基于粒子群算法优化PIDNN的温室系统解耦控制

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传统的温室系统控制,只是针对系统中的单一变量,运用比例-积分-微分(PID)控制器使控制目标维持在一定的范围内,但是温室系统是一个具有强耦合关系的复杂系统。为了使温室系统变量间耦合解耦,并增加系统的控制精度,提出基于粒子群优化(PSO)算法的PID神经元网络(PIDNN)算法。通过利用神经元网络强大的函数逼近特性,使温室系统的变量间耦合解耦,通过PSO算法对PID神经元网络权值的优化,使PIDNN避免陷入局部收敛,并搜索到权值的最优初始值。应用该方法对温室系统的简化模型进行仿真,结果表明,经过该方法优化后
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