【摘 要】
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针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,对基于重新参数化的B样条神经网络以及考虑到早熟现象的改进粒子群算法的B-BP-PSO-PID控制器进行研究;提出由PSO寻优找到
【机 构】
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江苏省淮阴工学院电子与电气工程学院,南京农业大学工学院
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针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,对基于重新参数化的B样条神经网络以及考虑到早熟现象的改进粒子群算法的B-BP-PSO-PID控制器进行研究;提出由PSO寻优找到最适合的β因子,得到适合权值搜索的最佳B样条基函数;提出由考虑早熟处理的改进粒子群算法取代传统BP后向传播算法来作为学习算法,有效克服传统算法易于陷入局部最优的缺点;仿真中以某温室20个不同时间的温度数据作为测试样本,结果表明,新型控制器的平均超调量为9.9%,平均响应时间为8.7s,可以实现对温室温度的最优化控制。
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