LMBP神经网络PID控制器在暖通空调系统中的应用研究

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1、第37卷第3期湖南大学学报(自然科学版)Vo1．37，No．32O1O年3月JournalofHunanuniversity(NturalSciences)Mar．2010文章编号：1674—2974l2010)03—0049—04LMBP神经网络PID控制器在暖通空调系统中的应用研究王彦k。，刘宏立”，杨珂(1．湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙410082；2．南华大学电气工程学院，湖南衡阳421001)摘要：针对BP神经网络学习过程收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷，研究了levenberg-marquart算法(即LM算法)．为解决LM算法中学习速率的选择和逆

2、矩阵的求解这两个严重影响训练时间和收敛精度的问题，采用LU分解法对LM算法进行改进和优化，并通过MATLAB语言编程实现，将得到的LMBP神经网络PID控制器应用于暖通空调冷冻水循环的控制回路中，将其控制效果与PID控制算法、BP神经网络PID控制算法进行仿真对比研究．研究结果表明，采用LMBP神经网络PID控制器在减少超调量、加快收敛速度、减少稳态误差等方面的性能都得到了明显的改善．关键词：levenberg-marquart算法；反向传播；神经网络；比例积分微分控制；暖通空调系统中图分类号：TP273．2文献标识码：AStudyonApplicationofLMBP

3、NeuralNetworkPIDControllerinHVACSystemWANGYan，LIUHong—li”，YANGKe。f1．CollegeofElectricalandInformationEngineering-HunanUniv。Changsha-Hunan410082IChina；2．CollegeofElectricalEngineering，NanhuaUniv-Hengyang。Hunan421001，China)Abstract：Toaddressthedefectsofslowconvergenceandeasyimmergenceinthe

4、partialminimuminthelearningprocessofBackPropagation(BP)NeuralNetwork(NN)。aLevenberg—Marquardt(LM)al—gorithmwaspresented．InordertosolvethetwoproblemswhichseriouslyaffectthetrainingtimeandtheconvergingaccuracyinthechoiceoflearningrateandtheinversematrixsolutioninLMalgorithm，LUde—compositio

5、nwasproposedtoimprovetheLMalgorithmsimulatedwithMATLAB．TheLMBPNeuralNetworkPIDcontrollerwasappliedinthecoolingwatercycleofheating，ventilatingandairconditioning(HVAC)system．TheresultsofLMBPneuralnetworkPIDcontroller，PIDcontroller，andBPneuralnet—workPIDcontrollerweresimulatedandcompared．Th

6、eperformancehasindicatedthattheBPNeuralNet—workPIDcontrolleroptimizedwiththeimprovedLMalgorithmisbetterthanotheralgorithmsinreducingtheovershoot，speedinguptheconvergencerate，andreducingthesteady—stateerror．Keywords：levenberg-marquartalgorithm；backpropagation；neuralnetwork；PIDcontrol；HVAC

7、误差反向传播神经网络(简称BP网络)具有任现具有最佳参数组合的PID控制Ⅲ．虽然BP神经意非线性表达的能力，可通过对系统性能的学习实网络的理论依据坚实，推导过程严谨，通用性强，但收稿日期：2009-09-28基金项目：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2007AAllA121)；湖南省科技计划资助项目(2OO8FJ3114，2009FJ3014)作者简介：王彦(1971一)，男，湖南衡阳人，湖南大学博士研究生，南华大学副教授t通讯联系人，E～mail：wangyan5406@163．corn50湖南大学学报(自然科学版)是由于