一种基于粒子群算法的暖通空调过程对象辨识方法

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1、2017年第3期(总第45卷第313期)建筑节能■暖通与空调doi:10．3969j．issn．1673-7237．2017．03．004一种基于粒子群算法的暖通空调过程对象辨识方法aab侯丹琳，潘毅群，黄治钟(同济大学a．机械与能源工程学院;b．中德工程学院，上海201804)摘要:暖通空调系统运行效果的好坏依赖于控制系统。传统的控制过程中PID参数需要专业人员根据工程经验进行设定，往往控制精度不够，鲁棒性差。而基于系统传递函数的PID控制虽然表现性能良好，但实际使用过程中往往由于不能得到准确的传递函数而受到限制。采用粒子群优化算法

2、对所研究的暖通空调对象进行模型参数的辨识。在辨识过程中，首先将空调系统中涉及的某个被控对象的传递函数设置为二阶滞后模型，然后采用粒子群优化算法对模型参数进行在线辨识。通过将目标函数设置为最小化模型输出与系统实际输出的偏差值而得到最优参数解，从而得到被控对象的传递函数。通过2个算例说明该方法过程简单、结果准确，且具有一定的鲁棒性。关键词:系统辨识;粒子群算法;传递函数;二阶加滞后模型;模型降阶中图分类号:TU831文献标志码:A文章编号:1673-7237(2017)03-0019-05AMethodofHVACProcessObject

3、IdentificationBasedonPSOaabHOUDan－lin，PANYi－qun，HUANGZhi－zhong(a．SchoolofMechanicalEngineering;b．Sino－GermanCollegeofAppliedSciences，TongjiUniversity，Shanghai201804，China)Abstract:TheoperationeffectofHVACsystemislargelydeterminedbytheautomaticcontrolsystem．Intheconventio

4、nalcontrolprocess，thePIDparametersneedtobesetaccordingtotheengineeringexperience．Thecontrolprecisionisnotenough，andtherobustnessispoor．TheperformanceofPIDcontrolbasedonthesystemtransferfunctionisrelativelygood，however，itisusuallylimitedbytheaccuracyoftransferfunction．Ame

5、thodbasedonParticleSwarmOptimization(PSO)isstudiedforthemodelparametersidentificationofanobjectinHVACsystem．Intheprocessoftheidentification，wesimplifyatransferfunctionasasecondorderplusdeadtimemodel，thePSOalgorithmisutilizedtooptimizetheparametersofthemodel．Bysettingthef

6、itnessfunctionasminimumdifferentiationbetweentheoutputsofthesystemandthemodel，weobtainthebestparameters．Twoexamplesaregiventoshowthemethodissimpleandtheresultsareaccurate．Keywords:systemidentification;ParticleSwarmOptimization(PSO);transferfunction;second－orderplusdead－t

7、imemodel;modelreduction0引言数学模型作为控制系统理论的研究依据，适用于自动控制技术是现代科学文明的标志，在其辉煌特定对象的研究和分析。系统辨识以系统的数学模［1］发展的60年间，控制理论在社会和经济发展中都型为基础，在已知输入输出数据的前提下，利用一定［2］发挥了巨大的作用。从日常生活、工业生产，到国防的手段建立一个与所研究系统“最为等价”的模型。事业、航空航天，无一不说明自动控制的成就与贡献。系统辨识对于所有的控制问题来说都是最为基础、最特别是在暖通空调系统中，控制效果的好坏直接关系为关键的［3］。到系统的能耗

8、与舒适度。系统辨识包括很多种方法，比如最小二乘辨识方［4－7］［8－10］收稿日期:2016-07-18;修回日期:2017-03-09法、辅助模型辨识方法、迭代搜索辨识方19侯丹琳，等:一种基于粒子群算法