【摘 要】
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我国是世界上温室面积最大的国家。随着中国农业经济的不断发展,用于栽培农作物温室面积的不断扩大的情况下,改进温室控制算法的重要性已经凸显。国外发展控制温室环境技术的时间相对更早,有更先进的温室硬件基础、一体化控制系统和控制算法,使得国外温室的种植效率非常高。与国外的控制技术相比,国内开始研究的时间点较晚,达到的技术水平也不够高,其中未能提高控制性能的一个原因是缺少智能算法与控制方法的结合。PID控制
【基金项目】
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广州市科技计划项目“果蔬多温室智能群控关键技术研究与示范”的部分内容,项目编号201704020090； 广东省重点领域研发计划项目“设施园艺作物精准调控关键技术研究与示范”的部分内容,项目编号2019B020214001；
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我国是世界上温室面积最大的国家。随着中国农业经济的不断发展,用于栽培农作物温室面积的不断扩大的情况下,改进温室控制算法的重要性已经凸显。国外发展控制温室环境技术的时间相对更早,有更先进的温室硬件基础、一体化控制系统和控制算法,使得国外温室的种植效率非常高。与国外的控制技术相比,国内开始研究的时间点较晚,达到的技术水平也不够高,其中未能提高控制性能的一个原因是缺少智能算法与控制方法的结合。PID控制在温室控制中应用广泛,但由于常规PID控制器内部参数固定,在动态特性变化范围大的温室中难以在所有设备中都获得满意的性能。因此本文使用具有自适应和学习能力的BP神经网络优化PID控制实现内部参数实时整定,并使用能全局寻优的粒子群优化算法解决BP神经网络本身具有容易陷入局部最优的缺点,实现三种算法的耦合。本文有效地利用三种算法进行优劣互补,对温室这种复杂非线性系统进行更好的控制。主要工作包括:（1）温室控制系统的设计。首先分析了温室温湿度测控的原理和过程;然后对可编程控制器PLC（Programmable Logic Controller）和人机接口HMI（Human Machine Interface）进行了介绍与选型,并进行了PLC控制程序设计和HMI界面设计;接下来设计了配电箱,整合了PLC与HMI,使其成为温室的控制中枢;再继续对温湿度控制和传感器进行了介绍与选型;最后总结以上的工作并进行了温室整体的设计与落地建造。（2）温湿度传感器误差补偿的研究。首先分析了BP神经网络的原理和训练过程。然后采集了用于误差补偿所需要的温度数据和湿度数据;再使用温湿度数据对BP神经网络进行训练;最后使用训练完成的BP神经网络对温度传感器和湿度传感器进行了误差补偿,并与传统线性算法的效果进行了对比。通过与传统线性算法的实验结果对比可以得出,本文使用了BP神经网络对温湿度传感器进行了误差补偿后,温度传感器最大相对误差绝对值降低了4.65%,相对误差绝对值平均值降低了1.32%,绝对误差绝对值平均值降低了43.1%,湿度传感器的最大相对误差绝对值降低了0.21%,相对误差绝对值平均值降低了1.05%,绝对误差绝对值平均值降低了59.5%。（3）粒子群BP神经网络PID温湿度控制的研究。首先分析了粒子群优化算法和PID控制的原理和过程;再研究了粒子群优化BP神经网络权值阈值的方法和BP神经网络优化PID控制参数的方法;最后将新算法用于本文所设计的温室系统,并与传统PID控制效果进行了对比。通过与传统PID控制算法的实验结果对比可以得出,本文所设计的粒子群优化BP神经网络PID控制算法温度控制的上升时间缩短了16.7%,超调量降低了33.3%,最大绝对误差降低了37.5%,湿度控制的上升时间缩短了11.9%,超调量降低了16.4%,最大绝对误差降低了33.4%,达到了优化温室温度和湿度控制性能的目的。
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