一种基于粒子群算法的暖通空调过程对象辨识方法

暖通空调系统运行效果的好坏依赖于控制系统。传统的控制过程中PID参数需要专业人员根据工程经验进行设定,往往控制精度不够,鲁棒性差。而基于系统传递函数的PID控制虽然表现性能良好,但实际使用过程中往往由于不能得到准确的传递函数而受到限制。采用粒子群优化算法对所研究的暖通空调对象进行模型参数的辨识。在辨识过程中,首先将空调系统中涉及的某个被控对象的传递函数设置为二阶滞后模型,然后采用粒子群优化算法对模型参数进行在线辨识。通过将目标函数设置为最小化模型输出与系统实际输出的偏差值而得到最优参数解,从而得到被控对象的传递函数。通过2个算例说明该方法过程简单、结果准确,且具有一定的鲁棒性。