基于蚁群算法的暖通空调控制策略的研究

【摘要】：目前,人们对节能和室内环境品质的关注推动了对暖通空调控制系统进行多方面、广泛的研究,实现暖通空调系统高效、安全运行,提高自动化水平,节约能源、低碳环保已成为该领域研究热点之一。暖通空调计算机仿真无疑是研究空调控制、优化运行方案行之有效的途径,而准确的建立暖通空调数学模型是仿真研究工作的基础。 本文以100MW太阳能项目的空调系统及厂房洁净区为仿真研究对象,分析了该洁净区暖通空调系统各个典型环节的特点,推导、建立了空调系统各主要环节的数学模型。以推导出的暖通空调主要环节的数学模型为基础,运用MATLAB/Simulink中的的仿真模块库建立了该洁净区的仿真系统模型,该仿真系统模型可以模拟暖通空调控制系统的运行及其控制特性,这对暖通空调系统的自动控制的优化奠定了基础。 在暖通空调控制策略的研究上,本文在常规的PID控制策略基础上开展了基于蚁群算法的暖通空调控制策略的研究,并将上述两种控制策略导入到仿真系统模型中进行系统仿真。 仿真结果表明,常规的PID控制策略在暖通空调系统的仿真运行中并没有展现出较好的控制性能;基于蚁群算法的暖通空调控制策略以常规的PID控制方法为基础,将PID控制参数进行了相关的优化,在暖通空调控制系统的仿真运行中表现出更好的控制性能。 【关键词】：暖通空调 蚁群算法 PID 优化控制 仿真
【学位授予单位】：西华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TU831
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 引言8-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 课题来源9
• 1.2 课题研究目的及意义9-10
• 1.3 国内外研究现状10-12
• 1.3.1 暖通空调控制策略的发展趋势10-11
• 1.3.2 蚁群算法的研究现状和趋势11-12
• 1.4 本课题研究的主要内容及要解决的关键问题12-14
• 第二章 蚁群算法的理论基础14-21
• 2.1 蚁群算法的概述14-18
• 2.1.1 蚂蚁群体的行为描述14-15
• 2.1.2 蚁群算法的机制原理15-16
• 2.1.3 蚁群算法的特点16-18
• 2.2 蚁群算法的模型及实现18-21
• 2.2.1 蚁群算法的数学模型18-19
• 2.2.2 蚁群算法的实现步骤19-20
• 2.2.3 蚁群算法的程序结构流程20-21
• 第三章 中央空调空气处理系统21-34
• 3.1 研究对象厂区空气处理系统概述21-23
• 3.1.1 空气处理系统设备概述21-22
• 3.1.2 空调箱机组的控制方式22-23
• 3.2 变风量空调系统的数学模型23-30
• 3.2.1 空调系统的分类24-25
• 3.2.2 变风量空调系统被控对象的数学模型25-30
• 3.3 洁净厂区空调系统的控制模型30-34
• 3.3.1 Class1000 级洁净区工程概况30-32
• 3.3.2 Class1000 级洁净区控制流程32
• 3.3.3 Class1000 级洁净区控制方式32-34
• 第四章 蚁群算法PID 控制器设计34-42
• 4.1 PID 控制器34-36
• 4.1.1 PID 控制器简介34-35
• 4.1.2 PID 控制参数简介35
• 4.1.3 PID 控制的局限35-36
• 4.2 蚁群算法PID 控制器的设计36-42
• 4.2.1 基于蚁群算法的PID 控制器参数优化36-37
• 4.2.2 算法设计37-42
• 第五章 空调房间温度控制系统数字仿真42-50
• 5.1 数字仿真过程42-45
• 5.1.1 系统仿真工具matlab/simulink 介绍42-43
• 5.1.2 仿真参数的计算43-44
• 5.1.3 常规PID 控制仿真44-45
• 5.2 蚁群算法PID 控制仿真45-50
• 5.2.1 PID 参数寻优45-48
• 5.2.2 蚁群算法PID 控制仿真48-50
• 结论和展望50-51
• 参考文献51-53
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果53-54
• 致谢54-55

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