基于改进粒子群优化算法的溶解氧调控系统设计

发布时间：2022-10-10 17:09

　　针对循环水养殖系统中溶解氧调控大滞后、干扰多等问题进行研究。以STM32L单片机为主控芯片,利用溶解氧传感器、增氧机等建立溶解氧调控系统。根据模糊比例—积分—微分（PID）控制系统建立养殖塘溶解氧调控的数学模型,并引入粒子群算法进行模糊参数修正;为避免粒子群算法早熟、陷入局部最优,对原算法进行改进。通过MATLAB仿真和实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明:与传统粒子群优化模糊PID控制和PID控制相比,采用改进粒子群优化算法的溶解氧调控系统响应速度更快,超调量减小,具有良好的控制效果。 

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
0 引言
1 系统设计
    1.1 系统架构
    1.2 硬件设计
2 模糊PID控制器设计
3 基于改进粒子群算法的模糊控制器优化
    3.1 改进粒子群算法
    3.2 模糊PID控制器参数优化
4 仿真与对比分析
5 实验
6 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊PID控制算法的管廊通风系统设计[J]. 杨辉,严永锋,陆荣秀.  控制工程. 2019(12)
[2]基于LoRa的低功耗水产养殖水质监测系统设计[J]. 张琴,戴阳,杨胜龙,张衡,崔雪森.  传感器与微系统. 2019(11)
[3]污水处理曝气过程溶解氧浓度模糊自整定PID控制[J]. 宁楠,马海涛.  长春工业大学学报. 2019(04)
[4]养殖池塘太阳能供电智能增氧系统设计研究[J]. 杨世凤,王玉鹏,李欢欢,赵继民.  渔业现代化. 2017(06)
[5]水产养殖中溶解氧模糊控制系统的研究[J]. 黄大志,胡建华.  农机化研究. 2012(10)
[6]基于模糊PID控制器的控制方法研究[J]. 王述彦,师宇,冯忠绪.  机械科学与技术. 2011(01)
[7]溶解氧模糊PID控制系统的设计[J]. 孔英.  自动化与仪表. 2008(04)



本文编号：3690028