基于BP-PID的汽车空调控制系统仿真研究

刘姝廷潘宇

1. 沈阳工学院 2. 沈阳正大自控工程有限公司

基于BP-PID的汽车空调控制系统仿真研究

刘姝廷1潘宇2

1. 沈阳工学院 2. 沈阳正大自控工程有限公司

随着近年来雾霾的严重加剧，汽车空调控制系统越来越被人们所重视。本文将智能算法BP神经网络与常规PID算法相结合对汽车空调控制系统进行仿真研究，仿真结果表明该方法具有鲁棒性好、精度高的优点。

汽车空调控制系统 BP神经网络 常规PID

1 BP-PID控制器结构

BP-PID控制器主要由常规的PID控制器和神经网络构成。常规的PID控制器对汽车空调被控对象进行闭环控制，并且在线调整三个参数kp、ki、kd。BP神经网络调节PID控制器的参数，达到控制系统性能的最优，对应于PID控制器的可调整参数kp、ki、kd。BP-PID控制器结构如图1所示，

图1 基于BP-PID控制器结构图

2 BP算法

BP网络是一种单向传播的多层前向网络。BP算法如下所示：

Step3：计算BP各层输出，最终输出层的输出为PID控制器的三个可调参数kp、ki、kd。

Step6：设1+=kk，返回到（1）。

3 仿真研究

汽车空调系统中的车内温度对象大多是惯性环节，采用文献中的汽车内温度数学模型，该数学模型为

采用BP-PID算法对汽车内温度进行控制，选择4-5-3BP网络。学习速率η=0.21，惯性系数0.04 α=。加权系数取区间[-0.5，0.5]上的随机数，给定车内温度为25℃。仿真结果如图2和图3所示。

从图2和图3可以看出，常规PID算法存在超调，稳定性较差，存在偏差，加入BP算法以后，响应曲线没有超调，响应速度快，鲁棒性较好，控制的精度较高。

图2 PID仿真曲线

图3 BP-PID仿真曲线

4 结束语

本文对汽车空调系统中的车内温度进行仿真，将智能算法BP神经网络与常规PID结合，仿真效果显著，控制精度高，鲁棒性强，对汽车空调系统的控制能起到一定的借鉴作用。

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刘姝廷，1983—，辽宁沈阳人，讲师，研究方向：工业智能控制与软件开发。