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基于改进BP神经网络PID控制器温室温湿度控制研究

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温室环境是一种复杂多变的多因素控制对象,传统BP神经网络PID控制器对温室因素控制时的权值不够精确,对温室内温湿度控制欠缺.现设计了一种采用遗传—粒子群算法来优化传统的BP神经网络算法的PID控制器,用来更精准地测控温室内的温度湿度.该系统采用COMFAST嵌入式智能网关作为整个控制系统的控制核心,经过BME280温湿度传感器组成的气象台搜索温室内外温度湿度等数据信息,通过RS485串口通讯传递给网关,网关根据设定的范围控制执行装备,从而对温室的温度湿度进行精准控制,提高温室蔬菜的产值增值.试验结果表明:改进后的BP神经网络PID控制器比传统的BP神经网络PID控制器对温室内蔬菜温度湿度控制效果更接近蔬菜最佳生长的温湿度.
Research on Temperature and Humidity Control of PID Controller Based on Improved BP Neural Network

李锋、樊玉和、梁辉

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青岛科技大学机电工程学院 青岛 266061

COMFAST嵌入式智能网关 遗传算法—粒子群算法 BME280温湿度控制器 精确

国家自然科学基金山东省重点研发计划项目青岛市源头创新计划应用基础研究项目山东省高校科技计划项目

516052382017GGX3010817-1-1-92-jchJ16LB07

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.05.009

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(5)
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