改进的神经网络PID在空调温度控制中的应用

作者：费春国; 吴婷娜

来源：中国民航大学学报, 2022, 40(01): 34-39.

• 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

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。

• 出版日期2022
• 单位自动化学院; 中国民航大学