电动变量施肥控制系统的PID参数优化

• 作者: 于天齐 曲云霞 梁春英 王振民 黄丽萍
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 电动变量施肥 RBF-PID 参数优化 遗传算法
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: S126|S224.2
• 语种: 中文

摘要

PID控制因其算法简单,被人们广泛应用到控制之中,包括可建立准确的数学模型的控制系统.但是,在电动变量施肥控制系统的运行过程中,常常会出现非线性和时变不确定性的问题,很难建立起准确的数学模型.在使用常用的PID控制器时,其参数往往整定不够好,性能欠佳,在运行过程中的适应能力也很差,不能达到理想的控制效果.为此,提出了一种基于遗传神经网络算法整定PID的方法,采用MatLab/Simulink软件建立传递函数仿真模型,之后分别采用RBF-PID和基于遗传算法优化的RBF-PID进行仿真对比.结果 表明:基于遗传算法优化的RBF神经网络PID整定的电动变量施肥控制系统稳定性好,精度更高,具有更强的鲁棒性.