基于遗传算法的变频空调器模糊控制的研究

论文摘要

变频空调由于其节能、高效、工作噪音低,能够营造一种更为舒适的房间温控环境,因而成为家用空调行业的发展方向。而较之普通空调而言,变频空调的控制系统更为复杂,本文的研究对象就是变频空调的智能化控制系统。近年来人们采用模糊逻辑控制算法,克服了传统的PID算法的弊病,系统自调节性能有了很大的提高。但是由于隶属函数和控制规则的获取仅仅依赖专家经验,在环境发生突变时会使人产生不舒适感,达不到真正的智能。本论文针对以上问题,直接以空调系统舒适性为优化目标函数,利用遗传算法进化理论对模糊控制系统的隶属函数和控制规则进行协同自动寻优控制,达到智能控制的目的。本论文做的主要工作如下：1.论文首先从追求舒适度的角度对空调的发展进程做了论述,从四个方面分析了变频空调发展的关键技术。2.针对遗传算法的缺陷,对遗传算法操作中的选择操作进行了改进,并加入了自适应遗传算法,使交叉概率和变异概率随着进化代数而有所改变,使得遗传算法具有了自适应性及一定的自学习功能。3.建立了空调系统的数学模型,设计了遗传模糊智能变频空调系统,并对其适应度函数以及模糊规则编码进行确定,根据构建的原理,将空调的软件控制部分遗传算法子系统进行了软件程序的编制。4.利用Matlab软件对基于遗传算法模糊智能空调系统进行了仿真设计。仿真过程表明,遗传模糊算法不仅不需要被控对象精确的数学模型、而且其控制规则和隶属度函数也不仅仅依赖于专家的经验。利用遗传算法和计算机程序即可获得,其控制效果明显优于PID算法和常规模糊控制算法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题来源及研究意义
• 1.2 变频空调器的优点
• 1.3 变频空调器的关键技术
• 1.4 模糊控制技术的发展及在空调控制中的应用
• 1.4.1 模糊控制的研究对象及特点
• 1.4.2 模糊控制技术的发展和应用概况
• 1.4.3 国内外空调模糊控制技术发展现状
• 1.5 本文主要内容
• 第2章 模糊控制和遗传算法的研究
• 2.1 模糊控制的基本理论
• 2.1.1 模糊控制的数学基础
• 2.1.2 模糊逻辑与模糊推理
• 2.1.3 模糊控制系统与模糊控制器设计
• 2.2 遗传算法的基本原理
• 2.2.1 遗传算法的特点
• 2.2.2 遗传算法的基本操作
• 2.2.3 遗传算法运行参数设定
• 2.2.4 模式理论
• 2.3 本章小结
• 第3章 基于遗传算法的模糊智能控制系统的设计
• 3.1 基于遗传算法模糊理论应用现状研究
• 3.2 遗传算法的缺陷
• 3.3 改进的遗传算法
• 3.3.1 选择操作的改进
• 3.3.2 交叉概率、变异概率的设定
• 3.4 基于遗传算法的模糊智能变频空调系统的研究
• 3.4.1 适应度函数的确定
• 3.4.2 基于遗传隶属函数和模糊规则编码的确定
• 3.4.3 交叉操作方法的确定
• 3.4.4 变异操作与终止迭代条件
• 3.5 基于遗传算法的模糊智能变频空调系统的实现
• 3.5.1 变频空调器的工作原理
• 3.5.2 空调系统中压缩机的数学模型
• 3.5.3 变频空调控制系统软件的实现
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于遗传算法的模糊智能变频空调仿真系统的设计
• 4.1 仿真工具介绍
• 4.1.1 MATLAB简介
• 4.1.2 模糊逻辑工具箱简介
• 4.1.3 Simulink动态仿真环境
• 4.2 系统仿真设计
• 4.2.1 仿真系统参数的设定
• 4.2.2 仿真实验
• 4.3 PID及常规模糊控制和遗传模糊算法的对比分析
• 4.4 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢