论文部分内容阅读
实际空调系统中,房间内温湿度分布是不均匀的,不同位置处传感器检测到的温湿度值会有所不同。传感器安装的位置不合适使其检测值不能反映室内温湿度的真实分布,且偏离室内人员的真实感受;以此为被调节参数进行室内温湿度控制通常会导致室内环境不能满足人员需求。实际空调房间中温湿度传感器集成在同一个装置内,因此,需要研究在满足某个指标要求下的室内温湿度传感器融合的最佳测点,以最佳测点处传感器温湿度值对室内温湿度进行控制,改善室内环境控制效果,提高室内人员的舒适度具有非常重要的理论意义和实际应用价值。本文以某大学变风量空调实验平台为研究对象,进行了空调房间温湿度最佳测点研究,具体研究如下:(1)在分析变风量空调系统和VAV BOX控制原理基础上,构建了房间测点实验平台,参考ASHRAE Standard 55-2013标准,研究选取了房间中的6个实验平面对温湿度测点进行研究。(2)构建了基于最优加权的温湿度递推融合算法,该算法对基于均值的递推融合算法做了改进,引入了加权因子,构造测量值与加权估计值的均方误差,采用均方误差最小时的权系数乘以每个传感器的量测值,从而充分利用传感器量测数据,减少因剔除量测数据随意性带来的信息损失,避免了极端值对融合结果的影响。研究将温度、湿度和风速用一个指标有效温度指数ET(Effective Temperature)进行评价,将多个参数点统一为一个点进行温湿度传感器最佳安装位置研究。(3)利用FLUENT软件搭建了空调房间模拟系统,计算房间内的温湿度,分别对实验与FLUENT模拟得到温湿度值采用基于最优加权的递推融合方法进行数据融合,最后以人体温热感觉指标ET为评价标准,研究确定出室内的最佳温湿度测点。(4)温湿度最佳测点通常在室内的半空中,不便于进行传感器安装,采取正交最小二乘法研究最佳测点与实际传感器安装点间参数的映射关系,以此对安装位置处非最佳测点传感器的检测值进行修正,使修正后的值与最佳测点处传感器值相同。(5)分别以最佳测点与非最佳测点处温湿度值为被控参数,采用单神经元PID对室内温湿度进行控制实验研究,结果表明,以最佳测点传感器值为被控参数时,室内人员的热感觉与室内实际温湿度值更相符,最佳测点传感器检测到的温湿度值能真实反映室内温湿度分布情况,室内环境舒适度有一定程度的提高。