控制理论与应用

作者：魏东,闫畔,冯浩东

单位：北京建筑大学,北京建筑大学,北京北方华创微电子装备有限公司

关键词：制冷站; 非线性系统; 预测控制; 神经网络; 权重自适应; 模糊逻辑; 双目标优化

基金：北京市属高校高水平创新团队建设计划项目(IDHT20190506), 北京市教委科技计划重点项目(KZ201810016019), 北京建筑大学市属高校基本科 研业务费专项资金项目(X20068)资助.

针对传统制冷站控制系统易产生振荡, 且无法实现系统性能整体优化的问题, 本文提出一种制冷站非线性预测控制策略, 优化目标函数设计为满足建筑冷量需求的同时, 尽可能提高系统整体能效. 为解决上述两个优化目标之间的矛盾关系, 本文采用模糊逻辑设计了优化目标权重自适应模块, 实时求取权重因子最优解; 针对非线性系统在线优化求解困难问题, 本文提出了基于神经网络的非线性滚动优化算法, 采用神经网络作为反馈优化控制器,并将系统优化目标函数作为在线寻优性能指标, 结合Euler-Lagrange方法和随机梯度下降法对控制器权值和阈值进行在线寻优, 算法计算量小, 占用存储空间适中, 便于采用低成本的现场控制器实现制冷站预测控制. 仿真实验结果表明, 本文所提出的预测控制策略与PID控制相比, 在未加入优化目标函数权重自适应模块情况下, 系统平均能效比提高约32.5%; 进行优化目标函数权重自适应寻优后, 系统平均能效提高约39.43%.

来源：2024年第1期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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