[发明专利]冷冻水系统的优化控制算法

说明书

本发明涉及一种冷冻水系统的优化控制算法，采用PID控制器对冷冻水系统进行控制，并采用改进后的麻雀搜索算法获取所述PID控制器的三个参数K_p、K_i和K_d；所述麻雀搜索算法的改进方法至少包括：采用随机游走策略对所述麻雀搜索算法进行改进，以及采用高斯变异对所述麻雀搜索算法进行改进。本发明使用随机游走策略对麻雀群进行随机的扰动，增强麻雀群的搜索能力，并随着迭代次数的增加，减小决策变量的限值；另外，加入高斯变异，在个体的周围进行充分的搜索，比较适应度函数，更新麻雀个体所在群体中的位置。本发明提出的控制算法解决了算法容易陷入局部最小值的问题，且超调小，响应速度快，稳定性也得到了相应的改善。

技术领域

本发明涉及控制系统的算法优化领域，尤其涉及一种冷冻水系统的优化控制算法。

背景技术

冷冻水系统是暖通空调系统的主要组成部分，冷冻水系统具有非线性、时变性、时滞性等特点。使用传统的PID控制器对冷冻水系统进行控制时，会导致其超调大，响应慢等问题，不能起到很好的控制作用。很多学者将群体优化算法运用到PID控制器的参数整定上来，并且取得了不错的效果，但是群体优化算法存在着容易陷入局部最优的问题。薛建凯在2020年提出了麻雀搜索算法(Sparrow Search Algortihm,SSA)，该算法有较好的收敛速度和稳定性，但是和其他的算法一样，随着迭代次数增加，麻雀搜索算法也存在容易陷入局部最优的问题。

因此，如何提供一种能够解决算法容易陷入局部最小值的问题的冷冻水系统的优化控制算法是本领域技术人员亟待解决的一个技术问题。

发明内容

本发明提供一种冷冻水系统的优化控制算法，以解决上述技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种冷冻水系统的优化控制算法，采用PID控制器对冷冻水系统进行控制，并采用改进后的麻雀搜索算法获取所述PID控制器的三个参数K_p、K_i和K_d；

所述麻雀搜索算法的改进方法至少包括：采用随机游走策略对所述麻雀搜索算法进行改进，以及采用高斯变异对所述麻雀搜索算法进行改进。

较佳地，采用改进后的麻雀搜索算法获取所述PID控制器的三个参数K_p、K_i和K_d包括：将麻雀群中的麻雀分为发现者和加入者，实时更新麻雀的位置，所述发现者用于发现目标函数值的最优区域，所述加入者向所述发现者靠拢，形成一个有秩序的麻雀群，以确定能够使所述目标函数值最低时所对应的所述PID控制器的三个参数的值。

较佳地，所述发现者的位置更新如下：

其中，表示第i维度的第j只麻雀在第d次迭代时所处的位置，i为优化PID参数个数，取值1、2、3，j＝1,2,3,…,n，d＝1,2,3,…,d_max；d_max代表迭代的最大次数；α为随机数，取值范围为(0,1]；Q是服从正态分布的随机数；L代表一个1×3的矩阵，该矩阵中的每个元素都为1；R₂代表警戒值，取值范围为(0,1)；ST代表安全值，取值范围为[0.5,1]；当R₂ST时，表明麻雀没有发现捕食者，麻雀群处于安全区域；当R₂≥ST时，表明麻雀群中的某些麻雀发现了捕食者，并且会向其他的麻雀发出警报，麻雀会改变搜索策略，撤离到安全区域。

较佳地，所述加入者的位置更新如下：