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VAV系统送风管道静压的线性神经元网络补偿控制 被引量:3

Compensation control of supply duct's static-pressure using linear neural network in VAV systems
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摘要 利用神经元网络具有自学习以及超强非线性逼近的能力 ,提出了基于线性神经元网络的补偿控制方法。这种控制方法能够根据送风管道静压耦合因素的变化自适应地调节控制量 ,实现对管道静压的补偿控制。给出了神经元权系数的在线学习方法 。 Based on the self learning and nonlinearity approximation ability of linear neural network, puts forward a compensation control method. This method can achieve compensation control by adjusting the variable adaptively according to the variation of coupled elements. Presents the online learning method of neuron weights and validates it with an experiment.
作者 许静 任庆昌
出处 《暖通空调》 北大核心 2004年第7期19-21,42,共4页 Heating Ventilating & Air Conditioning
基金 陕西省自然科学研究项目 (编号 :2 0 0 3F3 6) 陕西省教育厅专项科研计划项目 (编号 :0 1JK170 )
关键词 VAV系统 送风管道 变风量 神经元网络 线性神经元补偿控制 静压 variable air volume,neural network,linear neural compensating control,static pressure
  • 相关文献

参考文献3

  • 1李克欣,叶大法,杨国荣,吴纯举,寿炜炜,张力.VAV 空调系统初探[J].暖通空调,1997,27(3):8-14. 被引量:29
  • 2王树青.先进控制技术及应用.北京:化学工业出版社,2001
  • 3徐丽娜.神经网络控制.北京:电子工业出版社,2002

共引文献28

同被引文献18

引证文献3

二级引证文献5

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