带惯性权重的粒子群PID控制在变风量空调中的应用

针对变风量空调系统的延迟,非线性和模型不确定性,本文提出将神经元pid控制器应用于变风量空调系统中。该控制器综合了神经网络和pid调节各自的有点,具有神经网络的学习和适应能力,同时具备pid控制的广泛的适应性。仿真实验表明该控制器控制结果优于传统的pid控制器。

稳定性是工程控制中的重要因素。由于被控对象具有非线性、不确定性等特点,常规的pid控制难以满足控制要求,造成控制过程的不稳定。针对这种情况,对一类具有不确定项的控制对象,根据传递函数中参数变化的范围,提出利用多胞体模型进行基于线性矩阵不等式的鲁棒pid设计思想,并采用协方差约束方法对离散pid参数进行优化。对控制对象模型建立,鲁棒理论分析和算法步骤进行详细描述,给出变风量空调系统中空气处理机组风机控制的应用实例。在系统仿真的时域性能和鲁棒性分析基础上,通过实测数据进行验证。结果表明采用鲁棒控制算法得到的pid控制器克服了模型不确定性的影响,具有良好的动态和静态指标,实现了变风量空调系统中风管静压的稳定控制。

研究变风量空调控制问题,风量空调系统具有非线性﹑时变性,传统pid控制方法不能获得高精度的控制效果。为了提高风量空调的控制精度,提出了一种细菌觅食粒子群优化pid的变风量空调控制策略。首先利用非线性pid控制实现各参数增益的实时调整,提高抗干扰能力,然后利用细菌觅食粒子群优化算法根据系统偏差动态优化非线性pid控制器参数,以提高控制精度,在simulink环境下对变风量空调系统进行仿真研究。仿真结果表明,改进控制策略具有鲁棒性强,控制精度高,大幅度改善了变风量空调系统的性能。

将rbf神经网络引入pid控制中,建立了一个三层神经网络模型。通过rbf神经网络的在线辨识对pid控制的三个参数进行在线调整,从而改善系统的控制效果。仿真结果表明:基于rbf神经网络的pid控制与传统pid控制相比,具有较强的鲁棒性和自适应能力,控制精度高,效果好,安全可靠。

针对被控对象大惯性、不确定特点,提出一种变风量空调系统室温智能控制方案,建立了变风量空调系统的数学模型,采用了串级控制策略,主控制器采用一种新的可变论域自适应模糊pid控制。用串级控制反馈控制改善性能,抑制一、二次扰动,减小了各种扰动对室温的影响。采用可变论域自适应模糊pid控制。进行仿真,结果证明,变风量空调系统具有良好的动态性和稳定性。当空调房间模型结构参数发生变化时,控制系统鲁棒性好。

变风量空调系统是一个具有大惯性、大滞后、变参数的复杂系统。通常变风量空调系统传统的pid控制,但常规pid控制的参数难以整定、系统超调量大、动态响应速度慢等问题。本文将基于遗传算法的pid控制应用到变风量空调系统中,经过matlab仿真,表明基于遗传算法的pid控制具有响应速度快、无超调量、过渡时间短等特点,可以大大提高系统的控制品质,以达到节能的目的。

智能控制在变风量空调系统中的应用有利于其中控制技术方面问题的解决。本文介绍了以模糊控制和神经网络控制为代表的智能控制研究概况,并指出了今后的发展趋势。

基于变风量空调机组高度非线性的特点,常规的pid控制已经不能达到满意的控制效果,本文选用细菌觅食优化的pid控制器对变风量空调机组送风温度进行控制。通过matlab仿真,并与常规的pid控制进行比较,结果表明细菌觅食优化的pid控制器比常规的pid控制器在超调量和调整时间方面有很大的改善。

基于变风量空调机组高度非线性的特点,常规的pid控制已经不能达到满意的控制效果,本文选用细菌觅食优化的pid控制器对变风量空调机组送风温度进行控制。通过matlab仿真,并与常规的pid控制进行比较,结果表明细菌觅食优化的pid控制器比常规的pid控制器在超调量和调整时间方面有很大的改善。

将模糊控制和普通pid控制相结合,提出了一种基于模糊控制规则的模糊pid控制器的设计方法,并将其应用于中央空调变风量系统的控制,实验表明,这种方法比普通的pid控制方法精度高、超调量减少,具有较强的鲁棒性。

变风量空调系统模糊pid控制的仿真——针对目前变风量(vav)空调系统参数整定困难，将模糊控制和常规pid控制相结合，提出一种基于模糊控制规则的模糊pid控制方法及模糊pid控制器的设计思路，并将其应用于vav空调室温控制中．

针对目前变风量(vav)空调系统参数整定困难,将模糊控制和常规pid控制相结合,提出一种基于模糊控制规则的模糊pid控制方法及模糊pid控制器的设计思路,并将其应用于vav空调室温控制中.通过与常规pid控制器的室温控制仿真曲线比较表明:当条件变化时,模糊pid室温控制实现了参数在线自整定,取得了较好的控制效果;模糊pid控制动态响应快,控制精度高,超调量小,具有较强的鲁棒性;所需送风量更接近实际负荷的需要,达到了既舒适又节能的效果.

作为智能控制的重要分支,模糊控制可以用来解决难以建立精确数学模型的非线性系统的控制问题。将模糊控制应用于变风量空调系统中,对模糊控制器进行了设计,建立了语言变量赋值表、模糊控制状态表以及模糊控制器查询表。应用模糊控制器对空调房间的温度进行了实时控制。控制结果表明模糊控制器设计合理,控制效果良好。

目的寻找一种有效地解决系统惯性大、时间滞后及单独采用pid控制器产生效果不佳的方法,实现温度参量的优化控制.方法根据变风量空调系统的结构,对变风量系统室内温度控制环节采用蚁群优化算法,经过matlab软件进行仿真,使室内温度控制环节的上升时间、超调量及调整时间得以优化.结果控制环节优化前pid阶跃响应的动态指标为:上升时间tr=50s,调整时间ts=276s,超调量σ=30%;经过蚁群优化的pid阶跃响应的动态指标为:上升时间tr=112.5s,调整时间ts=88s,超调量σ=3.5%,上升时间相对增加后调整时间和超调量大幅度减小,室内温度控制环节趋于稳定.结论蚁群算法改善了控制环节的超调量、调整时间等问题,提高了系统的自适应性,保证了系统的稳定性和准确性.

分析了空调控制系统、变风量空调系统特点及目前存在的控制问题,提出了空调控制系统引入智能控制方案的可行性与必要性,针对变风量空调系统的特点和要求,提出变风量空调系统的控制方案。

研究空调系统控制的优化问题,针对变风量空调系统是一个时变、非线性、纯滞后的复杂系统,要求达到舒适节能的环境。传统模糊控制和pid控制方法难以获得较好的控制性能。为解决控制系统中超调量大、振荡和控制精度不高等问题,提出了史密斯预估的自适应模糊-pid复合控制策略。在传统的模糊控制中加入自适应环节,通过模糊自适应校正解决了因模糊规则粗糙而造成控制精度不高,适应能力弱的问题。针对大滞后系统,采用史密斯预估补偿,减小了控制系统的超调和振荡。同时,用模糊与pid相并联的复合控制方式,提高了系统的动态性能指标和稳态精度。仿真结果证明,改进的控制策略响应快、控制精度高、鲁棒性强,为变风量空调系统的智能控制设计提供了参考依据。

变风量空调具有时变、延时、非线性等特点,应用传统的pid控制算法难以取得最佳的控制效果;基于广义预测自校正的控制算法,控制精度高,具有较强的跟踪性能,但是以增大的计算量和频繁的调节系统参数为代价的。提出了一种基于改进的dahlin参数整定方法的自校正pid控制器,该算法在理论建模的基础上,采用在线的带遗忘因子最小二乘法,实现传递函数的参数估计,建立了系统pid参数之间的关系式,实现变风量空调系统的末端控制。算法仿真运算及实验表明,与传统pid及广义预测自校正控制方法相比,该方法控制精高于传统pid,同时计算复杂度低于通常广义预测自校正控制。

最新【精品】范文参考文献专业论文 江森ddc在变风量空调末端控制中的应用 江森ddc在变风量空调末端控制中的应用 摘要：介绍通过江森系列ddc的合理配置、使用，实现江森ddc 在变风量空调末端系统控制中的应用。 关键词：江森ddc；变风量空调末端；vav;ads系统。 中图分类号：tb657.2文献标识码：a文章编号： 变风量系统是通过改变送风量而不是送风温度来调节和控制某 一空调区域温度的一种空调系统。与工业发达国家相比，在变风量空 调的领域，我国已经落后许多年，随着空调事业的发展，近年来，变 风量空调系统的应用项目越来越多，相信在不久的将来，vav末端机 组将在我国空调领域中得到广泛的应用。 变风量系统改变的是进入房间的一次风量。有的变风量箱（vav box）则是保持送风量不变而通过变风量阀改变一次风量与回风的混 合比例。区域温度的控制由变风量箱

针对变风量空调系统,采用lonworks现场总线技术,分别运用pid控制方法和串级控制方法对变风量空调系统的送风温度和回风温度进行了控制,以某一空调房间温度控制为例,通过实验对两种方法进行了对比,结果表明串级控制能够取得更好的控制效果。

根据变风量空调的特点,建立特定的物理模型,提出了bp神经网络自校正pid的控制策略,建立了仿真模型并进行仿真研究。仿真结果表明,该控制方式对于复杂的空调控制系统具有更好的控制效果。

针对变风量(vav)空调控制系统采用单纯的比例-积分-微分(pid)控制该系统很难达到其节能和舒适的作用。采用将模糊控制与pid控制两种控制方法相结合用于该空调控制系统中,并通过仿真工具对两种控制方法分别进行动态仿真,其结果表明模糊自适应整定pid控制比单纯的pid控制具有更快的动态响应、更小的超调,具有较强的鲁棒性,其节能和舒适效果明显。

空调系统为非线性设备,由于它的干扰严重、各参数耦合性强、大滞后性、参数时变性和受环境影响大等特点,使空调系统的节能问题变的被受关注。对于空调系统,使用常规的控制方法很难实现最佳效果。本文基于热传递原理,分析了室内温度变化规律,建立了室内温度数学模型,提出了模糊pid控制策略。空调系统为非线性设备,由于它的干扰严重、各参数耦合性强、大滞后性、参数时变性和受环境影响大等特点,使空调系统的节能问题变的被受关注。对于空调系统,使用常规的控制方法很难实现最佳效果。本文基于热传递原理,分析了室内温度变化规律,建立了室内温度数学模型,提出了模糊pid控制策略。