基于改进BP神经网络PID控制器温室温湿度控制研究.pdf

基于改进BP神经网络PID控制器温室温湿度控制研究 本研究旨在设计一种基于改进BP神经网络PID控制器的温室温湿度控制系统，以提高温室蔬菜的产值。该系统采用COMFAST嵌入式智能网关作为控制核心，通过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，并将其传递给网关，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。 BP神经网络 PID控制器是温室温湿度控制的关键组件，但传统的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。为了解决该问题，本研究提出了基于遗传—粒子群算法来优化传统的BP神经网络算法的PID控制器，从而提高温室温湿度控制的精准性。 该系统的优点在于： 1. 采用COMFAST嵌入式智能网关作为控制核心，可以实时监控温室内外的温度湿度等环境信息，并对其进行精准控制。 2. 使用BME280温湿度传感器组成的气象台，可以准确地测量温室内外的温度湿度等环境信息。 3. 基于遗传—粒子群算法的PID控制器，可以更好地优化温室温湿度控制的精准性。 实验结果表明，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。 本研究的结果可以为温室蔬菜的生长提供科学依据，并为温室温湿度控制提供新的思路和方法。 知识点： 1. BP神经网络PID控制器：一种常用的温室温湿度控制算法，但传统的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。 2. 遗传—粒子群算法：一种优化算法，用于优化传统的BP神经网络算法的PID控制器，从而提高温室温湿度控制的精准性。 3. COMFAST嵌入式智能网关：一种嵌入式智能网关，作为控制核心，可以实时监控温室内外的温度湿度等环境信息，并对其进行精准控制。 4. BME280温湿度传感器：一种温湿度传感器，用于测量温室内外的温度湿度等环境信息。 5. 温室温湿度控制：温室温湿度控制是温室蔬菜生长的关键环境因素，需要准确地监控和控制温室内外的温度湿度等环境信息。 本研究提出了基于改进BP神经网络PID控制器的温室温湿度控制系统，以提高温室蔬菜的产值。该系统采用COMFAST嵌入式智能网关作为控制核心，通过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，并将其传递给网关，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。