[发明专利]温控系统的参数确定方法、装置、控制方法、系统及介质在审

专利信息
申请号: 202011320885.5 申请日: 2020-11-23
公开(公告)号: CN112526879A 公开(公告)日: 2021-03-19
发明(设计)人: 王念;侯强;吴志林 申请(专利权)人: 珠海格力电器股份有限公司
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04;G06N3/00;G06K9/62;G06N3/12
代理公司: 北京煦润律师事务所 11522 代理人: 高莹;梁永芳
地址: 519070*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 温控 系统 参数 确定 方法 装置 控制 介质
【权利要求书】:

1.一种用于温控系统的控制参数确定方法,所述温控系统具有PID控制器,其特征在于,所述方法包括:

获取期望温度和实际温度;

基于获取的所述期望温度和所述实际温度,采用具有全局寻优特性的智能算法,确定所述PID控制器的最优控制参数,以供所述PID控制器使用确定的所述最优控制参数执行温度控制。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:

所述智能算法包括蝙蝠算法。

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于:确定所述PID控制器的最优控制参数,包括:

将所述期望温度与所述实际温度的误差通过预定运算作为所述蝙蝠算法的目标函数;

以所述目标函数的倒数作为所述蝙蝠算法的适应度函数,以适应度最大的三维向量解作为所述PID控制器的最优控制参数。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于:将所述期望温度与所述实际温度的误差通过预定运算作为所述蝙蝠算法的目标函数,包括:

将所述误差的绝对值乘以时间积分以作为所述目标函数。

5.如权利要求3所述的方法,其特征在于,以适应度最大的三维向量解作为所述PID控制器的最优控制参数,包括:以适应度最大的三维向量解作为所述PID控制器的比例参数、积分参数和微分参数的最优值。

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于:

利用随机分布法或者k均值聚类方法初始化蝙蝠算法的蝙蝠种群。

7.一种用于温控系统的控制参数确定装置,所述温控系统具有PID控制器,其特征在于,所述装置包括:

数据获取单元,用于获取期望温度和实际温度;

参数确定单元,基于所述数据获取单元获取的所述期望温度和所述实际温度,采用具有全局寻优特性的智能算法,确定所述PID控制器的最优控制参数,以供所述PID控制器使用确定的所述最优控制参数执行温度控制。

8.如权利要求7所述的装置,其特征在于:

所述智能算法包括蝙蝠算法。

9.如权利要求8所述的装置,其特征在于,确定所述PID控制器的最优控制参数,包括:

将所述期望温度与所述实际温度的误差通过预定运算作为所述蝙蝠算法的目标函数;

以所述目标函数的倒数作为所述蝙蝠算法的适应度函数,以适应度最大的三维向量解作为所述PID控制器的最优控制参数。

10.如权利要求9所述的装置,其特征在于:

将所述期望温度与所述实际温度的误差通过预定运算作为所述蝙蝠算法的目标函数,包括:

将所述误差的绝对值乘以时间积分以作为所述目标函数。

11.如权利要求9所述的装置,其特征在于,以适应度最大的三维向量解作为所述PID控制器的最优控制参数,包括:

以适应度最大的三维向量解作为所述PID控制器的比例参数、积分参数、微分参数。

12.如权利要求7所述的装置,其特征在于:

利用随机分布法或者k均值聚类方法初始化蝙蝠算法的蝙蝠种群。

13.一种用于温控系统的温度控制方法,所述温控系统具有PID控制器,其特征在于,所述方法包括:

获取期望温度和实际温度;

基于获取的所述期望温度和所述实际温度,采用具有全局寻优特性的智能算法,确定所述PID控制器的最优控制参数;

所述PID控制器使用确定的所述最优控制参数执行温度控制。

14.一种温控系统,其特征在于,包括:

PID控制器和如权利要求7至12任一所述的控制参数确定装置;

所述PID控制器使用所述控制参数确定装置确定的所述最优控制参数执行温度控制。

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