針對變風量空調末端系統(tǒng)非線性,難以建立精確模型的特點,提出基于改進的差分粒子群算法優(yōu)化的PID參數(shù)整定方法。根據室內溫度的實際值與測量值差值的變化,采用慣性權重呈指數(shù)形式下降的粒子群算法,使得各個階段的粒子尋優(yōu)達到最優(yōu);將其與差分算法相結合,利用判斷因子對微粒的更新方式進行調控。應用于PID控制器參數(shù)優(yōu)化,并應用于變風量空調系統(tǒng)末端控制。結果表明,該方法穩(wěn)定時間縮短了10.1 s,超調量減少3.6%。 

【文章來源】：電子器件. 2019,42(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 混合差分粒子群算法
    1.1 粒子群算法慣性權重的改進
    1.2 差分進化算法
        1.2.1 變異操作
        1.2.2 交叉操作
        1.2.3 選擇操作
    1.3 改進的PSO-DE算法
2 基于PSO-DE算法的PID參數(shù)優(yōu)化
3 變風量空調末端系統(tǒng)模型
4 仿真驗證分析
5 結束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于CQPSO算法的控制系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化[J]. 韋根原,馮新強,韓璞.  系統(tǒng)仿真學報. 2015(07)
[2]變風量空調靜壓的魯棒PID控制[J]. 楊世忠,任慶昌.  控制工程. 2013(06)
[3]一種組合粒子群和差分進化的多目標優(yōu)化算法[J]. 陶新民,徐鵬,劉福榮,張冬雪.  計算機仿真. 2013(04)
[4]一種新的雙種群PSO-DE混合算法[J]. 馬永剛,劉俊梅,高岳林.  武漢理工大學學報(交通科學與工程版). 2011(06)
[5]基于改進的PSO算法的PID控制在VAV空調系統(tǒng)末端的應用[J]. 馬少華,孟繁慶,孫化澤.  沈陽建筑大學學報(自然科學版). 2010(03)

碩士論文
[1]VAV BOX控制算法與仿真[D]. 吳正松.華南理工大學 2012
[2]某中央空調系統(tǒng)節(jié)能改造及能耗分析[D]. 沈世平.重慶大學 2011
[3]智能建筑中變風量空調系統(tǒng)的控制與研究[D]. 李友勝.蘭州理工大學 2011



本文編號：3640520