針對(duì)變風(fēng)量空調(diào)末端系統(tǒng)非線性,難以建立精確模型的特點(diǎn),提出基于改進(jìn)的差分粒子群算法優(yōu)化的PID參數(shù)整定方法。根據(jù)室內(nèi)溫度的實(shí)際值與測(cè)量值差值的變化,采用慣性權(quán)重呈指數(shù)形式下降的粒子群算法,使得各個(gè)階段的粒子尋優(yōu)達(dá)到最優(yōu);將其與差分算法相結(jié)合,利用判斷因子對(duì)微粒的更新方式進(jìn)行調(diào)控。應(yīng)用于PID控制器參數(shù)優(yōu)化,并應(yīng)用于變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)末端控制。結(jié)果表明,該方法穩(wěn)定時(shí)間縮短了10.1 s,超調(diào)量減少3.6%。 

【文章來(lái)源】：電子器件. 2019,42(05)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
1 混合差分粒子群算法
    1.1 粒子群算法慣性權(quán)重的改進(jìn)
    1.2 差分進(jìn)化算法
        1.2.1 變異操作
        1.2.2 交叉操作
        1.2.3 選擇操作
    1.3 改進(jìn)的PSO-DE算法
2 基于PSO-DE算法的PID參數(shù)優(yōu)化
3 變風(fēng)量空調(diào)末端系統(tǒng)模型
4 仿真驗(yàn)證分析
5 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于CQPSO算法的控制系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化[J]. 韋根原,馮新強(qiáng),韓璞.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2015(07)
[2]變風(fēng)量空調(diào)靜壓的魯棒PID控制[J]. 楊世忠,任慶昌.  控制工程. 2013(06)
[3]一種組合粒子群和差分進(jìn)化的多目標(biāo)優(yōu)化算法[J]. 陶新民,徐鵬,劉福榮,張冬雪.  計(jì)算機(jī)仿真. 2013(04)
[4]一種新的雙種群PSO-DE混合算法[J]. 馬永剛,劉俊梅,高岳林.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2011(06)
[5]基于改進(jìn)的PSO算法的PID控制在VAV空調(diào)系統(tǒng)末端的應(yīng)用[J]. 馬少華,孟繁慶,孫化澤.  沈陽(yáng)建筑大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(03)

碩士論文
[1]VAV BOX控制算法與仿真[D]. 吳正松.華南理工大學(xué) 2012
[2]某中央空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能改造及能耗分析[D]. 沈世平.重慶大學(xué) 2011
[3]智能建筑中變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的控制與研究[D]. 李友勝.蘭州理工大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3640520