番茄在溫室環(huán)境中種植時,溫度、濕度、CO₂濃度是影響番茄品質的重要因素。番茄溫室環(huán)境通常是一個非線性、時變性、滯后性復雜系統(tǒng),采用傳統(tǒng)PID對溫度、濕度、CO₂濃度進行控制效果并不理想。為提高番茄溫室環(huán)境控制效果,設計一種基于神經網絡PID的自適應控制方法。介紹番茄溫室控制方案,結合控制方案設計控制系統(tǒng)硬件。為提高溫室系統(tǒng)自適應能力,將神經網絡自學習算法與PID算法相結合,實現(xiàn)PID參數(shù)的在線自適應調整。仿真結果表明,該控制方法與傳統(tǒng)PID控制方法相比,大幅降低系統(tǒng)收斂時間,控制精度得到大幅提高。 

【文章來源】：食品工業(yè). 2020,41(06)北大核心

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【部分圖文】：

溫室控制系統(tǒng)結構

在選擇PLC時，確定PLC的輸入和輸出點數(shù)，番茄溫室溫控系統(tǒng)輸入有17個輸入，15個輸出。為預留一部分I/0點數(shù)，以便系統(tǒng)在增加輸入輸出時使用，同時考慮番茄溫室環(huán)境惡劣，經常需要更換控制器，因此選擇模塊式PLC，選擇松下FP-XC60R PLC，可編程控制器擁有24 V DC輸入32點，2A繼電器輸出28點，該PLC可實現(xiàn)多個I/0模塊擴展，以及多路模擬量數(shù)據采集。該機型采用的供電電源為交流110 V/220 V電源、內部的供電是直流24 V電源輸入。模擬量采集模塊為AFP0RAD8，該模塊擁有8路輸入，可實現(xiàn)0～20mA模擬量采集。溫度的測量選擇PT1000溫度傳感器進行測量，在松下FP-XC60R內部通常會將模擬量先轉化為數(shù)字量，將其存儲在數(shù)據寄存器中。3 神經網絡PID控制

為實現(xiàn)番茄溫室各種環(huán)境因素的穩(wěn)定控制，通常采用PID控制算法進行閉環(huán)自動控制，PID控制雖然結構簡單，但對于番茄溫室控制存在各種復雜的情況，就溫室溫度控制，由于被控對象數(shù)學模型建立較為困難，同時存在很多的環(huán)境變化，PID控制器參數(shù)又固定不變很難應對復雜的環(huán)境[9-11]，為提高控制系統(tǒng)穩(wěn)定性，設計一種神經網絡PID控制器，由神經網絡對PID參數(shù)進行自適應調整。RBF-PID溫度控制器結構如圖3所示。對于PID控制器，以設定值r(k)和實際反饋值y(k)之間的偏差e(k)作為輸入，即：

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3240871