CN114815938A - 一种基于改进射箭算法pid的家庭温湿度调节控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，具体包括以下步骤：S1、根据改进的射箭算法对PID的控制参数进行迭代寻优，得到最优控制参数；S2、根据最优控制参数，对传感器节点进行布局，融合多个位置的信息特征，计算得到当前温湿度环境参数，与最佳环境参数进行对比，根据对比结果对室内环境参数进行调控；S3、根据室内环境参数的调控结果，将当前室内环境参数传输至手机端。与现有技术相比，本发明具有提高温湿度调控的精度和效率、减少温湿度调节的时间等优点。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居领域，尤其是涉及一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法。
背景技术
随着工程技术的发展，室内温湿度的智能化控制越来越成为科研人员所关注的重点。目前智能家居的控制系统只能控制家居电器的开闭运行情况，不能使得家居电器进行自动检测环境因数，并且通过控制系统进行自动控制，并且无法实现自动学习，不能够使得各种参数进行存储学习，无法提高用户的住户体验，尤其是对于温湿度检测方面，需要用户根据自己的实际感受，自己调节温度，智能家居无法做到自动学习。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的PID控制算法控制精度不高、时间过长的缺陷而提供一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，为了防止射箭算法陷入局部最优，采用随机反向学习算法改进射箭算法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，具体包括以下步骤：
S1、根据改进的射箭算法对PID的控制参数进行迭代寻优，得到最优控制参数；
S2、根据最优控制参数，对传感器节点进行布局，融合多个位置的信息特征，计算得到最为准确的当前温湿度环境参数，与最佳环境参数进行对比，根据对比结果对室内环境参数进行调控；
S3、根据室内环境参数的调控结果，将当前室内环境参数传输至手机端。
所述步骤S1中根据改进的射箭算法对PID的控制参数进行迭代寻优的过程包括以下步骤：
S11、参数初始化，得到初始参数；
S12、根据初始参数计算概率函数值；
S13、确定被弓箭手选中个体的行号，并更新个体维度；
S14、判断个体维度数和问题变量的数量是否相等，若是则转至步骤S15，否则转至步骤S13；
S15、更新个体最优位置；
S16、判断个体数是否达到最大值，若是则转至步骤S17，否则转至步骤S13；
S17、保存当前的个体最优位置，并生成随机反向解；
S18、判断是否达到最大迭代次数，若是则输出最优控制参数并结束，否则返回步骤S12。
进一步地，所述步骤S12中概率函数值的计算公式如下所示：
其中，P是概率向量，Fworst是最差目标函数值，F是目标函数值，Fi为第i个个体的函数值，N为种群数量。
进一步地，所述步骤S13中确定被弓箭手选中个体的行号的计算公式如下所示：
其中，k为被弓箭手选中个体的行号，Ci是第i个个体的累积概率，
为[0,1]之间的随机数。
进一步地，所述步骤S13中更新个体维度的计算公式如下所示：
I＝round(1+rand)
其中，
是第i个个体的第d个维度，r是一个随机数，在[0,1]之间，xk,d是第d维空间内被弓箭手选择的个体，Fk是该个体的目标函数值，round为四舍五入函数，rand为随机数函数。
进一步地，所述步骤S15中更新个体最优位置的计算公式如下所示：
其中，
是第i个个体的新位置，
是该个体的目标函数值。
所述步骤S17中随机反向解的计算公式如下所示：
Xrand＝LB+UB-a×X
其中，Xrand为随机反向解，LB为变量下界，UB为变量上界，a为0到1之间的随机数，X为个体最优位置。
所述步骤S2中对室内环境参数进行调控的过程包括以下步骤：
S21、获取各个节点的温湿度信息；
S22、计算分析当前的温湿度信息；
S23、对比最佳环境参数计算得到控制信息；
S24、根据改进射箭PID控制算法和控制信息进行寻优控制，调用执行机构对室内环境参数进行调控。
所述步骤S2中通过专家系统将最佳环境参数预先写入系统，最佳环境参数具体为最适宜人体温湿度数值或范围。
所述步骤S2中对室内环境参数进行调控的方式包括加热降温、增湿除湿。
所述步骤S3中将当前室内环境参数传输至手机端的过程包括以下步骤：
S31、通过无线模块将室内环境参数的调控结果通过无线路由器使用MQTT协议上传到物联网平台；
S32、手机端通过订阅和发布的关系与物联网平台进行通信，获取室内环境参数的调控结果。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明将射箭算法引入到PID控制中，并对射箭算法改进，防止射箭算法陷入局部最优，然后利用改进的射箭算法对PID参数进行快速寻优，得出最佳控制参数，并应用于家庭温湿度系统控制，从而提高温湿度调控的精度和效率，大大减少了温湿度调节的时间。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明对室内环境参数的调控流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
如图1所示，一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，具体包括以下步骤：
S1、根据改进的射箭算法对PID的控制参数进行迭代寻优，得到最优控制参数；
S2、根据最优控制参数，对传感器节点进行布局，融合多个位置的信息特征，计算得到最为准确的当前温湿度环境参数，与最佳环境参数进行对比，根据对比结果对室内环境参数进行调控；
S3、根据室内环境参数的调控结果，将当前室内环境参数传输至手机端。
步骤S1中根据改进的射箭算法对PID的控制参数进行迭代寻优的过程包括以下步骤：
S11、参数初始化，得到初始参数；
S12、根据初始参数计算概率函数值；
S13、确定被弓箭手选中个体的行号，并更新个体维度；
S14、判断个体维度数和问题变量的数量是否相等，若是则转至步骤S15，否则转至步骤S13；
S15、更新个体最优位置；
S16、判断个体数是否达到最大值，若是则转至步骤S17，否则转至步骤S13；
S17、保存当前的个体最优位置，并生成随机反向解；
S18、判断是否达到最大迭代次数，若是则输出最优控制参数并结束，否则返回步骤S12。
本实施例中，种群数量N为20，最大迭代次数T为500。
步骤S12中概率函数值的计算公式如下所示：
其中，P是概率向量，Fworst是最差目标函数值，F是目标函数值，Fi为第i个个体的函数值，N为种群数量。
步骤S13中确定被弓箭手选中个体的行号的计算公式如下所示：
其中，k为被弓箭手选中个体的行号，Ci是第i个个体的累积概率，
为[0,1]之间的随机数。
步骤S13中更新个体维度的计算公式如下所示：
I＝round(1+rand)
其中，
是第i个个体的第d个维度，r是一个随机数，在[0,1]之间，xk,d是第d维空间内被弓箭手选择的个体，Fk是该个体的目标函数值，round为四舍五入函数，rand为随机数函数。
步骤S15中更新个体最优位置的计算公式如下所示：
其中，
是第i个个体的新位置，Fi new是该个体的目标函数值。
步骤S17中随机反向解的计算公式如下所示：
Xrand＝LB+UB-a×X
其中，Xrand为随机反向解，LB为变量下界，UB为变量上界，a为0到1之间的随机数，X为个体最优位置。
步骤S2中对室内环境参数进行调控的过程包括以下步骤：
S21、获取各个节点的温湿度信息；
S22、计算分析当前的温湿度信息；
S23、对比最佳环境参数计算得到控制信息；
S24、根据改进射箭PID控制算法和控制信息进行寻优控制，调用执行机构对室内环境参数进行调控。
步骤S2中通过专家系统将最佳环境参数预先写入系统，最佳环境参数具体为最适宜人体温湿度数值或范围。
步骤S2中对室内环境参数进行调控的方式包括加热降温、增湿除湿。
步骤S3中将当前室内环境参数传输至手机端的过程包括以下步骤：
S31、通过无线模块将室内环境参数的调控结果通过无线路由器使用MQTT协议上传到物联网平台；
S32、手机端通过订阅和发布的关系与物联网平台进行通信，获取室内环境参数的调控结果。
本实施例中，步骤S31中通过ESP32WiFi无线模块将采集到的数据通过无线路由器使用MQTT协议上传到阿里云物联网平台；步骤S32中Android客户端APP和nodered网络端都同时部署在阿里云IOT平台，通过订阅和发布的关系实现各个终端之间互相通信。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，所取名称可以不同，本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所做的举例说明。凡依据本发明构思的构造、特征及原理所做的等效变化或者简单变化，均包括于本发明的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实例做各种各样的修改或补充或采用类似的方法，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1、根据改进的射箭算法对PID的控制参数进行迭代寻优，得到最优控制参数；
S2、根据最优控制参数，对传感器节点进行布局，融合多个位置的信息特征，计算得到当前温湿度环境参数，与最佳环境参数进行对比，根据对比结果对室内环境参数进行调控；
S3、根据室内环境参数的调控结果，将当前室内环境参数传输至手机端。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，其特征在于，所述步骤S1中根据改进的射箭算法对PID的控制参数进行迭代寻优的过程包括以下步骤：
S11、参数初始化，得到初始参数；
S12、根据初始参数计算概率函数值；
S13、确定被弓箭手选中个体的行号，并更新个体维度；
S14、判断个体维度数和问题变量的数量是否相等，若是则转至步骤S15，否则转至步骤S13；
S15、更新个体最优位置；
S16、判断个体数是否达到最大值，若是则转至步骤S17，否则转至步骤S13；
S17、保存当前的个体最优位置，并生成随机反向解；
S18、判断是否达到最大迭代次数，若是则输出最优控制参数并结束，否则返回步骤S12。
3.根据权利要求2所述的一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，其特征在于，所述步骤S12中概率函数值的计算公式如下所示：
其中，P是概率向量，Fworst是最差目标函数值，F是目标函数值，Fi为第i个个体的函数值，N为种群数量。
4.根据权利要求3所述的一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，其特征在于，所述步骤S13中确定被弓箭手选中个体的行号的计算公式如下所示：
其中，k为被弓箭手选中个体的行号，Ci是第i个个体的累积概率，
为[0,1]之间的随机数。
5.根据权利要求3所述的一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，其特征在于，所述步骤S13中更新个体维度的计算公式如下所示：
I＝round(1+rand)
其中，
是第i个个体的第d个维度，r是一个随机数，在[0,1]之间，xk,d是第d维空间内被弓箭手选择的个体，Fk是该个体的目标函数值，round为四舍五入函数，rand为随机数函数。
6.根据权利要求5所述的一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，其特征在于，所述步骤S15中更新个体最优位置的计算公式如下所示：
其中，
是第i个个体的新位置，Fi new是该个体的目标函数值。
7.根据权利要求1所述的一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，其特征在于，所述步骤S17中随机反向解的计算公式如下所示：
Xrand＝LB+UB-a×X
其中，Xrand为随机反向解，LB为变量下界，UB为变量上界，a为0到1之间的随机数，X为个体最优位置。
8.根据权利要求1所述的一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，其特征在于，所述步骤S2中对室内环境参数进行调控的过程包括以下步骤：
S21、获取各个节点的温湿度信息；
S22、计算分析当前的温湿度信息；
S23、对比最佳环境参数计算得到控制信息；
S24、根据改进射箭PID控制算法和控制信息进行寻优控制，调用执行机构对室内环境参数进行调控。
9.根据权利要求1所述的一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，其特征在于，所述步骤S2中对室内环境参数进行调控的方式包括加热降温、增湿除湿。
10.根据权利要求1所述的一种基于改进射箭算法PID的家庭温湿度调节控制方法，其特征在于，所述步骤S3中将当前室内环境参数传输至手机端的过程包括以下步骤：
S31、通过无线模块将室内环境参数的调控结果通过无线路由器使用MQTT协议上传到物联网平台；
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