中央空调净化系统
发布时间：2026-05-17 14:40:11浏览次数：
针对常规PID控制在非线性、大惯性系统中存在滞后、精度低等弱点,构建了神经网络与预测算法相结合的控制系统.采用预控算法,充分利用预测控制的滚动优化和反馈校正的特性,采用神经网络建立系统的动态模型作为预测控制器的预测模型,实现了对大滞后系统的自适应控制,具有实时控制和预测性能,有效地提高了控制精度和可靠性,增强了稳定性.现场运行结果表明,在空气净化器系统中使用该方法效果良好,易于推广.
针对常规PID控制在非线性、大惯性系统中存在滞后、精度低等弱点,构建了神经网络与预测算法相结合的控制系统.采用预控算法,充分利用预测控制的滚动优化和反馈校正的特性,采用神经网络建立系统的动态模型作为预测控制器的预测模型,实现了对大滞后系统的自适应控制,具有实时控制和预测性能,有效地提高了控制精度和可靠性,增强了稳定性.现场运行结果表明,在空气净化器系统中使用该方法效果良好,易于推广.