基于神经网络的房间空调器控制系统

摘要：以神经网络热舒适评判模型为核心，综合考虑影响室内人员热舒适的多种重要环境因素，建立了房间空调器控制系统。该系统主要由训练部分与智能控制模块构成。训练部分输入参数选为4个，即空气温度、空气湿度、空气流动速度和壁面平均辐射温度，输出参数为1个，用来表征室内的热舒适程度。智能控制模块根据传感器传来的偏差信号，采用合适的控制算法，得出合适的压缩机频率、电子膨胀阀的开度与风机风速，并对其进行调节。该控制系统将比单纯以温度为控制参数的传统控制方法更能满足室内人员的舒适性和健康性要求，可达到创造良好舒适的室内环境的目的。

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