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温室温度控制系统的神经网络PID控制

陕西科技大学电信学院;咸阳职业技术学院电信系

摘  要:
建立温室温度控制系统的数学模型。针对温室温度控制系统存在的大滞后、大惯性等问题,考虑到常规PID控制器自适应能力差、鲁棒性不强等缺陷,提出采用将具有较强的自组织、自学习和自适应能力的径向基神经网络与常规PID相结合构成RBF-PID控制策略,自适应调整PID控制器的参数。在该控制策略中,采用RBF神经网络辨识器实现温度控制系统的Jacobian矩阵信息在线辨识,对RBF-PID控制器控制参数在线自整定。研究结果表明:RBF-PID控制器可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。

关键词:温室;神经网络;自适应;数学模型温度控制

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所属期刊

农业工程学报

ISSN: 1002-6819

CN: 11-2047/S

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