【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络结构，具体为一种基于lstm预测模型的空调系统调节网络框架及方法。
技术介绍
1、图1表示为现有的中央空调系统基本结构。中央空调系统通常由冷却器、冷却水循环系统、冷却水流通系统、风机盘管系统、冷却塔和控制系统组成。冷水机组是cacs的重要组成部分。制冷机组由压缩机、冷凝器、蒸发器和制冷剂组成。首先，气态制冷剂被压缩机压入冷凝器并逐渐冷凝，形成高压液体。在这个过程中，释放出大量的热能，这些热能被冷却水吸收并送往冷却塔，然后通过风扇释放到室外。随后，高压液体制冷剂通过节流元件通过冷凝器进入蒸发器。当制冷剂在蒸发器中蒸发时，它从冷冻水中吸收热量并将其冷却。蒸发器中蒸发的制冷剂重新进入压缩机，并被压入冷凝器，重复此循环。
2、冷却水循环系统由冷却水泵、冷却水管、冷却塔等组成。通过冷却器中蒸发器的大量热能被制冷剂传递到离开冷凝器的冷却水，导致冷却水温度升高。加热后的冷却水由冷却水泵压入冷却塔，与大气交换热能。冷却后，它被送回冷却器的冷凝器。
3、冷冻水循环系统由冷冻水泵、盘管风机和冷冻水管组成。从冷水机组蒸发器流出的低温冷冻水由冷冻水泵送至冷冻水管道，进入室内进行热交换，带走室内热量，最终返回冷水机组蒸发器。
4、风机盘管系统，简称风机盘管，是由小型风机、电机和盘管组成的空调系统的末端设备之一。当冷冻水流经盘管时，它与管外的空气进行热交换，以冷却空气并调节室内温度。
5、由此，本专利技术提供了一种基于lstm预测模型的空调系统调节网络框架及方法，解决了现有中央空调系统结构复
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于lstm预测模型的空调系统调节网络框架及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：1.一种基于lstm预测模型的空调系统调节网络框架，包括网络框架，其特征在于，还包括：
3、现场层，其安装在网络框架内，并作为空调系统的基础；
4、控制层，其安装在网络框架内，并作为网络框架中最重要的部分，是中央空调系统的核心；
5、网络层，其安装在网络框架内，用于信号传输。
6、在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。
7、优选的，所述网络框架内安装有传感器和执行器，大多数传感器和执行器都安装在现场层；
8、现场层内还安装有控制器。
9、优选的，所述传感器与plc信号连接，传感器通过串行端口、plc中的端口和现场总线等方式与plc通信，现场层内的传感器用于收集信息并将其发送给控制器，现场层内的执行器用于执行来自控制器的指令。
10、优选的，所述现场层内安装有控制系统，控制系统将监控空调系统并通过传感器收集数据，对一些重要参数进行收集并发送到中央空调系统的控制层，保障设备安全。
11、优选的，所述控制层内安装有控制系统，控制层中的控制系统支配所有设备并控制所有事件，且控制层中安装有控制器，数量在一个以上，可以是并行关系，也可以是plc适配器或现场总线的附属关系。
12、优选的，所述网络框架以以太网为主要网络结构，控制层的主控制器与网络层的控制器通过以太网进行通信，便于控制器通过以太网协议与个人计算机、工作站等进行通信。
13、优选的，还包括以下步骤：
14、步骤一：现场层通过传感器对设备的每个信号逐一获取，在传感器与控制层的plc进行通信时，同时通过各种通信协议将信号发送给plc；
15、步骤二：plc对传感器信号进行分析后，将分析结果发送至网络层的控制器；
16、步骤三：通过工作站、pc机和工业监视器等设备计算负荷预测后，结果发送到控制层的plc；
17、步骤四：控制层plc根据负荷预测计算结果制定调整策略，并通过执行机构向设备发送命令。
18、步骤五：重复步骤1至4，直到系统停止工作。
19、有益效果
20、与现有技术相比，本申请的技术方案具有以下有益技术效果：
21、本专利技术和现有的网络框架结构相比，本专利技术的结构简单，在实际工程中具有更好的可用性。这将大大提高中央空调系统能耗预测理论的可用性和实用性。
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1.一种基于LSTM预测模型的空调系统调节网络框架，包括网络框架，其特征在于，还包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于LSTM预测模型的空调系统调节网络框架，其特征在于：所述网络框架内安装有传感器和执行器，大多数传感器和执行器都安装在现场层；
3.根据权利要求2所述的一种基于LSTM预测模型的空调系统调节网络框架及方法，其特征在于：所述传感器与PLC信号连接，传感器通过串行端口、PLC中的端口和现场总线等方式与PLC通信，现场层内的传感器用于收集信息并将其发送给控制器，现场层内的执行器用于执行来自控制器的指令。
4.根据权利要求1所述的一种基于LSTM预测模型的空调系统调节网络框架，其特征在于：所述现场层内安装有控制系统，控制系统将监控空调系统并通过传感器收集数据，对一些重要参数进行收集并发送到中央空调系统的控制层，保障设备安全。
5.根据权利要求1所述的一种基于LSTM预测模型的空调系统调节网络框架，其特征在于：所述控制层内安装有控制系统，控制层中的控制系统支配所有设备并控制所有事件，且控制层中安装有控制器，数量在一个以上，可以
6.根据权利要求1所述的一种基于LSTM预测模型的空调系统调节网络框架，其特征在于：所述网络框架以以太网为主要网络结构，控制层的主控制器与网络层的控制器通过以太网进行通信，便于控制器通过以太网协议与个人计算机、工作站等进行通信。
7.根据权利要求1所述的一种基于LSTM预测模型的空调系统调节方法，其特征在于，还包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于lstm预测模型的空调系统调节网络框架，包括网络框架，其特征在于，还包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于lstm预测模型的空调系统调节网络框架，其特征在于：所述网络框架内安装有传感器和执行器，大多数传感器和执行器都安装在现场层；
3.根据权利要求2所述的一种基于lstm预测模型的空调系统调节网络框架及方法，其特征在于：所述传感器与plc信号连接，传感器通过串行端口、plc中的端口和现场总线等方式与plc通信，现场层内的传感器用于收集信息并将其发送给控制器，现场层内的执行器用于执行来自控制器的指令。
4.根据权利要求1所述的一种基于lstm预测模型的空调系统调节网络框架，其特征在于：所述现场层内安装有控制系统，控制系统将监控空调系统并通过传感...
【专利技术属性】
技术研发人员：张俊，宋林泽，王建平，姜恒，王伟，曾宪坤，黄根，
申请(专利权)人：中建三局第一建设安装有限公司，
类型：发明
国别省市：
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