智能建筑节能及实现方法研究

论文摘要

随着智能建筑的发展,智能控制技术和建筑管理体系也相应的发展越来越快,楼宇自动化控制系统在控制精度和算法上的要求也不断提高。同时在智能建筑管理体系和智能控制优化上体现出对于建筑能耗的问题也越来越关注。本文结合模糊控制和神经网络的互补性,将BP算法运用到模糊神经网络系统,成功的对智能控制技术在空调和电梯群控系统中的应用进行研究。利用学校资源制作了电梯,空调,照明仿真模型,实现建筑电气实验室的建立。在建立的实验设备基础上利用WebAccess实现智能建筑BA系统的监控和集成管理。针对多目标性、非线性、不确定性、扰动性和信息说明不准确性的电梯群控系统中上高峰交通模式中负荷最大的难点,基于模糊神经网络对目的层电梯交通模式及调度方案进行了研究,给出优化调度算法。在温度单参量控制下,对空调系统各环节特性进行分析,得出数学模型。利用模糊神经网络进行空调系统仿真。照明系统中对比影响照明控制的参数,以电压作为影响控制效果的关键因素,提出电压预测概念。研究中对电压预测利用BP算法和LM算法仿真,最终验证LM算法的运用能达到更好的预测效果。在网际组态软件统一环境下,将DDC、PLC和WebAccess结合实现智能建筑BA管理系统的SCADA设计。利用基于B/S结构的WebAccess具有分布性特点,实现随时随地进行查询、浏览和扩展业务、远程监控等功能。通过增加网页即可增加服务功能,改变网页即可实现所有用户的同步更新,减少不必要人员工作同时维护简单方便,并且系统共享性强,方便本地与远程维护。综上所述,将智能控制技术与传统的空调控制、照明控制及电梯群控相结合,可以较好地解决空调系统存在的控制问题、使得照明系统具有很好的预见性和实时性、极大地提高电梯系统的运输能力,群控系统具有良好的自适应性实现最优化调度。在保证环境舒适度、提高系统可靠性的情况下,有效降低系统的能耗。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 智能建筑节能研究背景
• 1.2 智能建筑管理系统的基本结构
• 1.2.1 智能建筑常见的管理系统结构
• 1.2.2 基于WebAccess环境下的智能建筑管理系统结构
• 1.3 论文做的主要工作
• 1.4 论文的研究意义
• 第二章 智能建筑控制系统的研究
• 2.1 神经网络理论基础
• 2.2 模糊神经网络理论基础
• 2.2.1 模糊控制原理
• 2.2.2 模糊神经网络
• 2.3 基于模糊神经网络的电梯群控系统研究
• 2.3.1 电梯调度系统原则与控制研究
• 2.3.2 基于模糊神经网络的电梯群控系统设计
• 2.4 基于模糊神经网络的空调系统研究
• 2.4.1 空调系统房间数学模型的建立
• 2.4.2 中央空调系统仿真
• 2.5 基于LM-BP算法的照明系统研究
• 2.5.1 LM算法
• 2.5.2 照明系统仿真
• 第三章 智能建筑仿真实验室的建立
• 3.1 垂直交通工具—电梯模型及其控制设计
• 3.1.1 电梯模型结构
• 3.1.2 仿真电梯的硬件和PLC控制系统设计
• 3.2 空调系统实验设备设计及控制研究
• 3.2.1 空调整体构建和控制系统设计
• 3.2.2 基于DDC控制器的逻辑编程设计及调试
• 3.3 照明系统实验设备及其控制设计
• 3.3.1 智能照明系统及控制方式
• 3.3.2 照明实验平台设计
• 第四章 基于Web的智能建筑SCADA系统设计
• 4.1 WebAccess软件及SCADA系统简介
• 4.1.1 WebAccess软件简介
• 4.1.2 SCADA系统概述
• 4.2 实验室总体SCADA设计
• 4.3 电梯系统的SCADA设计
• 4.3.1 电梯控制系统构成
• 4.3.2 监控系统的建立与功能实现
• 4.4 空调系统和照明系统的SCADA设计
• 4.5 整体系统运行与调试
• 第五章 小结
• 参考文献
• 附录
• 致谢
• 发表论文和科研情况说明