【摘要】：針對(duì)溫室溫度控制系統(tǒng)存在非線性、時(shí)變、大滯后與大慣性等問題,傳統(tǒng)的PID控制方法并不能滿足溫室溫度控制系統(tǒng)強(qiáng)自適應(yīng)力、強(qiáng)魯棒性的要求,提出了一種自適應(yīng)能力強(qiáng)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)PID的控制策略。建立了3層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制過程中,由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF在線辨識(shí)得到了梯度信息,然后由得到的梯度信息對(duì)PID中的三個(gè)參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)整。仿真結(jié)果表明,基于RBF-PID控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、自適應(yīng)性強(qiáng)、超調(diào)量小、穩(wěn)態(tài)精度高,能夠?qū)崿F(xiàn)溫室溫度的自適應(yīng)控制。
[Abstract]:In view of the problems of nonlinear, time-varying, large lag and large inertia in greenhouse temperature control system, the traditional PID control method can not meet the requirements of strong adaptability and robustness of greenhouse temperature control system. A control strategy of radial basis function neural network (RBF) PID) with strong adaptive ability is proposed. A three-layer neural network model is established. In the process of PID control of RBF neural network, the gradient information is obtained by online identification of neural network RBF, and then the three parameters of PID are adjusted online from the obtained gradient information. The simulation results show that the dynamic response of the control system based on RBF-PID is fast, the adaptability is strong, the overshoot is small, and the steady-state accuracy is high, and the adaptive control of greenhouse temperature can be realized.
【作者單位】： 河南機(jī)電職業(yè)學(xué)院人文與設(shè)計(jì)學(xué)院;
【基金】：面向中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新公共技術(shù)服務(wù)平臺(tái)(12C26244104350)
【分類號(hào)】：TP273;TP183

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本文編號(hào)：2491751