基于单神经元PID的温室系统多变量解耦控制研究

摘要

温室系统是一个典型的多变量、非线性动态系统,环境变量之间相互影响,常规PID控制方法难以取得理想的控制效果。为了获取良好的控制效果,本文根据温室系统环境变量耦合特性,提出了自适应粒子群算法(PSO)与单神经元PID相结合的解耦控制方法,利用自适应PSO算法对单神经元PID网络参数进行优化,从而提升系统解耦效果,并在温室系统多变量输入输出模型中仿真验证。结果表明,改进后的控制方法使得各变量输出调节时间可平均缩短22 s,光照强度超调量降低45%,且鲁棒性更好,对温室系统解耦效果理想。