基于模糊神经网络的智能温室环境控制方案

发布时间：2018-06-19 17:37

  本文选题：温室环境 + 智能控制　； 参考：《农机化研究》2017年06期

【摘要】：针对农业温室环境的精确建模和控制问题,提出了一种基于模糊神经网络的智能控制方案。首先,在考虑室内外环境因素下,构建一个有效的温室环境数学模型,获得通风量、喷雾量和加热量的微分表达式;然后,利用一种自适应模糊神经推理系统(ANFIS),以温度和湿度差作为输入,通过神经网络自学习和模糊推理获得控制输出;最后,通过遗传算法优化控制器的输出比例因子,提高控制响应速度和稳定性。实验结果表明:该方案能够快速且稳定地追踪环境设置值,具有很好的控制效果。
[Abstract]:An intelligent control scheme based on fuzzy neural network is proposed for accurate modeling and control of agricultural greenhouse environment. First, we construct an effective mathematical model of greenhouse environment, taking into account indoor and outdoor environmental factors, to obtain differential expressions of ventilation, spray and heat. Using an adaptive fuzzy neural inference system (ANFIS), the control output is obtained by neural network self-learning and fuzzy reasoning, and the output proportion factor of the controller is optimized by genetic algorithm. Improve control response speed and stability. The experimental results show that the scheme can track the setting of environment quickly and stably, and has good control effect.
【作者单位】： 广西工业职业技术学院电子与电气工程系;广东工业大学计算机学院;
【基金】：广西教育厅项目(KY2015YB440) 广西工业职业技术学院项目(桂工业院[2014]56)
【分类号】：TP183;S625;TP273.5

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