典型文献
改进的神经网络PID在空调温度控制中的应用
文献摘要：
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.
文献关键词：
候机楼中央空调系统;温度控制;IBAS(improved beetle antennae search)算法;模糊RBF(radial basis func-tion)神经网络;PID(proportion integration differentiation)参数整定
中图分类号：
作者姓名：
费春国;吴婷娜
作者机构：
中国民航大学电子信息与自动化学院,天津 300300
文献出处：
引用格式：
[1]费春国;吴婷娜-.改进的神经网络PID在空调温度控制中的应用)[J].中国民航大学学报,2022(01):34-39
A类：
候机楼中央空调系统,模糊径向基函数
B类：
PID,调温,温度控制,控制水平,时滞性,扰动因素,天牛须搜索,IBAS,improved,beetle,antennae,search,RBF,radial,basis,function,proportion,integration,differentiation,控制模型,在线整定,网络参数,算法优化,莱维飞行,变步长,长策,跳出局部,局部最优,自适应能力,参数整定
AB值：
0.236084
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