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基于CNN优化的蓄热式电锅炉供暖系统容错控制方法
摘要
本文提出了基于卷积神经网络优化的蓄热式电锅炉供暖系统容错控制方法。首先，介绍了蓄热式电锅炉供暖系统的工作原理和常见问题，然后提出了基于卷积神经网络的容错控制方法，通过监测系统状态并实时调整，达到控制系统容错的目的。最后，通过实验验证了该方法的有效性和稳定性。
关键词：蓄热式电锅炉，卷积神经网络，容错控制，供暖系统
Abstract
Thispaperproposesafault-tolerantcontrolmethodforathermalstorageelectricboilerheatingsystembasedonoptimizedconvolutionalneuralnetwork.Firstly,theworkingprincipleandcommonproblemsofthethermalstorageelectricboilerheatingsystemareintroduced.Then,afault-tolerantcontrolmethodbasedonconvolutionalneuralnetworkisproposed.Bymonitoringthesystemstateandadjustingitinrealtime,thepurposeofcontrollingsystemfaulttolerancecanbeachieved.Finally,theeffectivenessandstabilityofthemethodareverifiedthroughexperiments.
Keywords:thermalstorageelectricboiler,convolutionalneuralnetwork,fault-tolerantcontrol,heatingsystem
引言
蓄热式电锅炉供暖系统是一种较为常见的供暖方式，通过电锅炉加热水进入储热器进行蓄热，再通过热水循环泵进行供暖。这种系统具有能耗低、污染小、使用方便等优点，受到了越来越多的关注。
然而，由于供暖系统存在着很多不确定因素，如室外温度变化、室内使用状况不同等，所以系统容易出现失控的问题。为了解决这个问题，本文提出了基于卷积神经网络的容错控制方法，通过监测系统状态并实时调整，达到控制系统容错的目的。
蓄热式电锅炉供暖系统的工作原理和常见问题
蓄热式电锅炉供暖系统的基本工作原理是将电加热的水加热到一定温度后，进入储热器进行蓄热。当室内温度低于设定值时，热水循环泵将热水泵送到室内供暖，直到达到设定温度为止。由于室外温度变化等因素的影响，系统会出现一些问题，例如：过热、欠热等。
过热是指由于室内温度过高，导致热水的温度过高，而无法及时调整系统的功率，导致系统失控。欠热是指由于室内温度过低，导致热水的温度不足，无法满足供暖需求。
基于卷积神经网络优化的蓄热式电锅炉供暖系统容错控制方法
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是深度学习中的一种重要模型，在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。利用CNN模型可对蓄热式电锅炉供暖系统进行容错控制。
CNN采用了一种类似于神经元的结构，通过多个卷积层进行特征提取、池化层进行特征压缩、全连接层进行特征分类等一系列处理，从而实现了对图像、音频等信号的处理。
在蓄热式电锅炉供暖系统中，可以将温度传感器的数据输入到CNN中进行训练，从而得到系统的动态模型。利用训练后的CNN模型对系统状态进行预测，并根据预测结果进行系统控制，达到容错的目的。
实验验证
实验采用了MATLAB软件模拟了蓄热式电锅炉供暖系统，通过设定初始参数和模拟环境，观察系统在不同状态下的行为表现。通过调整CNN模型的参数，达到控制系统容错的目的。
实验结果表明，基于卷积神经网络优化的蓄热式电锅炉供暖系统容错控制方法能够实现系统的自动调整和容错，提高了系统的工作效率和稳定性。
结论
本文提出了基于卷积神经网络优化的蓄热式电锅炉供暖系统容错控制方法，通过监测系统状态并实时调整，达到控制系统容错的目的。实验证明，该方法能够有效地提高系统的工作效率和稳定性，具有较好的应用前景。