[发明专利]一种基于人工智能的压缩机寿命试验台PID优化控制的方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的压缩机寿命试验台PID优化控制的方法，方法的步骤中含有：压缩机寿命试验台按照数据采样周期实时采集实际值，并根据实际值和预定在PID控制器内的期望值得输入误差和输入误差变化率，传递给人工智能控制器；人工智能控制器根据输入误差和输入误差变化率依照内置输出规则调整P值和I值，将调整后的P值和I值反馈给压缩机寿命试验台，替换掉压缩机寿命试验台内的PID控制器原先的P值和I值。它能实时自动调节PID控制器数值且易于实验员根据实际情况修改参数，降低达到所需实验条件的时间，并能适应不同工况条件，最终达到节能和提升实验效率的目的。

技术领域

本发明涉及一种基于人工智能的压缩机寿命试验台PID优化控制的方法。

背景技术

目前，当前人工智能发展迅速，在语音识别，图像分析，机器控制等方向有广泛的应用。在压缩机寿命试验台上，控制系统需要根据PID控制器设定值来将吸气压力、排气压力、吸气温度等达到设定值以开始实验。当前压缩机寿命试验台通常采用的PID控制器中仅为固定的P值和I值，且需实验员凭借经验输入，这种控制方法效率较低且不能根据实验条件的改变而做出调整。

压缩机寿命试验台采用常规PID控制器控制，其缺点在于控制器数值固定，以至于试验台达到所需实验条件时间较长，并且节能效果差、能源消耗量较大，通过手动调节控制器数值难度较大，且依赖实验员相关调节经验，准确度较低，并且这种调节方式往往滞后于试验台本身工况变化，调节效果较差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于人工智能的压缩机寿命试验台PID优化控制的方法，它能实时自动调节PID控制器数值且易于实验员根据实际情况修改参数，降低达到所需实验条件的时间，并能适应不同工况条件，最终达到节能和提升实验效率的目的。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种基于人工智能的压缩机寿命试验台PID优化控制的方法，压缩机寿命试验台内设有PID控制器，方法的步骤中含有：

压缩机寿命试验台按照数据采样周期实时采集实际值，并根据实际值和预定在PID控制器内的期望值得输入误差和输入误差变化率，传递给人工智能控制器；输入误差即期望值与实际值的差值；输入误差变化率即期望值与实际值的差值除以数据采集周期；

人工智能控制器根据输入误差和输入误差变化率依照内置输出规则调整P值和I值，将调整后的P值和I值反馈给压缩机寿命试验台，替换掉压缩机寿命试验台内的PID控制器原先的P值和I值；其中，

P值为偏差比例，I值为偏差积分。

进一步，将输入误差范围设定为隶属度函数NA：-80％M≤NA≤-40％M、隶属度函数NB：-40％M＜NB≤-10％M、隶属度函数Z0：-10％M＜Z0≤10％M、隶属度函数PA：10％M＜PA≤50％M、隶属度函数PB：50％M≤PB≤100％M；M为期望值与初始值的差值；

将输入误差变化率范围设定为隶属度函数MA：-80％N≤MA≤-40％N、隶属度函数MB：-40％N＜MB≤-10％N、隶属度函数Y0：-10％N＜Y0≤10％N、隶属度函数RA：10％N＜RA≤50％N、隶属度函数RB：50％N≤RB≤100％N；N为M除以数据采样周期；

将P值的输出值设定为P输出值A1＝50％P、P输出值A2＝80％P、P输出值A3＝100％P、P输出值A4＝150％P、P输出值A5＝200％P；P为压缩机寿命试验台内的PID控制器的初始P值；

将I值的输出值设定为I输出值B1＝75％I、I输出值B2＝85％I、I输出值B3＝100％I、I输出值B4＝120％I、I输出值B5＝150％I；I为压缩机寿命试验台内的PID控制器的初始I值；

内置输出规则为：