1、本文從空調機組性能試驗室溫度控制系統特殊性的角度出發(fā)，主要采用理論分析、模型構建、MATLAB軟件仿真及實驗相結合的方法將神經元PID控制器首次直接應用于空調機組性能試驗室環(huán)境控制系統的實際應用中，通過仿真計算及實驗研究均驗證了神經元PID控制器在空調機組性能試驗溫度控制系統中的實用性和有效性。 采用房間式空氣焓差法對單元式空調機組進行性能試驗時，要求在特定的試驗工況下進行，即要求環(huán)境模擬系統須維持一定的溫濕度條件并保持一定的時

2、間。因此試驗工況的穩(wěn)定性和控溫精度的大小將直接影響到測試的效率及可靠性，同時也是衡量試驗臺水平的一個重要標志。由于被控對象為熱工參數，具有非線性、大時滯、慢時變等特性，并受各種不確定性因素(人員流動、門窗啟閉、設備散熱等)的影響，因此對控制系統提出了更高的要求。 PID控制是最早發(fā)展起來的應用領域至今仍然很廣泛的控制策略之一，其優(yōu)點是算法簡單、魯棒性好和可靠性高，但在對復雜系統的控制中，常規(guī)的PID控制器不能達到理想的控制效果。

3、在實際生產現場中由于受到參數整定不良、性能欠佳的影響對運行工況的適應性很差，故實際的控制系統設計仍然采用試湊的方法對其加以解決，因此控制精度必然受到制約。為了克服常規(guī)PID控制中的弱點并結合神經網絡的理論人們開始探索將神經網絡與PID控制結合起來實行對復雜系統的控制。通過調研和查閱資料，針對神經網絡在暖通空調領域的研究現狀，本文將具有自學習能力的單神經元和傳統PID結合起來形成的神經元PID控制器在空調機組性能試驗室溫度控制系統中的實際

4、應用為核心內容，并涉及到了參數的選擇與優(yōu)化方面。 首先從人工神經元的生物模型及數學模型開始逐步地介紹神經元的結構與學習算法等，為神經元PID控制器的構建奠定了理論基礎；其次為了實現具有最佳組合的PID控制，通過具有任意非線性表示能力的神經網絡構建了PID控制器，通過神經元的自學習功能，從而使其穩(wěn)定狀態(tài)對應于某種最優(yōu)控制規(guī)律下的PID控制器參數。 本文在空調房間傳熱模型的基礎上推導出了房間溫度被控對象的傳遞函數模型及電加熱

5、器系統的傳遞函數模型，通過MATLAB軟件的SIMULINK平臺構建了數字PID控制器及利用MATLAB中S函數的擴展功能自建了神經元PID控制器，并分別對兩種控制器控制下溫度控制系統進行了仿真。通過仿真證明了神經元PID比傳統PID具有更優(yōu)的性能，同時通過仿真分析得出了控制器的最佳參數值，為實際控制系統參數選擇提供了依據。 為了驗證神經元PID控制器的實際使用效果，作者建立了溫度控制系統實驗臺，利用VisualBasic6.0

6、編制了普通PID和神經元PID算法的通用程序并編寫了數據采集與處理系統軟件，然后在此實驗臺上對兩種控制器進行了實驗研究。實驗在驗證仿真結果的同時比較了兩種控制器對房間溫度控制的不同效果，通過分析實驗數據發(fā)現神經元PID控制器從各個方面都要優(yōu)于常規(guī)PID控制器，驗證了其對溫度控制的實用性和有效性；同時，提出了神經元增益系數的在線調整方法及提高神經元PID控制器控溫精度的措施。仿真和實驗證明，單神經元PID控制器是一種將結構簡單的單神經元和