检测认证人脉交流通讯录
- 人工智能气候室能模拟提供植物生长的重要环境因子，在农林业、生物、化学等领域应用非常广泛，人工智能气候室主要核心问题是关于温度以及湿度精度控制。典型的人工气候箱主要包括加热器、制冷器、加湿器、循环风机、控制器和箱体几部分组成。人工气候箱一般通过电加热丝进行升温控制，利用压缩制冷机实现降温控制；通过加湿器进行增加湿度，同时使用压缩制冷机实现除湿控制。由于温度和湿度的天然耦合关系以及同时使用压缩制冷机实现降温和除湿控制，因此人工气候箱内温度和湿度存在很强的耦合特性。
人工智能气候室采用PID控制方法进行人工气候箱温湿度控制存在较大的超调现象。虽然模糊控制能够较好的处理滞后效应，但是温湿度的耦合影响使得常规的模糊控制也难以达到很高的精度。为了有效的解决滞后特性并抑制超调一个可行的方法是采用预测控制。模型预测控制在石油、化工、钢铁等领域获得了广泛的应用。但是模型预测控制由于需要在线计算控制序列的优化问题，要求较强的计算能力和速度，因此其应用领域受到一定的限制。为了将模型预测控制应用到较小且变化较快的对象控制，必须提高在线优化的速度。对于模型预测控制在线优化问题的解决思路。
仪器型号：RTOP-800D
仪器参数信息 http://www.grainyq.com/product/857.html 人工智能气候室
更多优质详情 http://www.grainyq.com 粮油仪器在线
