以某涂装测试线现有的空调机组为基础,建立了一种基于大数据深度学习的涂装车间温湿度控制方法.介绍了该控制方法的系统组成、控制理论、算法实现及控制效果.经实际运行证明,此方法不仅可以满足涂装车间对温湿度控制的需求,而且能够大幅减小系统振荡,缩短系统从启动到稳定的时间,以及节约能源.与传统比例积分微分控制相比,此方法到达稳态的时间可缩短21％,稳态温度和相对湿度的误差分别为±0.5℃和±2％,效果更优.
涂装 空调 大数据 深度信念网络 温度 湿度 控制