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。     

BP神经网络PID控制仿真在挤压机中的应用

为了减少挤压机运行前的繁杂工作,针对自动供给系统提出了一种基于神经网络的PID控制方案,利用神经网络的自学习能力对PID控制参数在线整定,使PID控制器具有自适应性.采用动态BP算法,达到了在线实时控制的目的,显示了BP神经网络的PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决时变性和严重不确定系统方面的潜能,并改变了运用试凑法调节参数的方法.运用Matlab软件对挤压加料、加水和加酶制剂自动控制系统进行仿真研究.仿真结果表明,神经网络PID控制器优于传统PID控制器,具有较高的精度和较强的适应性,可以获得满意的控制效果.     

基于PID算法的温室环境控制系统设计

随着现代计算机信息技术和自动化控制技术在农业领域的快速发展,温室的结构档次正不断提高,加之农作物对外部环境的依赖性强,搭建一种适合农作物生长的温室环境控制系统,已成为农业种植者的迫切需求。该文针对温室环境信息智能化管理需求,通过调控农作物的环境因素,创造出适宜农作物生长的环境,从而达到农作物反季节生产和提高产量的目的。为了进一步提高温室智能控制的精准度以及提高农作物生产效率,基于PID控制算法,设计了一套典型的、符合我国农情的温室环境控制系统。该系统将在调节温室环境参数和改善作物生长环境方面发挥重要作用。      

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。     

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.     

基于神经网络PID的牧草烘干机控制系统研究

牧草的烘干效果直接影响牧草的品质和储藏时间。为此,根据牧草的品质和储藏要求,针对牧草烘干系统的多变量、时变和大滞后、非线性的特点,分析了牧草烘干机的结构及工艺,并应用正交试验和回归分析方法建立的非线性数学模型,设计了一种基于BP神经网络PID控制算法的牧草烘干控制系统。试验结果表明:所设计的牧草烘干控制系统能够达到系统性能指标的要求,控制效果良好。     

基于神经网络控制算法的液肥变量控制系统研究

为了提高液肥变量控制系统的精度和稳定性,使控制系统具备较好的抗干扰及自适应能力,以液肥变量控制系统为研究对象,建立液肥变量控制系统的数学模型,分别采用常规、模糊自适应及BP神经网络3种控制算法,使用MatLab对3种控制算法进行系统仿真,由仿真结果分析系统质量性能参数,控制系统采用BP神经网络控制器后进行系统实际数据采...     

给排灌控制系统在智能温室中的应用

介绍了一套自主研制开发的温室给排灌控制系统。详细介绍了温室给排灌控制系统的设计要点,工作原理和组成,结合实例工程描述系统硬件组成和软件设计要点。实践说明该控制系统操作方便,维修简单,运行稳定,可靠性高。     

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。     

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。     

基于遗传优化模糊PID算法的温室智能控制系统研究

近年来,随着信息智能化和农业现代化的快速发展,我国温室种植取得了重大进展,形成了以科学方法管理控制大棚温室环境的理念;但因缺乏工厂化管理方式,温室智能控制技术在设施配套和产业自动化方面还有不足之处,与欧洲发达国家差距甚远。因此,设计一套适合我国农情的现代化温室控制系统显得非常重要,其对实时监测和精确控制温室环境参数,提高农作物产量和质量意义深远。本文根据大棚种植特点,基于遗传优化模糊PID融合算法,设计和研究了一套独有的温室智能控制系统,并对该系统进行性能仿真实验。结果表明:本温室智能控制系统性能良好、自动化程度高、节能显著,对大棚蔬菜的种植具有重要的促进作用。     

基于物联网和模糊PID技术的温室智能监控系统

针对温室范围广、监控点多、布线困难、且具有非线性、大延时、控制模型难以确定等特性,以CC2530为核心设计了无线传感器节点、汇聚节点及智能控制节点,实现对温湿度、光照等参数的实时采集,以Zigbee技术实现各无线传感器节点之间的数据传输;以GPRS技术实现汇聚节点与监控平台的对接,采用带Smith预估器的模糊PID控制算法实现对遮阳网、风机、湿帘、均热扇等设备的控制,经现场长时间运行表明,整个系统经济实用,控制精度高,运行稳定可靠,满足大棚生产要求。     

基于SOA优化PID控制参数的智能灌溉控制策略研究

为解决智能灌溉系统中水泵运行的不稳定问题,基于人群搜索优化算法（Seeker optimization algorithm,SOA）实现了PID（Proportion integration differentiation）参数的自动优化。该优化算法能够有效解决智能灌溉系统水泵控制中的非线性、时变性和滞后性等问题。为验证SOA优化PID控制的实际效果,与PSO（Particle swarm optimization）算法和GA（Genetic algorithms）算法优化的PID控制进行比较。仿真实验结果表明,基于SOA优化的PID控制响应时间短、超调量小,稳态过程没有振荡。因此,适用于智能灌溉系统中的水泵控制。     

基于蛙跳PID算法的温室温湿度控制系统设计

随着农业智能化和信息化技术的发展,温室大棚环境因子的调控技术也成为研究的重点之一.为此,在深入分析温室环境特点与传统PID(proportionintegration differentiation,PID)控制技术不足的基础上,提出将蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)...     

基于云存储和PLC的温室大棚自动控制系统应用

对基于云存储和PLC的现代农业大棚自动控制系统基本任务进行了简要分析,旨在为研究人员提供更加有价值的技术建议。      

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.