申请/专利权人：天津仁爱学院

申请日：2024-04-09

公开（公告）日：2024-06-04

公开（公告）号：CN118011783B

主分类号：G05B11/42

分类号：G05B11/42

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.04#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开

摘要：本发明公开一种基于改进桶水母算法的建筑环境PID控制方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：S1、建立建筑环境温度PID控制器的仿真模型；S2、建立基础桶水母算法数学模型；S3、改进桶水母算法，采用自适应t分布变异改进局部强化优化算法的全局搜索策略，将改进后的局部强化优化融入桶水母算法的群体运动位置更新公式中；S4、通过改进桶水母算法优化建筑环境的温度PID控制器的参数，最终传入参数到温度PID控制器中，提升建筑环境温度PID控制器的稳定性和响应速度。

主权项：1.一种基于改进桶水母算法的建筑环境PID控制方法，其特征在于，通过改进桶水母算法优化建筑环境的温度PID控制器的参数，提升建筑环境温度PID控制器的稳定性和响应速度，具体包括以下步骤：S1、建立建筑环境温度PID控制器的仿真模型；S2、建立基础桶水母算法数学模型；S3、改进基础桶水母算法；其中，改进基础桶水母算法具体分为以下两个步骤：S31、采用自适应t分布变异改进局部强化优化算法的全局搜索策略；S32、在桶水母算法的群体运动阶段的策略中融入改进局部强化优化算法，改进桶水母算法的位置更新公式如下： 式中，k为当前迭代次数，为在当前迭代中种群第i个个体的位置，β取值为1.4，为t分布扰动变异函数，为当前迭代中种群最佳个体位置；S4、通过改进桶水母算法优化建筑环境的温度PID控制器的参数，最终传入参数到温度PID控制器仿真模型中，提升建筑环境温度PID控制器的稳定性和响应速度；所述通过改进桶水母算法优化建筑环境温度PID控制器具体步骤为：S41、确定种群迭代过程中的适应度函数，选择建筑环境温度PID控制器的性能评价函数作为桶水母群的适应度函数；S42、初始桶水母算法的种群，包括初始化种群个体位置和种群的相关参数，相关参数包括种群总体规模n、问题维度dim、搜索空间上下界和最大迭代次数Max_iter，随机初始化种群位置公式如下：（1）；式中，为第i条桶水母的位置，为桶水母的初始位置，取值为0到1之间，不能取值为{0，0.25，0.5，0.75，1}，参数λ设置为4.0；S43、初始化种群后，选择种群中适应度最小的个体位置作为种群最佳个体位置；S44、当桶水母超过搜索区域的边界时，它将重新进入相反的边界，式（2）中说明了这个过程，式（2）公式如下：（2）；式中，为第i个桶水母在d维上的位置，为检查边界约束后更新的位置，和分别为搜索空间中第d维的上界和下界；S45、根据种群运动因子的大小判断种群处于什么阶段，当大于0.5时，桶水母处于觅食阶段，选择快速模拟退火策略作为桶水母的食物搜索策略，公式如下：（3）；式中，s为取值为[0，1]的随机数，T为温度，用于衡量步长中波动大小的程度；S46、通过概率选择的方式确定是否更新个体的位置，概率选择的公式（4）所示：（4）； （5）； （6）；式（4）中，P为位置更新的概率，min（）函数为选择更小值函数，为根据公式（3）和公式（5）计算出的个体位置与个体所在位置的差值，T0为快速模拟退火策略的初值，k为当前迭代次数；S47、当小于0.5时，桶水母处于觅食阶段，采用随机游走策略决定桶水母的群体运动方式，公式如下：；式中，为待更新的第i只桶水母的位置，为当前的第i只桶水母的位置，为当前迭代中种群最佳位置，为取值在[0，1]之间的随机数，β取值为1.4，为步长向量；S48、通过公式计算步长向量；S49、检查更新后的个位位置是否越界，如果越界，将上下界值赋给更新后的个体；S410、按照贪心选择的策略将更新后的个体位置与种群最佳个体位置进行比较，选择出两者中的最佳个体位置，即最佳建筑环境温度PID控制器参数解；S411、判断种群是否达到最大迭代次数，若是，则寻优停止输出最优参数，否则返回S43继续寻优；S412、将最优解的数据赋值给Kp、Ki、Kd，传入到建筑环境温度PID控制器，得到最佳数据情况下的模型输出结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津仁爱学院 一种基于改进桶水母算法的建筑环境PID控制方法

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