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基于神经网络的变风量(VAV)空调系统前馈解耦控制研究的开题报告

一、研究背景与意义

变风量(VAV)空调系统是一种广泛应用于商业建筑物中的空调系统，可以在不同空间及时间段内逐渐调整空调的风量和温度，实现节能的效果。然而，随着建筑物的增加和技术的发展，VAV空调系统的应用也越来越广泛，但是在实际的应用中，VAV空调系统存在控制精度不高、响应速度慢、易发生系统不稳定等问题。因此，如何提高VAV空调系统的控制精度和稳定性，降低能耗，在空调系统的研究中具有十分重要的意义。

因此，开展基于神经网络的变风量(VAV)空调系统前馈解耦控制研究，取得相关的成果和经验，不仅可以提高空调系统的控制精度和稳定性，并且能够为节能减排，保护环境做出积极的贡献。

二、研究内容和思路

1.研究已有的VAV空调系统的控制方法和技术，了解其优缺点和不足;

2.在此基础上，研究神经网络在VAV空调系统控制中的应用，分析其可行性和优势；

3.建立基于神经网络的变风量(VAV)空调系统前馈解耦控制模型；

4.设计基于神经网络的前馈解耦控制系统，实现控制目标的实时调整；

5.对设计的控制系统进行仿真和实验，分析控制精度和稳定性；

6.最后，根据实验和仿真的结果，进行分析和评估，得出结论和未来发展方向。

三、预期成果

基于神经网络的变风量(VAV)空调系统前馈解耦控制研究的预期成果有：

1.分析和评价VAV空调系统控制方法和技术的现状和不足，为VAV空调系统的控制提供参考；

2.建立基于神经网络的变风量(VAV)空调系统前馈解耦控制模型；

3.设计基于神经网络的前馈解耦控制系统，实现控制目标的实时调整；

4.对设计的控制系统进行仿真和实验，分析控制精度和稳定性；

5.向VAV空调系统控制领域提供新的思路和方法，并且为VAV空调系统控制的精细化提供基础和参考。

四、研究计划和进度

第一年：

1.研究VAV空调系统的控制方法和技术，了解其优缺点和不足；

2.学习神经网络的基础知识，并预研究神经网络在VAV空调系统控制中的应用；

3.继续深入研究，建立基于神经网络的变风量(VAV)空调系统前馈解耦控制模型。

第二年：

4.设计基于神经网络的前馈解耦控制系统，实现控制目标的实时调整；

5.对设计的控制系统进行仿真和实验，分析控制精度和稳定性，优化控制系统。

第三年：

6.根据实验和仿真的结果，进行分析和评估，得出结论和未来发展方向；

7.完成开题报告；

总体来说，本研究计划将分三年，分别从研究现有控制方法和技术入手，逐步分析和研究基于神经网络的这种前馈解耦控制系统，并进行实验及仿真，达到最终目标-设计基于神经网络的变风量(VAV)空调系统前馈解耦控制系统。