Dahlin算法的变风量空调自校正PID控制

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。

本文通过采用引入收缩因子的粒子群算法设计一种稳定、高效的自适应控制器。以常规pid控制方法的整定结果作为参考,选择pid参数的取值区间,根据粒子群的演化规则自动完成最优控制。通过仿真结果表明,改进的算法不仅具有良好的鲁棒性,而且还有良好的收敛性。采用上述自适应控制器后,整个系统体现了良好的动态性能及较强的鲁棒性。

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.

目的针对典型会议室环境,基于需求控制通风策略,对变风量中央空调系统房间空气品质控制进行研究。方法以典型的会议室环境为研究对象,分别建立空调新风系统模型及房间co2浓度模型;设计nn-pid(神经网络-pid)算法,并进行控制与仿真;在变风量空调实验平台上进行验证。结果所设计的nn-pid算法能有效利用神经网络训练过程,在线自整定pid参数,控制效果优于传统pid算法。结论根据室内co2浓度变化控制新风量,能很好地适应室内co2浓度的动态特性,提高室内空气品质。

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vav空调系统中pid参数优化困难的问题,在变风量(vav)空调系统房间数学模型的基础上,提出了基于蚁群算法pid控制策略,并将常规pid控制策略和基于蚁群算法的pid控制策略在matlab/simulink仿真环境中进行数字仿真对比。结果表明,基于蚁群算法pid控制策略可使系统动态特性得到较大改善。

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。

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。

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。

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。

目的利用pid控制器整定vav空调温度系统,并结合改进的粒子群算法使pid控制器成为一种相对理想的算法控制器.方法以常规pid控制的整定结果作为参考,引入粒子群算法以及带惯性权重的粒子群来改进参数自整定pid控制,并对仿真结果进行比较.结果仿真实验表明,采用带惯性权重的粒子群pid比普通的pid及常规粒子群改进的pid算法收敛速度快,超调量小,具有平衡全局搜索和局部搜索的能力.结论笔者所提出的控制方法能有效地提高变风量空调的性能,验证了理论的有效性.

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。

针对变风量空调模糊控制系统控制规则的获取依赖人类经验的问题,提出将遗传算法与模糊控制相结合。在推导适应度值函数的基础上,利用遗传算法获取控制规则,改善控制效果。一定程度上解决了人为调试获取规则困难的问题。仿真结果表明,在变风量空调系统中将遗传算法与模糊控制相结合是可行的。

研究空调风量优化控制问题,控制应有快速性,精度要满足要求。但由于系统存在非线性或具有不确定项的对象,难以进行有效的控制。常规pid控制算法简单,鲁棒预测控制在处理不确定性控制问题时显示出控制的快速性难以保证。结合鲁棒预测控制和常规pid的优势设计了鲁棒预测—pid复合控制器,使不确定对象的响应快速稳定。设计在上升时间段采用pid控制,当响应趋向设定值时切换为鲁棒预测控制。给出两种控制方式的平稳过渡方法。采用鲁棒预测-pid复合控制器对变风量空调系统的风压进行控制,给出变频风机控制的正确建模,并与鲁棒预测控制、常规pid控制的仿真进行比较,验证所提出控制方法的有效性。

针对中央空调变风量温度控制系统非线性、大滞后和时变性等特点,借鉴生物免疫反馈调节原理和模糊逻辑控制理论,设计了一种模糊免疫自适应pid控制器,建立了仿真模型,并对其进行了仿真。仿真结果表明,该控制器能有效改善系统的动稳态特性和鲁棒性。

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。

中央空调的能耗问题日益引起人们的关注,由于变风量温度控制系统非线性、大滞后及时变等特点,常规的pid控制往往效果欠佳。本文借鉴生物免疫反馈机理和模糊控制理论,设计了模糊免疫pid控制器,并且采用遗传算法优化免疫pid的参数,建立中央空调变风量温度控制系统的数学模型,并分别用常规pid控制技术和模糊免疫pid控制技术对温室进行仿真试验,仿真结果表明:该方法调节精度较高,调节迅速,超调量小,抗干扰强,因此具有一定的可行性和推广价值。

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。

针对变风量空调控制系统的时滞性、高度非线性、难于精确建立数学模型的特点和常规控制方法很难对其进行有效控制的问题,文章采用将模糊控制理论和经典的pid控制相结合的控制方案,对vav空调系统的末端风阀开度进行控制,并在设定的温度条件和一定的扰动工况下利用matlab的simulink模块对pid控制、模糊控制、模糊pid控制3种控制策略进行了仿真实验。仿真结果证明,模糊pid控制具有响应时间快,控制精度高,很强的抗干扰能力。因此,模糊pid控制策略在vav空调系统中的应用是可行的。

变风量空调（vav）及其控制系统的研究——变风量空调系统的运行是随着空调负荷的改变而进行变化的，如何更快、更紧密地与负荷变化保持随动变化是该系统节能高效运行的关键。文章通过对变风量空调(vav)及其控制系统各方面的探讨，指出变频调速与变静压控制的结合...

目前的变风量的控制方法为定静压控制、变静压控制和总风量控制。但从系统的稳定性来考虑定静压控制是最稳定的控制策略。然而它也是这三种控制方法中节能效果最不理想的。本文对变频器的控制原理进行了简要的介绍,并对定静压控制法提出了优化方案,使定静压控制在保证系统稳定的基础上,最大限度的到达节能效果。