在改进的PSO-PID控制下的变风量空调系统

在改进的PSO-PID控制下的变风量空调系统

论文摘要

智能建筑是建筑技术、信息技术、电子技术、通信技术、网络技术、计算机技术、自动控制技术、传感技术等一系列先进技术相结合的产物,是随着科学技术的进步而逐步发展和充实的。随着智能建筑的迅速发展,舒适与节能渐渐变成了当今智能建筑发展的首要趋势。变风量空调系统具有显著节能效果,不仅可以节约风机的能耗,无冷凝水污染天花板,运行灵活,改、扩建都变得很容易,并且可以实现分区计费。基于这些优势的存在,变风量空调应该在我国得到广泛的应用。变风量空调系统是以节能为目的发展起来的,它的设计基于逐时负荷,整个系统是根据需要随时调节分配到各区域的送风量或供冷、供热量的,系统总送风量为各时段中所有区域所需风量之和的最大值。变风量空调系统可显著减少系统总送风量和装机容量,达到节能和减少投资的目的。压力无关型末端以其更加高效的调节手段和更加节能的潜质,是近些年来变风量系统研究的热点。压力无关型末端以温度控制作为主控制对象,风量控制作为副控制对象,控制方式上采用的是串级控制。作为算法简单、鲁棒性好并且可靠性高的PID控制器,是较为通用的一种控制方法,控制器参数的取值确定其控制效果。虽说,PID较为通用,但也存在着一些弊病,为此对PID控制器的参数整定与优化已成为一个重要的研究方向。粒子群算法(Partic Swarm Optimization,简称PSO)是基于群智能的随机优化算法,是作为一种全局优化算法,通过其迭代可以寻求最优解,此算法已经得到了界内人士的认可。但基本粒子群算法也存在许多问题,比如他的精度低容易发散,算法不收敛缺乏多样性等问题,为此在应用中需对算法进行改进和完善。本文加入惯性权重来改进基本粒子群算法,在对变风量末端系统建模的基础上,对基本粒子群PID和带惯性权重粒子群PID进行仿真实验,并相比较。仿真结果验证了该算法的合理性,并且控制器能有效的控制外界对系统本身风量和温度的干扰。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 智能建筑的概念和变风量空调系统
  • 1.2 国内外变风量空调的发展
  • 1.2.1 国外状况
  • 1.2.2 国内发展
  • 1.3 本课题的意义
  • 1.4 本课题的主要研究内容
  • 第二章 变风量空调系统
  • 2.1 变风量空调的基本原理
  • 2.2 变风量空调的组成
  • 2.3 变风量空调特点
  • 2.4 变风量空调系统分类
  • 2.4.1 系统控制形式
  • 2.4.2 系统控制策略
  • 2.5 变风量空调系统控制的实现
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 PID 控制方法与粒子群算法
  • 3.1 PID 控制方法介绍
  • 3.2 粒子群算法介绍
  • 3.2.1 群体智能(Swarm Intelligence)
  • 3.2.2 粒子群算法介绍
  • 3.2.3 引入惯性权重的粒子群算法
  • 3.2.4 基本粒子群算法与带惯性权重粒子群算法
  • 3.3 带惯性权重的粒子群PID 控制(CPSO-PID)
  • 3.3.1 CPSO-PID 控制器
  • 3.3.2 CPSO-PID 控制器的优势
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 变风量空调系统末端
  • 4.1 变风量空调系统末端装置
  • 4.2 变风量空调系统末端分类
  • 4.2.1 按其调节原理分
  • 4.2.2 按其风道类型分
  • 4.3 变风量末端的控制
  • 4.3.1 压力有关型末端的控制
  • 4.3.2 压力无关型末端控制
  • 4.3.3 压力有关型与压力无关型系统仿真
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 粒子群PID 对变风量空调末端的控制
  • 5.1 变风量空调系统分析与建模
  • 5.1.1 变风量空调系统运行过程
  • 5.1.2 变风量空调系统建模
  • 5.2 变风量空调末端控制
  • 5.2.1 压力无关型变风量末端控制
  • 5.2.2 粒子群PID 参数自整定控制
  • 5.3 系统仿真
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 总结
  • 6.1 主要结论
  • 6.2 进一步要研究的工作
  • 参考文献
  • 作者简介
  • 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文
  • 致谢
  • 相关论文文献

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