基于TCI與IAQ的空調(diào)智能控制研究.pdf

1、人們80％以上的時間在室內(nèi)度過,而調(diào)查顯示,室內(nèi)的熱舒適指標(TCI)和室內(nèi)空氣品質(zhì)(IAQ)仍遠沒達到健康、舒適的要求.該文以衡量熱舒適性的PMV和反映IAQ的CO2濃度為控制輸入,建立相應的控制策略,分別對變頻空調(diào)器壓縮機、蒸發(fā)器風機、新風閥(機)和臺式小風扇進行控制,以同時滿足0

2、與人均新風量標準通風進行比較,對系統(tǒng)節(jié)能性進行了分析.該文還對利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)PMV智能預測器進行了研究.根據(jù)該文的研究結果,可以得出如下結論:a.利用神經(jīng)網(wǎng)絡信息處理技術對熱舒適性指標進行智能預測是可行的.b.按照室內(nèi)空氣質(zhì)量標準最小新鮮空氣量30m3/h·人進行送風,室內(nèi)CO2濃度能滿足小于1000ppm的要求.在適合用CO2濃度反映IAQ的環(huán)境中,采用CO2需求控制通風能滿足IAQ要求,而且節(jié)能.采用CO2的需求控制通風比按實

3、際人數(shù)×30m3/h·人的新風量控制節(jié)能5％左右,比按12人×30m3/h·人的新風量控制節(jié)能超過17％.c.根據(jù)該文的空調(diào)系統(tǒng)模型,采用模糊控制技術對變頻空調(diào)器分別進行傳統(tǒng)設定溫度和設定溫濕度控制,基本上能滿足舒適性要求.但用設定溫濕度控制時,因為溫度和相對濕度控制之間存在耦合效應,導致控制效果不如設定溫度控制,后者的控制精度在0.1℃左右.d.該文基于PMV的智能控制滿足熱舒適性0