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基于ANN吸收式冷水机组模型的遗传算法最优控制

Genetic Algorithm in Optimized Control of Absorption Chiller System Based on ANN Simulation

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【作者】 张国强; 周天泰; 林章; 宋春玲;

【Author】 Zhang Guoqiang1,Zhou Tiantai2,Lin Zhang2 and Song Chunling3(1 College of Civil Engineering,Hunan University;2 School of Building Technology,Hongkong City University;3 Shenzhen Ruitian Air-Conditioning Equipment Co.Ltd.)

【机构】 湖南大学土木工程学院; 香港城市大学建筑科技学部; 深圳市瑞田空调有限公司;

【摘要】 文章讨论了吸收式溴化锂冷水机组目前在其系统控制上存在经典控制理论无法解决的问题,所以提出采用人工智能领域的技术来实现它的控制方案,其中结合了遗传算法和神经网络的优点。文章还探讨了如何有效的实现这种结合,并将其运用到实际的模拟控制中,实现最优化控制。同时,分别就可能的最优化控制方案与标准控制方案进行比较,文中给出各种最优化控制方案的性能。

【Abstract】 An Artificial Neural Network(ANN) is used to model the characteristics of the absorption chiller system,while a global search routine "Genetic Algorithm(GA)" is used for global optimized control.This paper describes the integration of ANN and GA used in an absorption chiller system.Several different optimized control strategies based on genetic algorithm and ANN simulation were compared with the normalized control strategy.An advanced control scheme was achieved.

【基金】 香港城市大学基础研究基金项目和湖南省建设厅项目
  • 【文献出处】 建筑热能通风空调 ,Building Energy & Environment , 编辑部邮箱 ,2005年06期
  • 【分类号】TU831.4
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】120
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