变风量空调末端广义预测自校正控制

变风量空调具有非线性、大延时、时变等特点,被控对象的精确数学模型难以建立,对于此类系统常规PID控制难以取得理想控制效果。为了提高变风量空调控制的稳定性、保证室内舒适,将广义预测自校正控制应用于变风量空调末端控制。考虑到系统具有时变性,采用变遗忘因子最小二乘法在线辨识系统参数,实现在线自校正功能;采用隐式求解方法,减小了广义预测算法的计算量;结合串级控制结构,以变风量空调末端风阀开度为中间被调量,设计了串级广义预测自校正控制。建立变风量空调房间和末端装置的数学模型,在此基础上进行仿真研究。仿真结果表明,广义预测自校正控制具有较强的跟踪性能、抗干扰能力及鲁棒性,能够满足变风量空调末端的控制要求。     

基于云自适应量子粒子群优化算法的PID控制器在VAV空调系统温度控制中的应用

针对传统PID控制器用于变风量空调系统温度控制中存在的控制精度低,稳定性差等问题,本文提出了一种基于云自适应量子粒子群优化算法(CQPSO)优化PID参数的变风量空调温度控制策略。CQPSO算法利用正态云发生器自适应调整粒子的收缩-扩张系数,以协调QPSO算法在全局搜索和局部探索之间的平衡,从而提高算法的收敛速度和全局收敛性,并通过标准测试函数验证该算法的有效性;在建立变风量空调温度控制系统数学模型的基础上,利用CQPSO算法对VAV空调温度-风量串级控制系统的PID参数进行优化,并与其他参数整定方法进行比较。仿真结果比较表明,CQPSO-PID控制器具有超调量小,精度高的特点,能够获得良好的控制效果。     

变风量系统室温自调整控制系统的仿真

针对变风量空调系统控制的复杂过程,建立了空调房间在VAV空调方式下的数学模型,并将可变论域参数自调整Fuzzy PID控制方法应用于室温控制中;利用MatLab软件的仿真模块,对控制系统进行仿真。结果表明,可变论域参数自调整Fuzzy PID控制方法动态响应速度快,超调量小,具有较强的鲁棒性,对理论研究和工程实践具有一定的指导意义。     

粒子群算法在武汉市图书馆变风量空调控制系统中的应用研究

以武汉市图书馆公共建筑节能项目为背景,考虑到现有的方法有如下缺点:系统惯性大、时间滞后及单一采用PID控制时,控制效果不好,我们找寻到了一种高效的方法来解决这些缺点,实现优化温度参量来控制。根据变风量空调系统的结构,对变风量系统室内温度控制环节采用粒子群算法,经过Matlab软件进行仿真,使室内温度控制环节的上升时间、超调量及调整时间得以优化。     

粒子群优化PID在变风量空调系统中的应用

针对在变风量(VAV)空调系统中,传统PID控制自适应能力差、对非线性系统控制效果不佳的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法整定PID参数的方法。通过选取被控对象模型(空调房间模型),在目标空间中寻找最优PID控制参数集,并选取被控系统的误差绝对值乘时间积分(ITAE)指标作为粒子群算法的目标函数。通过设计优化程序,得到了系统仿真图。与传统Ziegler-Nichols(Z-N)算法整定PID结果相比,系统在工况切换时超调量降低、调节时间缩短。为了避免粒子群算法陷入局部极值,对算法进行了加权。在系统中的应用效果表明,与基本PSO算法相比,加权后的PSO算法在系统工况切换时,收敛速度变慢、系统偏差量减小、调节时间缩短。经仿真分析得出,加权后的PSO算法能有效地降低PID控制器的超调量。该优化算法应用于具有多种变化特性的VAV空调系统中,提高了系统的控制性能。     

基于改进GA的变风量空调系统优化控制仿真

针对变风量空调系统本身存在多变量、非线性、强耦合等问题,基本遗传算法很难起到很好的控制效果.现针对基本遗传算法的适应度值、交叉率和变异率进行改进,通过引入Sigmoid函数和高斯分布函数自适应调整公式来调整交叉率和变异率,并对适应度值进行自适应设计,构建一种改进遗传算法.并采用改进遗传算法对PID控制器参数进行在线调整,最后将改进的遗传PID控制器和基本遗传PID控制器分别对典型二阶系统、滞后系统进行控制仿真,并对变风量空调系统的冷冻水流量-送风温度,送风温度-房间温度,风机频率-风管静压这三个控制回路进行仿真研究;仿真结果表明:所提算法的动态性能好,系统超调量、上升时间均有所减少,同时具有较强的抗干扰性和鲁棒性,为变风量空调系统优化控制提供了一种可行控制方案.     

变风量空调的自适应模糊PID复合控制

研究空调系统控制的优化问题,针对变风量空调系统是一个时变、非线性、纯滞后的复杂系统,要求达到舒适节能的环境.传统模糊控制和PID控制方法难以获得较好的控制性能.为解决控制系统中超调量大、振荡和控制精度不高等问题,提出了史密斯预估的自适应模糊- PID复合控制策略.在传统的模糊控制中加入自适应环节,通过模糊自适应校正解决了因模糊规则粗糙而造成控制精度不高,适应能力弱的问题.针对大滞后系统,采用史密斯预估补偿,减小了控制系统的超调和振荡.同时,用模糊与PID相并联的复合控制方式,提高了系统的动态性能指标和稳态精度.仿真结果证明,改进的控制策略响应快、控制精度高、鲁棒性强,为变风量空调系统的智能控制设计提供了参考依据.     

柴油机的模糊PID调速控制策略研究

研究了一种基于模糊PID算法的柴油机调速控制策略。提出了一种模糊控制改进算法,对电子调速器PID参数按调速系统过渡过程进行在线实时模糊自整定。Matlab/Simulink仿真结果表明,该系统超调量控制效果明显得到改善,动、静态控制效果要好于常规PID控制,具有控制灵活、响应速度快和适应性强等优点。     

变风量空调系统模糊自适应整定PID控制的仿真

针对变风量(VAV)空调控制系统采用单纯的比例-积分-微分(PID)控制该系统很难达到其节能和舒适的作用.采用将模糊控制与PID控制两种控制方法相结合用于该空调控制系统中,并通过仿真工具对两种控制方法分别进行动态仿真,其结果表明模糊自适应整定PID控制比单纯的PID控制具有更快的动态响应、更小的超调,具有较强的鲁棒性,其节能和舒适效果明显.     

变风量空调系统房间温度控制研究

在变风量空调温度控制系统研究中,空调系统本身存在的多变量、时变性、干扰大等问题,传统算法很难起到很好的控制效果.针对传统控制算法的缺陷和控制上的难点,提出变论域思想在变风量空调温度控制系统上的应用.应用种在传统模糊PID控制的基础上,引入变论域思想,设计了一种变论域模糊PID算法的控制器.最后将模糊PID控制算法和变论...     

主动磁悬浮轴承的神经网络自适应稳定性控制

针对主动磁悬浮轴承本质非线性和开环不稳定的系统特征,设计了一种BP神经网络自适应PID控制器。该控制器采用改进的BP神经网络PID控制算法,通过BP神经网络的自学习和权值调整寻找最优的PID参数,克服了常规PID控制参数整定困难的缺陷,实现了系统的自适应控制。通过MATLAB/Simulink环境和S-Function模块建立了主动磁悬浮轴承控制系统模型,并进行了系统仿真实验,结果表明,BP神经网络自适应PID控制系统响应速度更快,具有更好的动态性能和稳态性能。     

基于模糊PID控制的电液力伺服系统的研究

电液伺服控制系统本身具有非线性以及参数不确定性等因素,导致传统的PID控制算法很难使力伺服系统达到满意的控制效果,给系统的控制及仿真造成一定的影响。针对这一问题,基于LabVIEW软件平台研究设计出模糊PID控制算法,并在实际的力伺服控制系统中进行实验验证。结果表明,该控制算法控制精度高且稳定性好,满足控制系统要求。     

基于变论域模糊PID算法的张力控制

张力控制在工业中应用十分广泛,其核心是保持张力的恒定。目前恒张力控制主要采用的算法有分段PID和模糊PID,但是这两种方法控制稳定性差。在常规模糊控制的基础上,引入了变论域的思想并设计了伸缩因子基于函数类型的变论域模糊控制器,以此对执行机构为磁粉制动器的张力系统进行控制。通过建立系统模型对常规模糊控制PID算法和变论域模糊控制PID算法进行了仿真对比,仿真结果表明采用变论域模糊PID算法进行系统控制时具有超调小,响应速度快的优点。     

基于滑模变结构的发动机转速控制系统

针对工业中传统的发动机PID转速控制系统存在其经常性参数整定不良,运行工况适应性差,且很难同时很好地满足稳态精度、动态稳定性、平稳性和快速性的要求等问题,提出一种基于比例切换函数的滑模变结构发动机转速控制系统。进而介绍了发动机转速控制数学模型,并通过Matlab/Simulink仿真与传统的PID转速控制方法进行对比,验证滑模变结构控制在发动机这种高阶非线性多变量系统中具有响应速度快,超调量小和控制精度高等优点。     

基于STM32的食用菌智能监控器的设计

为了进一步推动我国食用菌工厂化产业的发展,设计了一种基于STM32的食用菌智能监控器,对食用菌生长的每个阶段参数进行监控。监控器根据从上位机获取的食用菌不同生长阶段的控制参数,采用带Smith预估的智能PID算法,精确调控菇房内每个生长阶段的温度、湿度和CO2浓度,同时监控器具有灵活的组态配置功能和良好的人机交互功能。实验结果表明,智能监控器具有精确稳定、可靠性高、可扩展等特点,可实现食用菌生长环境的精确调控。     

基于模糊算法的楼宇供热控制系统

研究设计一套能够依据天气状况和公共建筑人群工作特点,分时、分温调节供热流量的控制系统是非常有必要的。为此,设计了一种基于模糊算法的楼宇供热控制系统,通过模糊控制算法实现供热流量阀的自动调节,以达到分时、分温的供热控制,从而实现能源节约的目的。     

基于模糊PID的无刷直流电机调速系统的建模与仿真

无刷直流电机控制系统是一种多变量、强耦合、非线性、时变的复杂控制系统,传统的PID控制很难实现无静差控制。基于模糊PID的电机控制,利用无刷直流电机的电压、转矩和转速方程,通过模糊原理对PID参数进行模糊化,实时调节PID的参数,从而实现对电机转速的高精度控制。仿真结果表明,采用模糊PID控制方法控制无刷直流电机,系统响应速度快、无超调、控制精度高。     

四旋翼飞行器的建模及控制算法仿真

以四旋翼飞行器为研究对象。为实现对飞行器的稳定控制,首先建立了数学模型和动力学模型,又在此基础上设计了PID控制器和模糊PID控制器,通过模拟仿真判断两种控制算法是否能对四旋翼飞行器进行稳定控制。模型的搭建与仿真实验都基于Matlab/Simulink平台,仿真结果验证了模型建立的准确性,以及在所设定的参数下,fuzzy PID控制器对飞行器的控制较好,能够有效控制飞行器的稳定飞行。     

变风量空调系统的模糊免疫PID控制的研究

中央空调的能耗问题日益引起人们的关注,由于变风量温度控制系统非线性、大滞后及时变等特点,常规的PID控制往往效果欠佳。本文借鉴生物免疫反馈机理和模糊控制理论,设计了模糊免疫PID控制器,并且采用遗传算法优化免疫PID的参数,建立中央空调变风量温度控制系统的数学模型,并分别用常规PID控制技术和模糊免疫PID控制技术对温室进行仿真试验,仿真结果表明:该方法调节精度较高,调节迅速,超调量小,抗干扰强,因此具有一定的可行性和推广价值。