【技术实现步骤摘要】
一种基于PSO和模糊控制的隧道通风节能优化控制方法
本专利技术属于隧道通风系统的控制
,涉及一种基于PSO和模糊控制的隧道通风节能优化控制方法。
技术介绍
随着我国经济的发展,道路的建设也进入了快速增长期,而隧道作为道路的一种特殊形式,也在我国的公路里程中占有一席之地,因此如何降低隧道运营过程中的能量损耗已成为了一个备受关注的课题。由于隧道的特殊结构,内部空气不流通,隧道内的各类废气会对驾驶员的健康造成损害。针对当下的能源紧缺问题,对公路的通风系统采用智能化控制已经迫在眉睫。传统的采用模糊控制对于隧道通风系统的控制由于模糊控制输入量和输出量的论域式固定,导致缺乏控制规则,并且由于档级有限和欠缺积分环节等不足。在隧道通风控制系统实际运用中,总是难以达到理想的控制效果并且风机功耗也随之增加。而使用模糊控制相较于传统的控制方法具有以下几个特点:(1)不需要建立繁琐的数学模型,适合对复杂并且模糊性较强的系统使用。(2)采用模糊控制方法对于非线性系统进行设计,往往可以改善其控制效果,增强系统的鲁棒性。r>(3)模糊控制采本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于PSO和模糊控制的隧道通风节能优化控制方法,其特征是:首先通过PSO算法对隧道通风控制系统的模糊控制器中CO实测偏差量的变换系数θ
【技术特征摘要】
1.一种基于PSO和模糊控制的隧道通风节能优化控制方法,其特征是:首先通过PSO算法对隧道通风控制系统的模糊控制器中CO实测偏差量的变换系数θ1和CO预测偏差量的变换系数θ2进行寻优,再将传感器测得的CO实测偏差量eCO和CO预测偏差量e'CO输入到模糊控制器,经过论域变换后,建立模糊控制规则表,将模糊控制规则表输入模糊控制器,输出为隧道风机开启的台数;
论域变换按照式(1)和式(2)计算,采用该种变换后ECO和E'CO的变化区间分别为[-eCO,eCO]和[-e'CO,e'CO];
ECO=θ1·eCO(1);
E'CO=θ2·e'CO(2);
其中,ECO为经过论域变换后的CO实测偏差量,E'CO为经过论域变换后的CO预测偏差量;
所述通过PSO算法对θ1和θ2寻优的过程为:
(1)对PSO算法中的各个参数进行初始化,所述参数包括惯性因子ωmax、粒子个数N、维度θ、学习因子c1,c2、最大迭代次数和寻优范围;
(2)设定各变量的位置矢量:设zi=(zi1,zi2)为粒子i的位置矢量,zi1和zi2的取值范围为[zmin,zmax],νi=(νi1,vi2)为粒子i的移动速度,pi=(pi1,pi2)为粒子i寻优得到的历史最优位置,pg=(pg1,pg2)为种群到目前为止寻优到的全局最优位置;
(3)对粒子的各个维度进行归一化处理,各粒子归一化以及平方差变量sov如式(3)和式(4)所示;
式中z'i1和z'i2分别为归一化后的位置分量,分别为z'i1和z'i2的数学期望,zmin为zi1和zi2取值范围的最小值,zmax为zi1和zi2取值范围的最大值;
(4)设计粒子的适应度函数,适应度函数如式(5)...
【专利技术属性】
技术研发人员:金允泰,周武能,郑建立,李宏亮,
申请(专利权)人:东华大学,上海吞山智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:上海;31
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