本文選題：溫室環(huán)境 + 智能控制��； 參考：《農(nóng)機(jī)化研究》2017年06期

【摘要】：針對(duì)農(nóng)業(yè)溫室環(huán)境的精確建模和控制問題,提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制方案。首先,在考慮室內(nèi)外環(huán)境因素下,構(gòu)建一個(gè)有效的溫室環(huán)境數(shù)學(xué)模型,獲得通風(fēng)量、噴霧量和加熱量的微分表達(dá)式;然后,利用一種自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)(ANFIS),以溫度和濕度差作為輸入,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)和模糊推理獲得控制輸出;最后,通過遺傳算法優(yōu)化控制器的輸出比例因子,提高控制響應(yīng)速度和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方案能夠快速且穩(wěn)定地追蹤環(huán)境設(shè)置值,具有很好的控制效果。
[Abstract]:An intelligent control scheme based on fuzzy neural network is proposed for accurate modeling and control of agricultural greenhouse environment. First, we construct an effective mathematical model of greenhouse environment, taking into account indoor and outdoor environmental factors, to obtain differential expressions of ventilation, spray and heat. Using an adaptive fuzzy neural inference system (ANFIS), the control output is obtained by neural network self-learning and fuzzy reasoning, and the output proportion factor of the controller is optimized by genetic algorithm. Improve control response speed and stability. The experimental results show that the scheme can track the setting of environment quickly and stably, and has good control effect.
【作者單位】： 廣西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子與電氣工程系;廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：廣西教育廳項(xiàng)目(KY2015YB440) 廣西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院項(xiàng)目(桂工業(yè)院[2014]56)
【分類號(hào)】：TP183;S625;TP273.5

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本文編號(hào)：2040715