典型文献
应用改进人工蜂群算法的VCRU冷凝温度PIλDμ控制的数值研究
文献摘要：
充分考虑蒸汽压缩式制冷机组(Vapor Compression Refrigerating Unit,VCRU)中的冷凝器被控对象具有结构参数时变、惯性大和时滞等特点,传统PID调节方式会导致其关键性能参数?冷凝温度Tc的调节时间长、稳态误差和超调量均较大的问题.对此提出冷凝温度分数阶PID(PIλDμ)控制策略,且设计改进人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony Algorithm,IABCA)对该冷凝温度分数阶PID控制器(Fractional Order PID Controller for Condensation Temperature,CT-FOPIDC)参数进行优化整定,提升Tc的调节质量.首先,根据空调制冷工艺的要求和相关自动控制理论,对该冷凝温度PIλDμ控制系统中的各个组成环节进行建模.其次,基于基本人工蜂群算法(Basic Artificial Bee Colony Algorithm,BABCA),对学习因子c1和c2进行线性变化,保持其他参数不变,重构IABCA,且将min ITAE(Integrated Time Absolute Error,绝对积分时间误差)作为其目标函数,进而对CT-FOPIDC的5个参数进行整定,得到相应的最佳参数值.最后,使用MATLAB软件,分别对IABCA和该冷凝温度PIλDμ控制系统进行编程和组态.仿真结果表明该IABCA对CT-FOPIDC参数的优化整定是可行的,同时该冷凝温度PIλDμ控制系统的调节品质明显优于传统PID控制系统.
文献关键词：
冷凝温度;分数阶PID(PIλDμ)控制;改进人工蜂群算法;控制器参数整定;数值模拟(仿真)
中图分类号：
作者姓名：
李东升;李绍勇;阴志杰
作者机构：
兰州理工大学土木工程学院 兰州 730050
文献出处：
引用格式：
[1]李东升;李绍勇;阴志杰-.应用改进人工蜂群算法的VCRU冷凝温度PIλDμ控制的数值研究)[J].制冷与空调（四川）,2022(04):523-531
A类：
VCRU,Refrigerating,IABCA,FOPIDC,BABCA
B类：
应用改进,改进人工蜂群算法,冷凝温度,数值研究,蒸汽压缩,压缩式制冷,制冷机组,Vapor,Compression,Unit,冷凝器,被控对象,时滞,调节方式,关键性能参数,Tc,调节时间,稳态误差,超调量,分数阶,设计改进,Improved,Artificial,Bee,Colony,Algorithm,Fractional,Order,Controller,Condensation,Temperature,空调制冷,自动控制理论,成环,Basic,学习因子,c1,c2,线性变化,ITAE,Integrated,Time,Absolute,Error,积分时间,时间误差,最佳参数值,组态,控制器参数整定
AB值：
0.315959
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