檢測認證人脈交流通訊錄
- 人工智能氣候室能模擬提供植物生長的重要環(huán)境因子,在農(nóng)林業(yè)、生物、化學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛,人工智能氣候室主要核心問題是關(guān)于溫度以及濕度精度控制。典型的人工氣候箱主要包括加熱器、制冷器、加濕器、循環(huán)風(fēng)機、控制器和箱體幾部分組成。人工氣候箱一般通過電加熱絲進行升溫控制,利用壓縮制冷機實現(xiàn)降溫控制;通過加濕器進行增加濕度,同時使用壓縮制冷機實現(xiàn)除濕控制。由于溫度和濕度的天然耦合關(guān)系以及同時使用壓縮制冷機實現(xiàn)降溫和除濕控制,因此人工氣候箱內(nèi)溫度和濕度存在很強的耦合特性。
人工智能氣候室采用PID控制方法進行人工氣候箱溫濕度控制存在較大的超調(diào)現(xiàn)象。雖然模糊控制能夠較好的處理滯后效應(yīng),但是溫濕度的耦合影響使得常規(guī)的模糊控制也難以達到很高的精度。為了有效的解決滯后特性并抑制超調(diào)一個可行的方法是采用預(yù)測控制。模型預(yù)測控制在石油、化工、鋼鐵等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。但是模型預(yù)測控制由于需要在線計算控制序列的優(yōu)化問題,要求較強的計算能力和速度,因此其應(yīng)用領(lǐng)域受到一定的限制。為了將模型預(yù)測控制應(yīng)用到較小且變化較快的對象控制,必須提高在線優(yōu)化的速度。對于模型預(yù)測控制在線優(yōu)化問題的解決思路。
儀器型號:RTOP-800D
儀器參數(shù)信息 http://www.grainyq.com/product/857.html 人工智能氣候室
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