3、节能系统控制技术

　　3.1模糊控制

　　在智能控制技术中，模糊控制系统是一个重要的分支，其基础为：模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑的规则推理；结合运用计算机技术共同构成一种数字控制系统，系统中存在具有控制作用的反馈通道闭环结构。在当前的制冷领域，模糊控制已经得到了广泛的应用。在商用中央空调的智能控制系统中，模糊控制依靠各个房间的温度传感器得到各自的温度值，从而计算出温度的变化率，然后采用模糊算法控制中央空调的运行状态，从而控制变频压缩机和风扇等的转速。

　　3.2神经网络控制

　　在神经网络控制中，模仿的是人类大脑中的神经系统，建立类似与以神经细胞为基础的模型，其节点为神经元，其活动网络为网络拓扑结构。在神经网络系统中，最简单的处理单元是神经元。

　　采用神经网络控制，在理论上可以实现与非线性映射的一一对映，即：无限逼近非线性映射，从而解决了复杂和不确定的系统控制问题，并且保证了整个系统的稳定性、鲁棒性以及容错性。在该网络中，有多个输入和多个输出，因此实现了对环境变化的实时控制。在中央空调节能控制中应用神经网络具有十分重要的现实意义，通过传感器得到各个房间内的湿度、温度、人数等信息，并输入神经网络控制系统中，通过相关程序计算出人体的舒适度值，通过反馈控制实现最优化控制。

　　3.3控制技术优化选择

　　如今，对商用中央空调的控制不再是机械式的恒温控制，已经步入到以计算机为基础的智能控制阶段。作为一个变量多、复杂程度高、时间变化大的系统，该系统中各项因素之间的关系十分复杂，存在严重的非线性和强耦合关系。神经网络控制以及模糊控制在解决这类问题时具有明显的优越性。其中，前者的主要优点在于：它具有自适应功能，但该优点也正是它的一个不足之处，这是因为，在专家系统中得出的规则无法直接在神经网络中得到应用。相比之下，模糊控制系统则是由专家系统直接提供规则，这些规则填充于规则矩阵中，在这一点上，它要比训练一个神经网络简单得多；但是模糊控制也存在弊端，模糊控制的自适应能力较差。结合上文分析，联想到将神经网络控制和模糊控制相结合，共同应用于中央空调节能系统中，实现最优控制。采用神经网络控制对采集到的温度、湿度以及人数等参数进行处理，得到人体的舒适度值；采用模糊控制将人体的舒适度值控制在最佳值附近，实现空调的智能化控制，同时也实现了节能。

　　4、结束语

　　智能化节能系统在跟踪昼夜变化、房间温湿度、人数变化等方面实现了自动化，从而可以实现对空调工作状态的合理控制。首先对我国商用中央空调的智能控制系统进行了介绍，总结了当前存在的主要问题，并有针对性的给出了相应的对策；随后针对智能化节能系统介绍了几种节能技术。总而言之，只有采用正确合理的节能系统，才能实现中央空调智能控制系统的节能，这对于国家来说，也同样具有重要的经济效益。