文献类型： 中文期刊

作者： 邹宇航 ¹ ; 王明飞 ² ; 张馨 ² ; 王利春 ² ; 魏晓明 ² ; 郑文刚 ³ ;

作者机构： 1.华中农业大学工学院

2.北京市农林科学院智能装备技术研究中心

3.北京市农林科学院信息技术研究中心

关键词： 菇房;模型预测控制;阻容模型;遗传算法;粒子群优化算法

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2024 年 006 期

页码： 98-105

收录情况： 北大核心

摘要： 针对菇房空调系统在传统控制模式下易出现温度波动较大、运行能耗较高等问题，提出一种基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的食用菌工厂化菇房空调控制方法。首先基于等效电路法建立菇房阻容温度预测模型，利用遗传算法（Genetic Algorithms, GA）辨识模型内未知参数，建立以温度控制精度及系统能耗为优化方向的目标函数，然后以预测模型输出作为目标函数输入，最后通过粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）求解该目标函数，得到空调系统控制时域内的最优控制量。结果表明：基于MPC的温度控制方法能够有效在降低空调系统能耗的基础上提高温度控制精度，相较于传统阈值控制在温度控制精度上，平均绝对误差降低77%;在运行时间上，MPC控制方法平均每日能够减少1.2 h的压缩机运行时间，可节省10.4 kWh的电能。