基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜环境参数调控优化

摘要

【目的】开发新的控制策略，用于解决传统控制方法果蔬保鲜环境参数因时变性、非线性、滞后性强和惯性大等特点导致的控制精度低、鲁棒性弱等问题。【方法】将传统比例-积分-微分（Proportional-integral-derivative,PID）和BP神经网络（Back-propagation neural network,BPNN）算法相结合，开发一种基于BPNN-PID的控制策略，通过自主搭建的果蔬保鲜环境调控试验平台和自主设计的控制系统，研究不同控制策略对保鲜环境参数调控效果的影响。【结果】基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜环境控制系统，环境温度超调量为1.7℃、稳定时间为80 min、稳态误差为±0.2℃，环境相对湿度超调量为2.8%、稳定时间为55 min，相对湿度稳定维持在80%～90%范围内。与传统PID控制策略相比，BPNN-PID控制策略环境温度超调量减小了2.1℃、稳态误差减小了0.3℃、稳定时间缩短了25 min，环境相对湿度超调量减小了2.2%、稳定时间缩短了25 min，环境参数波动幅度均有所降低。【结论】本文开发的果蔬保鲜环境控制系统呈现出良好的动态调整能力，具有较强的鲁棒性，控制性能明显提升，实现了保鲜环境参数的精准控制，满足果蔬保鲜贮藏要求。研究结果为果蔬保鲜环境参数调控提供了参考。

关键词

PID / BPNN / 控制系统 / 果蔬保鲜 / 环境参数 / 超调量