基于粒子群算法优化PIDNN的温室系统解耦控制
来源：江苏农业科学杂志2018年第第23期北京时间：
作者：王鹏; 龚瑞昆
单位：华北理工大学电气工程学院，河北唐山 063210
摘要：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，温室系统的解耦效果理想，且具有稳定性高、响应速度快、鲁棒性强等优点。
关键词：温室;粒子群算法;神经元网络;解耦控制
基金资助：国家自然科学基金(编号：61271402)。
