智能温室温度控制：自适应神经模糊系统的仿真与比较

本文主要探讨了温室气候控制系统中自适应神经模糊推理系统的分析与设计，针对温室作为一个复杂的非线性系统，其目的是为了提供适宜的生长环境条件，以实现高效农业生产和降低成本。作者重点介绍了温室控制系统的设计，该系统利用地热作为热源，并对比了四种控制器技术：比例积分（PI）控制、模糊逻辑控制、人工神经网络控制以及自适应神经模糊控制。 PI控制是一种基础的控制策略，它结合了比例和积分的作用来调整温度；模糊逻辑控制则依赖于模糊规则和语言变量，通过模糊推理来处理不确定性和模糊性；人工神经网络控制则是通过模仿人脑神经元网络，通过学习和适应来优化控制过程；而自适应神经模糊推理系统（ANFIS）则将神经网络和模糊逻辑的优势相结合，允许系统自我学习和改进，从而实现更精确的温度控制。 作者通过MATLAB/SIMULINK软件对这些控制方法进行了仿真，以便评估它们在实际应用中的性能。通过仿真结果，研究者能够比较不同控制策略的有效性，以选择最能满足温室温度管理需求的控制器。温室控制的智能化不仅提高了环境管理的精度，还能减少能源消耗，符合可持续农业的发展趋势。 本文的关键点在于应用人工智能技术，特别是自适应神经模糊推理系统，来解决温室气候控制中的复杂问题，这体现了人工智能在工程领域的广泛应用和潜力。此外，论文还强调了温室控制对于提高作物产量和经济效益的重要性，以及现有技术如何帮助优化温室环境管理。 这篇文章提供了温室控制技术的深入研究，对于理解人工智能在农业自动化中的作用，特别是在温室气候调控方面的实际应用具有重要的参考价值。