自适应神经模糊控制技术在温室气候管理中的应用

"该文研究了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在温室温度控制中的应用，探讨了如何利用这种智能控制技术优化温室气候，以提高农作物的产量和质量。文章指出，传统的PID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在温室环境调节中的应用，并通过MATLAB/SIMULINK进行仿真对比，以确定最佳控制策略。" 本文主要涉及以下几个知识点： 1. **温室环境控制**：温室是一个复杂的非线性系统，用于创建和维持适合植物生长的最佳环境条件。通过对温度、湿度、光照等因素的精确控制，可以提高作物的产量和品质，同时降低成本。 2. **控制器技术**： - **PI控制**：比例积分控制器是最常见的控制算法之一，通过调整比例和积分项来控制系统的稳定性，但可能无法应对复杂的动态环境。 - **模糊逻辑控制**：模糊逻辑模拟人类的模糊思维，处理不确定性和非线性问题，适用于环境变化不规则的情况。 - **人工神经网络控制**：神经网络基于生物神经元模型，能学习和适应复杂输入-输出关系，适合处理非线性和自学习任务。 - **自适应神经模糊控制** (ANFIS)：结合了神经网络的自学习能力和模糊逻辑的规则推理，能够更好地适应和预测温室环境的变化。 3. **自适应神经模糊推理系统(ANFIS)**：ANFIS是将神经网络和模糊逻辑相结合的智能控制方法，它具有自适应能力，能够在运行过程中不断调整参数以优化控制性能，特别适用于处理非线性、不确定性的控制系统，如温室气候。 4. **MATLAB/SIMULINK仿真**：MATLAB是一款强大的数学计算软件，SIMULINK则是其扩展的可视化仿真工具，常用于系统建模和控制设计。文中利用这两个工具对四种控制策略进行了仿真，以评估它们在温室温度控制中的性能。 5. **人工智能在农业的应用**：随着人工智能技术的发展，智能控制策略在农业领域的应用越来越广泛，如温室环境控制、精准灌溉、作物病虫害预测等，旨在提升农业生产效率和可持续性。 6. **开放获取文章**：该论文遵循CC BY-NC-ND许可证，意味着公众可以在遵守非商业、无衍生作品的前提下自由访问和分享文章内容。 总结来说，这篇研究探讨了不同控制技术在温室气候控制中的应用，尤其是自适应神经模糊推理系统的优势，对于理解和改进温室环境控制策略有着重要的理论与实践意义。