多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對空調(diào)噪聲控制

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,中央空調(diào)系統(tǒng)在我國建筑行業(yè)中被普遍采用,極大改善了室內(nèi)微氣候的舒適性,但同時(shí)也帶來了噪聲,給人們的生活和工作造成影響。結(jié)合參與工程的實(shí)踐,分析和總結(jié)了空調(diào)系統(tǒng)噪聲控制方法的相關(guān)內(nèi)容,以解決工程中遇到的新問題與挑戰(zhàn)。

在現(xiàn)代高層建筑中，不管是辦公還是居住都會(huì)用到中央空調(diào)，中央空調(diào)不僅能調(diào)節(jié)適宜的溫度，同時(shí)還能調(diào)節(jié)適宜的濕度和清新度，但是空調(diào)系統(tǒng)在運(yùn)行的過程中會(huì)產(chǎn)生較大的噪聲，會(huì)給人們的生活和工作帶來一定的影響。筆者在此總結(jié)出了空調(diào)系統(tǒng)噪聲控制方法的相關(guān)內(nèi)容，以解決空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行中的噪聲問題，并提出相關(guān)的解決方法。

在當(dāng)今社會(huì)的發(fā)展當(dāng)中，高層建筑的數(shù)量越來越多，很多的高層建筑部屬于是高級住宅的范疇，在高層建筑當(dāng)中，空調(diào)系統(tǒng)是非常重要的一個(gè)調(diào)解建筑內(nèi)部溫度的系統(tǒng)設(shè)備，但是在其能夠給建筑環(huán)境帶來很多益處的同時(shí)，也會(huì)造成很大的噪音，所以一定要對噪音進(jìn)行有效的控制，本文主要分析了高層建筑中央空調(diào)噪聲控制方法，以供相關(guān)人員參考和借鑒。

噪聲是影響家用空調(diào)器質(zhì)量的一個(gè)重要因素,提出了一種用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別空調(diào)器噪聲源的方法.利用聲學(xué)分析儀對空調(diào)器的噪聲信號做頻譜分析,提取噪聲信號的頻譜特征構(gòu)造模式特征量,設(shè)計(jì)一個(gè)三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練后進(jìn)行空調(diào)器的噪聲源識別,為空調(diào)器的噪聲故障診斷及其減振降噪提供指導(dǎo).

本文基于對家用中央空調(diào)的噪聲源分析,通過研究家用中央空調(diào)的噪聲特性,從結(jié)構(gòu)、控制系統(tǒng)和安裝形式3方面對比了傳統(tǒng)家用空調(diào)與家用中央空調(diào)的區(qū)別,從而找出家用中央空調(diào)在噪聲方面的不同之處,基于以上研究結(jié)果,結(jié)合與gb/t7725—2004《房間空氣調(diào)節(jié)器》的對比分析,提出了加強(qiáng)中央空調(diào)噪聲品質(zhì)的控制建議。

從設(shè)計(jì)、施工、設(shè)備材料、運(yùn)行管理等方面對空調(diào)系統(tǒng)噪聲的產(chǎn)生原因進(jìn)行了分析,并提出控制措施。

介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及其基本原理，以及常用的b-p網(wǎng)絡(luò)及訓(xùn)練算法，并介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種應(yīng)用，著重其在制冷空調(diào)方面的應(yīng)用；還論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制方面應(yīng)用的相關(guān)理論及在制冷空調(diào)系統(tǒng)控制上的嘗試。

介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及其基本原理，以及常用的ｂ－ｐ網(wǎng)絡(luò)及訓(xùn)練算法，并介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種應(yīng)用，著重其在制冷空調(diào)方面的應(yīng)用，還討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制方面應(yīng)用的相關(guān)理論及在制冷空調(diào)系統(tǒng)控制上的嘗試。

結(jié)合多年民用建筑空調(diào)系統(tǒng)的安裝、調(diào)試、保修及監(jiān)理經(jīng)歷,對空調(diào)系統(tǒng)的噪聲問題進(jìn)行了分析,并對噪聲污染提出了相應(yīng)的控制措施。

從空調(diào)負(fù)荷預(yù)測的目的出發(fā),詳細(xì)介紹了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌優(yōu)化方法,對誤差函數(shù)及搜索方法作了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn),建立了一個(gè)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。并用此改進(jìn)的模型對一實(shí)例進(jìn)行了空調(diào)負(fù)荷預(yù)測,結(jié)果表明該方法簡便、足夠準(zhǔn)確可靠。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)大量簡單的處理單元廣泛連接組成的復(fù)合網(wǎng)絡(luò),用來模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。近年來成為高科技研究領(lǐng)域中一門令人矚目的新興學(xué)科。目前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制、語音識別和合成、圖形文字識別、數(shù)據(jù)壓縮、知識工程、最優(yōu)化問題求解、智能計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域進(jìn)行的實(shí)踐和取得的初步成果,預(yù)示著人工智能的應(yīng)用不久將會(huì)有重大突破。本文主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及其基本原理,以及幾種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及它們的訓(xùn)練算法,并介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種應(yīng)用,著重其在制冷空調(diào)方面的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域的應(yīng)用已越來越引起人們的注意,本文還將論述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制方面應(yīng)用的相關(guān)理論及在制冷空調(diào)系統(tǒng)控制上的嘗試。

本文簡要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，敘述了常用的ｂｐ網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練算法，綜述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在制冷空調(diào)中應(yīng)用的研究和開發(fā)現(xiàn)狀。最后展望了近期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空調(diào)制冷領(lǐng)域應(yīng)用的研究和開發(fā)走向

針對空調(diào)系統(tǒng)中的不同故障,分析了空調(diào)箱的故障特性,并討論了不同故障對空調(diào)系統(tǒng)能耗及熱舒適性的影響.仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,送風(fēng)溫度的測量故障會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)能耗的增加.根據(jù)故障特性,提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理方法,用以檢測和診斷空調(diào)箱中的傳感器故障.該方法首先選取歷史數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的識別和預(yù)測.然后,通過比較測量值與預(yù)測值,計(jì)算出相對誤差,實(shí)現(xiàn)對故障的診斷.最后,利用基于trnsys的仿真器,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷策略進(jìn)行了驗(yàn)證.結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效診斷空調(diào)系統(tǒng)中的溫度、流量和壓力傳感器故障.

介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的基本概念和結(jié)構(gòu),就將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入空調(diào)系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)作了較為系統(tǒng)的闡述。

介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理,編制了通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序,并用此程序?qū)σ粚?shí)際工程空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與計(jì)算值相吻合,說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新穎、可靠的負(fù)荷預(yù)測方法

演播廳空調(diào)施工及噪聲控制

在綜合大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對空調(diào)器的發(fā)展與演變過程進(jìn)行詳細(xì)的分析。特別針對空調(diào)器噪聲問題的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析。并分析了開展空調(diào)器噪聲研究的意義。

涂裝車間噴房的溫濕度直接影響油漆性能和噴涂質(zhì)量。為了進(jìn)一步提高噴房溫濕度的控制精度、同時(shí)降低空調(diào)能耗，提出利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來控制空調(diào)溫濕度，此算法能夠?qū)Ψ蔷€性系統(tǒng)進(jìn)行逼近，消除耦合效應(yīng)等特點(diǎn)。首先通過研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法，并使用神經(jīng)元芯片設(shè)計(jì)專用控制板。最后在空調(diào)系統(tǒng)中進(jìn)行試驗(yàn)研究，試驗(yàn)結(jié)果表明：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法在噴房空調(diào)中應(yīng)用效果較好，改善了系統(tǒng)性能和控制品質(zhì)。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能和能夠表達(dá)復(fù)雜關(guān)系的特點(diǎn),針對桑塔納2000空調(diào)、冷卻系統(tǒng)的控制關(guān)系建立了相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模型并進(jìn)行了仿真和故障診斷的研究。事實(shí)證明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是復(fù)雜車輛控制系統(tǒng)的控制關(guān)系分析和故障診斷的一種便捷、有效的方法。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)負(fù)荷實(shí)時(shí)預(yù)測模型——文章針對暖通空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化和預(yù)測控制，研究了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行空調(diào)負(fù)荷預(yù)測的方法。

空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷是一個(gè)典型的具有動(dòng)態(tài)性、不確定性等隨機(jī)特性的非線性模型。傳統(tǒng)方式難于實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、快速地預(yù)測空調(diào)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)負(fù)荷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ann具有高度的非線性運(yùn)算能力和較強(qiáng)的容錯(cuò)能力,其中使用最為廣泛的是誤差反向傳播ebp算法。研究結(jié)果表明,用ebp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測空調(diào)負(fù)荷和計(jì)算結(jié)果能較好地吻和。

基于小波變換的思想建立了遞歸bp網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測空調(diào)負(fù)荷,改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、閾值的修改算法,引入了折扣系數(shù)法以提高近期預(yù)測精度,結(jié)合一實(shí)例進(jìn)行了空調(diào)逐時(shí)冷負(fù)荷預(yù)測,結(jié)果表明該方法預(yù)測精度高,適用于空調(diào)負(fù)荷預(yù)測。