闭环太阳能自动逐日系统：基于BP神经网络的设计

"基于BP神经网络的闭环太阳能自动逐日系统" 本文主要探讨了神经网络在闭环控制系统中的应用，特别是如何利用BP（Back Propagation）神经网络改进太阳能自动逐日系统的性能。BP神经网络是一种常用于训练多层前馈神经网络的算法，其核心在于通过反向传播误差来调整网络中各连接权重，以最小化预测结果与实际值之间的差异，从而提高预测的准确性。 文章介绍了由南京航空航天大学自动化学院的研究团队设计的这一系统，它以89C52单片机作为控制中心，借助GPS模块获取地理位置信息，用以初始化电池板的倾斜角和方位角。系统提供三种工作模式：粗调节模式下，单片机依据预设的太阳运动轨迹算法驱动两个自由度上的步进电机调整电池板位置；人工精调节模式下，观测者根据电池板阴影手动调整，并通过RS232串口将信息传输给计算机，计算机运用数据库中的样本数据，通过BP神经网络算法在Matlab环境中计算出后续时刻的最优电池板角度；无人精调节模式下，系统定期自动执行上述算法进行机械调整。 BP神经网络在本文中的作用在于辅助精确预测太阳能电池板的最优朝向。通过训练和学习，网络能够根据历史数据预测太阳的位置变化，从而指导电池板的实时调整，确保电池板始终对准太阳，最大化太阳能收集效率。这种利用神经网络进行预测和控制的方法，提高了系统的自动化程度和跟踪精度，尤其适用于大面积的太阳能电池板阵列。 此外，文章还提及了关键技术和组件，如STC89C52单片机、太阳运行方程的计算、串口通讯以及Matlab软件平台，这些技术共同构成了系统的基石。通过中图分类号（TP273）和文献标识码（A），我们可以看出这篇文章属于信息技术与自动化领域的专业论文。 本文详细阐述了BP神经网络如何与闭环控制系统结合，用于优化太阳能自动逐日系统，展示了神经网络在解决实际工程问题中的潜力和实用性。这一系统的设计不仅提升了太阳能收集效率，还为其他类似的自适应控制系统提供了借鉴。