中央空调冷冻水系统的神经pid控制

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1、中央空调冷冻水系统的神经PID控制技术与方法TechniqueandMethod中央空调冷冻水系统的神经P1D控制岳巨忠青岛理工大学自动化学院山东青岛(,266520)摘要在对神经网络控制器的设计屮利用神经网络对控制器参数的在线:PID,PIDkp,ki,kd整定与调整实现对中央空调冷冻水变流量的控制使系统具有良好的稳态性能与控制精度关键词神经网控制器屮央空调变流量;PTD中图分类号:TP183文献标识码:B文章编号:1674-7720(2012)03-0071-02ThenervousPTDcontrolofcentralair-conditioningchilledwat

2、ersystemYueJuzhong(Col1egeofAutomation,QingdaoTechnologicalUniversity,Qingdiao266520,China)Abstract:Thisarticlcachievesthecentralair-conditioningchilledwatervariableflowcontrolbydesigningtheneuralnetworkPIDcontroller.UsingneuralnetworktoadjustPIDcontrollerparameterskpkikdandthesystemhasgood

3、steadystateperformanceandcontrolaccuracy.Keywords:neuralnetwork;PIDcontroller;centralairconditioning;variableflow中央空调在整个智能楼宇建筑系统中的能耗比例为控制器的输入改变变频器的值控制水泵电机转速改较大约占整个建筑能耗的中央空调节能措施的变流量使检测处的压差跟随设定值满足系统负荷需研究是我国现阶段空调研究的主要方向要[1]当房间的负荷降低时造成最不利支路上冷冻水中央空调变水量系统是当实际负荷的改变时通过变频电动阀门开度减小冷冻水的流量减小压差增大通过器实现水泵转

4、速的改变从而改变系统冷冻水的流量与设定压差比较改变二次水泵的转速降低其流速使能目标。的压差减小。最不利支路上由于中央空调是一个非线性大滞后时变的系统、、,2冷冻水变流量控制器的设计要想通过达到一个良好的控制效果必须对的PIDPID2.1神经PID控制原理个参数合理选取在以往的控制变频调节中3PID,PID利用BP神经网络具有逼近任意非线性函数的能参数的整定需在现场调试的过程中不断地加以调整才力自学习的能力及非线性映射能力将其运用到PID能实现良好的控制在应用上普通的调节很难实现P1D据系统的运行状态通过不断调整权控制调节中并根系统的稳定运行而口对工况及环境变化的适应能力,值不

5、断调节控制器的个参数以期达到某种控、PID3,PID制规律下性能指标的最优化。的调整权值参数可对PID参数k、k、k进行在线式调神经网络结构由输入层隐含层输出层层网pidBP3整可以随环境的变化实现对参数的调整对数学模型络组成如图所示通过隐含层和输出层活化函数的1。要求也不是很高在稳定性和适应能力方面具有良好计算使输岀层的神经元状态对应控制器的个可PIDki、kd,來实现系统的在线整定[2]o1中央空调冷冻水二次泵控制方案经典増量式控制算法:本文应用压差控制来实现中央空调水系统中水泵u(k)u(k-1)+kp(e(k)-e(k-1))+kie(k)+的变频压差控制采用冷冻水环

6、路屮离泵最远的空调用kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))其中分别为比例积分微分系数户端最不利支路的压差与压差设定值比较的偏差作kp>ki>kd《微型机与应用》2012年第31卷第3期欢迎网上投稿・pcachina71技术与方法TechniqueandMethod能力和加权系数的不断调整使输出层神经元的输出对应于控制器的可调参数kp.ki.kd,来调整控制器的输岀,使系统运行状态快速稳定O网络输入层的输入:图神经网络ID控制器结构图()()()Ojkxjek-jj12M-1(1)3冷冻水神经网络PID控制仿真程序设计OM(k)1本文利用系统辨识工具箱采用最小二乘法辨识

7、得式中输入变量的个数取决于被控系统的复杂程度。出的中央空调冷冻水压差控制的数学模型[3],其被控对网络隐含层的输入输出为:象的近似数学模型为:0.1084s+0・211net(kw(k)0(k)GCssJ+1.8987s+0.43444用基于BP神经网络的PID控制器对其进行控制,神经网络的结构为结构且学习速率NN式中代表隐含层的权系数上角标X5X3wij(k)(1)、(2)、0•00003和惯性系数a0.00003,加权系数w初始值取(分别代表输入层隐含层和输出层隐含层取正负对取幅值为I••的随机数输

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