张子苏

摘要：针对变风量空调控制系统存在非线性、时变、强耦合等特性，提出一种粒子群优化神经网络PID控制器的控制方法。通过对粒子群算法进行加权改进后优化BP神经网络的初始权值以提高神经网络的收敛性;用优化后的BP神经网络实时在线调整PID控制器参数。仿真结果表明;引入改进粒子群的BP神经网络PID控制能够提高控制精度，缩短稳定时间，减小超调量。

关键词：变风量空调;粒子群;神经网络;PID控制

中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）07-0042-03

0 引言

变风量空调系统可以根据空调负荷的变化调节送风量，达到节能的效果，所以在现代建筑中的应用日益普及[1]。当今社会对智能空调系统着重进行了研究尤其是节能、舒适等性能。

在工业控制领域，传统PID控制具有节构简单、易于实现等特点，但对于具有非线性、不确定性和时变性的变风量空调系统控制效果不好[2]。因此，一种新的方法应运而生PSO-BP-PID控制，改进粒子群的惯性权值对BP神经网络进行优化加快网络收敛性和速度，改进算法就是对3个参数比例、积分、微分进行调整，使控制系统有更好效能。

1 变风量空调系统的工作原理

变风量空调系统是由自动控制系统、送风系统、空气处理机组、末端装置等软件组成[3]。自动控制系统是空调系统的中枢核心通过安装的传感器对温湿度度等进行全方位监控，自动控制系统根据误差自动调节新风经空气处理机组进行优化处理达到洁净指标，然后通过送风系统的传送设备送到各个房间，末端装置根据每个房间的需求调节送风量的大小。……