本文關(guān)鍵詞：粒子群算法在變風(fēng)量空調(diào)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

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【摘要】：當(dāng)今社會工業(yè)的迅猛發(fā)展與進(jìn)步促使人們的生活水平也在跟著持續(xù)地改善,空調(diào)在人們?nèi)粘９ぷ骱蜕钪谐蔀榱吮夭豢缮俚囊粋�(gè)部分。因此,中央空調(diào)在每一棟現(xiàn)代化建筑中都是隨處可見的,而且整棟現(xiàn)代化建筑中的絕大部分能耗也都來自于中央空調(diào)。由于我們在設(shè)計(jì)和管理中央空調(diào)時(shí)存在著許多不完善的地方,因此,中央空調(diào)有著巨大的節(jié)能潛力。目前,由于我們對中央空調(diào)沒有形成系統(tǒng)化的管理,它的自動控制水平也太低,因此,如何站在整個(gè)系統(tǒng)的角度上來優(yōu)化中央空調(diào)運(yùn)行過程中的各個(gè)參數(shù)值,讓整個(gè)系統(tǒng)處于最優(yōu)狀態(tài),從而達(dá)到最大的節(jié)能效果,成為了當(dāng)今空調(diào)控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文以變風(fēng)量(VAV,Variable-Air-Volume Air-condition System)空調(diào)系統(tǒng)為例來作為研究。變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的出現(xiàn)就是為了減少能耗,與常規(guī)的定風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)相比,它的空調(diào)方式更為先進(jìn),它是在使送風(fēng)溫度不改變的情形下來改變房間送風(fēng)量來實(shí)現(xiàn)它的工作狀態(tài)的,能達(dá)到室內(nèi)溫度為設(shè)定值并保持穩(wěn)定的目的。變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)能夠有效地減少系統(tǒng)的總送風(fēng)量和裝機(jī)容量,這樣不僅能減少能量消耗,還能減少資金的投入。壓力無關(guān)型裝置是變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分,由于它的高效調(diào)節(jié)手段以及更大的節(jié)能潛力,近年來逐漸成為人們的研究熱點(diǎn)。它的主要控制對象是室內(nèi)溫度,輔助控制對象是風(fēng)量,兩者共同構(gòu)成串級控制回路。由于大滯后性、多變性、時(shí)變性是變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)最典型的特性同時(shí)非線性也是該系統(tǒng)的一個(gè)典型特性,因此對它建立一個(gè)精確的數(shù)學(xué)模型是非常難的。對于一般的PID控制器來說,雖然它的算法簡單、可靠性較高,但它的參數(shù)不好整定,所以常規(guī)PID控制難以滿足本文中所提到的變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的各種控制要求[1],因此,除了對本文中的控制系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型外,還提出了一種粒子群算法來優(yōu)化該控制系統(tǒng)的PID參數(shù),但基本的粒子群算法有著精度低、易發(fā)散、不收斂,缺乏多樣性等缺點(diǎn),因此在應(yīng)用它的同時(shí)需要對它進(jìn)行必要的改進(jìn)和完善。本文引進(jìn)了它的一個(gè)改進(jìn)算法,即混沌粒子群算法,對變風(fēng)量系統(tǒng)末端裝置進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模,并在此基礎(chǔ)上對基本粒子群和混沌粒子群PID進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),對比了它們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性,而且外界對該系統(tǒng)本身風(fēng)量和溫度的干擾在控制器的作用下得到了有效的控制。
【關(guān)鍵詞】：變風(fēng)量空調(diào) 壓力無關(guān)型變風(fēng)量末端 PID控制 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：武漢輕工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TB657.2;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 研究背景及研究意義9-11
• 1.1.1 群智能優(yōu)化算法9-10
• 1.1.2 粒子群優(yōu)化算法10
• 1.1.3 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)10-11
• 1.2 粒子群優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文主要內(nèi)容與章節(jié)安排12-13
• 第2章 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)及其建模13-23
• 2.1 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)概述13-14
• 2.2 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)組成14-15
• 2.3 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)特點(diǎn)15
• 2.4 變風(fēng)量系統(tǒng)的分類15-16
• 2.4.1 系統(tǒng)控制形式15
• 2.4.2 系統(tǒng)控制策略15-16
• 2.5 變風(fēng)量系統(tǒng)末端16
• 2.6 變風(fēng)量系統(tǒng)末端控制16-19
• 2.6.1 壓力有關(guān)型末端控制16-17
• 2.6.2 壓力無關(guān)型末端控制17-18
• 2.6.3 壓力有關(guān)型與壓力無關(guān)型末端系統(tǒng)仿真18-19
• 2.7 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)過程分析與數(shù)學(xué)建模19-21
• 2.7.1 變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行過程19-20
• 2.7.2 空調(diào)房數(shù)學(xué)模型20-21
• 2.7.3 空調(diào)末端系統(tǒng)建模21
• 2.8 變風(fēng)量空調(diào)末端控制21-22
• 2.9 本章小結(jié)22-23
• 第3章 粒子群優(yōu)化算法及其改進(jìn)算法23-42
• 3.1 基本粒子群算法23-26
• 3.1.1 引言23-24
• 3.1.2 基本粒子群算法的原理24-26
• 3.2 基本粒子群算法的模型分析26-27
• 3.3 基本粒子群算法的參數(shù)分析27-29
• 3.4 基本粒子群算法的種群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)29-31
• 3.5 基本粒子群算法的改進(jìn)研究31-39
• 3.5.1 概述31
• 3.5.2 社會粒子群算法31-34
• 3.5.3 自適應(yīng)粒子群算法34-37
• 3.5.4 混沌粒子群算法37-39
• 3.6 基本粒子群算法與混沌粒子群算法39-41
• 3.7 本章小結(jié)41-42
• 第4章 粒子群優(yōu)化算法在變風(fēng)量空調(diào)控制系統(tǒng)上的運(yùn)用42-46
• 4.1 PID的基本控制原理42-43
• 4.2 混沌粒子群算法（CPSO）下的PID控制器43-45
• 4.2.1 CPSO-PID控制器43-44
• 4.2.2 CPSO-PID控制器的優(yōu)勢44-45
• 4.3 本章小結(jié)45-46
• 第5章 基于改進(jìn)粒子群算法在變風(fēng)量空調(diào)控制系統(tǒng)中應(yīng)用的仿真實(shí)驗(yàn)46-54
• 5.1 變風(fēng)量空調(diào)控制系統(tǒng)仿真46-47
• 5.2 系統(tǒng)仿真環(huán)境47
• 5.3 系統(tǒng)仿真47-53
• 5.4 本章總結(jié)53-54
• 第6章 總結(jié)與展望54-56
• 6.1 工作總結(jié)54-55
• 6.2 工作展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-61
• 致謝61-62
• 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的論文62

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