神经网络模糊PID算法在温室温度控制中的仿真研究

本文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。     

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。     

基于模糊PID控制的智能温度控制系统研究

温度控制系统是工业生产和生活中常用的控制系统,目前常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、自适应控制和神经网络控制等。其中,PID控制是最常用的控制算法,但其精度受到温度变化的影响较大,即PID参数不能自动调整以适应环境变化。为了解决PID温度控制系统适应性不强的问题,引入模糊控制系统,与传统PID控制相结合,对温度控制系统进行研究与分析。运用Matlab模糊工具箱搭建模型并仿真,对比了传统PID温度控制与模糊PID温度控制,结果表明模糊PID温度控制效果较好。     

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.     

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.     

基于模糊控制的温室控制系统的研究

温室环境系统是多输入、多输出的复杂系统,很难建立数学模型运用经典控制方法实现控制.而模糊控制无须建立被控对象的数学模型,适合于非线性、时变的系统.为此,介绍了温室控制系统的总体结构,建立了有效的隶属度函数和控制规则,探讨了通过离线建立模糊控制表,使用查表法进行模糊推理,实现了温室内的温度、湿度多因子的模糊控制.采用软件方法实现了模糊控制器的设计,节约了成本,方便了以后对模糊控制器的完善工作;同时使模糊控制器的响应时间大大缩短,满足了实时控制的需要.     

温室节水灌溉系统模糊控制器设计及MATLAB仿真

为实现对温室作物用水自动、适时与适量的灌溉,针对温室环境复杂且很难建立精确数学模型的特点,设计了基于模糊控制的温室节水灌溉系统,并介绍了模糊控制器的设计。该控制器将土壤湿度偏差及偏差变化率作为输入量,灌溉时间长度作为输出量,分别应用MATLAB对控制系统进行仿真实验和在实验室进行滴灌实验。仿真结果和初步试验结果表明:系统可控制土壤湿度与设定目标湿度之间的偏差在1%左右,可以满足对土壤湿度控制的要求,能够实现温室的自动灌溉。     

神经网络混合PID算法的空调节能研究

针对经典的PID控制方法的三个参数值,传统方法是通过人工赋值,而人工赋值往往依赖于经验,控制效率较低。研究小组引入BP网络对PID控制器参数进行优化,通过训练PID参数,得到最佳参数值。仿真试验验证了该BP网络在调节PID控制器参数方面具有更快的收敛能力,能够实现系统的快速逼近功能。研究小组提出了一种基于BP神经网络的PID控制器优化方法,并将该方法应用于中央空调系统中,把一阶系统函数当作空调的拟似函数,通过搭建的MATLAB平台进行仿真。仿真结果表明,该方法具有超调量小、过渡时间短、鲁棒性好等特点,弥补了常规PID在改善空调性能中参数难以整定的缺点。可以将该控制策略用于改善空调性能,使空调能处于最佳的性能状态,并且保证空调的安全经济运行。     

基于模糊PID的温室温度控制器设计与仿真

温室温度系统具有大时滞性、大惯性等特点,传统的控制方法效果不甚理想。为此,提出了一种模糊PID控制方法 ,可根据温度偏差和温度偏差变化率实时调整PID参数。通过MATLAB仿真表明,该控制方法可以使温室温度控制系统动态响应快、鲁棒性强、稳态精度高、超调量小、抗扰动能力强,具有良好的控制效果。     

PLC功能指令在农村温室温度控制系统中的应用技巧

介绍了温室环境的特点,根据其特点提出温室温度控制要求,以温度作为优先控制的环境因子进而确定了以PLC为核心的温室温度控制系统．对温室温湿度进行实时控制。重点设计了温室温度控制主程序及功能指令的应用技巧。     

基于模糊神经网络的温室控制系统

为了实现温室节能以及安全控制,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,提出用模糊神经网络进行温室温度控制的方法,采用神经网络在线调整训练模糊规则的控制方式,实现了温室内温度的模糊控制.利用该方法能提高温室控制系统的精确性、适应性和鲁棒性,有利于节能.结果表明,基于模糊神经网络的温室控制系统运行效果良好,控制过程响应快,无震荡,超调量小,稳态误差小,能满足使用要求.     

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.     

基于模糊逻辑控制的温室温度控制技术的研究

目前对温室环境控制很难建立一个精确的数学模型，而且温室需要控制的环境因子有很多，采用传统的控制方法很难达到理想的控制效果。本文介绍了以温度作为优先控制的环境因子，采用模糊逻辑控制方法，对温室温度进行调控。     

基于BP神经网络PID控制的主动悬架仿真分析

为研究主动悬架的控制算法,采用基于BP神经网络的一种自适应PID控制算法来搭建主动悬架控制系统。以某轿车车型为例,在Simulink软件中建立了以随机路面不平度激励作为系统输入的七自由度整车主动悬架仿真模型。将车身垂向加速度均方根、俯仰角加速度均方根、侧倾角加速度均方根作为主动悬架性能的评价指标进行时域及频域分析。由仿真结果可知,相比于传统的被动悬架,运用该控制算法的主动悬架可显著提升汽车的行驶稳定性与舒适性。     

基于遗传算法的模糊神经网络温室温度控制器

为了创造适合作物生长的环境,针对温室系统的特点提出了一种新的基于遗传算法的模糊神经网络控制器,利用遗传算法训练模糊神经网络模型,并采用此模糊神经网络控制器控制温室温度系统.运用该方法对温室温度控制系统进行了Matlab 仿真,结果表明:采用遗传模糊神经控制器的系统,不但提高了阶跃响应的快速性,而且大大减少了超调量.     

基于模糊神经网络的智能温室环境控制方案

针对农业温室环境的精确建模和控制问题,提出了一种基于模糊神经网络的智能控制方案。首先,在考虑室内外环境因素下,构建一个有效的温室环境数学模型,获得通风量、喷雾量和加热量的微分表达式;然后,利用一种自适应模糊神经推理系统(ANFIS),以温度和湿度差作为输入,通过神经网络自学习和模糊推理获得控制输出;最后,通过遗传算法优化控制器的输出比例因子,提高控制响应速度和稳定性。实验结果表明:该方案能够快速且稳定地追踪环境设置值,具有很好的控制效果。     

温室温度多模糊控制器切换控制研究与实现

针对周年生产的温室控温系统在一年四季需要不断更换不同控温方案的问题,设计了一种基于多模糊控制器的切换控制方法.该方法通过对系统整体规划并制定一系列针对不同环境状态的不同控温方式的切换规则,结合对各个设备的模糊控制,实现对整个温室系统温度的实时精准控制.仿真实验结果表明,该方法非常适用于周年生产的温室控温系统,在运行过程中整个系统表现出良好的控制品质,实现了对温室系统经济、有效和节能的控温目的.     

模糊控制在温室温湿度控制系统中的应用

温室环境参数的调节与控制是保证作物高产、稳产和提高经济效益的前提.通过对模糊控制算法的研究,确定了温室温湿度控制系统的输入输出变量,建立了有效的隶属度函数、模糊控制规则和模糊控制表,采用查表法进行模糊推理,实现了温室的温度与湿度自动控制,使温室达到作物生长的最佳环境.