改进蚁群算法在空调冷冻水系统中的应用研究

针对空调冷冻水系统存在的时间滞后、多干扰等特点和传统PID控制器控制效果不佳等问题进行了控制策略的优化。将改进蚁群PID控制器应用于冷冻水系统中,并对蚁群算法在寻优时易出现的停滞现象进行改进。最后,通过Matlab软件进行仿真实验,表明了基于改进蚁群算法PID控制的冷冻水系统有效地改善了控制环节的惯性大、时间滞后等问题,提高了系统的准确性与稳定性。     

细菌觅食优化的PID窒制器在变风量空调机组的应用

基于变风量空调机组高度非线性的特点,常规的PID控制已经不能达到满意的控制效果,本文选用细菌觅食优化的PID控制器对变风量空调机组送风温度进行控制。通过matlab仿真,并与常规的PID控制进行比较,结果表明细菌觅食优化的PID控制器比常规的PID控制器在超调量和调整时间方面有很大的改善。     

基于蚁群优化的遗传算法在集中供热系统中的应用与仿真

集中供热系统换热站采用质与量并调时,针对解耦后的质通道和量通道,将遗传算法应用到两个独立的控制回路中。对于遗传算法中存在的冗余迭代,求解率低等问题,将蚁群算法对其进行优化,从而克服了两种算法的缺点,形成优势互补,将优化后的算法用于控制回路中的PID参数整定,并进行仿真实验,MATLAB仿真结果表明经蚁群算法优化后的遗传算法无论在时间上还是求解效率上都有显著提高。     

基于神经网络和遗传算法在换热站控制中的研究与仿真

针对集中供热系统换热站采用质与量并调时,质调节通道与量调节通道间所存在的强耦合问题,本文采用RBF神经网络对系统进行解耦,消除或减小质通道与量通道间的耦合作用,并用遗传算法优化PID参数,减小供热时的误差,以达到供热过程稳定的效果。仿真结果表明该方法具有良好的控制效果,满足供热系统多输入输出控制回路的控制要求。