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数据融合技术在中央空调监控系统中的应用研究

杨新丽  
【摘要】: 当今世界随着科学技术的发展步入了一个信息时代,智能建筑也随之迅猛发展,人们正竭力创造一个安全、健康、舒适宜人并且节能的办公和生活环境。因此高品质的HVAC(Heating Ventilation and Air Conditioning)系统也越来越受到人们的重视,人们已不仅仅满足于常规的冷暖调节功能,而是更加关注室内的热舒适度、健康程度和节能绿色环保,从而对空调系统的设计和控制提出了更高的要求。而对于现有的测控系统而言,其中的传感器/执行器数以万计,并且传感器的数据处理和数据传输能力受到极大地限制。本课题以满足现代人对HVAC系统舒适、健康和节能的要求为出发点,将多传感器数据融合技术引入HVAC监控系统中,并且利用图形化编程语言(G语言)LabVIEW来开发监控系统。 本文分析了中央空调自控系统的结构及其各个部分的基本功能和工作原理,研究了多传感器信息融合系统的结构、功能及方法。将各种信息融合方法从融合层次、运行环境、信息类型、信息表示和不确定性等几个方面进行了比较,进而选取合适的融合算法应用在HVAC监控系统中。在分析的系统结构和功能要求的基础上,分模块对监控系统进行设计,包括信息采集模块、信息显示模块、数据存储模块及报警模块等,并采用图形化编程语言语言LabVIEW来对各模块功能的实现进行了应用软件开发。最后对监控系统进行了人机交互界面的开发。 在对各种融合方法进行比较分析后,本文选择了自适应加权平均算法对初始数据进行一级融合,剔除无效和不可靠的数据,为二级融合提供更加可靠、稳定的数据。二级融合选择模糊优化决策算法,对目标参数进行优化决策,然后再基于PMV准则进行最后参数的决策。有了决策结果以后,将各决策结果作为模糊控制器的输入,进行模糊逻辑推理。本文将执行器的状态信息反馈回来与其它输入一起进行模糊推理融合,使系统更稳定、更准确。 本文在分析HVAC监控系统的特点、需求以及各种数据融合原理的基础上,设计了自适应加权算法、模糊最优化决策及模糊逻辑推理的三级数据融合方案,最后在LabVIEW软件操作平台及Matlab上对各融合算法进行了仿真实现。结果表明,将数据融合技术应用在HVAC监控系统中是有效的、可行的,能够满足舒适、节能的要求。


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