針對中央空調(diào)系統(tǒng)具有非線性、時變、滯后等特性,提出一種基于PSO優(yōu)化FNNPID（模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID）控制方法。該方法利用模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決不確定性、非線性問題的優(yōu)點,采用PID控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的控制策略。同時針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在難以選取合理的學(xué)習(xí)參數(shù)的問題,提出一種混合協(xié)同優(yōu)化的改進(jìn)粒子群算法,通過改進(jìn)算法對學(xué)習(xí)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化策略。試驗結(jié)果表明,采用改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID對空調(diào)系統(tǒng)控制具有更優(yōu)的自適應(yīng)能力,可提高空調(diào)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。 

【文章來源】：控制工程. 2020,27(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

風(fēng)機(jī)盤管系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

由式(14)得到粒子進(jìn)化次數(shù)M與自然選擇替換當(dāng)前群體最差粒子的關(guān)系曲線，如圖3所示。由圖3可知，在每次迭代過程中，根據(jù)粒子群的適應(yīng)值將粒子群進(jìn)行排序，基于自然選擇機(jī)理，將群體中最優(yōu)粒子替換最差粒子的數(shù)量隨迭代次數(shù)增加而滿足高斯函數(shù)變化；由此在粒子群進(jìn)化的前、后期保證粒子的多樣性，減少粒子替換數(shù)量，避免自然選擇收斂過快，導(dǎo)致陷入局部優(yōu)化；中期加快粒子的自然選擇替換，加速收斂速度。


本文編號：3554954