室内温控系统的预测控制研究

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随着我国城市化进程的进一步加快,节能建筑的发展成为我国可持续发展战略的一个重要方向,室内温度控制系统作为建筑设施中一个非常重要的子系统受到了越来越多的重视,它在设计方面主要包括了系统的建筑设计、电气设计和控制设计等。本文主要对室内温度控制系统进行了研究。通过对地板辐射采暖系统进行实验,得到其阶跃响应曲线。经分析得出系统具有大惯性特征,将动态矩阵控制(DMC)算法引入到地暖控制系统中。动态矩阵控制具有算法简单、计算量小、鲁棒性强等特点,并且无需考虑被控对象的结构与阶次。仿真研究表明该控制方案的有效性。针对地暖系统具有大惯性、参数不确定和随机干扰等特点,提出一种基于量子遗传算法(QGA)的约束广义预测控制(GPC)方法,将广义预测控制的控制增量作为量子染色体的基因,滚动优化GPC的控制增量。广义预测控制在优化中引入了多步预测的思想,显著提高了抗负载扰动和抗随机噪声能力,并利用量子遗传算法的种群多样性和极强的全局搜索能力提高控制精度。仿真结果表明该控制方法与常规广义预测控制相比较具有良好的控制效果和更强的鲁棒性。对多输入多输出分数阶非线性制冷空调系统进行研究,引入分数阶PIλDμ控制器,并使用量子遗传算法优化控制器参数。分数阶系统理论是一种高效和精确的理论工具,利用分数阶微积分方程描述系统特性,极大地拓展了系统的表述范围和控制层面。为了减少不确定扰动和系统惯性的影响,在反馈通道中引入灰色预测理论对系统反馈输出建立灰色模型,多步预测反馈输出值的变化趋势。仿真结果表明在该控制方案作用下空调系统实现了理想的输出。
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