【摘 要】
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针对变风量(variable air volume,VAV)空调的多系统耦合影响控制稳定性与节能效果的问题,设计改进的免疫粒子群(AI-PSO)算法对其进行降阶拟合。对变风量空调系统进行数学建模
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
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针对变风量(variable air volume,VAV)空调的多系统耦合影响控制稳定性与节能效果的问题,设计改进的免疫粒子群(AI-PSO)算法对其进行降阶拟合。对变风量空调系统进行数学建模,对常规PSO算法中的惯性权重进行优化,提出使其呈Sigmoid函数形式自适应下降的策略,提升其寻优效果,进一步引入多粒子学习策略和人工免疫思想,拓展其寻优过程中粒子的多样程度,避免陷入局部最优解,实现精准降阶。仿真结果表明,基于改进AI-PSO算法降阶的内模解耦控制解耦效果令人满意。
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