基于PSO-FPID算法的温室大棚温度控制

在传统的温室调节中,系统通常存在时变慢、滞后性强等问题。尽管模糊控制在一定程度上改善了温控系统的温度响应,但仍存在轻微振荡等缺点。为更好地解决这些问题,本文提出将粒子群算法(PSO)引入模糊PID控制中。通过PSO算法优化模糊控制器中的比例因子,解决了模糊控制依赖专家经验的问题。使用MATLAB/Simulink仿真平台对PSO模糊PID控制系统进行了仿真,并将结果与传统PID和模糊PID的温控效果进行了对比。结果表明,PSO-FPID具有调节时间短、超调量小、抗干扰能力强的优点,显著改善了温室大棚的温度控制效果。相比传统PID控制器,PSO-FPID控制器能够更快速地达到设定目标,减少超调,提高系统的动态性能和抗干扰能力,各项性能指标均显著优化,充分满足了预期的控制效果,展示了在复杂温室环境下的卓越应用潜力。