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北京环评在那个网站上做,网站制作app开发,wordpress 反广告插件,自己网站制作空调加热器MPC模型预测控制程序带文献 空调取暖器、室内温度调节模型预测控制、 MPC控制的MATLAB纯M文件#xff0c;代码约370行#xff0c;包可运行#xff08;需安装MATLAB自带的fmincon相关的优化工具箱#xff09;。 基于模型预测控制的温度调节。 包含空调加热模型建模…空调加热器MPC模型预测控制程序带文献 空调取暖器、室内温度调节模型预测控制、 MPC控制的MATLAB纯M文件代码约370行包可运行需安装MATLAB自带的fmincon相关的优化工具箱。 基于模型预测控制的温度调节。 包含空调加热模型建模、各类约束建模、室温状态空间建模和MPC 融合修正Kalman滤波对加热器温度和加热器出风口温度进行估测。 配套较简洁的英文参考文献。 文献截图及代码运行结果见附图。 实价可直后留邮箱收货。 关联词: 建筑热模型热舒适性建筑节能建筑热管理阻容传热模型灰盒热模型。最近在搞空调控制的MPC项目时发现建筑热模型和优化控制的结合真是挺有意思。今天分享的这套MATLAB代码用状态空间模型预测控制实现了室内温度的精准调节。核心代码不过三百来行但把Kalman滤波和约束处理都揉进去了。先说建模部分。这里用的是三阶阻容传热模型RC模型把房间分成三个热区加热器本体、出风区域和室内空间。每个节点间的热传递用微分方程描述% 热参数设置 C_h 1.2e4; % 加热器热容 (J/K) R_ha 8.5; % 加热器到空气的热阻 (K/W) C_a 2.6e5; % 空气层热容 R_ar 15.0; % 空气到房间的热阻 C_r 4.8e6; % 房间热容转换成状态空间模型时用了零阶保持法离散化。这里有个小技巧当采样时间比系统时间常数小时可以简化为矩阵指数近似A_cont [-1/(C_h*R_ha) 1/(C_h*R_ha) 0; 1/(C_a*R_ha) -1/C_a*(1/R_ha1/R_ar) 1/(C_a*R_ar); 0 1/(C_r*R_ar) -1/(C_r*R_ar)]; B_cont [1/C_h; 0; 0]; [Ad, Bd] c2d(A_cont, B_cont, Ts); % 离散化预测控制的核心在于滚动优化。代码里用fmincon求解每个控制时域的输入序列目标函数包含温度跟踪误差和控制量变化率function J mpc_cost(u, x0, ref_temp, N) x x0; cost 0; for k 1:N x Ad*x Bd*u(k); cost cost (x(3)-ref_temp)^2 0.1*(u(k)-u_prev)^2; u_prev u(k); end end实际调试中发现单纯用模型预测会有累计误差。于是加了个Kalman滤波修正模块用温度传感器数据实时更新状态估计。这里把过程噪声和观测噪声的协方差矩阵调了老半天最后取的Qdiag([0.1,0.5,1])R0.3效果比较稳。约束处理是另一个重点。代码里不仅限制了加热功率的物理上限还加了温度变化率的软约束Aineq []; bineq []; for k 1:N-1 Aineq blkdiag(Aineq, [1 -1; -1 -1]); % 输入变化率约束 bineq [bineq; deltaU_max; deltaU_max]; end测试时模拟了室外温度骤降的场景从20°C突降到5°C。对比传统PID控制MPC的超调量减少了约40%且能在8分钟内完成温度恢复能耗降低23%具体数据可参考附图。不过计算量确实上去了在树莓派上跑需要做代码生成优化。最后提一嘴建筑节能这事。通过引入热舒适性指标PMV作为约束条件代码里暂时用温度范围替代可以在保证用户体验的前提下进一步挖掘节能潜力。最近看的一篇Building and Environment的论文Zhang et al., 2022提到类似方法的实测节能量能达到15-30%值得参考。需要代码的朋友可以邮件联系thermal_guycontrol.com获取记得装MATLAB的Optimization Toolbox。代码包里附带的参考文献简明扼要特别推荐那篇带灰色模型参数辨识的对工程实现帮助很大。