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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的空調(diào)系統(tǒng)

        2012-04-29 14:43:34高恩陽(yáng)張一猛劉劍
        科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2012年35期
        關(guān)鍵詞:空調(diào)系統(tǒng)溫度控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        高恩陽(yáng) 張一猛 劉劍

        摘 要:該文針對(duì)空調(diào)系統(tǒng)的控制問題分析了傳統(tǒng)PID控制的不足,論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制原理,探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)點(diǎn),仿真實(shí)驗(yàn)表明該系統(tǒng)在中央空調(diào)中具有應(yīng)用的可行性。

        關(guān)鍵詞:空調(diào)系統(tǒng) 溫度控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        中圖分類號(hào):TB663 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2012)12(b)-00-01

        隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,空調(diào)作為人們生活提高的標(biāo)志得到了越來越廣泛的使用,它可以給人們的生活帶來一個(gè)溫度適宜、濕度恰當(dāng)、空氣清潔的舒適環(huán)境。帶有電加熱的空調(diào)系統(tǒng)其控制規(guī)律通常采用PID規(guī)律,但由于空調(diào)系統(tǒng)固有的大慣性、大時(shí)滯、強(qiáng)耦合的非線性特性,很難建立精確的數(shù)學(xué)模型,PID控制無論在參數(shù)整定還是控制精度及控制過程中尚存不足。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)非線性映射能力以及對(duì)復(fù)雜問題具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,具有很強(qiáng)的綜合信息能力,不依賴精確的數(shù)學(xué)模型。該文提出了一種可替換一般PID控制、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID構(gòu)成的控制器,在空調(diào)系統(tǒng)控制特性方面有明顯的改善,可實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化

        控制。

        1 電加熱的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制

        該文提出的電加熱單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制,是在空調(diào)系統(tǒng)電加熱中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制器。單神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)PID控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖中,設(shè)Yr(k)為設(shè)定值,Y(k)為輸出,經(jīng)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成為神經(jīng)元的輸入量X1,X2,X3,分別為

        單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法為

        k>0,

        w1,w2,w3分別為對(duì)應(yīng)于x1,x2,x3輸入的加權(quán)系數(shù)。

        神經(jīng)元初始權(quán)系數(shù)的選擇對(duì)控制性能的好壞、訓(xùn)練過程時(shí)間影響很大, 在設(shè)計(jì)過程中,需要經(jīng)過幾個(gè)不同的學(xué)習(xí)速率的訓(xùn)練,觀察每一次訓(xùn)練后的誤差平方和的下降速率來判斷所選學(xué)習(xí)速率是否合適。

        2 仿真分析

        根據(jù)電加熱過程,可寫出其差分方程模型。設(shè)初始條件為零,則有:

        Y(k+2)+0.75Y(k+1)+0.125Y(k)=

        0.125u(k)

        仿真過程如下:

        系統(tǒng)起動(dòng)時(shí),先進(jìn)行開環(huán)控制,u = 0.2,待輸出達(dá)到期望值的0.95時(shí),神經(jīng)元控制器投入運(yùn)行,考慮到本系統(tǒng)溫度實(shí)時(shí)變化、上升時(shí)間長(zhǎng)、大慣性、無振蕩的特點(diǎn),k,ηp,ηI,ηd的選取原則如下:

        K值的變化,相當(dāng)于P,I,D三項(xiàng)同時(shí)變化,因此在參數(shù)選擇時(shí),應(yīng)根據(jù)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)指標(biāo)要求首先預(yù)選K;

        對(duì)階躍輸入,當(dāng)有較大超調(diào),并且出現(xiàn)多次衰減振蕩時(shí),應(yīng)維持ηI ,ηd不變,而減少K值;

        若輸出只有明顯多次等幅振蕩,應(yīng)減小ηp,其它參數(shù)不變;

        若輸出上升時(shí)間長(zhǎng),無超調(diào),應(yīng)增大K,其余參數(shù)不變;

        5)若輸出調(diào)節(jié)時(shí)間長(zhǎng),增大ηi 必然會(huì)導(dǎo)致超調(diào)過大,可適當(dāng)增大ηp,其余參數(shù)不變;

        本課題分別在不同情況下進(jìn)行了仿真試驗(yàn),圖2示出了學(xué)習(xí)速率選取相同和不同時(shí)仿真輸出曲線,曲線1為ηp=ηi=ηd=η=100,k=0.02情況下,曲線2為k=0.02,ηp=5000,ηi=30的情況。由仿真曲線可見,采用不同的學(xué)習(xí)速率有較好的快速性,較小的超調(diào)量和較強(qiáng)的魯棒性。

        圖2 神經(jīng)元仿真輸出控制曲線

        3 結(jié)語(yǔ)

        具有的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力是單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制的主要特征,神經(jīng)元自適應(yīng)的實(shí)質(zhì)就在于一些過程與結(jié)構(gòu)參數(shù)變化時(shí),P、I、D可以依據(jù)期望情況任意調(diào)節(jié),這種方法克服了常規(guī)PID參數(shù)不易在線調(diào)整又相互制約的缺點(diǎn),可獲得較傳統(tǒng)PID控制更好的控制效果。

        參考文獻(xiàn)

        [1] Chen F.C. Khalil H.K.Adaptive Controlling of a class of Nonlinear Discrete-time System Using Neural Networks.IEEE Trans.ON AC,1995,40(5):791-801.

        [2] 胡上序,程翼宇.人工神經(jīng)元仿真導(dǎo)論[M].北京:科學(xué)出版社,1994.

        [3] 易繼鍇,侯媛彬.智能控制技術(shù)[M].北京:北京工業(yè)大學(xué)出版社,1999.

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