基于改进ABC算法的模糊Elman变频空调温度控制

• 作者: 陈以 莫迪 陈睿星 孙俊佚雄
• 来源期刊: 计算机仿真
• 关键词: 人工蜂群 神经网络 变频空调 温度控制
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 仿真应用研究
• 页码范围: 203-208
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.07.045

摘要

为解决变频空调温度控制中存在超调而造成用电浪费的问题,给出了基于改进人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony,1ABC)的模糊Elman网络控制(Fuzzy Elman Network Control,FENC)方法.方法 将应用于变频空调控制的模糊规则针对网络训练过程中易陷入局部收敛的缺陷,将模拟退火思想引入人工蜂群算法的局部搜索过程,给出IABC算法.与El-man神经网络相结合,增强对动态信息的处理能力.仿真结果表明,FENC方法明显改善了训练后期易陷入局部极小点的问题,有效提高了训练精度和控制精度,限制了控制过程中的温度超调,表明FENC方法是一种精确可行的控制方法,可以有效降低空调能耗.