【终稿】电动液压滚槽机设计【CAD图纸全套终稿】

考虑到变频空调对环境温度的控制过程具有纯滞后非线性特性，系统由两类神经网络组成类是用于控制变频压缩机的模糊神经网络控制器，位于前向通道另类是用于压缩机输出预测的神经网络预测器，预测器通过对网络的学习，预测压缩机的未来工作频率，使控制器预先感知系统输出状态的变化趋势，从而作出相应的调整。

被控过程图.变频空调智能控制系统结构图变频压缩机模糊神经网络控制器的设计模糊神经网络控制器采用如图.所示的网络结构。

为了便于实际应用，模型描述为，其中对应温度偏差，对应温度偏差的变化率。

各变量的论域为，.，.东北大学硕士学位论文第章智能变频空调控制系统的模糊神经网络算法设计则根据式和.可得.语言变量各模糊子集的初始隶属度函数由式.计算。

各变量取初值如下，由式.得温度偏差的初始隶属度函数分别为东北大学硕士学位论文第章智能变频空调控制系统的模糊神经网络算法设计温度偏差变化率的初始隶属度函数分别为网络权值学习的方法采用节介绍的方法，其误差函数定义为.其中，为学习样本数。

东北大学硕士学位论文第章智频空调系统的控制中，提高整个系统的学习能力和表达能力，是变频空调目前急需要解决的问题。

本文的设计方法是，根据模糊系统的结构，决定等价的神经网络。

也就是说，使神经网络的每个层，每个节点对应模糊系统的部分。

因此，这里的神经网络不同于常规网络的黑箱型，它的所有参数都具有物理意义。

在模糊控制系统中，模糊控制规则有不同表现形式。

表示形式主要有两种种是模糊规则的后件是输出量的种模糊集合，称为常规模糊系统模糊模型另种是模糊规则的后件是输入变量的线性组合函数。

本文基于常规模糊模型设计神经网络，并将其应用到变频空调压缩机的控制中。

模糊神经网络控制模型的设计本文设计了具有层隐含层的前向网络，采用神经网络模拟模糊推理机的知识模型和推理模型，表达控制规则的知识结构。

东北大学硕士学位论文第章智能变频空调控制系统的模糊神经网络算法设计图.给出了该模糊神经网络控制模型的结构图。

图.模糊神经网络控制模型图中层表示规则的前件部分前提层表示规则，它将输入的模糊子集空间映射到输出空间层表示规则的后件结论或动作部分网络的输入为输出为。

这种结构的网络可以完成输入清晰量，经层转换成前提部分的隶属度函数，然后层进行并行推理，层合成，层清晰化。

若将规则结论部分作为调整权值可得清晰输出值.其中，网络权值表示层到层的连接权值。

可以看出，在常规模糊系统模型中，规则的后件部分为常数。

模型为东北大学硕士学位论文第章智能变频空调控制系统的模糊神经网络算法设计，。

设模糊神经网络的第层的第个节点的输入为，输出为，各层之间的输入输出关系表示如下层，层，层，这里，表示有个语言变量值负大负中负小零正小正中正大。

层，层，层第号节点其余节点，层，层根据上述推导，模糊神经网络的输出为东北大学硕士学位论文第章智能变频空调控制系统的模糊神经网络算法设计，.其中，.模糊神经网络的学习算法图.为模糊神经网络控制变频压缩机原理图。

图中为系统期望输出，为系统时刻的输出。

为模糊神经网络控制器，其结构见图.。

压缩机学习算法图.模糊神经网络对变频压缩机的控制原理图尽管模糊神经网络中的节点和般神经元有所不同，但是其本质也是实现从输入到输出的非线性映射，仿照网络，用误差反传的方法来设计调整参数，以使被控对象的输出逼近期望输出。

误差反向传播的算法的基本思想是最小二乘法，它采用梯度搜索技术，使网络的实际输出值与期望输出值的误差值为最小。

输入信息向前传播到隐含层的节点上，经过各单元的作用函数运算后，隐含节点的输出信息传播到输出节点，最后给出输出结果。

网络的学习过程由正向和反向传播两部分组成。

在正传播过程中，每层神经元的状态只影响下层神经网络。

如果输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的通路返回，通过修改各层神经元权值，使误差信号最小。

模糊神经网络需要学习的参数，主要是最后层的连接权及隶属度函数的中东北大学硕士学位论文第章智能变频空调控制系统的模糊神经网络算法设计心值和宽度。

定义误差函数为.其中为学习的样本数为给定的输出为被控对象的输出。

采用误差反传方法改变网络的连接权值，以实现学习的过程。

设网络连接权值的学习规则为..其中为学习的速率，为平滑因子，可使收敛速度加快，权值变化较平稳。

可以看出要求出偏导数，即可得到权值的调整式，运算从输出层向前层方向进行，层的调整过程如下所示。

层的输出为.由式.和式.可得.其中在被控对象未知的情况下可近似为.定义层的反传误差信号为..取东北大学硕士学位论文第章智能变频空调控制系统的模糊神经网络算法设计.可得.则得层权值的调整公式为.层没有权值调整，只需要计算反传误差信号。

.或为.设用表示网络中其他中间层的反传误差信号，可用上述同样的方法求出为..式.为层的反传误差系数的计算公式，式.为层的计算式。

其中对于层为.对于层第号节点.对于层其余线性节点.从上面推导的结果可得网络的连接权值调整式为.东北大学硕士学位论文第章智能变频空调控制系统的模糊神经网络算法设计其中表示从层到层的连接权值。

.变频空调智能控制算法图.为本文设计的基量高的环节，逐步提升我 国企业的国际竞争力。

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