基于模糊遗传算法变频空调智能控制方法的研究

第24卷第5期

苏　州　大　学　学　报(工　科　版)Vol.24No.5文章编号:1000-1999(2004)05-0111-04

Ξ基于模糊遗传算法变频空调智能控制方法的研究

陈慧萍,芮延年,李军涛

(苏州大学机电工程学院,江苏苏州215021)

摘　要:通过对目前市场家用空调自动控制原理的分析研究,以空调系统舒适性为多目标优化函

数,利用遗传算法结合模糊控制方法对空调系统控制规则进行自动寻优控制,智能控制的目的。

关键词:遗传算法;变频空调;智能控制

中图分类号:TP273　　　　　　　文献标识码模糊变频空调是一种高效、,,通过改变空调电机转速来满足使用温度要求,,智能度还不太高。人们期望的“智能变频空调”要求当,自动地调整室内温度。比如当室内突然增加了很多人时,,空调根据温度传感器测得的温度变化率,来辨别温度场大小,然后通过自动改变空调转速来加大制冷量,即加速温度下降速率,以达到室内舒适温度要求;反之当屋内人减少时,即温度场较小时,这时空调可以根据温度变化率,自动减小空调压缩机的转速,达到温度舒适度要求。基于“自适应智能变频空调”思想,本文拟利用现代传感技术,并借助于模糊算法鲁棒性好和遗传算法自动寻优的特点,对空调系统进行自适应寻优智能控制。

1　模糊遗传算法概述

模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量以及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。模糊控制不要求知道被控对象的精确数学模型,而且鲁棒性好,近年来被应用到很多的领域。但是模糊控制规则的选取主要依赖于该领域专家的经验知识,主观性较大,当系统复杂或输入变量较多时,模糊控制规则的选取空间急剧增大;在模糊控制规则确定的情况下,模糊控制系统的性能由模糊变量的各个模糊子集的隶属函数来决定,这是多参数寻优问题,往往会陷入局部最优,所以很难获得全局最优。

遗传算法(GA)是一种基于自然遗传学和计算机科学的新型优化方法。它是根据生物进化论的思想,利用计算机模拟生物进化机制对全局优化搜索的算法。它不依赖于问题的数学模型,也不需要可微性及其他要求,非常适于复杂性高、搜索空间大的问题。GA能同时处理空间的若干点,可以避免陷入局部最优,从而有助于求得全局最优解。由于遗传算法的这种动态寻优,并且这种“进化”的过程是一种优胜劣汰的渐变过程,非常适合空调智能控制要求。

利用遗传算法优化模糊控制器时,优化的主要对象是隶属函数和模糊控制规则集,本文采用同时优化隶属函数和模糊控制规则的方法,通过对输入输出变量隶属函数和控制规则进行编码,利用模糊遗传优化运算达到获得最佳控制参数的目的。

Ξ收稿日期:2004-08-05作者简介:陈慧萍(1975-),女,硕士研究生,主要研究方向为人工智能。