[1]王鹏,龚瑞昆.基于粒子群算法优化PIDNN的温室系统解耦控制[J].江苏农业科学,2018,46(23):241-244.
　Wang Peng,et al.Study on PID neural network decoupling control of greenhouse system based on PSO[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(23):241-244.
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基于粒子群算法优化PIDNN的温室系统解耦控制()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第46卷
期数:
2018年第23期
页码:
241-244
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2018-12-05

文章信息/Info

Title:
Study on PID neural network decoupling control of greenhouse system based on PSO
作者:
王鹏;  龚瑞昆
华北理工大学电气工程学院，河北唐山 063210
Author(s):
Wang Peng; et al
关键词:
温室; 粒子群算法; 神经元网络; 解耦控制
Keywords:
-
分类号:
TP273
DOI:
-
文献标志码:
A
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。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2017-08-03
基金项目：国家自然科学基金(编号：61271402)。
作者简介：王鹏(1991—)，男，河北邯郸人，硕士研究生，主要从事农业自动化研究。E-mail：1124017334@qq.com。
通信作者：龚瑞昆，博士，教授，主要从事检测技术及智能装置研究。E-mail：grk@ncst.edu.cn。
更新日期/Last Update: 2018-12-05