針對(duì)變風(fēng)量（variable air volume,VAV）空調(diào)的多系統(tǒng)耦合影響控制穩(wěn)定性與節(jié)能效果的問題,設(shè)計(jì)改進(jìn)的免疫粒子群（AI-PSO）算法對(duì)其進(jìn)行降階擬合。對(duì)變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,對(duì)常規(guī)PSO算法中的慣性權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化,提出使其呈Sigmoid函數(shù)形式自適應(yīng)下降的策略,提升其尋優(yōu)效果,進(jìn)一步引入多粒子學(xué)習(xí)策略和人工免疫思想,拓展其尋優(yōu)過程中粒子的多樣程度,避免陷入局部最優(yōu)解,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)降階。仿真結(jié)果表明,基于改進(jìn)AI-PSO算法降階的內(nèi)模解耦控制解耦效果令人滿意。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020,41(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2968554