Cfd數(shù)值模擬結(jié)合bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工環(huán)境控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種人工環(huán)境下空氣調(diào)節(jié)的優(yōu)化控制方法，屬于環(huán)境與自動(dòng)控制交叉領(lǐng)域。具體講，涉及CFD數(shù)值模擬結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工環(huán)境控制方法
【背景技術(shù)】
[0002]人工環(huán)境是由人為設(shè)置邊界面圍合成的空間環(huán)境。在人工環(huán)境狀態(tài)下，為保證其中人員的正?；顒?dòng)工作，一套高效運(yùn)行的空氣調(diào)節(jié)系統(tǒng)必不可少。在維持其中人員正常活動(dòng)的同時(shí)，也應(yīng)努力提高該環(huán)境下人員的熱舒適度、空氣質(zhì)量及降低系統(tǒng)能耗，由此達(dá)到節(jié)能的同時(shí)激發(fā)人員工作效率的目的。
[0003]在空調(diào)季，由于送風(fēng)溫度與室內(nèi)溫度不同，導(dǎo)致室內(nèi)存在溫度分層現(xiàn)象，而且不同位置的溫度也不盡相同。然而，常規(guī)的溫度傳感器一般不會(huì)設(shè)置在人的周圍，所以人員活動(dòng)區(qū)的溫度與溫度傳感器所測(cè)得的溫度往往并不相等。但在目前常見的空氣調(diào)節(jié)系統(tǒng)中，人們往往采用溫度傳感器所在位置處的溫度測(cè)量值與設(shè)計(jì)值相比較進(jìn)行溫度控制，從而造成控制誤差，造成室內(nèi)過冷或過熱，既無法提供令人滿意的空調(diào)環(huán)境，同時(shí)也造成能耗的增加。
[0004]對(duì)于上述問題，如何獲得人周圍溫度進(jìn)而用于空調(diào)系統(tǒng)控制是問題關(guān)鍵。在現(xiàn)有技術(shù)中，通過CFD數(shù)值模擬能精確獲得人工環(huán)境中的各個(gè)物理參數(shù)分布，但是由于其計(jì)算時(shí)間過長(zhǎng)，無法滿足空調(diào)系統(tǒng)實(shí)時(shí)控制的要求。基于上述情況，也有文獻(xiàn)提出采用POD降階模型簡(jiǎn)化CFD計(jì)算過程，但值得指出的是，由于此方法假設(shè)人工環(huán)境條件下速度場(chǎng)穩(wěn)定，而實(shí)際中，因?yàn)闊岣×ψ饔玫纫蛩兀瑴夭钸^大會(huì)引起速度場(chǎng)的改變，速度場(chǎng)的改變又會(huì)進(jìn)一步影響溫度場(chǎng)。所以此方法計(jì)算中的缺陷可能導(dǎo)致實(shí)際控制上的較大誤差。
[0005]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)的基礎(chǔ)上提出和發(fā)展起來的，能反應(yīng)人腦結(jié)構(gòu)及功能。它在模式識(shí)別、圖像處理、智能控制、通信等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。多層前饋網(wǎng)絡(luò)(back propagat1n)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是使用最為廣泛的一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它實(shí)現(xiàn)了一個(gè)從輸入到輸出的映射功能。通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以代替CFD快速解算出人工環(huán)境中的各個(gè)物理參數(shù)分布，由此可將其用于人工環(huán)境的空調(diào)控制系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明旨在提供一種人工環(huán)境控制方法，用于解決控制誤差大，效率低的問題。為此，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是，CFD數(shù)值模擬結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工環(huán)境控制方法，包括如下步驟:
[0007](I)為所述人工環(huán)境建立CFD模型，包括使用計(jì)算流體力學(xué)CFD軟件建立人工環(huán)境的幾何模型，確定空調(diào)送風(fēng)口和回風(fēng)口的位置及尺寸，環(huán)境中包含的人員及物品陳設(shè)的位置及尺寸；
[0008](2)根據(jù)所在地區(qū)的氣象條件和室內(nèi)設(shè)計(jì)參數(shù)，計(jì)算其人工環(huán)境的冷/熱負(fù)荷，得到其空調(diào)系統(tǒng)的條件參數(shù)范圍，這里條件參數(shù)包括:冷/熱負(fù)荷和送風(fēng)量，對(duì)不同的條件參數(shù)將各自區(qū)間范圍內(nèi)的值進(jìn)行隨機(jī)組合，并將此組合作為CFD模型的邊界條件通過模擬得到相應(yīng)條件下的環(huán)境參數(shù)，環(huán)境參數(shù)包括:人體周圍取樣點(diǎn)的溫度值，氣流速度值和PMV值，在此過程中，形成大量隨機(jī)的輸入/輸出數(shù)據(jù)對(duì)即訓(xùn)練樣本，輸入即條件參數(shù)，輸出即對(duì)應(yīng)的環(huán)境參數(shù)；
[0009](3)利用上步驟得到的訓(xùn)練樣本，將條件參數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)，相應(yīng)CFD模擬得到的環(huán)境參數(shù)作為輸出數(shù)據(jù)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和條件參數(shù)個(gè)數(shù)一致，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和環(huán)境參數(shù)個(gè)數(shù)一致，隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)按照經(jīng)驗(yàn)公式確定，選定訓(xùn)練參數(shù)后，使用貝葉斯正則化算法對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以確定最佳網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；
[0010](4)訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代CFD模擬，用于空調(diào)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制，將所要控制的人工環(huán)境的初始條件(a)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到相應(yīng)的環(huán)境參數(shù)；此處初始條件即:空調(diào)系統(tǒng)開啟時(shí)刻的條件參數(shù)，計(jì)算人體周圍取樣點(diǎn)PMV值的平均值，看其平均值范圍是否落在(-0.5，0.5)區(qū)間內(nèi)，若在區(qū)間內(nèi)，則保持該送風(fēng)量，執(zhí)行機(jī)構(gòu)不動(dòng)作；若在此區(qū)間范圍夕卜，則進(jìn)行以下步驟；
[0011](5)將人體周圍取樣點(diǎn)的溫度算術(shù)平均值t，氣流速度算術(shù)平均值，利用PMV公式和上述平均值計(jì)算PMV = O時(shí)的溫度值T，利用T - t的差值進(jìn)行PID控制，得到新的送風(fēng)量，將新的送風(fēng)量和當(dāng)前環(huán)境負(fù)荷作為輸入數(shù)據(jù)重新利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算，得到對(duì)應(yīng)新的環(huán)境參數(shù)值；此循環(huán)過程直至人體周圍取樣點(diǎn)PMV值的平均值落在(-0.5,0.5)區(qū)間內(nèi)時(shí)停止；
[0012](6)實(shí)際過程中，在初始狀態(tài)空調(diào)系統(tǒng)控制調(diào)節(jié)達(dá)到要求后，一般是由于輸入數(shù)據(jù)中環(huán)境負(fù)荷的變化(b)而再次引起空調(diào)控制系統(tǒng)的動(dòng)作，其控制過程同上，將變化后的新的輸入數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到對(duì)應(yīng)的環(huán)境參數(shù)。計(jì)算人體周圍取樣點(diǎn)PMV絕對(duì)值值的平均值，看其值是否落在(_0.5，0.5)區(qū)間內(nèi)，若在區(qū)間內(nèi)，則保持該送風(fēng)量，執(zhí)行機(jī)構(gòu)不動(dòng)作；若在此區(qū)間范圍外，則進(jìn)行控制調(diào)節(jié)；
[0013](7)在上述調(diào)節(jié)結(jié)束達(dá)到穩(wěn)定后，將輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入CFD模型進(jìn)行驗(yàn)證，若所得環(huán)境參數(shù)計(jì)算人體周圍取樣點(diǎn)PMV值的平均值，若在(-0.5，0.5)區(qū)間外，則將此數(shù)據(jù)對(duì)加入已有訓(xùn)練樣本，重新對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。
[0014]與已有技術(shù)相比，本發(fā)明的技術(shù)特點(diǎn)與效果:
[0015]本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點(diǎn):
[0016]通過建立CFD模型，能夠獲得人工環(huán)境條件下空間中各點(diǎn)的流場(chǎng)參數(shù)，克服了溫度傳感器位置設(shè)置限制問題，能得到人員周圍的溫度值。
[0017]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型代替CFD模型，實(shí)現(xiàn)了人員周圍的溫度值的快速獲得，提高了控制實(shí)時(shí)性。
[0018]將系統(tǒng)穩(wěn)定時(shí)的環(huán)境參數(shù)反饋回CFD模型進(jìn)行驗(yàn)證，保證了 BP替代模型的準(zhǔn)確性，從而確保了整個(gè)控制過程的準(zhǔn)確性。
[0019]總體上，通過本方法，克服了現(xiàn)存狀態(tài)下溫度傳感器所測(cè)溫度用于整個(gè)人工環(huán)境空調(diào)控制系統(tǒng)上造成的控制不準(zhǔn)確的問題，提高了空調(diào)控制系統(tǒng)的品質(zhì)。同時(shí)針對(duì)人員周圍環(huán)境的控制，既滿足了人員舒適度的需求，同時(shí)也避免了傳統(tǒng)根據(jù)室溫大范圍進(jìn)行溫度控制造成的能源損失。
【附圖說明】
[0020]圖1為本發(fā)明方法技術(shù)流程圖。
[0021]圖2為一個(gè)3D房間模型示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0022]本發(fā)明采取以下技術(shù)方案:
[0023](I)為所述人工環(huán)境建立CFD模型，包括使用計(jì)算流體力學(xué)(CFD)軟件建立人工環(huán)境的幾何模型，確定空調(diào)送風(fēng)口和回風(fēng)口的位置及尺寸，環(huán)境中包含的人員及物品陳設(shè)的位置及尺寸；
[0024](2)根據(jù)所在地區(qū)的氣象條件和室內(nèi)設(shè)計(jì)參數(shù)，計(jì)算其人工環(huán)境的冷/熱負(fù)荷，得到其空調(diào)系統(tǒng)的條件參數(shù)范圍，這里條件參數(shù)包括:冷/熱負(fù)荷和送風(fēng)量。對(duì)不同的條件參數(shù)將各自區(qū)間范圍內(nèi)的值(將區(qū)間按一定間隔劃分取值)進(jìn)行隨機(jī)組合，并將此組合作為CFD模型的邊界條件通過模擬得到相應(yīng)條件下的環(huán)境參數(shù)，環(huán)境參數(shù)包括:人體周圍取樣點(diǎn)的溫度值，氣流速度值和PMV值。在此過程中，形成大量隨機(jī)的輸入/輸出數(shù)據(jù)對(duì)即訓(xùn)練樣本。輸入即條件參數(shù)，輸出即對(duì)應(yīng)的環(huán)境參數(shù)；
[0025](3)利用上步驟得到的訓(xùn)練樣本，將條件參數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)，相應(yīng)CFD模擬得到的環(huán)境參數(shù)作為輸出數(shù)據(jù)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和條件參數(shù)個(gè)數(shù)一致，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和環(huán)境參數(shù)個(gè)數(shù)一致，隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)按照經(jīng)驗(yàn)公式確定，選定訓(xùn)練參數(shù)后，使用貝葉斯正則化算法對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以確定最佳網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；
[0026](4)訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在此可替代CFD模擬，用于空調(diào)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制。將所要控制的人工環(huán)境的初始條件(a)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可得到相應(yīng)的環(huán)境參數(shù)。此處初始條件即:空調(diào)系統(tǒng)開啟時(shí)刻的條件參數(shù)。計(jì)算人體周圍取樣點(diǎn)PMV值的平均值，看其平均值范圍是否落在(_0.5，0.5)區(qū)間內(nèi)，若在區(qū)間內(nèi)，則保持該送風(fēng)量，執(zhí)行機(jī)構(gòu)不動(dòng)作。若在此區(qū)間范圍外，則進(jìn)行以下步驟；
[0027](5)將人體周圍取樣點(diǎn)的溫度算術(shù)平均值t，氣流速度算術(shù)平均值，利用PMV公式和上述平均值計(jì)算PMV = O時(shí)的溫度值T，利用T - t