基于智能控制的变风量空调控制系统仿真及分析研究OA

为解决变风量空调系统由于其大时滞、非线性、时变的特点而导致系统控制不佳的问题,根据变风量空调系统的末端特性,结合比例、积分、微分控制(PID)、模糊控制和神经网络控制对PID参数进行优化调整,提高了空调系统的控制性能。利用Matlab/Simulink进行系统模拟仿真,将PID控制、模糊PID控制和模糊神经网络PID控制进行对比分析。结果表明,模糊PID控制相较于PID控制其超调量减少了8%,调节时间快600 s,达到稳定温度的时间缩短了100 s;加入神经网络的模糊PID控制相较于传统模糊PID控制,在控制回路中效果具有较大的提升,系统产生的最大动态偏差为0,调节时间快200 s,震荡次数为0;当系统变化后,模糊神经网络PID控制曲线保持不变,能够快速达到收敛状态,表现出更强的鲁棒性。