基于粒子群算法优化PIDNN的温室系统解耦控制

• 作者: 王鹏 龚瑞昆
• 来源期刊: 江苏农业科学
• 学科: 工学
• 关键词: 温室 粒子群算法 神经元网络 解耦控制
• 年，卷（期）: 2018,（23）
• 所属期刊栏目: 农业工程与信息技术
• 页码范围: 241-244
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 3370字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2018.23.061

摘要

传统的温室系统控制,只是针对系统中的单一变量,运用比例-积分-微分(PID)控制器使控制目标维持在一定的范围内,但是温室系统是一个具有强耦合关系的复杂系统.为了使温室系统变量间耦合解耦,并增加系统的控制精度,提出基于粒子群优化(PSO)算法的PID神经元网络(PIDNN)算法.通过利用神经元网络强大的函数逼近特性,使温室系统的变量间耦合解耦,通过PSO算法对PID神经元网络权值的优化,使PIDNN避免陷入局部收敛,并搜索到权值的最优初始值.应用该方法对温室系统的简化模型进行仿真,结果表明,经过该方法优化后,温室系统的解耦效果理想,且具有稳定性高、响应速度快、鲁棒性强等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏	华北理工大学电气工程学院	14	17	3.0	4.0
2	龚瑞昆	华北理工大学电气工程学院	22	35	3.0	4.0