基于改进粒子群算法优化的CCHP系统中冷冻水循环系统的模糊PID控制

发布时间：2017-04-02 12:16

  本文关键词：基于改进粒子群算法优化的CCHP系统中冷冻水循环系统的模糊PID控制，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在21世纪的今天,能源作为推动这个世界向前发展以及全球经济快速增长的最基本的动力,是我们人类在这个地球上赖以生存的基础。科学家们估算,大约截至2050年的时候,全球范围内的石油资源将会开采殆尽,所以若是届时未能建立新的能源体系,将会引发一系列的问题,甚至将会引起新一轮的世界能源大战。所以作为分布式能源主要的发展方向,冷热电联产系统背负着这样的使命应运而生。冷热电联产系统是一种能量梯级利用的联合系统,大致由四个子系统构成,分别是动力系统、供暖系统、制冷系统以及控制系统。冷热电联供系统作为一种综合系统,由于其结构复杂,所以本文只是针对冷热电联产系统中占能耗最大的制冷部分的空调冷冻水控制系统来进行详细研究。一般情况,控制系统的目的是利用控制装置使被控对象按照某种预定的规律运行。对CCHP系统中空调的冷冻水循环系统而言,常用的控制方式有PID控制方式、模糊控制方式、人工神经网络等智能控制方式以及一些联合的控制方式。所以,针对空调冷冻水变流量控制系统的大滞后和大惯性特点,经过对现有这些控制系统方式的分析和研究,基于粒子群算法结构简单、运算速度快以及自寻优能力强的特点,本文提出了一种采用改进粒子群算法优化的CCHP系统的冷冻水循环系统的模糊PID控制方式,该控制系统大大提高了冷冻水控制系统的精确度和各种性能。在对CCHP系统的空调冷冻水控制系统进行详细设计时,我们首先以控制方式中最简单最常规的PID控制方法和新型的模糊控制方式开始逐渐深入,在确定了冷冻水系统的数学模型之后,对冷冻水系统的模糊PID控制系统进行总体设计,即首先是对控制变量的选取及量化,其次是对控制系统相应模糊规则库的设计,进而根据相应的模糊推理方法确定最终的系统控制输出量。此外,为了进一步提高冷冻水控制系统的性能,我们采用改进粒子群优化算法对CCHP系统的冷冻水循环系统的模糊PID控制系统进行进一步优化,最终有效的提高了控制系统的鲁棒性、滞后性和灵敏度。最后,在仿真软件MATLAB R2014a的SIIMULINK环境下,对冷冻水控制系统的三种控制方式,即常规的PID控制方式、模糊PID联合控制方式以及基于改进粒子群算法优化的模糊PID控制方式分别建立出相应的仿真模型。仿真结果表明,采用改进粒子群算法优化的冷冻水循环系统的模糊PID控制系统在超调量、上升时间、调节时间上均领先于另外两种控制方式。
【关键词】：冷热电三联供 PID控制 模糊控制 粒子群算法 模糊PID控制
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB657.2
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-17
• 1.1 课题的研究背景和意义8-10
• 1.2 冷热电联产的简介10-11
• 1.3 国内外冷热电联供系统的研究现状11-15
• 1.3.1 国外研究现状11-13
• 1.3.2 国内研究现状13-15
• 1.4 冷热电三联产系统中空调冷冻水循环系统的简介15
• 1.5 本文主要工作15-16
• 1.6 本章小结16-17
• 2 冷热电联产系统与冷冻水控制系统17-28
• 2.1 冷热电联供系统17-18
• 2.2 冷热电三联供系统的子系统18-23
• 2.2.1 动力系统18-19
• 2.2.2 制冷系统19-22
• 2.2.3 供暖系统22-23
• 2.2.4 控制子系统23
• 2.3 冷冻水系统23-25
• 2.4 冷冻水循环系统的控制方式25-27
• 2.4.1 温差控制25-26
• 2.4.2 压差控制26-27
• 2.4.3 阀门开度控制27
• 2.5 本章小结27-28
• 3 冷热电联供系统中冷冻水循环系统的优化控制28-47
• 3.1 冷热电三联供系统中的冷冻水循环系统及其常见控制方式28-29
• 3.1.1 冷冻水循环系统的介绍28
• 3.1.2 传统冷冻水循环系统的控制系统28-29
• 3.2 模糊神经网络控制与PID控制29-36
• 3.2.1 PID控制29-32
• 3.2.2 模糊控制32-34
• 3.2.3 模糊PID控制方式34-36
• 3.3 冷冻水系统的模糊PID控制36-41
• 3.3.1 冷冻水控制系统的数学模型36
• 3.3.2 冷冻水循环系统的模糊PID控制的总体结构设计36-37
• 3.3.3 模糊PID控制系统中控制变量的选取及其量化37-38
• 3.3.4 模糊规则库的设计38-40
• 3.3.5 模糊推理确定输出控制量40-41
• 3.4 基于改进粒子群算法优化的冷冻水循环系统的模糊PID控制41-46
• 3.4.1 改进粒子群优化算法41-46
• 3.4.2 基于改进粒子群算法优化的冷冻水循环系统的模糊PID控制46
• 3.5 本章小结46-47
• 4 仿真47-56
• 4.1 冷冻水循环系统仿真模型的建立47-53
• 4.1.1 冷冻水循环系统的常规PID控制仿真47-48
• 4.1.2 冷冻水循环系统的模糊PID控制的仿真模型建立[49]48-52
• 4.1.3 基于粒子群算法优化的CCHP系统中冷冻水循环系统的模糊PID控制系统的建立52-53
• 4.2 冷冻水循环系统的仿真结果及分析53-55
• 4.3 本章小结55-56
• 5 结论与展望56-58
• 5.1 结论56
• 5.2 展望56-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-62
• 附录62-63
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文情况62
• B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目62-63

【共引文献】

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本文编号：282493