基于神经网络PID的集热控制系统研究

作     者：董帅帅 

作者单位：吉林建筑大学 

学位级别：硕士

导师姓名：高晓红

授予年度：2023年

学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：集热控制系统 神经网络PID 神经网络预测 PLC Simulink仿真 

摘      要：“绿色环保的主题不断登上各大平台的热搜词汇,为了响应我国“绿色环保的主题,各行各业正在做出改变。在传统的供热领域也需要以此为目标,向绿色、环保和可持续发展转变。太阳能作为一种取之不竭,绿色环保能源已经逐渐走入各个领域,而将其运用到集热控制系统中,可减少污染排放,节约有限能源,对可持续发展意味深远。本文针对集热控制系统进行研究,围绕控制系统中的换热部分进行数学分析,集热控制系统具有非线性、时滞性、时变性等特点,本文使用公式法进行数学模型的建立。在集热控制系统中,供热温度作为换热器重要的控制对象,以换热器一次侧的水的循环速率为输入,将二次侧的出水口水温作为系统的输出,根据实际测试换热器二次网出水温度和一次网进水质量流量数据,经Cohn--Coon计算得到换热器传递函数参数。本文设计基于神经网络PID算法的控制器,不仅保留了传统PID控制的优点,而且结合神经网络的自适应性等特点,提高和改善集热控制系统的供热温度精度,能耗和稳定性。使用MATLAB神经网络工具箱进行预测,判断算法控制的可行性,再通过MATLAB/Simulink分别对PID、神经网络PID控制器进行设计。仿真结果表明神经网络PID可以提高集热系统对温度的控制精度和对温度的自适应能力,增强系统稳定性。通过对系统的软硬件设计,对系统进行搭建为,用PLC作为系统控制中心,验证2种算法实际的控制效果,比较温度曲线的超调量,调节时间和精度,使用神经网络PID和PID算法,设定值在45℃时,比较换热器二次网出水温度,经实际系统测试具有良好的控制效果,实验结果表明可以实现对供热温度的精准调控,提升稳定性和降低功耗,满足了集热控制系统对温度控制性能的要求。