【摘 要】
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为提高候机楼中央空调温度控制水平,针对候机楼中央空调系统具有时滞性、扰动因素较多等特点,提出了一种基于改进天牛须搜索(IBAS,improved beetle antennae search)算法的模糊径向基函数(RBF,radial basis function)神经网络(PID,proportion integration differentiation)控制方法,建立了空调区域温度控制模型,通过模糊RBF神经网络实现PID参数在线整定,解决系统非线性、时变的问题.同时由于神经网络参数存在难以选取问题
【机 构】
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中国民航大学电子信息与自动化学院,天津 300300
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为提高候机楼中央空调温度控制水平,针对候机楼中央空调系统具有时滞性、扰动因素较多等特点,提出了一种基于改进天牛须搜索(IBAS,improved beetle antennae search)算法的模糊径向基函数(RBF,radial basis function)神经网络(PID,proportion integration differentiation)控制方法,建立了空调区域温度控制模型,通过模糊RBF神经网络实现PID参数在线整定,解决系统非线性、时变的问题.同时由于神经网络参数存在难以选取问题,提出利用天牛须搜索(BAS,beetle antennae search)算法优化模糊RBF神经网络参数的方法,并引入莱维飞行机制和变步长策略对BAS算法进行改进,提高其跳出局部最优的能力和稳定性.仿真结果表明,采用IBAS算法优化的模糊RBF神经网络PID控制方法有效提高了系统的鲁棒性和自适应能力,对候机楼中央空调系统具有良好的控制效果.
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