温室温度控制系统的神经网络PID控制

作者：屈毅; 宁铎; 赖展翅; 程琪; 穆丽宁

来源：农业工程学报, 2011, (02): 307-311.

• 温室
• 神经网络
• 自适应
• 数学模型温度控制 greenhouse
• neural network
• adaptive
• mathematic model
• temperature control

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。

• 单位
  咸阳职业技术学院; 陕西科技大学