摘要：介绍一种基于虚拟仪器的大型秸秆沼气智能化控制和监测系统,结合厌氧发酵的工艺流程,确定秸秆厌氧发酵的主要控制参数,实现沼气可持续生产的自动化设计方案。该系统主要包括酸碱可调的pH值监控系统、气压无堵塞上料系统、动态恒温厌氧发酵系统,沼液自动循环搅拌平衡系统,沼气流量监控系统和互联网远程监控系统。

摘要：针对现有的温室控制方法难以对温室系统做出精准预测和有效控制等问题,提出一种基于在线序贯极限学习机(online sequential extreme learning machine,简称OS-ELM)神经网络的温室温度预测及其自适应控制方法。该方法采用OS-ELM神经网络构建温室系统的温度预测模型,并用于温室温度预测;将预测模型的输出作为模糊神经网络控制器(fuzzy neural network controller,简称FNNC)的理想输出参考量,结合FNNC的实际输出量,将FNNC输出误差作为遗传算法(genetic algorithm,简称GA)优化FNNC参数的目标函数,构成在线预测的模糊控制策略。在温室温度预测模型采用物理建模、Elman神经网络建模和OS-ELM神经网络建模方法下对温室温度控制进行试验,结果表明,基于OS-ELM的温室温度预测方法及其自适应控制系统具有较好的性能优势,可有效提高温室的预测和控制精度。