Dahlin算法的變風(fēng)量空調(diào)自校正PID控制

變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)是一個具有大慣性、大滯后、變參數(shù)的復(fù)雜系統(tǒng)。通常變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)傳統(tǒng)的pid控制,但常規(guī)pid控制的參數(shù)難以整定、系統(tǒng)超調(diào)量大、動態(tài)響應(yīng)速度慢等問題。本文將基于遺傳算法的pid控制應(yīng)用到變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)中,經(jīng)過matlab仿真,表明基于遺傳算法的pid控制具有響應(yīng)速度快、無超調(diào)量、過渡時間短等特點,可以大大提高系統(tǒng)的控制品質(zhì),以達(dá)到節(jié)能的目的。

本文通過采用引入收縮因子的粒子群算法設(shè)計一種穩(wěn)定、高效的自適應(yīng)控制器。以常規(guī)pid控制方法的整定結(jié)果作為參考,選擇pid參數(shù)的取值區(qū)間,根據(jù)粒子群的演化規(guī)則自動完成最優(yōu)控制。通過仿真結(jié)果表明,改進的算法不僅具有良好的魯棒性,而且還有良好的收斂性。采用上述自適應(yīng)控制器后,整個系統(tǒng)體現(xiàn)了良好的動態(tài)性能及較強的魯棒性。

變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)模糊pid控制的仿真——針對目前變風(fēng)量(vav)空調(diào)系統(tǒng)參數(shù)整定困難，將模糊控制和常規(guī)pid控制相結(jié)合，提出一種基于模糊控制規(guī)則的模糊pid控制方法及模糊pid控制器的設(shè)計思路，并將其應(yīng)用于vav空調(diào)室溫控制中．

針對目前變風(fēng)量(vav)空調(diào)系統(tǒng)參數(shù)整定困難,將模糊控制和常規(guī)pid控制相結(jié)合,提出一種基于模糊控制規(guī)則的模糊pid控制方法及模糊pid控制器的設(shè)計思路,并將其應(yīng)用于vav空調(diào)室溫控制中.通過與常規(guī)pid控制器的室溫控制仿真曲線比較表明:當(dāng)條件變化時,模糊pid室溫控制實現(xiàn)了參數(shù)在線自整定,取得了較好的控制效果;模糊pid控制動態(tài)響應(yīng)快,控制精度高,超調(diào)量小,具有較強的魯棒性;所需送風(fēng)量更接近實際負(fù)荷的需要,達(dá)到了既舒適又節(jié)能的效果.

目的針對典型會議室環(huán)境,基于需求控制通風(fēng)策略,對變風(fēng)量中央空調(diào)系統(tǒng)房間空氣品質(zhì)控制進行研究。方法以典型的會議室環(huán)境為研究對象,分別建立空調(diào)新風(fēng)系統(tǒng)模型及房間co2濃度模型;設(shè)計nn-pid(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-pid)算法,并進行控制與仿真;在變風(fēng)量空調(diào)實驗平臺上進行驗證。結(jié)果所設(shè)計的nn-pid算法能有效利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程,在線自整定pid參數(shù),控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)pid算法。結(jié)論根據(jù)室內(nèi)co2濃度變化控制新風(fēng)量,能很好地適應(yīng)室內(nèi)co2濃度的動態(tài)特性,提高室內(nèi)空氣品質(zhì)。

根據(jù)變風(fēng)量空調(diào)的特點,建立特定的物理模型,提出了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正pid的控制策略,建立了仿真模型并進行仿真研究。仿真結(jié)果表明,該控制方式對于復(fù)雜的空調(diào)控制系統(tǒng)具有更好的控制效果。

針對vav空調(diào)系統(tǒng)中pid參數(shù)優(yōu)化困難的問題,在變風(fēng)量(vav)空調(diào)系統(tǒng)房間數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,提出了基于蟻群算法pid控制策略,并將常規(guī)pid控制策略和基于蟻群算法的pid控制策略在matlab/simulink仿真環(huán)境中進行數(shù)字仿真對比。結(jié)果表明,基于蟻群算法pid控制策略可使系統(tǒng)動態(tài)特性得到較大改善。

基于變風(fēng)量空調(diào)機組高度非線性的特點,常規(guī)的pid控制已經(jīng)不能達(dá)到滿意的控制效果,本文選用細(xì)菌覓食優(yōu)化的pid控制器對變風(fēng)量空調(diào)機組送風(fēng)溫度進行控制。通過matlab仿真,并與常規(guī)的pid控制進行比較,結(jié)果表明細(xì)菌覓食優(yōu)化的pid控制器比常規(guī)的pid控制器在超調(diào)量和調(diào)整時間方面有很大的改善。

基于變風(fēng)量空調(diào)機組高度非線性的特點,常規(guī)的pid控制已經(jīng)不能達(dá)到滿意的控制效果,本文選用細(xì)菌覓食優(yōu)化的pid控制器對變風(fēng)量空調(diào)機組送風(fēng)溫度進行控制。通過matlab仿真,并與常規(guī)的pid控制進行比較,結(jié)果表明細(xì)菌覓食優(yōu)化的pid控制器比常規(guī)的pid控制器在超調(diào)量和調(diào)整時間方面有很大的改善。

研究空調(diào)系統(tǒng)控制的優(yōu)化問題,針對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)是一個時變、非線性、純滯后的復(fù)雜系統(tǒng),要求達(dá)到舒適節(jié)能的環(huán)境。傳統(tǒng)模糊控制和pid控制方法難以獲得較好的控制性能。為解決控制系統(tǒng)中超調(diào)量大、振蕩和控制精度不高等問題,提出了史密斯預(yù)估的自適應(yīng)模糊-pid復(fù)合控制策略。在傳統(tǒng)的模糊控制中加入自適應(yīng)環(huán)節(jié),通過模糊自適應(yīng)校正解決了因模糊規(guī)則粗糙而造成控制精度不高,適應(yīng)能力弱的問題。針對大滯后系統(tǒng),采用史密斯預(yù)估補償,減小了控制系統(tǒng)的超調(diào)和振蕩。同時,用模糊與pid相并聯(lián)的復(fù)合控制方式,提高了系統(tǒng)的動態(tài)性能指標(biāo)和穩(wěn)態(tài)精度。仿真結(jié)果證明,改進的控制策略響應(yīng)快、控制精度高、魯棒性強,為變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的智能控制設(shè)計提供了參考依據(jù)。

針對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的延遲,非線性和模型不確定性,本文提出將神經(jīng)元pid控制器應(yīng)用于變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)中。該控制器綜合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和pid調(diào)節(jié)各自的有點,具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力,同時具備pid控制的廣泛的適應(yīng)性。仿真實驗表明該控制器控制結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)的pid控制器。

目的利用pid控制器整定vav空調(diào)溫度系統(tǒng),并結(jié)合改進的粒子群算法使pid控制器成為一種相對理想的算法控制器.方法以常規(guī)pid控制的整定結(jié)果作為參考,引入粒子群算法以及帶慣性權(quán)重的粒子群來改進參數(shù)自整定pid控制,并對仿真結(jié)果進行比較.結(jié)果仿真實驗表明,采用帶慣性權(quán)重的粒子群pid比普通的pid及常規(guī)粒子群改進的pid算法收斂速度快,超調(diào)量小,具有平衡全局搜索和局部搜索的能力.結(jié)論筆者所提出的控制方法能有效地提高變風(fēng)量空調(diào)的性能,驗證了理論的有效性.

針對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng),采用lonworks現(xiàn)場總線技術(shù),分別運用pid控制方法和串級控制方法對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的送風(fēng)溫度和回風(fēng)溫度進行了控制,以某一空調(diào)房間溫度控制為例,通過實驗對兩種方法進行了對比,結(jié)果表明串級控制能夠取得更好的控制效果。

針對變風(fēng)量空調(diào)模糊控制系統(tǒng)控制規(guī)則的獲取依賴人類經(jīng)驗的問題,提出將遺傳算法與模糊控制相結(jié)合。在推導(dǎo)適應(yīng)度值函數(shù)的基礎(chǔ)上,利用遺傳算法獲取控制規(guī)則,改善控制效果。一定程度上解決了人為調(diào)試獲取規(guī)則困難的問題。仿真結(jié)果表明,在變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)中將遺傳算法與模糊控制相結(jié)合是可行的。

研究空調(diào)風(fēng)量優(yōu)化控制問題,控制應(yīng)有快速性,精度要滿足要求。但由于系統(tǒng)存在非線性或具有不確定項的對象,難以進行有效的控制。常規(guī)pid控制算法簡單,魯棒預(yù)測控制在處理不確定性控制問題時顯示出控制的快速性難以保證。結(jié)合魯棒預(yù)測控制和常規(guī)pid的優(yōu)勢設(shè)計了魯棒預(yù)測—pid復(fù)合控制器,使不確定對象的響應(yīng)快速穩(wěn)定。設(shè)計在上升時間段采用pid控制,當(dāng)響應(yīng)趨向設(shè)定值時切換為魯棒預(yù)測控制。給出兩種控制方式的平穩(wěn)過渡方法。采用魯棒預(yù)測-pid復(fù)合控制器對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的風(fēng)壓進行控制,給出變頻風(fēng)機控制的正確建模,并與魯棒預(yù)測控制、常規(guī)pid控制的仿真進行比較,驗證所提出控制方法的有效性。

針對中央空調(diào)變風(fēng)量溫度控制系統(tǒng)非線性、大滯后和時變性等特點,借鑒生物免疫反饋調(diào)節(jié)原理和模糊邏輯控制理論,設(shè)計了一種模糊免疫自適應(yīng)pid控制器,建立了仿真模型,并對其進行了仿真。仿真結(jié)果表明,該控制器能有效改善系統(tǒng)的動穩(wěn)態(tài)特性和魯棒性。

針對變風(fēng)量(vav)空調(diào)控制系統(tǒng)采用單純的比例-積分-微分(pid)控制該系統(tǒng)很難達(dá)到其節(jié)能和舒適的作用。采用將模糊控制與pid控制兩種控制方法相結(jié)合用于該空調(diào)控制系統(tǒng)中,并通過仿真工具對兩種控制方法分別進行動態(tài)仿真,其結(jié)果表明模糊自適應(yīng)整定pid控制比單純的pid控制具有更快的動態(tài)響應(yīng)、更小的超調(diào),具有較強的魯棒性,其節(jié)能和舒適效果明顯。

將rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入pid控制中,建立了一個三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線辨識對pid控制的三個參數(shù)進行在線調(diào)整,從而改善系統(tǒng)的控制效果。仿真結(jié)果表明:基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制與傳統(tǒng)pid控制相比,具有較強的魯棒性和自適應(yīng)能力,控制精度高,效果好,安全可靠。

針對變風(fēng)量空調(diào)控制系統(tǒng)的時滯性、高度非線性、難于精確建立數(shù)學(xué)模型的特點和常規(guī)控制方法很難對其進行有效控制的問題,文章采用將模糊控制理論和經(jīng)典的pid控制相結(jié)合的控制方案,對vav空調(diào)系統(tǒng)的末端風(fēng)閥開度進行控制,并在設(shè)定的溫度條件和一定的擾動工況下利用matlab的simulink模塊對pid控制、模糊控制、模糊pid控制3種控制策略進行了仿真實驗。仿真結(jié)果證明,模糊pid控制具有響應(yīng)時間快,控制精度高,很強的抗干擾能力。因此,模糊pid控制策略在vav空調(diào)系統(tǒng)中的應(yīng)用是可行的。

變風(fēng)量空調(diào)（vav）及其控制系統(tǒng)的研究——變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的運行是隨著空調(diào)負(fù)荷的改變而進行變化的，如何更快、更緊密地與負(fù)荷變化保持隨動變化是該系統(tǒng)節(jié)能高效運行的關(guān)鍵。文章通過對變風(fēng)量空調(diào)(vav)及其控制系統(tǒng)各方面的探討，指出變頻調(diào)速與變靜壓控制的結(jié)合...

目前的變風(fēng)量的控制方法為定靜壓控制、變靜壓控制和總風(fēng)量控制。但從系統(tǒng)的穩(wěn)定性來考慮定靜壓控制是最穩(wěn)定的控制策略。然而它也是這三種控制方法中節(jié)能效果最不理想的。本文對變頻器的控制原理進行了簡要的介紹,并對定靜壓控制法提出了優(yōu)化方案,使定靜壓控制在保證系統(tǒng)穩(wěn)定的基礎(chǔ)上,最大限度的到達(dá)節(jié)能效果。

通過解析變風(fēng)量空調(diào)末端設(shè)備的控制特性,為變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的自控設(shè)計和決定其控制策略提供了理論依據(jù)。本文首先通過分析vav風(fēng)閥的工作流量特性對控制和節(jié)能的影響,指出了優(yōu)化風(fēng)閥閥權(quán)度的重要性。通過分析送風(fēng)溫度控制對控制能力的影響,指出了變送風(fēng)溫度控制的必要性。通過分析異程風(fēng)道對vav風(fēng)閥的工作流量特性的影響,指出了異程同阻設(shè)計的重要性。通過分析風(fēng)機動力形變風(fēng)量末端裝置的特性,指出了其優(yōu)缺點。同時,還介紹了數(shù)值控制技術(shù)在改善vav風(fēng)閥的工作流量特性上的應(yīng)用。