基于光照的温室加热系统模糊PID控制

为了给冬季作物提供适宜的生长环境,综合考虑自然光和节能因素,提出了一种基于光照的温室加热系统模糊PID控制方法。首先,根据温室的光照强度和天气预报信息,建立温室内温度的设定模型;然后,结合常规PID控制算法简单、鲁棒性好及可靠性的优点,采用模糊控制思想对PID控制参数进行调整,使控制系统可以依据不同的偏差相应地调整;最后,使用Mat Lab中Simulink对控制算法进行了仿真试验。结果表明:该控制方法稳定性高、动态响应好、抗干扰能力强,为提高温室生产的经济效益提供了理论依据。     

BP神经网络PID控制器在温室温度控制中的研究

为了更好地实现对温室温度的控制,本文设计出了一种BP神经网络PID控制器,提出了BP神经网络PID控制算法,并对该算法进行了分析,最后以温室温度为控制对象分别对常规PID控制器和BP神经网络PID控制器进行了大量仿真研究。结果表明,基于BP神经网络整定的PID控制器具有较强的自适应能力和鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器。     

温室温湿度耦合控制方法研究

为解决温室温度、湿度环境精准控制问题,基于PID算法并结合温度、湿度热力学分析,提出了一种温室温湿度耦合控制方法。通过实验结合参数辨识方法建立温室温度、湿度的数学模型;从热力学角度分析温度与湿度之间存在的耦合关系,得出温湿度耦合函数;将耦合函数作为温湿度之间的影响关系添加到基于PID算法的控制模型中,最终建立了基于PID算法的温湿度耦合控制模型。实验结果表明:加入温湿度耦合关系后,耦合控制相较于无耦合控制方法,温度控制与湿度控制系统的系统稳态时间分别减少73.3%和50%,系统稳态误差均为0,系统更加稳定准确。温湿度独立控制方法很难实现温室温度与湿度的协调准确控制,而采用耦合控制方法能够大幅度提高控制系统的稳定性、快速性及准确性,实现了温室温湿度的精准控制,从而提高了温室作物的生产品质。     

基于模糊控制方法的日光温室冬季温度控制系统

以冬季日光温室为研究对象.综合考虑温度和湿度因子对口光温室环境的影响,应用模糊控制与PID控制相结合的方法实现对北方日光温室冬季温度的控制,并利用MATLAB命令方式和Fuzzy Logic Toolbox实现对该控制系统的仿真.仿真实验结果证明:本系统对于日光温室温度的控制效果比较理想,在外界扰动较大的情况下能够快速达到设定的温度值,抗干扰能力强,反映速度快,有较强的鲁棒性.     

神经网络模糊PID算法在温室温度控制中的仿真研究

为了更好地实现对温室温度的控制,提出了温室温度控制的一种新的控制方法;通过仿真比较证明了此方法的有效性,并对其动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力进行了探讨。结果表明,采用神经网络模糊PID算法的温室温度控制方法具有较好的动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力。     

基于数据拟合的温室大棚温湿度解耦控制器设计与仿真

针对温室大棚控制系统中温湿度强耦合性特点,本文设计了一种温湿度模糊PID-解耦控制器。首先,结合传统PID控制和模糊控制方法,构造了温湿度模糊PID控制器。然后,利用多项式数据拟合法建立了温湿度补偿关系式,并设计了温湿度解耦控制器。最后,利用MATLAB/Simulink仿真平台搭建了温室大棚温湿度控制系统整体仿真模型,并对比分析了传统PID、模糊PID和模糊PID-解耦控制方法。结果表明:提出的模糊PID-解耦控制方法具有响应速度快、无超调振荡等特点,优化了控制系统的动态性能。     

基于模糊自适应PID的农业温室系统研究

温室控制系统是现代设施农业的一种技术手段,传统温室系统具有较大的滞后性,导致温室系统抗干扰能力弱、响应速度慢等缺点。本文在常规PID温室控制的基础上引入模糊控制,使PID参数进行一个在线自整定,以便于提高温室控制的响应速度,从而达到快速控制的效果。针对所采用的温室控制模型通过MATLAB仿真软件对比常规PID控制下所产生的响应曲线,设计一个响应快、超调量小、稳定性高的控制方案,为温室控制系统提供一个理论依据。     

温室环境控制系统的MPT智能算法

针对温室环境的大滞后、多输入、多输出、非线性和难以建立数学模型等特点,对传统的PID算法进行改进,并加入自适应控制、模糊控制和专家自整定等智能控制功能,建立了MPT智能控制算法.在论域内用不同控制方式分段控制,当偏差大于某一域值时,根据操态选择模糊控制,不存在抗饱和积分问题,使用模糊控制规则确定输出;当偏差减小到域值以下时,切换转入MPT算法控制,减小响应过程中的超调,并最终消除余差.该算法具有无超调、控制精度高和鲁棒性强等特点..     

基于单神经元PID的温室系统多变量解耦控制研究

温室系统是一个典型的多变量、非线性动态系统,环境变量之间相互影响,常规PID控制方法难以取得理想的控制效果。为了获取良好的控制效果,本文根据温室系统环境变量耦合特性,提出了自适应粒子群算法(PSO)与单神经元PID相结合的解耦控制方法,利用自适应PSO算法对单神经元PID网络参数进行优化,从而提升系统解耦效果,并在温室系统多变量输入输出模型中仿真验证。结果表明,改进后的控制方法使得各变量输出调节时间可平均缩短22 s,光照强度超调量降低45%,且鲁棒性更好,对温室系统解耦效果理想。     

自适应模糊PID算法仔猪床温度控制系统研究

为解决北方冬季仔猪床温度低的弊端,采用低温热水辐射式采暖为供热方式,通过控制仔猪床内部循环水的流速,达到控制仔猪床温度的目的。针对系统迟滞性大、响应慢等特点,设计基于自适应模糊PID算法的控制器,实现对PID控制规则中的k_p、k_i和k_d参数实时修正,以达到改善控制系统性能的目的。通过在MATLAB中进行建模仿真和对比试验研究,表明该方法比传统的PID算法具有更好的稳态精度和自适应能力,实际温度与目标设定温度最大偏差为0.5℃,超调量为1.2%,能够满足系统性能指标的要求。     

数字PID在温室环境自动控制中的应用

简述了一种温室环境自动控制系统的结构、功能和原理,着重研究了系统温度控制模块的硬件实现以及控制算法。同时,讨论了PID控制算法在数字控制系统中的实现,提出了将PID控制算法应用于温室环境控制系统中的方法,使之可以根据不同植物生长要求设定变化曲线,控制温室温度平稳准确的变化。     

基于改进Smith预估补偿的智能滴灌系统模糊PID控制

由于温室滴灌系统模型参数易受环境变化的影响,导致传统模糊PID的控制精度不高,因此提出一种改进Smith预估补偿的滴灌系统模糊PID控制方法。MATLAB/simulink仿真实验结果表明,改进Smith预估补偿的模糊PID控制相比传统模糊PID具有更好的控制品质和更短的响应时间,且过渡过程更短、超调量更小、稳定性更高,控制效果明显提升;同时,蔬菜温室的田间测试结果表明,滴灌系统的最大超调量为5.95%,且系统稳定后,土壤湿度始终保持在60.22%左右,运行稳定且符合温室的灌溉要求,实现了灌溉的精准管理和精确控制,为发展设施农业精准灌溉提供一种新的解决方案。     

温室智能测控系统模糊控制器设计

温室智能测控系统是一个大滞后,非线形,多输入输出变量的耦合系统,无法建立准确的数学模型,因此传统控制方法对它难以奏效,运用模糊控制策略建立数学模型特别适合于处理温室测控系统,且具有设计简单,鲁棒性强的优点,提高了温室的控制效果。     

模糊自适应PID控制在谷物冷却机中的应用

目前使用的谷物冷却机控制系统大部分还采用的是基于PLC控制器的传统PID控制方式,由于传统PID控制自身特性,使系统控制精度和反应速度都不够理想。为此本文将模糊自适应PID控制引入到谷物冷却机控制系统中,以实现谷物冷却机出风温度和设定温度始终保持一致。通过仿真,模糊自适应PID控制将模糊控制与PID控制的优势相结合,使得控制系统具有较好的动态品质和调节精度。所以,对于谷物冷却机出风温度这种大时滞、非线性的控制对象,采用模糊自适应PID控制能够取得较好的控制效果。     

模糊PID控制在温室环境中的应用

目前大部分温室控制方法都需要建立比较精确的数学模型,但温室内参数变化的非线性特性使建立的模型精度受到一定的影响;而模糊控制技术不需要建立精确的数学模型,解决多变量非线性系统具有明显的优点.为此,针对温室环境的多变量、非线性和难建模等特性,将模糊控制与PID控制的优势相结合,实现了对温室环境参数的有效控制.该系统的各项性能指标良好,遇到干扰可以进行自我调整,具有一定的自适应性.仿真结果表明,模糊PID控制算法不但简单实用,而且响应速度快,超调量小,控制效果良好.     

温室智能测控系统模糊控制器设计

温室智能测控系统是一个大滞后，非线形，多输入输出变量的耦合系统，无法建立准确的数学模型，因此传统控制方法对它难以奏效，运用模糊控制策略建立数学模型特别适合于处理温室测控系统，且具有设计简单，鲁棒性强的优点，提高了温室的控制效果。     

基于模糊PID算法的播种机播量自动化控制方法

自动化控制是智能播种机技术体系中重要组成部分,现行控制方法在实际应用中存在着超调率较高,自动化控制效果较差的问题,为此本研究提出基于模糊PID算法的播种机播量自动化控制方法。本设计在播种机播箱侧面安装拉力传感器,在播种箱下方氮气弹簧上安装压力传感器,利用传感器采集拉力信号与压力信号,根据拉力与氮气弹簧支撑力的变化,反映出播种机播量的变化,采用加权滤波算法对播种机播量测量信号进行滤波处理,根据播种机播量方程计算播量偏差与偏差变化率,利用模糊PID算法对播量偏差与偏差变化率模糊化,得到播量比例系数、微分系数与积分系数修正值,利用控制器对播量偏差调控,以此实现基于模糊PID算法的播种机播量自动化控制。经实验证明,本设计方法超调率在3%以内,具有较高的控制精度,在播种机播量自动化控制方面具有良好的应用前景。     

基于BP神经网络的PID控制在温室控制系统中的应用

以温度参数控制为例,结合传统PID控制规律,利用BP神经网络完成温室温度控制系统的PID控制系统设计.通过阐述基于BP神经网络的PID控制算法,完成温度控制系统中的BP神经网络PID控制参数在线整定.采用MATLAB对基于BP网络的PID温度控制系统进行了仿真,结果表明,PID控制算法能够实现控制参数的自适应调整,使系统对输入的响应达到小误差.     

杏鲍菇栽培环境湿度建模与控制器设计及仿真

杏鲍菇工厂化栽培过程中温室内相对空气湿度变化是一个具有非线性、纯滞后的复杂过程,传统的控制方法和单一PID控制器超调量大、稳定性差、抗干扰能力差已经不能满足控制系统的需求,因此为探寻一种可靠稳定的湿度控制方法,利用MATLAB系统辨识工具箱建立系统数学模型,提出采用模糊控制、PID控制和smith预估方法相结合的smith预估自适应控制方案。利用MATLAB中的simulink软件对其控制效果在无干扰和加入扰动信号的情况下分别进行仿真,仿真结果表明,这种控制方法不仅具有较好的鲁棒性和抗干扰能力,而且对时滞长、非线性因素明显的控制对象亦有较好的效果,能够满足杏鲍菇栽培过程对其生长环境中相对空气湿度的控制要求。     

基于GA优化模糊PID的纯电动汽车动力总成温度控制

为提升纯电动汽车动力总成冷却系统温度控制效果并降低能量消耗,提出一种遗传算法（GA）优化模糊PID参数的控制方法。搭建纯电动汽车分布式冷却系统模型,将模糊控制理论与PID相结合,实时调整PID控制参数,并采用遗传算法优化模糊PID的量化因子和比例系数,建立GA-模糊PID控制器,在所制定的控制策略下调节冷却系统中电子水泵转速和风扇风速,控制冷却液进口温度,进而控制动力总成温度。通过AMESim和Simulink联合仿真,结果表明,相比阈值控制和PID控制,GA-模糊PID控制具有良好的温度控制能力和节能效果。