基于模糊免疫算法的变风量空调系统PID控制

　　0 引言

　　对于中央空调系统这样一个大滞后、非线性、时变的复杂控制系统，尤其是室温控制，由于其模型的不确定性，干扰因素的多样性，采用传统的PID控制难以取得良好的控制品质。因此，本文基于人工智能控制思想，结合免疫反馈机理，采用一种模糊免疫PID控制控制方法，将其用于变风量空调系统的空调控制。仿真结果显示，控制环节的精度、鲁棒性、超调量及调整时间都得到较大改善。

　　变风量空调系统中压力无关型末端装置采用的是串级控制，其结构如图一所示。它的副环是风量调节系统，主环是温度调节系统。副环为随动调节系统，副环设定值是主环的温度调节输出。当房间温度变化时，风量传感器在此作用下改变阀门开度，从而改变送风量的大小，维持室内温度在一个恒定的范围内。

　　温度传感器的传递函数根据参考文献选择房间传递函数，而温控器的传递函数由模糊免疫PID算法训练得出。

　　常规的位置式PID控制算法的离散化表达形式如下：

　　式(1)中，分别为比例、积分、微分系数，是通过人工手动调节整定出的一组常量控制参数。

    免疫算法是从人体三大信息系统之一的免疫系统中获得启发而产生的智能控制方法。在人工免疫算法中，被求解的问题视为抗原，抗体则对应于问题的解。改进的人工免疫算法与遗传算法相似，人工免疫算法也是从随机生成的初始解群出发，采用复制、交叉、变异等算子进行操作，产生比父代优越的子代，这样循环执行，逐渐逼近最优解。模糊免疫PID控制器是借鉴模糊逻辑控制规则和生物系统免疫机理设计出的非线性控制器。它以常规PID控制器为基础，采用模糊免疫算法在线自动调节参数 KP，模糊算法在线自动调节参数KI和KD，以适应系统状态变化给控制带来的影响。模糊免疫PID控制器的结构如图二所示。

　　1 模糊免疫算法对参数KP的调节

　　基于生物系统的免疫反馈原理，采用免疫控制算法表述如下：设第k代的抗原数量为ε(k)，由抗原刺激的TH细胞的输出为TH(k)，TS细胞对B细胞的影响为TS(k)，则B细胞接收的总刺激：

　　将抗原ε(k)的数量看做误差e(k)，B细胞接收的总刺激S(k)看做控制量u(k)，由式(2)、(3)、(4)推导出免疫控制算法为:

式(5)中，K=k1表征控制的反应速率;表征控制的稳定效果;(f)为选定的非线性函数，表征细胞抑制刺激的能力。

　　从式(5)可以发现，由免疫反馈原理推导出的免疫控制算法实际上就是一个非线性的 控制算法，它的比例系数随控制输出量的变化而变化。因此可以使用该算法来调节PID控制器的P参数，增强其对系统的自适应能力。