基于粒子群算法PID控制在變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)中應(yīng)用

針對被控對象大慣性、不確定特點,提出一種變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)室溫智能控制方案,建立了變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,采用了串級控制策略,主控制器采用一種新的可變論域自適應(yīng)模糊pid控制。用串級控制反饋控制改善性能,抑制一、二次擾動,減小了各種擾動對室溫的影響。采用可變論域自適應(yīng)模糊pid控制。進行仿真,結(jié)果證明,變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)具有良好的動態(tài)性和穩(wěn)定性。當(dāng)空調(diào)房間模型結(jié)構(gòu)參數(shù)發(fā)生變化時,控制系統(tǒng)魯棒性好。

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)量更接近實際負荷的需要,達到了既舒適又節(jié)能的效果.

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.

作為智能控制的重要分支,模糊控制可以用來解決難以建立精確數(shù)學(xué)模型的非線性系統(tǒng)的控制問題。將模糊控制應(yīng)用于變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)中,對模糊控制器進行了設(shè)計,建立了語言變量賦值表、模糊控制狀態(tài)表以及模糊控制器查詢表。應(yīng)用模糊控制器對空調(diào)房間的溫度進行了實時控制?？刂平Y(jié)果表明模糊控制器設(shè)計合理,控制效果良好。

目的尋找一種有效地解決系統(tǒng)慣性大、時間滯后及單獨采用pid控制器產(chǎn)生效果不佳的方法,實現(xiàn)溫度參量的優(yōu)化控制.方法根據(jù)變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),對變風(fēng)量系統(tǒng)室內(nèi)溫度控制環(huán)節(jié)采用蟻群優(yōu)化算法,經(jīng)過matlab軟件進行仿真,使室內(nèi)溫度控制環(huán)節(jié)的上升時間、超調(diào)量及調(diào)整時間得以優(yōu)化.結(jié)果控制環(huán)節(jié)優(yōu)化前pid階躍響應(yīng)的動態(tài)指標為:上升時間tr=50s,調(diào)整時間ts=276s,超調(diào)量σ=30%;經(jīng)過蟻群優(yōu)化的pid階躍響應(yīng)的動態(tài)指標為:上升時間tr=112.5s,調(diào)整時間ts=88s,超調(diào)量σ=3.5%,上升時間相對增加后調(diào)整時間和超調(diào)量大幅度減小,室內(nèi)溫度控制環(huán)節(jié)趨于穩(wěn)定.結(jié)論蟻群算法改善了控制環(huán)節(jié)的超調(diào)量、調(diào)整時間等問題,提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)性,保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準確性.

分析了空調(diào)控制系統(tǒng)、變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)特點及目前存在的控制問題,提出了空調(diào)控制系統(tǒng)引入智能控制方案的可行性與必要性,針對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的特點和要求,提出變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的控制方案。

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。

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)。

討論了變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)(vav)的概念、發(fā)展及其優(yōu)點,變風(fēng)量系統(tǒng)的幾種控制方法,新風(fēng)量的控制,末端裝置的選擇和變風(fēng)量系統(tǒng)適用范圍等問題,其中重點討論了新風(fēng)量的控制方法。

通過介紹變風(fēng)量系統(tǒng)的特點和該系統(tǒng)在國內(nèi)外的發(fā)展?fàn)顩r,分析變風(fēng)量系統(tǒng)在國內(nèi)的推廣應(yīng)用中存在的問題,并指出其發(fā)展方向。加快設(shè)備國產(chǎn)化是關(guān)鍵,做好氣流組織、系統(tǒng)設(shè)計和系統(tǒng)調(diào)試。總結(jié)變風(fēng)量系統(tǒng)的發(fā)展趨勢和技術(shù)關(guān)鍵,在推廣的過程當(dāng)中,一定要立足長遠發(fā)展,對vav系統(tǒng)要有一個深入、細致、全面的研究,引入模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)優(yōu)化控制算法。

變風(fēng)量系統(tǒng)(variableairvolume)是利用改變送入室內(nèi)的風(fēng)量來實現(xiàn)對室內(nèi)溫度調(diào)節(jié)的全空氣空調(diào)系統(tǒng),它的送風(fēng)狀態(tài)保持不變。采用數(shù)學(xué)軟件matlab中的simulink對單風(fēng)道變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)進行仿真模擬,介紹了建立房間模型并使用simulink創(chuàng)建室內(nèi)環(huán)境、控制風(fēng)閥、pid調(diào)節(jié)器模塊的過程,得到室內(nèi)溫度變化曲線。

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。

變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化控制——針對目前變風(fēng)量系統(tǒng)的控制弱點，提出了變風(fēng)量系統(tǒng)的送風(fēng)靜壓優(yōu)化控制方法。指出這一控制方案及控制程序在vav空調(diào)系統(tǒng)的動態(tài)仿真平臺上進行測試，以評估它們的動態(tài)控制性能、節(jié)能及空氣品質(zhì)特性。

介紹了變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)實驗平臺,其監(jiān)控軟件用labview軟件開發(fā)。闡述了迭代學(xué)習(xí)控制(ilc)模型,并通過實驗對比了常規(guī)pid和pd-ilc的控制效果,結(jié)果表明,采用ilc后系統(tǒng)的跟蹤性能明顯優(yōu)于一般的pid控制。

結(jié)合工程設(shè)計及調(diào)試經(jīng)驗,對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的控制進行了研究,為同時保持室內(nèi)空氣的溫度、相對濕度和節(jié)約能源,提出了將變風(fēng)量與定送風(fēng)狀態(tài)同時控制的觀點和措施

變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的末端及控制——文章對變風(fēng)量(vav)空調(diào)系統(tǒng)末端裝置的工作原理與功能作了簡要介紹。對具有代表性的vav空調(diào)系統(tǒng)末端裝置的結(jié)構(gòu)作了說明。分析了vav空調(diào)系統(tǒng)末端裝置的控制功能及特點。

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。

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)系統(tǒng)下位機設(shè)定點變動時,整個系統(tǒng)完全達到穩(wěn)態(tài)時間過長,且各子系統(tǒng)易出現(xiàn)超調(diào)的問題,提出采用一種迭代學(xué)習(xí)控制(ilc)的設(shè)定值序列優(yōu)化方法。以空調(diào)系統(tǒng)中變頻風(fēng)機—管道靜壓控制回路為實例,說明該方法的可行性。采用遞推最小二乘法(rls)建立該回路的動態(tài)模型,并給出了一種新的迭代學(xué)習(xí)期望軌跡,應(yīng)用迭代學(xué)習(xí)pd控制律對其動態(tài)過程進行仿真分析,并將此算法用于空調(diào)實驗平臺驗證其控制效果。結(jié)果表明,ilc可以改善空調(diào)子系統(tǒng)的動態(tài)特性,為vav空調(diào)系統(tǒng)的全局穩(wěn)態(tài)優(yōu)化奠定了基礎(chǔ)。

介紹了變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的基本原理。結(jié)合變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的特點,在基于被控房間數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,將模糊控制和常規(guī)pid控制相結(jié)合,提出了一種模糊pid控制方法并將其應(yīng)用于變風(fēng)量空調(diào)室溫控制中。

本文簡要介紹了變風(fēng)星空調(diào)系統(tǒng)的概念及特點，對系統(tǒng)所需要的控制—一作了論述，其中著重討論了系統(tǒng)靜壓和最小新風(fēng)量的各種控制方法。