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基于粒子群算法优化地铁车厢空调的控制研究

王妍  
【摘要】:随着我国经济不断发展,城市人口迅速增长,城市交通日益拥堵。地铁列车作为一种高效率、通勤量大、舒适的交通工具,已经成为各个大城市的交通主力军。由于地铁深处地下同时也是人流聚集的公共场所,为地铁车厢营造舒适的环境已成为我们的目标。因此,本课题将采用地铁车厢变风量空调系统,不仅能满足乘客的热舒适性的要求,而且可以实现最大限度的节能。本文是以沈阳地铁为课题研究背景,以满足乘客的舒适性和节能为目的,对地铁车厢变风量空调系统进行控制。为了更好的研究和探讨地铁车厢乘客的热舒适性,本文以PMV-PPD评价指标,以及国内外客车的相关标准,作为地铁车厢空调系统研究对象的参考依据,以及详细介绍了地铁车厢空调系统的组成和末端控制。地铁变风量空调是一个大惯性、纯滞后、非线性、时变的复杂系统,采用传统的控制方法难以取得最佳的控制效果。本文针对地铁车厢变风量空调系统的控制研究,开展以下的研究工作,从而达到舒适和节能的效果。首先,本文把温度、湿度、二氧化碳浓度等的传感器与单片机组成舒适度检测单元,放到每个地铁车厢内作为空调系统探测前端,利用传感器检测车厢内温度、湿度、二氧化碳浓度等信息,由舒适度检测单元融合为车厢内空气舒适度参数。其次,将模糊理论应用到PID控制器设计中,虽然模糊PID控制相比传统的PID控制有显著的控制效果,但模糊PID控制仍然存在很多问题,如:缺少对控制器建模的系统化以及隶属度函数参数较难确定。为了得到更佳的控制效果,本文采用粒子群算法优化模糊PID控制,以车厢内空气舒适度作为地铁车厢变风量空调系统的控制对象,将粒子群算法优化地铁车厢空调系统,设计出一个舒适和节能效果佳的控制系统。最后,本文建立了地铁车厢空调系统的数学模型,利用MATLAB软件对系统进行了仿真研究,仿真结果表明,粒子群算法优化后的系统,缩短了调节时间且稳定性能较好。


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