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基于變論域模糊控制的溫室環(huán)境控制系統(tǒng)的設計
來源:微型機與應用2011年第18期
何海燕,薛河儒
(內蒙古農業(yè)大學 計算機與信息工程學院,內蒙古 呼和浩特010018)
摘要: 詳細介紹了基于變論域模糊控制的溫室環(huán)境控制系統(tǒng),以溫度控制系統(tǒng)為例進行設計。該系統(tǒng)以變論域模糊控制為核心算法,用BP神經網絡改變模糊控制的論域。根據(jù)誤差和誤差變化率選擇合適的論域,不僅克服了誤差過大或過小時對溫室控制的影響,還解決了溫室多變量難以建立數(shù)學模型和隸屬度函數(shù)選擇較難的問題。
Abstract:
Key words :

摘  要: 詳細介紹了基于變論域模糊控制溫室環(huán)境控制系統(tǒng),以溫度控制系統(tǒng)為例進行設計。該系統(tǒng)以變論域模糊控制為核心算法,用BP神經網絡改變模糊控制的論域。根據(jù)誤差和誤差變化率選擇合適的論域,不僅克服了誤差過大或過小時對溫室控制的影響,還解決了溫室多變量難以建立數(shù)學模型和隸屬度函數(shù)選擇較難的問題。
關鍵詞: 模糊控制;變論域;溫室環(huán)境控制;專家系統(tǒng);BP神經網絡

    隨著農業(yè)的不斷發(fā)展,設施農業(yè)將成為未來農業(yè)的主旋律,因此發(fā)展溫室種植成為提高經濟效益、改善農業(yè)生態(tài)環(huán)境的一種有效途徑。溫室生產以達到調節(jié)產期、促進生長發(fā)育、提高質量和產量為目的。而溫室設施的關鍵是溫室環(huán)境控制,調節(jié)溫室環(huán)境的溫度、濕度、CO2濃度、光照等環(huán)境因子,使植物一直在最佳的生長環(huán)境下成長。
    溫室環(huán)境控制即實現(xiàn)溫室的智能化管理,根據(jù)溫室環(huán)境控制系統(tǒng)把當前的溫室環(huán)境參數(shù)自動調節(jié)到植物最佳的生長環(huán)境。溫室環(huán)境系統(tǒng)是一個多變量、大慣性的非線性系統(tǒng),且有交連、時延等現(xiàn)象,很難對這類系統(tǒng)建立精確的數(shù)學模型。應用基于BP神經網絡的變論域模糊控制方法對溫室環(huán)境進行控制,則不需要建立精確的數(shù)學模型,解決了模糊控制中初始論域選擇不當對溫室控制的影響,也無需過多的專業(yè)知識?;贐P神經網絡的變論域模糊控制方法不僅使溫室環(huán)境控制更加精確,而且控制系統(tǒng)的建立也變得更加容易。
1 控制系統(tǒng)的結構及原理
1.1 控制系統(tǒng)的結構

    系統(tǒng)結構如圖1所示,傳感器采集到室內和室外的溫度,經過變論域模糊控制系統(tǒng)得出控制決策,并通過被控對象進行加熱和開窗操作。變論域模糊控制系統(tǒng)采用基于BP神經網絡的變論域模糊控制算法。

1.2 基本原理
1.2.1 變論域模糊控制

    在溫室環(huán)境控制過程中,由于溫室環(huán)境是一個多變量的非線性系統(tǒng),難以建立數(shù)學模型,雖然使用模糊控制不需要建立精確的數(shù)學模型,但初始論域的選擇卻對整個控制的精度有很大的影響。因此,變論域模糊控制能解決初始論域選擇的問題[1]。
    變論域是在論域上模糊劃分不變的前提下,論域隨著誤差的變小而收縮,亦隨著誤差的變大而膨脹,通過論域的變換,將專家總結出來的初始規(guī)則庫變成更加有效的新規(guī)則庫。表面上看,規(guī)則的個數(shù)沒有變化,但是由于論域的收縮而使得規(guī)則局部加細,相當于增加規(guī)則數(shù),從而提高了控制精度[2]。論域的變化情況如圖2所示。

2 系統(tǒng)的總體設計
2.1 系統(tǒng)的原理

    基于BP神經網絡的變論域模糊控制由模糊控制技術與BP神經網絡相結合構成,它兼有模糊推理的語言表達能力和BP神經網絡的自學習能力?;贐P神經網絡描述系統(tǒng)論域的伸縮變化,在系統(tǒng)控制過程中用BP模糊神經網絡計算出當前系統(tǒng)的伸縮因子,同時根據(jù)當前系統(tǒng)的誤差利用BP神經網絡的學習能力不斷地對伸縮因子的模糊劃分進行優(yōu)化?;贐P神經網絡的變論域模糊控制系統(tǒng)的原理如圖4所示。

 

 

    (4)去模糊化
    從模糊推理而得到的控制輸出是一個模糊集,它反映了控制語言的模糊性,但實際中對于一個物理對象的控制是唯一確定的。去模糊化的任務是將推理得到的模糊輸出轉換成非模糊值(清晰值),以便形成精確的控制量去控制被控過程。去模糊化的方法有多種,例如最大隸屬度法、重心法(加權平均法)等。采用重心法反模糊控制的計算公式為:
    
3 系統(tǒng)的流程
    溫室系統(tǒng)是一個大滯后、 非線性的系統(tǒng) ,需要不斷地對溫室系統(tǒng)的調控參數(shù)進行檢測,調整各個執(zhí)行設備的開啟時間,從而使得溫室總是保持在作物生長的最佳環(huán)境狀態(tài)。圖5為系統(tǒng)的流程圖[5]。

    本文詳細介紹了一種基于BP神經網絡的變論域模糊控制的溫室環(huán)境控制系統(tǒng)的設計。系統(tǒng)以模糊控制為基本控制方法,用BP神經網絡改進了模糊控制的論域,從而提高溫室環(huán)境控制的精度。適合溫室環(huán)境控制的多輸入、多輸出和多變量的復雜現(xiàn)象。
參考文獻
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