但是，这些实验仅在特定的进气条件下进行，不能说明该控制方案可以在房间所有可能 出现的状态下还拥有很好的制冷除湿能力。另外，运用此种方法不能准确地外推经验或实验 训练范围外的模型参数，即对经验或实验训练范围外的温湿度参数不能有一个很好的预测、 控制效果。

（3）FLC 控制方法

基于 ANN 模型建立的控制方案虽然运行效果比较好，但是它并不一定对室内存在的所 有状态都有良好的控制效果。为此，Li et al。[18]又提出了一种新的思路：采用 ANN 模型与模 糊逻辑控制方法相结合的控制方案。模糊逻辑控制（FLC，Fuzzy Logic control）方法，它既 非某一种特定的逻辑，也不是一种机械逻辑；而它是一种基于一系列模糊控制准则的控制方 法，Lee 对这种模糊控制算法有详细的描述[19][20]。这些模糊控制准则其实是来源于人们实际 生活经验和常识而总结的规律；显然这种模糊的控制规律用于解决复杂系统或者参数之间的 响应关系是十分高效的。

由于，无法将这种模糊的控制规律用物理模型或者数学公式进行详细表达，于是在 Li et al。 的研究中，重新设计和简化它的计算和构造形式，采用权重的形式来描述这种模糊的控制规 律。通过引入两个临时变量（显热制冷输出量和潜热制冷输出量）来弱化温湿度耦合控制效 应。同时，将已经得到的直膨式空调系统内在运行参数特性用在训练和测试 ANN 模型，使 得 ANN 模型可以尽可能满足室内可能存在的温湿度状态。在该实验研究中，通过 ANN 模型 与 FLC 控制方法各自优点的结合，成功地实现了温湿度控制，不仅有良好的准确性也有很棒 的灵敏性。并且在指令测试和抗干扰性测试，都有很好的表现。为今后直膨式空调系统的温 湿度控制指明了方向。文献综述

但是，来自于实际生活经验和实验得出的有效规律还很缺乏，并不能很全面地覆盖室内 所有可能存在的环境条件，所以即使这种 FLC 控制方法很棒，但还是需要积累经验和数据， 来帮助其实现更大范围的应用。

从以上的研究可以看出：FLC 的控制策略不仅可以弱化温湿度之间的耦合效应，还能高 效准确地完成调节过程。因此，基于 FLC 的控制方法是目前最适宜也是未来解决直膨式空调 系统温湿度控制的主要方法。但现在面临的最大困难是没有足够的经验数据，无法对 FLC 控 制策略进行足够的训练和测试，所以此控制方法还有待完善。

1。2 本文研究的意义

从 1。1 节中可知，基于 FLC 的控制方法是目前最适宜也是未来解决直膨式空调系统温湿 度控制的主要方法，但是基于 FLC 的控制方法现在难以在直膨式空调系统温湿度控制上实现 运用的主要原因在于，缺少直膨式空调系统温湿度控制领域的专家提供相关的实验数据，无 法准确地确定模糊规则。

本文将针对这个问题，提出一种新型的模糊逻辑控制算法，通过采用权重值的形式替代 模糊矩阵，使得整个模糊逻辑控制器中不再存在模糊矩阵，从而对此领域专家提供的经验和 实验数据依赖性大大减少；另外，也一定程度上降低了逆模糊化规则对此领域专家所提供经 验和实验数据的依赖性，极大地简化了模糊逻辑控制器的设计工作，并使得模糊逻辑控制器 的使用突破了原有的瓶颈，为模糊逻辑控制器在直膨式空调系统温湿度控制上实现应用指明 了方向。同时也为模糊逻辑理论应用于其他领域开辟了新的道路。

不仅如此，通过模糊逻辑算法的优化和控制器设计的简化，使得在进行室内空气除湿时， 只需要采用直膨式空调系统，不再需要增加硬件设备，这在一定程度上降低了生产成本，对 直膨式空调系统打入市场，提供了有力的帮助。来;自]优Y尔E论L文W网www.youerw.com +QQ752018766-