电动变量施肥控制系统的PID参数优化

作者：黄丽萍; 梁春英^*; 王振民; 于天齐; 曲云霞

来源：农机化研究, 2020, 42(10): 32-36.

DOI：10.13427/j.cnki.njyi.2020.10.006

• 电动变量施肥
• RBF-PID
• 参数优化
• 遗传算法

PID控制因其算法简单,被人们广泛应用到控制之中,包括可建立准确的数学模型的控制系统。但是,在电动变量施肥控制系统的运行过程中,常常会出现非线性和时变不确定性的问题,很难建立起准确的数学模型。在使用常用的PID控制器时,其参数往往整定不够好,性能欠佳,在运行过程中的适应能力也很差,不能达到理想的控制效果。为此,提出了一种基于遗传神经网络算法整定PID的方法,采用MatLab/Simulink软件建立传递函数仿真模型,之后分别采用RBF-PID和基于遗传算法优化的RBF-PID进行仿真对比。结果表明:基于遗传算法优化的RBF神经网络PID整定的电动变量施肥控制系统稳定性好,精度更高,具有更强的鲁棒性。

• 单位
  黑龙江八一农垦大学