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| 基于改进B样条神经网络-PID控制器的温室温度控制技术 | |
| 引用本文： | 皇甫立群.基于改进B样条神经网络-PID控制器的温室温度控制技术[J].中国农机化学报,2020,41(7):68. |
| 作者姓名： | 皇甫立群 |
| 作者单位： | 淮阴工学院应用技术学院; |
| 基金项目： | 江苏省建设系统科技项目(2019ZD001095);; 江苏省教育厅自然基金项目(13KJD510002) |
| 摘 要： | 针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,提出神经网络PID控制算法,并利用知识局部存储且具有较快学习速度的B样条函数作为网络隐层神经元函数,同时,提出了β参数型-B样条曲线的重新参数化方法,通过学习算法对β参数搜索来动态调节B样条基函数,从而建立B-BP神经网络,并利用其对PID控制器的比例、积分和微分参数进行优化调整,从而为B-BP-PID控制器的参数自适应调整提供更好的保证,使温度控制系统有效跟踪系统模型并达到较高的辨识精度。仿真试验获得B-BP-PID控制器的最佳β因子为3.2,其温度控制超调量为27%,调节时间为0.8 s,而BP-PID控制器的超调量为25%,调节时间为4.8 s,RBF-PID控制器的超调量为40%,调节时间为1.2 s,新算法有效提高了温度控制过程的稳定性、精确性与鲁棒性。 |
| 关 键 词： | 温室 温度控制 PID BP神经网络 参数整定 B样条函数 |
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