基于逆模型解耦的绿茶烘焙变论域模糊控制

绿茶烘焙过程,伴随着复杂的物质交换和热交换,温、湿度变化耦合严重。针对这一问题该文提出了一种基于逆模型解耦的变论域模糊控制方法。采用支持向量机(support vector machine,SVM)方法辨识绿茶烘焙过程,建立精度相对较高逆模型,根据试验结果,电热丝电流平均误差为4.3%,而风机转速为8.5%。将该模型并与被控对象进行串联,建立伪线性系统,实现温、湿度解耦。同时采用模糊控制器对温、湿度分别进行独立控制,同时对模糊控制器的论域进行改进,增强系统的环境适应能力。性能试验结果表明,该控制系统能够将温度误差控制在小于1.4℃,相对湿度控制误差仅为2.8%;品质试验表明,绿茶橙花叔醇成分平均提升15.2%,α-法呢烯成分平均提升17.4%,芳樟醇成分平均提升14.2%。该文方法能够有效提升绿茶烘焙过程的控制效果,提供了一种控制绿茶烘焙过程的新途径。     

基于神经网络的风力辅助提水系统自适应PID解耦控制

针对风力机和离心水泵的特点,该文设计了一种风力辅助提水机结构及其控制策略。由于该设备需要解决最大可能地利用风能和风力机与柴油机之间的功率平衡问题,因此,该系统是一个时变的2输入2输出耦合系统。根据解耦和神经网络的思想,采用2个回归神经网络(DRNN)在线调整2个PID控制器的参数,一个神经元解耦补偿器完成系统的解耦,实现了不依赖于对象模型的自适应PID解耦控制。计算机仿真结果验证了该控制策略的可行性,为进一步研究奠定了基础。     

基于无线传感器网络的水产养殖池塘溶解氧智能监控系统

为了便于对规模化水产养殖池塘溶解氧的监控,该文研制了一种基于无线传感网的水产养殖池塘溶解氧智能监控系统,实现对池塘溶解氧的分布测量、智能控制和集中管理。针对常规模糊PID控制器自适应能力低,提出了一种可变论域模糊PID控制器,根据溶解氧误差和误差变化的大小动态调整模糊控制单元的输入输出变量论域,能较好地解决了模糊控制规则数量与溶解氧控制精度之间的矛盾,实现了PID控制器参数的自整定。根据池塘溶解氧变化的非线性、大时滞和大惯性等特点,设计基于变论域模糊PID控制器与增氧机转速PID调节器构成的池塘溶解氧串级控制系统,溶解氧控制器的输出为增氧机转速调节器的输入,增氧机转速调节器输出改变增氧机转速使溶解氧浓度快速跟踪目标值。根据溶解氧测量数值序列的变化趋势,基于灰色理论和权重构建组合灰色溶解氧预测模型,以预测值作为变论域模糊PID控制器的反馈值,实现对溶解氧的预测控制,起到超前调节的目的。在试验池塘和对照池塘分别采用变论域模糊PID控制器和模糊PID控制器对池塘溶解氧进行调控,对照池塘溶解氧的响应时间比试验池塘延长15 min左右,超调量扩大2.96倍,对照池塘溶解氧的标准差、均方差、最大误差和最小误差指标比试验池塘扩大3~4倍。试验结果表明可变论域模糊PID控制器能够改善池塘溶解氧控制系统的动态性能,提高控制系统的稳态精度,有效地抑制影响池塘溶解氧稳定的诸多不确定因素的干扰,满足水产养殖对池塘溶解氧的要求,为解决非线性和大时滞复杂对象的控制问题提供一个新的控制思路。     

基于ANFIS的温室气温模糊控制仿真

该文实现了通过改变温室通风口开度来模拟和控制温室内气温的目的。根据能量平衡原理构建了温室气温数学模型,基于自适应神经模糊控制系统（ANFIS）完成了控制器设计,其中包括对控制变量的选取、模糊集的定义、论域的量化、隶属函数的选择及控制器的训练。最后用Simulink工具箱建立起室温控制过程的MATLAB仿真模型,并对控制模型进行了仿真分析。仿真结果证明了该温室环境温度模糊控制系统的有效性及合理性,该成果对温室小气候智能调控的发展具有一定的参考价值。     

无轴承异步电机非线性滤波器自适应逆解耦控制

针对无轴承异步电机(bearingless induction motor,BIM)多变量、非线性、强耦合的问题,提出了基于非线性自适应滤波器的无轴承异步电机自适应逆解耦控制策略。在分析了无轴承异步电机工作原理的基础上,推导出无轴承异步电机的数学模型,基于自适应逆控制原理,利用非线性自适应滤波器,分别建立转矩系统和悬浮系统的模型和逆模型。复制逆模型,将其串联在对应系统之前作为逆控制器,并采用变步长最小均方(least mean square,LMS)算法在线调整权值。相比于传统的磁场定向控制方法,此方法不必依靠转矩系统来传递磁链信息,从而避免了各自的控制策略之间的相互制约问题。基于MATLAB/Simulink仿真平台,对无轴承异步电机的转子磁链、转速、转矩、悬浮响应进行了仿真分析。仿真结果证明了该方法的有效性,实现了无轴承异步电机旋转力与悬浮力之间的解耦,而且能够实现两自由度径向悬浮力之间、转速与转子磁链之间的动态解耦。该研究可为基于无轴承异步电机的农业生产设备的研发提供参考。     

基于改进遗传算法的温湿度模糊神经网络控制器

为了创造适合作物生长的环境,针对温室系统的特点,该文提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器,利用改进遗传算法训练模糊神经网络模型,采用此模糊神经网络控制器控制温室系统,由数值实验可以看到采用此控制器的温室系统具有响应速度快、过程平稳、编程简单的特点.     

风力提水在南疆灌溉农业发展中的潜力评估

开采利用可再生能源,是未来区域可持续发展的重要支撑途径。风能作为一种有活力且经济效益更高的可再生能源,具有多种利用方式,风力提水技术便是其中之一。该研究通过对2000~2014年南疆地区风速及降水数据进行分析,采用两参数威布尔分布模型对南疆的风能资源进行评估。通过作物的蒸散发及有效降雨量计算南疆灌溉需水量,以探寻风能资源和灌溉需水量的时空分布及其变化规律。南疆地区平均风功率密度4月最大(25.14 W/m²),灌溉需水量与风功率的季节分布不匹配,最大出现在8月(9.02亿m³)。通过统计南疆5个地(州)的风力提水总量,计算其占非自流灌溉区内灌溉需水量的比例,进而得出克州最适宜建设风力提水工程,其风力提水满足率达68%以上。相应的风力提水潜力评估结果,为南疆农业节水灌溉和可持续发展提供一定的决策参考。     

海洋微生物酶反应器智能控制系统的研制

生物发酵过程具有严重非线性、高度时变性、高阶多变量和大型不确定的特点,为了实现生物发酵过程的自动化控制,提高生物技术产品的生产水平,使得发酵过程的参数检测、操作监视、自动控制等智能化,分析了影响发酵过程的主要因素以及各变量之间的耦合关系,综合应用传统的PID控制方法、模糊神经网络技术,构建了一种多变量模糊神经控制系统的前馈解耦算法并将其应用在发酵过程的思想,同时采用了冷凝、回收、利用发酵尾气技术,解决了尾气排放、罐体泄漏染菌的问题。模糊神经控制器和解耦部分独立设计,在模糊控制器中引入神经网络,解耦网络采用一层隐层,利用简化的学习算法,根据系统输出误差,在线调整网络权值,从而实现动态解耦而无需辨识被控对象的模型。该方法结构简单且计算量小,经实际应用结果表明这种控制算法具有很好的控制效果。     

变量喷雾流量阀的变论域自适应模糊PID控制

为解决变量喷雾过程中实时混药时农药微小流量的控制问题,采用小型针阀、直流电动机及减速器设计了机电流量控制阀。构建了机电流量控制阀传递函数的数学模型,并为之设计了变论域自适应模糊PID控制算法。对该流量控制阀进行了变论域自适应模糊PID控制和PID控制的MATLAB仿真,比较结果表明：PID控制的响应时间为3.5 s,最大超调量约为39.0%,变论域自适应模糊PID的响应时间为0.93 s,超调量最大不超过2.9%。系统稳定性,准确性和快速性等指标完全满足农业技术要求。     

基于Takagi-Sugeno模糊模型的电流跟踪型光伏并网逆变器

逆变器是光伏并网发电中的关键设备,如何调整PWM控制信号的波形,输出与电网电压同频率同相位的电流,是并网逆变器设计中最重要的问题。在分析比较了光伏并网发电系统逆变器各种控制算法的基础上,推导出了单相全桥逆变电路功率开关管占空比关于并网电压和电流误差等可测量物理量的函数关系式,提出了一套基于Takagi-Sugeno模糊模型的PWM波形产生方法。该方法采用四输入双输出的结构,将并网电压和电流误差等可测物理量作为模糊控制器的输入量,经T-S模型模糊处理之后分别得到两组功率开关管的控制信号的占空比。该文最后以单相全桥逆变电路为例,给出了详细的仿真分析,结果显示由该方法生成的PWM控制信号较之传统滞环比较控制等,有开关频率低、硬件电路简单、谐波畸变率小等优势,可实现并网发电要求的单位功率因数。     

基于变论域模糊控制算法的树木年轮测量仪直流电机转速控制

为提高电机转速控制精度,分析了PID控制算法和变论域模糊控制算法原理,分别使用这2种控制算法控制年轮测量仪直流电机,并对落叶松、油松、云杉、山杨、白桦、红桦、辽东栎等7个树种圆盘进行测试,每个树种测试10次。变论域模糊控制算法电机转速在电机启动后约90 ms后进入稳定状态,PID控制算法约需要160 ms才进入稳定状态。在70组测试数据中,变论域模糊控制算法的误差标准差的总平均值是33.8r/min,PID控制算法的误差标准差的总平均值是40.3 r/min,模糊控制算法的控制精度比PID控制算法高0.21%。试验结果表明:变论域模糊控制算法与PID控制算法相比,变论域模糊控制算法响应速度快、鲁棒性好、稳态误差小。在变论域模糊控制算法的控制下,年轮测量仪对7个树种的平均年轮测量精度是84.38%,而PID控制算法下的平均测量精度是78.13%。因此,年轮测量仪直流电机控制算法选用变论域模糊控制算法。     

主成分分析和长短时记忆神经网络预测水产养殖水体溶解氧

为了提高水产养殖溶解氧预测的精度,提出了基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的水产养殖溶解氧预测模型。首先通过主成分分析提取水产养殖溶解氧的关键影响因子,消除了原始变量之间的相关性,降低了模型输入向量维度;然后,在Tensorflow深度学习框架的基础上建立LSTM神经网络的水产养殖溶解氧预测模型;最后,利用该模型对浙江省淡水水产养殖研究所综合实验基地某池塘溶解氧进行验证。试验结果表明:该模型与BP神经网络等其他浅层模型相比,模型评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对误差分别为0.274、0.089和0.147,均优于传统的预测方法;该模型具有良好的预测性能和泛化能力,能够满足水产养殖溶解氧精确预测的实际需要,可以为水产养殖水质精准调控提供参考。     

风力发电机组变桨距控制方法研究

由于风能的能量密度低、随机性和不稳定性等特点,给大型风力发电机组的控制技术问题带来困难.该文以国产兆瓦级风力发电机组为依托,对大型风力发电机组变桨距控制技术进行研究.分析变桨距控制的基本规律,建立统一变桨和独立变桨距的设计方案和控制方法.提出一种应用于统一变桨距的模糊PID参数自整定控制器设计方案,并在MATLAB/Simulink中建立相应的仿真模块.仿真结果表明,模糊PID的统一变桨距系统能较好地实现大型风电机组对功率控制的要求.此外,利用神经网络技术,提出一种基于来流角预测的独立变桨距控制策略,并通过仿真证明其可有效地减小桨叶的气动疲劳载荷,且功率控制效果良好.通过比较发现,独立变桨距控制比统一变桨距控制的输出功率更加稳定.     

双馈感应发电机在风力发电中的应用

基于对双馈感应发电机及其矢量控制的理论分析，针对变速恒频双馈感应发电系统的两种工作状态，分别采用了基于电压外环的空载并网控制策略和基于速度外环的并网发电控制策略。针对风力发电的特点，采用了一种基于变步长转速扰动的最大功率点跟踪算法。构建了110 kW变速恒频双馈风力发电模拟平台，经过实验结果分析验证了上述控制策略的有效性和可行性。     

基于遗传模糊神经网络算法的棉花轧花过程智能监控方法研究

针对棉花轧花过程质量控制,这类缺乏精确数学描述的复杂实际对象,提出了基于遗传模糊神经网络的智能监控新方法,描述了遗传神经网络ＢＰ算法的工作原理,阐明了基于人的模糊经验规则实现的轧花过程控制的模型和学习算法。所提出的遗传算法同模糊神经网络相结合的方法提高了轧花过程监控的实时性,并具有预报性好的特点。     

大棚种植川贝母分区变量灌溉系统研制

名贵中药材川贝母喜湿、怕高湿特性成为人工灌溉的难点,智能化精准灌溉系统可实现川贝母按需节水灌溉。该研究开发了基于无线传感器网络的川贝母分区变量灌溉系统。在人工种植试验过程中,采用电容法和土壤水分测定仪获得了川贝母生长需水及灌溉用水数据,建立了川贝母生长含水率模型和灌溉含水率模型。为了实现川贝母分区变量灌溉,建立了灌溉模糊控制决策模型,该模糊控制器为双输入单输出结构,利用遗传算法优化模糊控制量化因子、比例因子、模糊控制规则和隶属函数,实现遗传算法优化的模糊控制对川贝母灌用水进行精确决策和川贝母分区变量灌溉。在川贝母种植大棚内应用了该分区变量灌溉技术和系统,结果表明,模糊控制决策的灌溉有一定节水效果,遗传算法优化后的模糊控制每次灌溉用水主要分布在5%～7%,灌溉用水有明显下降。特定种植密度下灌溉用水结果表明,优化后川贝母变量灌溉误差能控制在±5%附近,满足川贝母按需灌溉需求,分区变量灌溉效果明显;随川贝母种植密度增加,所需灌溉用水也增大,基本呈线性关系（R2=0.975）;川贝母分区变量灌溉节水率与种植密度比之间呈抛物线关系,最佳节水在标准种植密度附近,年节水率大于27.6%。该研究可为川贝母种植密度和灌溉节水提供参考和技术支持。     

节水灌溉工程模糊神经网络综合评价模型研究

以模糊理论与神经网络相结合，提出了节水农业灌溉工程模糊神经网络综合评价方法，该方法网络识别率超过传统的方法，克服了模糊系统中的精度问题，其效果又比仅使用人工神经网络系统理论系统的优越。结合河南某节水农业试范区，进行了节水灌溉工程模糊神经网络综合评价分析，评判结果合理、方法简便实用。