基于PSO的改进的PID控制器在VAV空调系统温度控制中的应用-论文.pdf

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1、第35卷第1期Vo1．35No．1井冈山大学学报(自然科学版)2014年1月Jan．2014JournalofJinggangshanUniversity(NaturalScience)55文章编号：1674-8085(2014)01—0055—05基于PSO的改进的PID控制器在VAV空调系统温度控制中的应用陈孟元(1．安徽工程大学，安徽，芜湖241000；2．安徽省电气传动与控制重点实验室，安徽，芜湖241000)摘要：以变风量空调系统的温度控制作为研究对象，在现有的研究基础上，提出了粒子群优化算法改进的BP神经

2、网络PID控制方法。应用BP神经网络进行PID参数在线整定，粒子群优化算法提高BP神经网络的学习速率和收敛性，结合三者各自的优势以提高变风量空调系统的控制性能。关键词：VAV系统；温度控制；粒子群优化算法；BP神经网络；PID控制中图分类号：TM351文献标识码：ADOI：10．3969／j．issn．1674—80852014．01．012RESEARCHoFTHEIMPRoVEDBP．NNPIDCONTROLLERBASEDONPSoFoRTHE、7rAVAI1CoNDITIoNINGSYSTEMCHENMeng

3、—yuan1’’(1．AnhuiPolytechnicUniversity,Wuhu，Anhui241000，China；2．KeyLaboratoryofAnhuiElectricDriveandControl，Wuhu，Anhui241000，Chma)Abstract：Basedontheexistedresearch，wetookthetemperaturecontrolofAVAair—conditioningsystemasresearchobjectandputforwardtheBPneuralnet

4、work’ScontroltheoryofPIDbasedontheparticleswarmoptimization．ByapplyingBPneuralnetworkontheonlineinstallationofPIDparameter，particleswarmoptimizationCanimprovesthestudyspeedandconvergenceofBPneuralnetwork．Combiningallthethreeadvantages，weimprovethecontrolperform

5、anceofAVAair-conditioningsystem．Keywords：VAVsystem；temperaturecontrol；particleSWalTI1optimization；BPneuralnetwork；PIDcontrol变风量空调系统(VariableAirVolumeAir等缺点，不能达到预期的控制效果，寻找一种好的ConditionSystem，简称vAv空调系统)是通过改变控制策略势在必行。本文基于人工智能控制思想，送风量使某一区域的温度保持在设定温度的一种结合粒子群优化算法机理，引

6、入BP神经网络PID控空调系统u1。近年来，变风量空调系统由于其节能制算法，设计了一种粒子群优化算法改进的BP神经优势正受到越来越多的关注，成为研究的热点。一网络PID控制器，并将其应用于VAV空调系统的温个良好的变风量空调系统，除了精确的设计计算，度控制中。合理的系统布置，到位的施工安装外，选择一个最佳的控制方法也很关键【2l。由于VAv空调系统具有1VAV空调系统温度控制原理非线性、大滞后和时变性等特点，对于该系统常规PID控制方法存在着参数整定不良、抗干扰能力差变风量空调系统中的温度控制是通过特殊的收稿日期：2

7、013—01一l8；修改日期：2013—06-19基金项目：安徽省自然科学基金项目(11040606M153)；芜湖市科技计划基金项目(芜科计[2011147号文)；安徽省高校自然科学基金项~1(KJ2013A041)：国家级大学生创新创业训练计划项目(201210363003)作者简介：陈孟元(1984一)，男，安徽芜湖人，讲师，硕士，主要从事检测技术及其自动化研究(E-mail：mychen@ahpu．edu．on)56井冈山大学学报(自然科学版)送风装置来实现的，这种送风装置又称为“末端装将式(2)中各变量代入

8、式(1)，令∑(1／R,)=I／R，置”。末端控制装置以室内调节区域温度的波动为且当干扰Lg~d,时有△0、△0，则有控制信号来控制送风机的送风量，从而适应房间温度的变化引。P·c·At·△Y~-gt无穷小，可以忽略不计，得到设⋯警dr．c．+Atn：fr31、△G(一。)+百Atn+经过拉氏变换，为图1“末端装置”控制回路框图Fig．1con