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1、PID和piintelligent反饋技術(shù)在溫室溫度控制的運(yùn)用翻譯人:張明浩 專業(yè)班級(jí):自動(dòng)化1104班摘 要 隨著復(fù)雜溫室技術(shù)進(jìn)步,自然地,溫室計(jì)算機(jī)化已勢(shì)在必行。它創(chuàng)造了新的機(jī)會(huì)根據(jù)植物的具體需求來(lái)操縱室內(nèi)環(huán)境。溫室下的溫度是植物最重要的影響因素。通常情況下,已與其他氣候參數(shù)已密切相關(guān)。本文使用兩種類型的控制器來(lái)控制內(nèi)部溫室溫度的新方法:PID控制和PI智能。這兩個(gè)控制器產(chǎn)生良好的結(jié)果,除了PID需要理論參數(shù)辨識(shí),應(yīng)該在大的時(shí)間里是應(yīng)盡可能有效的方法。因此,有必要以重復(fù)選擇識(shí)別技術(shù)面來(lái)改變意外的外部參數(shù)。然而,PI 智能控制器允許繼續(xù)調(diào)整增益很長(zhǎng)一段時(shí)間,這歸功于趣的識(shí)別和代數(shù)計(jì)算的結(jié)果。

2、為了使實(shí)時(shí)氣候參量的演化可視化,開發(fā)了一個(gè)圖形界面。關(guān)鍵詞: 溫室計(jì)算機(jī)化,氣候參數(shù),控制,PID控制器,PI智能第1章 緒 論幾年來(lái),溫室氣候控制的研究遇到了幾項(xiàng)研究任務(wù)的挑戰(zhàn)。在文獻(xiàn)中提出了很多控制方法:(Rodríguez etal.(2001);Bennis etal.(2008)設(shè)計(jì)了一種基于物理模型的溫室氣候控制的前饋控制器并提出了最優(yōu)控制方法(Ioslovich etal.(2009)。溫室溫度控制的自適應(yīng)控制策略(Berenguel etal.(2003)and (Speetjens etal.(2009)已經(jīng)得到了解決。最近推出的為了控制溫室溫度的自由控制

3、模型。它是非線性的、未知的或部分已知的動(dòng)力學(xué)簡(jiǎn)單高效的技術(shù)。保留PID降低計(jì)算成本,而且能夠應(yīng)付一般類型的非線性。對(duì)于未知或部分已知的動(dòng)態(tài),無(wú)模型控制已被證明是一個(gè)簡(jiǎn)單但非常有效的非線性反饋技術(shù)。(Fliess etal.(2009 年);Fliess etal.(2013 年);Join etal.(2013 年) ;Lafont etal.(2013 年);Choi etal.(2009 年)。我們?cè)谶@里應(yīng)使用所謂的智能PID(或i- PID)。保留PID降低計(jì)算成本,并且能夠處理一般的非線性模型。在(dAndréa-Novel et al. (2010)中給出了i-PID與Pi

4、d之間的精確關(guān)系。它特別強(qiáng)調(diào)易用性的i-PID增益調(diào)整,并且給出了常規(guī)Pid性能的清晰解釋。溫室被設(shè)計(jì)用于植物在控制的環(huán)境條件下的種植。溫室栽培有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):它有助于維持最佳的植物生長(zhǎng)環(huán)境,保護(hù)農(nóng)作物免受蟲害和不同戶外條件的傷害。因此,在溫室里生產(chǎn)變得相當(dāng)復(fù)雜和昂貴。為此,溫室種植者想要保持競(jìng)爭(zhēng)力就需要通過(guò)更好的生產(chǎn)條件管理,使其投資收益最大化。為了充分利用農(nóng)作物的機(jī)會(huì),用自動(dòng)化控制系統(tǒng)勢(shì)在必行。對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來(lái)說(shuō),計(jì)算機(jī)自動(dòng)化技術(shù)引進(jìn)一直是一個(gè)重大的進(jìn)步(Yang etal.(2013), Eredics.(2009)。事實(shí)上,溫室氣候控制有三個(gè)基本組成部分:傳感器、計(jì)算機(jī)和驅(qū)動(dòng)器。傳感器是用來(lái)

5、收集信息,而是重要的植物生長(zhǎng)和致動(dòng)器被用于修改所收集的信息。溫室環(huán)境的管理強(qiáng)烈依賴于溫度變化。這之后是復(fù)雜、交互式的熱量,是內(nèi)部空氣,溫室的幾個(gè)元素和外部氣候參數(shù)之間物質(zhì)交換的結(jié)果。過(guò)程取決于結(jié)構(gòu)溫室類型、作物和驅(qū)動(dòng)控制信號(hào)的狀態(tài),通常通風(fēng)和加熱都能能夠修改內(nèi)部溫度條件。溫室的各種條件(加熱和通風(fēng))能夠自發(fā)改善內(nèi)部環(huán)境,但這種控制不算完整。其實(shí),在環(huán)境中對(duì)于想要更改一個(gè)元素而無(wú)需修改另一個(gè)元素是很困難的。我們實(shí)驗(yàn)室中的研究表明,對(duì)于溫室,內(nèi)部溫度是最有影響力的參數(shù)(Ezzine etal.(2010年)。然而,自動(dòng)氣候控制要求基于代表線性和非線性系統(tǒng)模型的適當(dāng)控制規(guī)律的發(fā)展。因此,我

6、們被迫作出溫室溫度控制系統(tǒng)的研究。對(duì)于在溫室中的作物和資源管理要充分利用增強(qiáng)的可能性,對(duì)于帶有遠(yuǎn)程自動(dòng)控制的調(diào)節(jié)和控制變量,它是不可或缺的(ElAfou1 etal.(2013年) ;El Afou2 etal.(2013 年)Guerbaoui etal.(2013年))。這項(xiàng)工作的結(jié)果是溫室氣候參數(shù)新控制策略的實(shí)現(xiàn)。所提出的策略是與經(jīng)典的PID控制器相對(duì)比的PI 智能控制器。讀者可查閱最新的書籍(Van Straten et al.(2011)用綜合的方式建模和最優(yōu)控制(Iya etal.(2009)建模框架的識(shí)別控制。控制器策略的編程使用了Matlab/Simulink軟件。本文組織如下

7、:接下來(lái)的部分介紹了實(shí)驗(yàn)參數(shù)的框架,提出了一種無(wú)模型控制器方法的簡(jiǎn)要介紹。我們描述的控制器實(shí)現(xiàn),目前主要的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。第2章 實(shí)驗(yàn)溫室的整體觀察圖1展示了溫室系統(tǒng)圖解視圖。溫室的成立就是為了建立一個(gè)綜合的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)來(lái)控制里面的氣候。該系統(tǒng)被連接到一臺(tái)計(jì)算機(jī)(PC)。傳感器和調(diào)理模塊允許我們進(jìn)行不同的氣候參數(shù),溫室內(nèi)外的測(cè)量。采集和數(shù)據(jù)處理已經(jīng)由一個(gè)多功能卡NI-6024E來(lái)控制和管理復(fù)雜的測(cè)量。這個(gè)實(shí)驗(yàn)的溫室已具備許多傳感器:傳感器的里面和外面的溫度(LM35DZ)數(shù)據(jù)用表示;傳感器的內(nèi)部和外部的濕度(HIH-4000-001),數(shù)據(jù)用% 表示;二氧化碳濃度(Figaro AM4 模塊)的傳感

8、器,數(shù)據(jù)以ppm表示,并命名為。為了改善下溫室氣候,我們已經(jīng)安裝一個(gè)加熱系統(tǒng),脈沖空氣供給和可變速風(fēng)扇(愛(ài)德-Dahhak等人(2007);Lachhab等人(2007);的Ad-Dahhak等人(2009);Guernaoui等人(2011)。暖氣風(fēng)扇圖1  圖解視圖的溫室系統(tǒng)第3章 控制器使用的理論研究3.1 PID控制器PID控制是作為主要的工具(Beshi etal. 2011和2012 Hensel etal. 2012)使用比例、積分和衍生的反饋控制方法。控制的目的是,使過(guò)程變量y (t)作為一個(gè)名為設(shè)定點(diǎn)(t)的合適值。為了實(shí)現(xiàn)這一目的,在控制器的命令更改了操

9、縱變量u(t)。在本應(yīng)用程序中,過(guò)程變量y(t)是溫度,操縱變量u(t)是控制器的命令。"干擾"是任何因子,影響過(guò)程變量的操縱變量。在一些應(yīng)用中,然而,一個(gè)主要的干擾進(jìn)入過(guò)程中以不同的方式或復(fù)數(shù)干擾需要加以考慮。錯(cuò)誤時(shí)被定義為:取值e(t)=(t)y (t)。而在此基礎(chǔ)上,(t)是期望的軌跡,y (t)是測(cè)量的變量。PID是錯(cuò)誤的一個(gè)控制器,考慮現(xiàn)在、過(guò)去和未來(lái)。介紹了數(shù)字實(shí)現(xiàn)后,某些變化的控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)提出了,在許多應(yīng)用中采用。然而,這種變化不會(huì)影響分析的重要組成部分和PID控制器的設(shè)計(jì)。PID控制器的傳遞函數(shù)C(s)是: (1)在公式中,、和為參數(shù),分別稱為"

10、比例增益"、"積分增益"、"微分增益"。3.2 PI智能控制器 本部分簡(jiǎn)要總結(jié)無(wú)模型控制,限于此應(yīng)用程序,一元案例和公式(1)推導(dǎo)所需要的思想。讀者可能指的是廣泛的參考書目,關(guān)于這個(gè)話題,而尤其是以后可用項(xiàng)目(Gédouin etal.(2011 年)、Fliess(2008年,2009年) ;Fliess etal.(2011 年);Abouaissa etal.(2011 年)為一元無(wú)模型控制和 (Mboup 等人(2009 年,劉etal.(2011 年)的導(dǎo)數(shù)的估計(jì)。無(wú)模型控制

11、基于本地模擬系統(tǒng),從其輸入輸出,從而避免在較寬的工作范圍內(nèi)的建模和識(shí)別有效的有時(shí)很難步驟作為唯一的知識(shí)。它基于代數(shù)的方法估算的噪聲信號(hào),在短的時(shí)間間隔作為積分表達(dá)導(dǎo)數(shù)信號(hào)y(t)衍生物(t T),t按順序就足以應(yīng)用此過(guò)程。這個(gè)導(dǎo)數(shù)的估計(jì)可以采取以下形式: (2)在實(shí)踐中,公式(2)在每個(gè)采樣時(shí)間進(jìn)行評(píng)估,其中k =1,2,.試驗(yàn),用納秒是樣品中,是用在時(shí)間窗口T的數(shù)目,因?yàn)橐粋€(gè)使用基本離散法計(jì)算積分離散總和: (3)這個(gè)估計(jì)技術(shù)可以適用于在很短的周期進(jìn)程的行為和有效快速的唯象模型: (4)其中,是一個(gè)非物理常數(shù)設(shè)計(jì)參數(shù)和F代表所有什么是未知的系統(tǒng)上,并且可以從該系統(tǒng)的輸入 - 輸出特性的知識(shí)來(lái)

12、補(bǔ)償。在實(shí)踐中,F(xiàn)是由u(k-1)和y(k)估算出來(lái)的,公式如下: (5)因此,這個(gè)估算允許PI智能的實(shí)現(xiàn)。當(dāng)閉環(huán)控制器是PID類型的無(wú)模型控制可以命名,智能PID為表示如下: (6)其中,是參考軌跡的衍生物,e為跟蹤誤差。和是調(diào)整收益。參考軌跡是根據(jù)平直度的基于準(zhǔn)則通過(guò)。在我們的應(yīng)用中,和分別固定為10,2和0.1。第4章 仿真結(jié)果4.1 PID控制器 描述下溫室溫度的演化模型的發(fā)展需要施加一個(gè)步驟作為設(shè)定點(diǎn)的加熱溫度在開環(huán)。得到一階系統(tǒng)純延遲的傳遞函數(shù)可表示如下(埃爾Afou等人(2013年): (7)PID控制器的參數(shù)從所標(biāo)識(shí)的系統(tǒng)調(diào)諧(Dindeleux(1981): (8) (9)

13、(10) 我們利用這些參數(shù)來(lái)控制代表使用模擬模式的MATLAB軟件我們的系統(tǒng)模型。要了解有關(guān)該系統(tǒng)的閉環(huán),其中涉及的PID控制器的行為的想法,我們做的模型模擬仿真研究。圖。圖2示出所獲得的與開發(fā)的算法的性能。我們也注意到,在輸出呈現(xiàn)的20秒的短延遲和它完美地遵循24下以225 S中的設(shè)定點(diǎn)。4.2 PI智能控制器 差異化是一個(gè)廣泛科學(xué)的許多領(lǐng)域中應(yīng)用的基本數(shù)學(xué)運(yùn)算。因此,重要的是有好的用來(lái)計(jì)算和操作衍生物的方法。在我們的例子中,新的命名方法的基礎(chǔ)上衍生的估計(jì),我們將確認(rèn)更好的效果,即使信號(hào)被噪聲污染無(wú)模型控制。我們認(rèn)為信號(hào)Y是可以通過(guò)測(cè)量包括一些額外的噪聲。這樣做的目的是估計(jì)信號(hào)y的時(shí)間導(dǎo)數(shù),

14、最多的第一順序,從它的損壞的測(cè)量。我們可以重寫一階我們遵循的開發(fā)數(shù)值微分: (11) 在本申請(qǐng)中,我們的選擇納秒=11和簡(jiǎn)易時(shí)刻式T5秒。然后將間隔T=55 s被為了得到這個(gè)估計(jì)在每個(gè)時(shí)刻的滑動(dòng)。我們翻譯公式(11),以在Simulink中實(shí)現(xiàn)的數(shù)值衍生物的算法如圖3所示。圖2 階躍響應(yīng)仿真,通過(guò)PID控制器在封閉loop.Fig獲得圖3 導(dǎo)數(shù)值得算法為了測(cè)試本算法中,我們比較了用簡(jiǎn)單的衍生物數(shù)值第一導(dǎo)數(shù),如圖3所示。根據(jù)這種模式,我們可以觀察到所估計(jì)的數(shù)值衍生物和簡(jiǎn)單衍生物之間有一些相似之處的存在。我們得出結(jié)論,開發(fā)的算法精確地呈現(xiàn)出第一導(dǎo)數(shù)。時(shí)間(小時(shí))圖4 簡(jiǎn)單的模擬和數(shù)字衍生 為了更進(jìn)

15、一步,我們?cè)黾恿艘粋€(gè)白噪聲衍生品的投入。圖5示出了簡(jiǎn)單的一階導(dǎo)數(shù)和無(wú)花果。圖6呈現(xiàn)第一數(shù)值衍生物的模擬??梢钥闯?,一個(gè)數(shù)值推導(dǎo)出良好的性能。預(yù)計(jì)第一個(gè)數(shù)值導(dǎo)數(shù)是比簡(jiǎn)單的第一個(gè)更好的。上述結(jié)果是估計(jì)技術(shù)的基礎(chǔ)。圖5 仿真簡(jiǎn)單的衍生添加了噪音圖6 仿真與增加的噪聲數(shù)值衍生 在本文中,該研究是剛剛在內(nèi)部溫度的控制的限制。圖7示出了使用的PI-智能閉環(huán)得到的內(nèi)部溫度的步驟響應(yīng)的模擬結(jié)果。我們注意到,靜態(tài)誤差等于零,該系統(tǒng)是快速(上升時(shí)間tm19S)和過(guò)沖。我們還注意到,所觀察到的輸出呈現(xiàn)在開始時(shí)的20.6秒的純延遲和350秒的持續(xù)時(shí)間之后,這是完全的跟蹤精度的設(shè)定點(diǎn)。我們可以很容易地調(diào)整這種智能控制器

16、的參數(shù),提高了演出。此外,這些優(yōu)化的參數(shù)可以得到良好的結(jié)果而設(shè)定噪聲實(shí)施。圖7 模擬而獲得的階躍響應(yīng)PI智能閉環(huán)第5章 進(jìn)行反饋技術(shù)實(shí)時(shí)結(jié)果5.1 應(yīng)用 內(nèi)部溫度在溫室中的重要參數(shù),它根據(jù)溫室影響大部分培養(yǎng)物(埃津等人(2008)。為了控制內(nèi)部溫度,我們使用兩個(gè)致動(dòng)器的加熱器和風(fēng)扇。然后我們同化過(guò)程作為一個(gè)單一的輸入,根據(jù)該內(nèi)部溫度的值,并在固定的設(shè)定點(diǎn)分別分布在加熱和通風(fēng)。這種混合過(guò)程使得建模危險(xiǎn),充分證明提出的模型自由的做法。在這項(xiàng)研究中,測(cè)得的相對(duì)濕度和二氧化碳都沒(méi)有考慮到在制定控制策略。圖。圖8示出了控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。需要注意的是,如果E =0,那么我們可以得到經(jīng)典調(diào)節(jié)器等作為簡(jiǎn)單PID

17、控制器。為了使實(shí)時(shí)控制器,我們準(zhǔn)備一種算法能夠與溫室進(jìn)程進(jìn)行通信。為此,我們開始通過(guò)改變分別反饋算法,這是呈現(xiàn)在模式模擬,由模擬輸入和輸出以應(yīng)用開發(fā)的算法的真實(shí)系統(tǒng)上的輸入和輸出。運(yùn)行仿真之前,SIMULINK必須建立;一些代碼將在命令窗口中執(zhí)行。如果在命令窗口上沒(méi)有錯(cuò)誤,我們終于連接到目標(biāo),我們模擬運(yùn)行開始通過(guò)實(shí)時(shí)。 溫室 外部參數(shù)圖8 控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)5.2 PID控制器 為了測(cè)試之前的控制器的性能,我們激發(fā)所述致動(dòng)器(加熱器和風(fēng)扇)由幾個(gè)設(shè)定值以及我們測(cè)量,實(shí)時(shí)下的溫室中的溫度響應(yīng)。首先,我們目前的PID控制器的作為圖呈現(xiàn)的閉環(huán)階躍響應(yīng)。9.我們可以觀察到,當(dāng)所述致動(dòng)器由一個(gè)經(jīng)典法控制的,

18、而它是不能令人滿意的穩(wěn)定狀態(tài)的跟蹤是非常好的。除了外部氣候的強(qiáng)烈影響,我們可以看到,參考軌跡擺動(dòng)左右設(shè)定點(diǎn)。然后,該控制器不使能拒絕無(wú)用擾動(dòng)。在無(wú)花果。如圖9所示,噪聲之間7小時(shí)和18小時(shí)強(qiáng)烈出現(xiàn)。時(shí)間(小時(shí))圖9 設(shè)定點(diǎn)溫度內(nèi)外的變化 此外,我們目前的圖。 PID控制器發(fā)送到致動(dòng)器10的演變。在開始時(shí),該控制器正在增長(zhǎng),并在15小時(shí)達(dá)到的3伏的最大值。之后,它仍然圍繞該值穩(wěn)定。這意味著,由致動(dòng)器所用的控制器不能減少消耗電力。此外,它提出的問(wèn)題被忽視受控系統(tǒng)的壽命。表現(xiàn)欠佳是因?yàn)榛谧R(shí)別是無(wú)效的大的時(shí)間方法的經(jīng)典控制器的結(jié)果。此外,這些方法的稍后需要被actualised外部參數(shù)氣候的每個(gè)大的

19、變化。這就是為什么我們使用的是PI智能控制器在溫室監(jiān)控溫度的原因。時(shí)間(小時(shí))圖10 PID控制器的進(jìn)化5.3 PI智能控制器圖11示出了PI-智能控制步驟參考軌跡之間是20和23.5的變化的性能。我們可以觀察到的擾動(dòng)被拒絕更快比PID的一個(gè)PI-智能控制器。此外,內(nèi)部溫度的變化表明,該智能控制器的性能表現(xiàn)更好。外部溫度已提交給在那里我們調(diào)節(jié)內(nèi)部溫度的條件。雖然閉環(huán)的智能控制器的條件差,它允許以獲得良好的性能。作為結(jié)論,該結(jié)果表明,PI-智能控制器能夠在合理誤差范圍內(nèi)精確地控制溫度。其效果正在顯現(xiàn)約一個(gè)設(shè)定值和無(wú)過(guò)沖最小振蕩。圖11 通過(guò)PI智能閉環(huán)系統(tǒng)獲得實(shí)時(shí)的階躍響應(yīng)同樣地,我們提出將PI

20、-智能控制器作為圖中所描繪的演化。12.我們注意到,在輸出的值不超過(guò)1.25 V和減少在些次。這些良好的性能都受到的過(guò)程行為的快速唯象模型和數(shù)值衍生物(等式4和5)中獲得。后來(lái)的許可證actualize參數(shù)F(當(dāng)量5)包含的所有過(guò)程的未知參數(shù)。最后,該智能控制器允許有不錯(cuò)的表現(xiàn),我們保留這些參數(shù)大的時(shí)間和與執(zhí)行器的實(shí)時(shí)控制信號(hào)產(chǎn)生一個(gè)最小功率。圖12 PI-智能控制器的演變第6章 比較研究在本節(jié)中,我們提出利用PID和PI智能控制器得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較。為了便于曲線的可讀性,我們選擇了目前之間2小時(shí),5小時(shí)的調(diào)節(jié)溫度。所有這些進(jìn)行監(jiān)測(cè)溫室的內(nèi)部溫度從21至23,并還以保證公平的比較。溫度在

21、最佳PID值的行為示于圖。13.光滑理論溫度特性顯示有超調(diào)的少量但沒(méi)有漣漪。實(shí)驗(yàn),有更多的過(guò)沖和周圍的設(shè)定點(diǎn)的波動(dòng)。小的延遲存在于實(shí)驗(yàn)開始時(shí)為約20秒,這可能是由于空氣混合的延遲。PID控制器取得了良好的跟蹤設(shè)定點(diǎn)為22°C值和23。然而,這種控制器的最大誤差等于0.4。我們可以看到,改變的數(shù)目,在控制信號(hào)是小的。這一事實(shí)是在致動(dòng)器的壽命是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,特別是在溫室,其中所述通風(fēng)和加熱系統(tǒng)是由機(jī)械致動(dòng)器的。時(shí)間(小時(shí))圖13 PID在2,5 h中監(jiān)測(cè)溫室中的溫度優(yōu)化的PI-智能參數(shù)被插入到實(shí)驗(yàn)控制器如描繪于圖14的一些波動(dòng)存在于理論曲線在與設(shè)定點(diǎn)的交叉點(diǎn)。然而,該組點(diǎn)的良好的跟蹤證明

22、為0.2的最大誤差。這種控制器是易于實(shí)現(xiàn)并且是非常有效的跟蹤設(shè)定點(diǎn)。因此,取得了最好的通過(guò)跟蹤設(shè)定點(diǎn)的手段。時(shí)間(小時(shí))圖14 智能PI在2,5 h中監(jiān)測(cè)溫室中的溫度 所有控制器都能夠精確地在一個(gè)合理的誤差范圍內(nèi)控制溫室氣溫。我們注意到,不同的初始溫度的值被使用,因?yàn)檫@兩個(gè)控制器是不同的外部溫度的值范圍內(nèi)的條件下施加。這使得比較研究困難。然而,我們將分析的結(jié)果來(lái)確定的優(yōu)點(diǎn)和各個(gè)使用的控制器的不方便。圖15和16示出,由PID控制器和PI-智能計(jì)算命令的分別的演變。圖15 所計(jì)算的PID控制器在2,5內(nèi)進(jìn)化我們注意到,PID控制器失去大國(guó),以達(dá)到固定的目的。事實(shí)上,它等于零相比其他訂單和次數(shù)的命

23、令被復(fù)位和低。然而,最大的值不超過(guò)1 V.對(duì)于PI-智能控制器我們注意到,該命令是快,并停止在幾個(gè)時(shí)刻。這種演變證明該智能控制器作為控制溫室溫度的最佳方法。盡管為三個(gè)數(shù)量獲得了良好的性能,我們注意到,在PID控制開始,因?yàn)閷挼淖兓臍夂騾?shù)和所使用的識(shí)別方法的有效性的限制的飽和。但是,我們注意到,無(wú)模型控制許可證的獲得了良好的業(yè)績(jī),用執(zhí)行器因此沒(méi)有飽和。時(shí)間(小時(shí))圖16 所計(jì)算的PI-智能25小時(shí)的進(jìn)化第7章 結(jié) 論這項(xiàng)工作提出的兩個(gè)控制器的PID和PI-智能該微粒在為了控制下溫室的溫度實(shí)施的執(zhí)行。然而,若干控制器中的復(fù)雜溫室環(huán)境中的調(diào)諧處理是一個(gè)挑戰(zhàn)。通常情況下,大多數(shù)的控制器的調(diào)諧是以識(shí)

24、別它們根據(jù)外部天氣條件的技術(shù)為基礎(chǔ)。因?yàn)檫@個(gè)原因,我們是再講能夠在線識(shí)別過(guò)程中的自適應(yīng)控制器。并且PID控制的基本困難是一個(gè)反饋系統(tǒng)具有恒定參數(shù),并且處理它沒(méi)有直接的知識(shí),并且整體性能是反應(yīng)性和妥協(xié)性。對(duì)于PID控制器,當(dāng)單獨(dú)使用時(shí)得到的性能較差,所以PID回路增益必須降低,以使輸出的軌跡圍繞所述設(shè)定點(diǎn)的值沒(méi)有過(guò)沖振蕩。它們也具有在非線性方面存在的困難,不發(fā)生反應(yīng)改變處理行為,而且造成滯后響應(yīng)大的干擾。為了克服這些困難,我們使用了PI-智能控制器。這是很容易實(shí)現(xiàn),并且是非常有效的跟蹤設(shè)定點(diǎn)。攝動(dòng)誤差的衍生物可以估計(jì)每個(gè)采樣時(shí)間。該P(yáng)I-智能控制器保證了良好的性能,而且無(wú)需一次又一次的調(diào)整PID

25、參數(shù),并且當(dāng)整體隨著時(shí)間改變的時(shí)候,可以確保一個(gè)合適的參數(shù)。致 謝 這項(xiàng)工作一直由PHC Hubert Curien Volubilis(Ref. MA/09/211)支持。參 考 文 獻(xiàn)1 F. Rodríguez, M. Berenguel and M.R. Arahal “Feedforward controllers for greenhouse climate control based on physical models,” European Control Conference. Porto, 2001.2 N. Bennis, J. Duplaix, G. En&#

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42、rbaoui, Y. El Afou, A. Ed-Dahhak, L. Ezzine, A. Lachhab, L. Belkoura, and B. Bouchikhi “Etude et dimensionnement dune installation délectrification hybride utilisant des photopiles solaires et groupe électrogène pour lalimentation dun prototype de contrôle et de supervision des p

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45、h IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference, Orlando, FL, USA, pp. 7843-7848, 12- 15 December 2011.27 M. Beschi, S. Dormido, J. Sànchez and A. Visioli “On the stability of an event-based PI controller for FOPDT processes,” Proceedings of the IFAC Conference on Adva

46、nces in PID Control, Brescia, Italy, pp. 436-441, 28-30 March 2012.28 P. Gédouin, E. Delaleau, J. Bourgeot, C. Join, S. Arbab-Chirani, and S. Calloch, “Experimental comparison of classical PID and model-free control: position control of a shape memory alloy active spring,” Control Engineering Practice, vol. 19, pp. 433441, 2011.29 M. Fliess and C. Join, “Commande sans modèle et commande à modèle restreint,” e-STA, vol. 5, pp. 1-23, 2008.30 M. Fliess, and C. Join, “Model free control and intelligent PID controllers: towards a possible trivializa

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