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　　由于中央空调是一个非线性、大滞后、时变的系统，要想通过PID达到一个良好的控制效果，必须对PID的3个参数合理选取。在以往的PID控制变频调节中，PID参数的整定需在现场调试的过程中不断地加以调整才能实现良好的控制，在应用上普通的PID调节很难实现系统的稳定运行，而且对工况及环境变化的适应能力差。而神经网络PID控制的中央空调水系统通过不断的调整权值参数可对PID参数kp、ki、kd进行在线式调整，可以随环境的变化实现对参数的调整，对数学模型要求也不是很高，在稳定性和适应能力方面具有良好的性能[1]。

　　本文应用压差控制来实现中央空调水系统中水泵的变频。压差控制采用冷冻水环路中离泵最远的空调用户端（最不利支路）的压差与压差设定值比较的偏差，作为控制器的输入改变变频器的值，控制水泵电机转速改变流量，使检测处的压差跟随设定值，满足系统负荷需要[1]。当房间的负荷降低时，造成最不利支路上冷冻水电动阀门开度减小，冷冻水的流量减小，压差增大。通过与设定压差比较，改变二次水泵的转速，降低其流速，使最不利支路上的压差减小。

　　基于BP神经网络的PID控制器的系统结构如图2所示，其控制器是由常规的PID控制器和神经网络两部分组成。在控制器中，常规的PID控制器与被控对象形成闭环控制，通过不断采集被控对象输出，使被控对象的输出趋于稳定，并使系统的误差趋于零；神经网络根据系统误差值来作为它的输入，通过神经网络的自学习能力和加权系数的不断调整，使输出层神经元的输出对应于控制器的可调参数kp、ki、kd，来调整控制器的输出，使系统运行状态快速稳定。

　　本文利用BP神经网络具有自学习、自组织能力的特点，通过设计神经网络PID控制器来实现对中央空调冷冻水变流量的控制，实现了系统对PID参数的在线自整定和优化的能力，避免了依靠人工整定PID参数而导致系统出现大超调、不稳定等现象。同时该算法具有很强的适应能力，不需要被控对象的精确数学模型就能使系统具有良好的控制效果，运行方案是非常可行的。在实现中央空调水系统变流量压差控制运行的基础上及对于将来空调节能的发展具有广阔的前景。