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在simulink 環(huán)境下建立了變頻空調(diào)系統(tǒng)控制模型，并利用參數(shù)自整定模糊控制器進行
了仿真和分析。
近年來新出現(xiàn)的變頻空調(diào)正以其節(jié)能舒適等特點逐漸取代定速空調(diào)而走入千家萬戶，其
控制技術也在隨著控制理論的發(fā)展和認識的深入不斷進行著改進和完善。由于空調(diào)系統(tǒng)具有時滯、時變及非線性等特點，基于精確模型的經(jīng)典控制和現(xiàn)代控制方法實現(xiàn)起來都比較困難；而模糊控制則因其具有無需建立被控對象數(shù)學模型，魯棒性與抗干擾性強等特點，能很好地適應變頻空調(diào)系統(tǒng)的控制要求而得到廣泛的應用。但同時基于查詢表的常規(guī)模糊控制策略仍存在的系統(tǒng)上升特性不理想、超調(diào)大、調(diào)節(jié)時間長、穩(wěn)態(tài)誤差較大等方面的不足，為此人們進行了多方面的研究[1]。本文在simulink 環(huán)境下利用模糊邏輯工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）對參數(shù)自調(diào)整的模糊控制策略進行了深入的探討和分析。
了仿真和分析。
近年來新出現(xiàn)的變頻空調(diào)正以其節(jié)能舒適等特點逐漸取代定速空調(diào)而走入千家萬戶，其
控制技術也在隨著控制理論的發(fā)展和認識的深入不斷進行著改進和完善。由于空調(diào)系統(tǒng)具有時滯、時變及非線性等特點，基于精確模型的經(jīng)典控制和現(xiàn)代控制方法實現(xiàn)起來都比較困難；而模糊控制則因其具有無需建立被控對象數(shù)學模型，魯棒性與抗干擾性強等特點，能很好地適應變頻空調(diào)系統(tǒng)的控制要求而得到廣泛的應用。但同時基于查詢表的常規(guī)模糊控制策略仍存在的系統(tǒng)上升特性不理想、超調(diào)大、調(diào)節(jié)時間長、穩(wěn)態(tài)誤差較大等方面的不足，為此人們進行了多方面的研究[1]。本文在simulink 環(huán)境下利用模糊邏輯工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）對參數(shù)自調(diào)整的模糊控制策略進行了深入的探討和分析。
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