【摘 要】
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温度是维持农作物生长极为重要的一个参数,温室大棚是现代农业中能够为农作物在不同季节、不同气候提供适宜生长温度环境的关键设施。使用传统PID控制的方法调控温室大棚温度,这类方法自动化、智能化水平较低,过于依赖人工经验且效率低下,难以实现对温室大棚这种非线性、大滞后、强耦合复杂对象高效而精确的控制。因此,本文提出了一种将遗传算法与改进的PID神经网络结合的控制算法（GA-MPIDNN）,实现了对塑料温
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温度是维持农作物生长极为重要的一个参数,温室大棚是现代农业中能够为农作物在不同季节、不同气候提供适宜生长温度环境的关键设施。使用传统PID控制的方法调控温室大棚温度,这类方法自动化、智能化水平较低,过于依赖人工经验且效率低下,难以实现对温室大棚这种非线性、大滞后、强耦合复杂对象高效而精确的控制。因此,本文提出了一种将遗传算法与改进的PID神经网络结合的控制算法（GA-MPIDNN）,实现了对塑料温室大棚温度高效率、高精度、高稳定性的调控。本文主要的研究工作总结如下:（1）根据自然界中的热平衡定律推导出温室大棚动态数学模型传递函数的形式,再通过对塑料温室大棚注入阶跃信号,根据阶跃响应曲线使用两点拟合算法进行数学运算求得模型各参数的实际值,最终获得此环境下温室大棚具体的动态数学模型。（2）针对大惯性、大时滞的温室大棚环境,本研究利用求得的大棚温控系统数学模型,尝试将具有自学习特性的神经网络引入PID控制器（PIDNN）,结合遗传算法初始化最优权值,以添加动量项的方式改进BP网络的反向传播运算,构成具有良好收敛性、自适应特性的GA-MPIDNN控制器,再在温室大棚温度的仿真环境进行调控。结果表明:在ZN法与遗传算法的基础上,GA-MPIDNN算法有效降低了调控过程的超调量、缩短了调控时间,同时提高了系统稳态性,在诸多方面提高了控制系统的动态性能。（3）将仿真实验中呈现出最优调控性能的GA-MPIDNN算法引入现实环境,搭建一个基于GA-MPIDNN的小型温室大棚智能化温控系统。利用Python与单片机的串口通信搭建系统的上位机,结合传感器与单片机间的温度信息传递、单片机与执行机构间的控制信号传递搭建系统的下位机。设定调控的目标温度,进行现实环境下此系统的温度调控并得到测试结果,该测试结果表明此系统成功实现了智能化温度控制且达到了较为理想的调控效果。
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