系统自动控制及优化的中期报告 本中期报告主要介绍VAV系统自动控制及优化的进展情况。VAV(VariableAirVolume)系统是一种空气调节系统,该系统根据需求自动调整空气流量,以达到室内温度和湿度的要求。优化VAV系统可以实现更高的空气质量、更低的能耗和更高的舒适度。 在前期调研和分析的基础上,我们已经完成了以下工作: 1.建立了系统模型 我们使用Simulink软件建立了VAV系统模型,并对模型进行了验证。该模型考虑了室内外温度、湿度、人员数量、换气量、空调温度等因素,采用了分层控制策略进行自适应控制和优化。 2.进行了仿真分析 我们使用Simulink进行了仿真分析,模拟了VAV系统在不同工况下的运行情况。我们分别考虑了恒压系统和恒流系统两种控制策略的性能,进行了优化比较。仿真结果表明,分层控制策略可以在不同工况下保持稳定的空气流量,同时最大限度地减少能耗。 3.设计了控制算法 我们设计了一些控制算法,包括PID控制算法和基于模型预测控制算法。采用PID算法可以实现较好的控制效果,但是对于复杂的系统来说精度不够高;而基于模型预测控制算法可以实现更高的精度,并具有较好的适应性和鲁棒性。 4.进行了实验验证 我们在实验室搭建了VAV系统实验平台,并进行了实验验证。我们分别测试了不同控制算法在不同工况下的性能表现,包括稳态响应、动态响应、误差大小等指标。实验结果表明,基于模型预测控制算法具有更好的控制性能和适应性。 接下来的工作将重点进行以下方面的研究: 1.深入研究控制算法 我们将进一步研究和比较不同的控制算法,并尝试将其应用于实际系统中。我们将考虑更复杂的控制策略,以实现更高的能耗节约和舒适度提升效果。 2.测试其他工况 我们将测试系统在其他不同工况下的性能表现,以验证系统的鲁棒性和适应性。我们将考虑不同的室内温度和湿度等因素,并模拟一些异常情况下的控制效果。 3.进行定期维护 我们将定期对系统进行维护和调整,以确保系统运行的稳定性和可靠性,同时最大限度地减少能耗。 通过以上工作的研究和实验,我们相信VAV系统自动控制及优化的目标可以实现,并对建筑节能和环境保护做出重要贡献。