基于遗传算法的模糊智能变频空调仿真系统的研究

传统空调器存在温度控制方式较机械、能源浪费大、温度舒适度差等问题。而且传统空调采用PID控制算法，需要建立被控对象的精确数学模型，也不易获得。近年来人们采用模糊逻辑控制算法，克服了PID算法的弊病，系统自调整性能有了很大的提高。控制系统能够根据室内温度变化，连续、动态、实时地对压缩机变频调速，即调节温度，这样克服了传统空调器在室温波动时压缩机工作状态频繁切换的问题。尽管常规模糊变频空调与传统的空调相比，技术上有了很大的进步。但是，由于隶属函数和控制规则的获取往往依赖于专家经验，专家经验正确与否直接影响空调控制效果L3 ：同时隶属函数和控制规则一旦确定，当环境温度发生突变时，空调器仍按照既定的隶属函数和控制规则进行突变，中间没有一个过渡区，这样不但会出现控制输出突变情况浪费能量，而且使人感到不舒适。

针对上述问题，论文直接以空调系统舒适性为多目标优化函数，利用遗传算法进化理论对模糊控制系统的隶属函数和控制规则进行协同自动寻优控制，用Matlab软件对基于遗传算法模糊智能空调控制系统进行仿真，并与模糊逻辑控制算法、PID算法仿真进行对比研究，为模糊智能变频空调控制器的设计提供了一定的依据。

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