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溫室溫度控制系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制_屈毅

PID與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

308 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) 2011年

得到式（6）。

hcAcρcρVin(t)dTin

= Tin(t)+dtVρcρ

(hcAc+ρcρVin(t)) Tout(t)+kQrad(t) λE(t)A+ChHeat(t td)

Vρcρ

（6）

M(t)=hcAc+ρcρVin(t) （7） L(t)=M(t) Tout(t)+kQrad(t) λE(t)A （8）

Che tdsHeat(s)1L′(s)

Tin(s)= +

M′ρM′ρ

×S+1×S+1M′M′ （14）

′′K×L(s)

hKe τsKe τs

= Heat(s)+=

Ts+1Ts+1Ts+1

其中：

VρcρCh

K=T=,τ=td, （15）

M′M′

把式（7）和式（8）代入式（6）得到式（9）

dTin(t)L(t)+ChHeat(t td)M(t)

（9） = Tin(t)+

dtVρcρVρcρ

式中，M(t)為受溫室覆蓋層與溫室內(nèi)氣體定容比、溫室體

積、溫室覆蓋層的面積、溫室內(nèi)自然通風(fēng)率、熱溫室內(nèi)氣體的對(duì)流換熱系數(shù)的影響。L(t)項(xiàng)是由室外溫度Tout(t)、

投在溫室覆蓋層的太陽(yáng)輻射Qrad(t)作物蒸發(fā)潛能速率λE、

等環(huán)境變量構(gòu)成，可以作為干擾項(xiàng)處理。綜上可知，溫室溫度系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜、參數(shù)是時(shí)變的系統(tǒng)。

參考陜西關(guān)中地區(qū)一溫室連續(xù)30 d從8:00到17:00觀測(cè)數(shù)據(jù)，，對(duì)M(t)變化情況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)M(t)值介于36 335.023與36 654.98之間，平均值為3 649，相對(duì)平均值變化率為-0.44%～0.43%。這樣M(t)可當(dāng)作常數(shù)，用其

。 平均值M′來代替。則式（9）變?yōu)槭剑?0）

dTin(t)L′(t)+Ch Heat(t td)M′

（10） = Tin(t)+

ρdtVρcρ

L′(t)=M′ Tout(t)+kQrad λE(t) A （11）

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是具有n個(gè)輸入、單隱層和一個(gè)輸出的3層前饋網(wǎng)絡(luò)，由輸入層空間到單隱層空間的映射是非線性變換，隱層空間到輸出空間的映射是線性變換。該網(wǎng)絡(luò)具有全局最優(yōu)、運(yùn)算量小、運(yùn)算速度快、以及最佳逼近性能，且訓(xùn)練方法快速易行，使其在實(shí)時(shí)控制中成為可能[4-5]。其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

對(duì)式（10）兩邊進(jìn)行拉氏變換，并將式（11）代入，整理得到式（12）

CeHeat(s)1L′(s)

（12） Tin(s)=h +

M′VcρM′Vcρ

S+1 S+1M′M′

L′(s)=M′ Tout(s)+kQrad λEs) A （13）

tds

圖1 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖 Fig.1 RBF neural network structure

網(wǎng)絡(luò)輸出可表示為式（16）。

y=WH=∑wihi （16）

T

0m

式中，Tin為溫室內(nèi)環(huán)境溫度，℃；Tout為溫室外環(huán)境溫度，

；℃；V為溫室內(nèi)的體積，m3；ρ為空氣密度（1.2 kg/m2）

cρ為溫室內(nèi)氣體定容比熱（1.005 J/(kg·℃)）；k為太陽(yáng)輻射能被溫室空氣吸收的傳熱系數(shù)；hc為溫室覆蓋層與溫室內(nèi)氣體的對(duì)流換熱系數(shù)；Ac為溫室覆蓋層的面積，m2；λE為農(nóng)作物蒸發(fā)潛能速率，m/s；Vin為溫室內(nèi)自然通風(fēng)率，m3/s；Qrad為投在溫室覆蓋層的太陽(yáng)輻射，W/m2；Qheat為加熱器的加熱功率，W；RHin為溫室內(nèi)空氣相對(duì)

ein為中間變量；VPDin為溫室內(nèi)空氣飽和水汽壓差；濕度；

Ch為加熱源的傳導(dǎo)系數(shù)；Heat(t)為溫度調(diào)控設(shè)施控制輸出的函數(shù)。

由式（12）可以看出，此溫室溫度系統(tǒng)可近似為有擾動(dòng)情況下的一階慣性加時(shí)滯環(huán)節(jié)，Heat(S)是溫度調(diào)控設(shè)施控制輸出的傳遞函數(shù)。在典型的一階慣性加時(shí)滯環(huán)節(jié)中，K是系統(tǒng)的靜態(tài)增益，T是系統(tǒng)時(shí)間常數(shù)，τ是系統(tǒng)純滯后時(shí)間。我們將溫室溫度模型與典型的一階慣性

。 加時(shí)滯環(huán)節(jié)進(jìn)行對(duì)照，得到式（14）和式（15）

式中，X=[x1,x2,…,xn]T為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量；

W=[w1,w2,…,wm]T為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)矢量；H=[h1,h2,…,hm]T為徑向基矢量,其中hj為高斯函數(shù)[6]，見

。 式（17）

||x ci|| hi=exp

2σi2

(i=1,2,",m) （17）

式中，x是n維輸入向量；ci是第i個(gè)徑向基函數(shù)的中心，

與x具有相同維數(shù)的向量；σi是第i個(gè)感知變量，它決定了該基函數(shù)圍繞中心點(diǎn)的寬度；||x－ci||是向量x－ci的范數(shù)，表示x與ci之間的距離[7]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)函數(shù)[8]為式（18）。

11

J=(y(k) ym(k))2=(e(k))2 （18）

22

為了RBF網(wǎng)絡(luò)模型期望輸出與實(shí)際輸出之間的誤差目標(biāo)函數(shù)最小，對(duì)輸出權(quán)，節(jié)點(diǎn)中心和節(jié)點(diǎn)基寬參數(shù)采用迭代算法見式（19）～（21）。

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