資料介紹
傳統的PID 控制的參數不易調整。在系統模型不確定的情況下,使比例因子、積分因子、微分因子的調節成為很困難的事。而神經網絡具有很好的自調節作用,因此本文引入神經網絡來對控制參數進行在線自整定,實現參數的自動優化。并將此控制方法成功的應用于水產養殖工程中的溶解氧控制中。在現場應用中,該系統對養殖水體溶解氧含量進行了自動監測和控制,其性能穩定。
關鍵詞:神經網絡, 監控系統, 溶解氧控制
在水產養殖過程中,水環境中的溶解氧含量是魚類生存的重要指標之一。傳統的增養方式是不間斷式增養,極大的浪費了資源。因此本系統采用PID 調節器對水環境中的溶解氧進行控制。PID 控制算法具有直觀、實現簡易和魯棒性能良好等一系列有點。但是,在生產現場參數不確定或容易受到干擾的場所,常規PID 調節器往往整定不良,性能欠佳。而水環境中的溶解氧跟空氣中氧的分壓、大氣壓、水溫和水質等因素都有關系。且此關系是未知的,為此需要本PID 調節器具有自調整能力。而神經網絡恰恰具備自調整、自適應、自學習的能力。本算法就是利用神經網絡的自學習能力來調整PID 調節器中三個參數的值,使其能充分的發揮其作用。使水環境中的溶解氧穩定在需要的范圍之內(7mg/L 以上)。
關鍵詞:神經網絡, 監控系統, 溶解氧控制
在水產養殖過程中,水環境中的溶解氧含量是魚類生存的重要指標之一。傳統的增養方式是不間斷式增養,極大的浪費了資源。因此本系統采用PID 調節器對水環境中的溶解氧進行控制。PID 控制算法具有直觀、實現簡易和魯棒性能良好等一系列有點。但是,在生產現場參數不確定或容易受到干擾的場所,常規PID 調節器往往整定不良,性能欠佳。而水環境中的溶解氧跟空氣中氧的分壓、大氣壓、水溫和水質等因素都有關系。且此關系是未知的,為此需要本PID 調節器具有自調整能力。而神經網絡恰恰具備自調整、自適應、自學習的能力。本算法就是利用神經網絡的自學習能力來調整PID 調節器中三個參數的值,使其能充分的發揮其作用。使水環境中的溶解氧穩定在需要的范圍之內(7mg/L 以上)。
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