基于RBF神经网络PID的植物工厂温湿度解耦控制系统设计

作     者：许辰一 王宇龙 王宇超 于丰华 Xu Chenyi;Wang Yulong;Wang Yuchao;Yu Fenghua

作者机构：沈阳农业大学信息与电气工程学院辽宁沈阳110866 国家数字农业区域创新分中心(东北)辽宁沈阳110866 辽宁省智慧农业技术重点实验室沈阳110866 

基　　金：政府间国际科技创新合作重点专项“面向果蔬及其植物工厂的智慧管控系统及机器人装备研发”(2019YFE0197700) 

出 版 物：《中国农业信息》 (China Agricultural Informatics)

年 卷 期：2024年第36卷第2期

页      码：17-30页

摘      要：【目的】探索解决植物工厂内部温湿度环境控制中环境变量存在的非线性、强耦合等问题,实现植物工厂温湿度环境的自适应控制。【方法】文章采用阶跃响应实验法建立植物工厂温湿度系统控制模型,采用前馈补偿解耦方法对植物工厂内部温湿度解耦;采用天牛须算法(BeetleAntennaeSearch algorithm,BAS)对径向基函数(Radial BasisFunction,RBF)神经网络PID(Proportion Integration Differentiation)控制器的PID初值进行优化,使用优化后的RBF神经网络对PID参数整定,实现对温湿度控制。【结果】采用BAS优化RBF神经网络PID的解耦控制系统,与单神经元PID解耦控制系统相比,温度和湿度曲线变化更平顺,超调量几乎为0,系统基本无震荡,温度和湿度的超调量分别降低了12.5%和5.5%,调节时间缩短了80%和84%。【结论】经过BAS优化后的RBF神经网络进行PID参数整定的解耦控制器,超调量更小,温湿度到达稳定时间更短,不仅解开了植物工厂内部环境温度和湿度的耦合,还提高了系统的调控速度与精度。

主 题 词：植物工厂 温湿度解耦控制 RBF神经网络PID算法 天牛须搜索算法 

学科分类：08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 081102[081102] 

D　O　I：10.12105/j.issn.1672-0423.20240202

馆 藏 号：203138952...