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摘要
番茄在温室环境中种植时,温度、湿度、CO2浓度是影响番茄品质的重要因素。番茄温室环境通常是一个非线性、时变性、滞后性复杂系统,采用传统PID对温度、湿度、CO2浓度进行控制效果并不理想。为提高番茄温室环境控制效果,设计一种基于神经网络PID的自适应控制方法。介绍番茄温室控制方案,结合控制方案设计控制系统硬件。为提高温室系统自适应能力,将神经网络自学习算法与PID算法相结合,实现PID参数的在线自适应调整。仿真结果表明,该控制方法与传统PID控制方法相比,大幅降低系统收敛时间,控制精度得到大幅提高。
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单位郑州电力高等专科学校
