温室温度控制系统的神经网络PID控制

摘要：

建立温室温度控制系统的数学模型.针对温室温度控制系统存在的大滞后、大惯性等问题,考虑到常规PID控制器自适应能力差、鲁棒性不强等缺陷,提出采用将具有较强的自组织、自学习和自适应能力的径向基神经网络与常规PID相结合构成RBF-PID控制策略,自适应调整PID控制器的参数.在该控制策略中,采用RBF神经网络辨识器实现温度控制系统的Jacobian矩阵信息在线辨识,对RBF-PID控制器控制参数在线自整定.研究结果表明:RBF-PID控制器可使温室温度控制系统动态响应快、鲁棒性强、稳态精度高、超调量小、抗扰动能力强,具有良好的控制效果.

关键词：温室、神经网络、自适应、数学模型、温度控制

所属期刊栏目：27

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2012-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：307-311