光合作用是地球上一切生命活動(dòng)的物質(zhì)來源,人類活動(dòng)的能量基礎(chǔ)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中作物的生長是利用光合作用機(jī)制吸收光能后所形成的產(chǎn)物積累結(jié)果。面對(duì)目前土地資源短缺、人口逐漸增多的現(xiàn)狀,溫室種植在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,因?yàn)槠淇梢匀藶榈乜刂骗h(huán)境因素變化。目前,溫室內(nèi)的環(huán)境控制策略通常不依賴作物的實(shí)時(shí)需求,而是依照人們的種植經(jīng)驗(yàn)�？刂浦参锷L是植物學(xué)和自動(dòng)控制交叉學(xué)科未來發(fā)展的趨勢(shì)之一,它是“科學(xué)”雜志發(fā)布的125個(gè)全球性難題之一。植物光合作用過程中釋放的葉綠素?zé)晒馀c光合作用活動(dòng)耦合,同時(shí)便于測量,因此研究基于葉綠素?zé)晒獾墓夂献饔没顒?dòng)建模有著重要的理論和實(shí)用意義。本研究采用系統(tǒng)建模的理論與方法,從植物的光合作用能量與電子的傳輸出發(fā),研究基于葉綠素?zé)晒獾墓夂献饔媒?主要結(jié)果如下:1.光反應(yīng)-暗反應(yīng)全過程光合作用活動(dòng)建模研究。針對(duì)光反應(yīng)以及暗反應(yīng)階段的光合作用電子轉(zhuǎn)移、生化反應(yīng)活動(dòng),選取合適的狀態(tài)變量,建立基于多元微分方程組的光合作用數(shù)學(xué)模型。并通過列文伯格-馬夸爾特算法辨識(shí)模型中的參數(shù),結(jié)果證明該模型的輸出信號(hào)與實(shí)驗(yàn)獲得的葉綠素?zé)晒鈹?shù)據(jù)吻合,其平均相對(duì)擬合誤差為0.028%。2.基于模型的光合... 

【文章來源】：江南大學(xué)江蘇省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

從光吸收到葡萄糖形成的光合作用整個(gè)過程的簡單示意圖

2.43)進(jìn)行不斷求解，如果使用M文件編寫并用Matlab求解，執(zhí)行效率會(huì)很慢。而使用C語言編寫程序求解會(huì)大大提高執(zhí)行效率。另一方面，在LM算法流程中，雅克比矩陣的求解，正規(guī)矩陣的求解如果使用C語言函數(shù)的編寫就會(huì)顯得繁瑣，而Matlab所具有的集成很多數(shù)學(xué)計(jì)算函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)恰好能夠很好地解決這一問題。因此，基于MEX文件借口技術(shù)的Matlab與C語言混合編程技術(shù)對(duì)光合作用模型參數(shù)的辨識(shí)具有重要意義。圖2-4展示了MEX文件的調(diào)用關(guān)系，即如何從Matlab向C語言程序中傳輸數(shù)據(jù)以及從C語言中如何將處理后的數(shù)據(jù)傳輸會(huì)Matlab[79]。圖2-4MEX文件的調(diào)用關(guān)系Matlab調(diào)用MEX文件函數(shù)：[C,D]=func(A,B)Matlab將A,B送到MEX文件constmxArray*BB=prhs[1]constmxArray*AA=prhs[0]Fun.cvoidmexFunction(intnlhs,mxArray*plhs[],intnrhs,constmxArray*prhs)(1)使用mxCreat函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組，對(duì)應(yīng)的指針指向新建立的數(shù)組prhs[0],[1]…(2)使用mxGet函數(shù)得到輸入數(shù)據(jù)的指針prhs[0],[1]…(3)調(diào)用計(jì)算應(yīng)用程序，輸入輸出的指針作為參數(shù)mxArray*DB=plhs[1]mxArray*CC=plhs[0]MatlabMex文件返回C,D.[C,D]=func(A,B)Plhs[0]指向CPlhs[1]指向D

第三章基于模型的光合作用生理調(diào)控策略研究27圖3-3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)增量式數(shù)字PID的控制算式可以表示為：u(k)=u(k-1)+kp(e(k)-e(k-1))+kie(k)+kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))(3.14)式中kp、ki，、kd分別為比例、積分、微分系數(shù)。如果將kp、ki、kd作為系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)可調(diào)節(jié)的系數(shù)，則式（3.14）可描述為u(k)=f[u(k-1),kp,ki,kd,e(k),e(k-1),e(k-2)](3.15)式中，f()是與kp、ki，、kd、e(k)、u(k-1)等相關(guān)的非線性函數(shù)，因此可以使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)并找到合適的控制策略。這里BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用三層結(jié)構(gòu)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3-4所示，其中有m個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，q個(gè)隱含節(jié)點(diǎn)以及3個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)。輸入變量的個(gè)數(shù)m由被控系統(tǒng)的復(fù)雜程度來進(jìn)一步?jīng)Q定。輸出節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于控制器的三個(gè)參數(shù)kp、ki、kd。圖3-4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖由圖3-4所示，網(wǎng)絡(luò)的輸入為(1)=()j=1,2,…,m(3.16)隱含層的輸入輸出分別為(2)()=∑(2)(1)=0(3.17)(2)()=((2)())i=1,2,…,q(3.18)其中，(2)為隱含層與輸入層的連接權(quán)值，式中（1）、（2）、（3）分別表示輸入層、隱含層以及輸出層，式(3.18)中f(x)=(ex-e-x)/(ex+e-x)。網(wǎng)絡(luò)輸出層三個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入、輸出分別為⊙yout學(xué)習(xí)算法PIDBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被控對(duì)象rinukpkikd-ki……jlix1x2xmkpkd

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于葉綠素?zé)晒獾腖ED補(bǔ)光控制系統(tǒng)[D]. 賀通.江蘇大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3615356