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应用IMOABC空调房间CO_(2)浓度二自由度内模分数阶PI控制性能的研究

         

摘要

由于定风量空调机组(Constant Air Volume Air Handling Unit, CAVAHU)输出的新风量往往是固定的,当空调房间内的额定人员数量超员或不足时,会导致空调房间CO_(2)浓度测量值Cn高于室内CO_(2)浓度设定值Cn=Cn,set或新风负荷增大的状况。对此提出了一种空调房间CO_(2)浓度二自由度内模分数阶PI控制策略和设计改进多目标人工蜂群算法(Improved Multi-Objective Artificial Bee Colony Algorithm, IMOABCA)对控制器参数实施整定的思路。首先,基于人工蜂群算法,分别对雇佣蜂和观察蜂引入自适应惯性权重和精英组策略,进行非线性递减和柯西变异的演变,并结合观察蜂搜索特性,将最小粒子角度引入外部档案集,获取相应的Pareto解集,设计IMOABCA,进而对控制器的3个参数进行整定,获得相应的最优值。最后,借助MATLAB工具,对该室内CO_(2)浓度的二自由度内模分数阶PI控制系统进行组态和仿真。结果表明:该室内CO_(2)浓度二自由度内模分数阶PI控制系统和IMOABCA是可行的,能够实现Cn=Cn,set的调节目的和获取控制器的3个参数最优值,提升室内CO_(2)浓度的调节品质。

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