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Research on Temperature Control System Based on IPSO Optimized Fuzzy PID

机译：基于IPSO优化模糊PID的温度控制系统研究。

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The air source heat pump heat collection control system is a system with strong nonlinearity and large time delay. It is difficult to achieve the expected control effect on the outlet water temperature by using conventional control algorithms. In view of this problem, this paper makes up for the shortcomings of fuzzy control and PID control, and proposes an improved particle swarm optimization (IPSO) fuzzy PID control strategy to control the temperature of the effluent of the air source heat pump heat collection control system. First of all, the particle swarm optimization algorithm is easy to fall into the problem of local optimization. By increasing the vector, the optimal position of individual particles is stored to increase the range of particle search. Then use the improved particle swarm algorithm to optimize the fuzzy PID scale factor and quantization factor to modify the PID parameters in real time to improve the control accuracy of the heat pump system. Finally, a MATLAB/Simulink simulation model for the heat collection temperature control of the heat pump is established and an improved particle swarm optimization algorithm program is written, and compared with the fuzzy PID and conventional PID control algorithms. Simulation results show that the heat-collection control system based on IPSO has strong adaptability, robustness and anti-interference.

机译：空气源热泵集热控制系统是一个非线性强，时延大的系统。通过使用常规控制算法很难实现对出口水温的预期控制效果。针对这一问题，本文弥补了模糊控制和PID控制的不足，提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）模糊PID控制策略来控制空气源热泵集热控制的出水温度。系统。首先，粒子群优化算法容易陷入局部优化问题。通过增加矢量，可以存储单个粒子的最佳位置，以增加粒子搜索的范围。然后利用改进的粒子群算法对模糊PID比例因子和量化因子进行优化，实时修改PID参数，以提高热泵系统的控制精度。最后，建立了用于热泵集热温度控制的MATLAB / Simulink仿真模型，编写了改进的粒子群算法算法程序，并与模糊PID控制算法和常规PID控制算法进行了比较。仿真结果表明，基于IPSO的集热控制系统具有较强的适应性，鲁棒性和抗干扰性。

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来源
《Chinese Control Conference》|2020年|2014-2019|共6页
会议地点
作者
Gao Long; Yang Yi; Ren Xiaolin; Gu Haiqin; Han Qingqing; Yu Jingya;
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会议组织
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中图分类
关键词
Hafnium;

机译：铪;

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