基于直接推理的温室环境多变量模糊解耦控制

针对温室环境控制的特点，提出一种多变量模糊控制器解耦结构，介绍了控制系统硬件组成，给出了执行机构的模糊规则和编程步骤。系统采用直接推理进行软件在线规则推理，既便于模糊规则的修改，又减少推理时间和内存使用量。系统已成功应用于温室环境控制，检测结果证明，系统响应快，超调量小，稳态误差小，温度和相对湿度控制精度满足温室植物栽培的需要。     

遗传优化模糊控制器在温室控制系统中的应用

提出了采用遗传算法优化隶属函数实现模糊控制器优化设计的方法，并将这种优化设计的模糊控制器应用于温室集散控制系统中。试验结果表明，优化后的模糊控制器具有良好的、静态性能和较好的节能效果。此外，这种控制模式还能降低控制系统的成本，提高整个系统的运行效率和可靠性。     

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.     

基于模糊控制的永磁同步电机仿真

对于永磁同步电机这种非线性、多变量复杂系统,运用传统的PI控制器控制效果并不理想。为了增强系统的稳定性和更好的动态响应,运用了一种基于模糊PI的控制方法,在传统PID控制的基础上进行优化。建立了PMSM的模型,并且在MATLAB/Simulink中根据数学模型搭建仿真环境,将模糊控制后的PI控制器和基于传统PI的控制器对电机的转速、扭矩结果进行对比分析。结果表明,模糊PI控制器相对于传统PI控制器有更小的超调量,更好的稳定性、动态响应。该研究的算法运用到工程控制中有较好的发展前景。     

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.     

温室环境多变量模糊控制及其仿真

对夏季温室的降温控制提出了在模糊控制中对开关量进行控制的新方法,对多变量模糊控制论及其解耦进行了研究,提出了在用神经网络对温室这类缓变系统进行辨识时,解决外部环境对系统影响的方法。     

基于模糊控制的西瓜温室远程监控系统的研究

为提高温室管理水平与生产效益,本文以西瓜为例研发基于模糊控制包含环境信息采集模块、服务器管理平台、STM32单片机控制模块和远程监控中心的西瓜温室远程监控系统。环境信息采集模块通过传感器节点采集温室内的空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤湿度、土壤pH值和土壤EC值,利用ZigBee协议进行组网并通过物联网网关和GPRS网络实现数据传输;STM32单片机控制模块控制滴灌系统、通风扇、加热线、灯带和湿帘的运行;利用模糊控制技术以温湿度为例结合西瓜不同时期的生长特性设计模糊控制器,对温室环境变量进行多变量去耦合控制;远程监控中心通过界面友好的APP客户端进行远程监控。试验表明,该系统能够实现西瓜温室的远程智能化管理,使作物处于最佳生长状态。     

基于Smith预估模糊控制的温室灌溉决策系统设计

温室设备快速准确控制是设施农业精准调控的关键环节。为解决现有温室灌溉控制系统精度较低,优化蔬菜作物的灌溉管理策略,本文提出了基于Smith模糊控制器的温室灌溉智能决策系统。文章对Smith预估模糊控制器结构组成及结果期西红柿土壤水分数学模型构建进行了阐述。基于Simulink的建模仿真验证了本系统的控制策略具有更好的响应速度和控制精度;温室实地试验结果表明,系统灌溉控制最大误差为7.5%,系统响应达到设定值后,土壤水分平均值能够很好地维持在70.5%左右,符合温室西红柿结果期的生长环境要求。系统工作稳定,针对温室蔬菜灌溉控制具有更高的控制精度和实用性。     

基于模糊控制的温室灌溉控制系统的研究

针对温室灌溉受多因素影响难以建立精确控制模型的特点,开发了基于LabVIEW平台的温室节水灌溉模糊控制系统。该系统由土壤湿度传感器、数据采集卡、LabVIEW软件平台等组成,以土壤湿度偏差以及偏差变化率为输入量,以灌溉时间长度为输出量,采用MATLAB Fuzzy Logic工具箱设计模糊控制器,实现了温室灌溉需水量的模糊决策系统。试验结果表明,该系统能够根据土壤水分适时、适量的灌溉,对节水灌溉技术的发展起到了一定的作用。     

直线一级倒立摆模糊PID控制

倒立摆本身是一个不稳定、非线性和多变量的系统,它有高阶次及强耦合等特性,这些特征均是控制领域中关注的重要问题。本文首先用牛顿欧拉法建立了直线一级倒立摆的数学模型;其次设计了模糊PID控制器;最后在MATLAB软件中用该控制器完成对倒立摆的稳摆仿真控制。     

温室移动机器人导航和避障模糊控制

对适用于温室农业生产的移动机器人导航和避障进行了研究，采用模糊控制技术对温室移动机器人的控制算法进行研究。利用单片机作为控制核心，研制了一种模糊控制器，并在移动机器人模型上进行了实验。实验证明，该模糊控制算法在一定程度上能够满足温室移动机器人控制的需要。     

温室大棚温湿度模糊解耦控制系统设计与仿真

温室环境系统是一个多变量、非线性、时变和滞后的系统,各变量之间具有耦合关系,很难建立精确的数学模型。其中,温度和湿度的变化是最基本的因子,对农业作物影响最为显著。为此,采用模糊控制方法,通过建立模糊控制系统模型和对模糊控制器的设计,引入解耦参数,实现了该系统的温湿度解耦控制,使系统的温湿度控制精度大大提高。实验结果表明:当温室温湿度设定值分别为20℃和70%时,温湿度变化超调量较小,控制过程比较平稳,系统环境达到了作物生长的需求。     

基于ANFIS的温室微气候通风调控模型

为实现通过控制温室通风口开度来调节室内温湿环境的目的,首先根据热量平衡和水汽质量平衡原理构建了温室气温和湿度的动态变化数学模型,然后基于自适应神经模糊控制系统(ANFIS),分别选择梯形和高斯型隶属度函数完成了2类通风控制器的设计,其中包括控制变量的选取、论域的量化、模糊集的定义、隶属函数的选择及控制器的训练等过程．最后将控制器与温室模型相结合,利用Matlab构建了以通风为输入、以室内温湿度为输出的Simulink仿真框图,并利用2类典型天气下的实测资料对控制系统进行了仿真检验．仿真结果表明:无论晴天还是阴雨天,采用梯形隶属度函数的温室模糊控制器比高斯型控制器更敏感,对室内温湿环境的变化具有更好的控制效果,有效减小了温湿度变化率的波动幅度,起到了优化调控作用．     

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。     

日光温室群监控系统设计

为了解决传统温室群管理困难、调控复杂等问题,设计开发日光温室群监控系统。采用可编程控制器(PLC)作为系统主控制器,控制各温室内的控制节点,实现温室环境调控的自动化运行;应用无线通讯技术实现温室各模块之间的数据通讯;设计MCGS组态监控界面,实现温室群各执行设备的现场实时调控;设计PID通风控制器,利用粒子群算法优化控制参数,精确调控温室内湿度;应用巨控智能远传模块(GRM500)开发远程上位机数据管理系统,设计远程图形控制界面,实现温室的集群调控。测试结果表明,系统能够完成设计目标,自动化和智能化程度较高,便于用户管理温室群。     

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.