温室分级模糊预测控制方法探讨

结合模糊回归预测和分级控制理论,在前期温室数据因子变化率模糊回归分析的基础之上,设计温室因子的分级模糊预测控制结构,调整预测时段的固定、跟踪设定模式,合理的计算预测温室因子值域,预测误差提前调控能力,并通过分级叠加精化模糊控制输出,更快更准的达到控制目标。     

西北日光温室小气候建模与仿真

针对温室小气候的基本特点,结合国际较新的热平衡稳定状态方法,根据西北地区夏季的温室具体情况,建立了温室的温度、湿度模型。通过对模型的分析和仿真试验,取得了较好的效果。     

基于类别的温室温、湿度模糊解耦控制

温、湿度是影响作物生长的主要因素,耦合作用强,难以控制。通过数据挖掘,利用采集的温室内、外温度及室内湿度数据对温室状态进行分类。提出一种基于各类别中的温室温、湿度变化率相关性进行模糊解耦控制。分类别设计解耦参数和变论域模糊控制,能够减弱振动、更精确地实现温室温、湿度的控制。     

温室分级模糊控制方法研究

笔者为解决温室模糊控制中模糊规则爆炸问题,结合变论域、分形思想,提出一种调整控制中心、分级叠加的模糊控制方法,通过分级重复使用控制规则来提高控制精度,并经理论分析和对温室一阶迟滞模型的仿真运行,表明其对控制性能的影响。     

基于类别的温室温·湿度变化率相关性研究

通过数据挖掘,使用因子分析方法,提取温室温度系列参数因子、辐射系列参数因子信息,提出一种有别于常用的、基于季节时间的温室状态分类方法。对温室状态进行基于参数因子数值的分类,并求出各类别可靠的判别函数,然后分析各数据类型中温室温湿变化率的相互影响,得出其相互作用函数。     

基于类别的温室温·湿度变化率相关性研究

通过数据挖掘,使用因子分析方法,提取温室温度系列参数因子、辐射系列参数因子信息,提出一种有别于常用的、基于季节时间的温室状态分类方法。对温室状态进行基于参数因子数值的分类,并求出各类别可靠的判别函数,然后分析各数据类型中温室温湿变化率的相互影响,得出其相互作用函数。