溫室控制中變論域模糊控制算法及應用研究.pdf

1、溫室控制技術正在不斷突破，智能溫室已成為溫室控制新的發(fā)展階段，在設施農業(yè)方面智能溫室具有十分顯著的典型性和代表性。本文在查閱了大量國內外溫室控制材料基礎上，首先對智能溫室環(huán)境控制的建模機理進行研究，針對溫室環(huán)境是一個多變量的大慣性非線性系統(tǒng)，且有交連、時延等現(xiàn)象，很難建立系統(tǒng)的精確數(shù)學模型這一特點，提出了基于BP神經網(wǎng)絡的變論域模糊控制系統(tǒng)。此系統(tǒng)是由模糊控制技術與BP神經網(wǎng)絡相結合構成，它兼有模糊推理的語言表達能力和BP神經網(wǎng)絡的自學

2、習能力。在系統(tǒng)控制過程中用BP神經網(wǎng)絡的推理能力計算出當前系統(tǒng)的伸縮因子，變論域模糊控制再根據(jù)伸縮因子變化論域，從而達到更好的控制效果。
　　本文詳細介紹了基于BP神經網(wǎng)絡的變論域模糊控制的溫室環(huán)境控制系統(tǒng)，以溫度控制系統(tǒng)為例進行設計。該系統(tǒng)以變論域模糊控制為控制的核心算法，用BP神經網(wǎng)絡改變模糊控制的論域。根據(jù)誤差和誤差變化率選擇合適的論域，不僅克服了誤差過大或過小時對溫室控制的影響，還解決了溫室多變量難以建立數(shù)學模型和隸屬度函