冷库制冷系统多变量自适应模糊控制研究及其实现

"冷库制冷系统多变量自适应模糊控制研究" 本文是广东工业大学潘永平的硕士学位论文，专注于探讨冷库制冷系统的多变量自适应模糊控制策略。冷库制冷系统因其多输入多输出（MIMO）、强耦合、时变及非线性的特性，控制起来具有挑战性。系统性能受到运行条件、室内负荷等多种干扰因素的影响，因此需要建立数学模型并研究多变量智能控制方法以优化控制质量和节能效果。 制冷系统的非线性热力学耦合特性使得传统的基于精确数学模型的控制方法难以实现理想控制。为解决这一问题，论文提出了一种基于多变量稳定自适应模糊控制器的方法，该控制器结合了压缩机频率和电子膨胀阀开度的联合调节，以实现协调控制。该控制器的设计借鉴了变论域模糊控制原理和Lyapunov稳定性理论，通过模糊推理规则的自学习和自调整算法，克服了MIMO模糊推理规则获取困难的难题。 在确保对理想控制器的逼近精度的前提下，论文设计了一种易于整定的监督控制器和模糊控制器参数自适应律。通过对闭环控制系统进行Lyapunov稳定性分析，证明了系统的渐近稳定性和收敛性，从而确保了控制品质和节能目标的实现。 仿真实验结果显示，所提出的多变量智能控制策略能有效应对冷库制冷系统负荷和工况的变化，具备良好的跟踪性能、高控制精度、几乎没有超调以及强大的鲁棒性，显示出广阔的应用潜力。关键词包括冷库制冷系统、多变量、非线性、自适应模糊控制以及Lyapunov稳定性，强调了研究的核心内容和理论基础。 这篇论文为冷库制冷系统的智能控制提供了新的视角，对于提高系统的效率和稳定性具有重要意义，对于相关领域的工程实践和技术发展具有积极的推动作用。