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摘要
研究了温室智能控制系统的实现路径,提出的智能控制方案基于模糊神经网络,通过温室环境数学模型的构建实现对室内外环境因素的有效控制,并据此实现通风、喷雾和加热量的微分式的获取。在此基础上结合自适应模糊神经推理系统,并以温、湿度差作为输入,获取控制输出后,再用遗传算法优化控制器的输出比例因子,使控制响应速度和稳定性得到进一步提高。检测结果表明该系统能够对环境设置值进行快速且稳定地追踪,具有良好的控制效果。
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研究了温室智能控制系统的实现路径,提出的智能控制方案基于模糊神经网络,通过温室环境数学模型的构建实现对室内外环境因素的有效控制,并据此实现通风、喷雾和加热量的微分式的获取。在此基础上结合自适应模糊神经推理系统,并以温、湿度差作为输入,获取控制输出后,再用遗传算法优化控制器的输出比例因子,使控制响应速度和稳定性得到进一步提高。检测结果表明该系统能够对环境设置值进行快速且稳定地追踪,具有良好的控制效果。
