买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本发明公开了用于粮食储藏低温通风的优化模糊神经网络智能控制方法，属于粮食工程领域，确定了粮堆低温通风的输入层参数采集对象，结合外界太阳辐射强度、法向直接辐射角度等环境参数优化输入参数集，并设计完成了原始数据异常值的剔除，利用模糊变量定义完成了对输出函数的通风规则语言表达，通过增加隶属函数增加提高模糊神经网络表达能力，结合神经网络模型完成了粮食储藏低温通风的效果预测，并利用遗传算法反馈调控风机评率，提高低温通风的整体效率，确保了最佳的粮食储藏温度并最大限度降低了能耗。本方法可实现粮食储藏低温通风过程的智能调控和动态决策，环境适应力强，控制精度高，大大提升了粮食储藏过程中低温通风的降温效率。

主权项：1.用于粮食储藏低温通风的优化模糊神经网络智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、确定粮堆低温通风的输入层参数采集对象：根据仓外环境参数和仓内环境参数确定粮堆低温通风的输入层参数采集对象；其中，仓外环境参数包括当天太阳辐射强度、法向直接辐射、地表环境风速、水汽压数据、日照时间强度、环境温度和环境相对湿度；仓内环境参数包括不同位置的粮堆温度、粮堆相对湿度、谷物水分含量和风机出风口风速；步骤2、对步骤1确定的采集对象进行预处理：包括消除噪声、异常值和不一致性；步骤3、搭建低温通风的模糊神经网络模型：包括设计低温变速通风模糊逻辑程序、设计成员函数、设计优化神经网络、训练神经网络、设计模糊逻辑系统和神经网络混合控制的架构；步骤4、实施决策与反馈机制：利用模糊逻辑系统和神经网络的输出调整通风参数，具体包括风机运转功率、通风口打开关闭周期与持续时间；引入反馈机制，持续评估通风策略中的有效性，在通风过程中，如果基于相对湿度传感器检测值过高或表层粮堆结露的异常现象出现，在模糊逻辑系统的输出设置阈值强制终止并信号报警；步骤5、对搭建的低温通风的模糊神经网络模型进行优化：基于反馈机制存储的新数据作为历史数据，采用遗传算法调控参数，具体表达式如下： ； 为目标通风温度，为粮堆温度，为通风系统能耗，和为权重系数，平衡目标和能耗之间的关系；步骤3的具体过程如下：S31、设计低温变速通风模糊逻辑程序：基于预处理后的输入层数据，开展模糊变量定义，使用if-then语句以语言形式表达规则对输出和输出函数进行通风规则的语言表达；S32、设计成员函数：基于隶属函数开发粮堆变速低温通风的成员函数，表征代表不同粮堆温度、粮堆相对湿度、环境温度、环境相对湿度、谷物水分含量和风机出风口风速的语言变量；S33、设计优化神经网络：以多层感知器为基础，设计神经网络模型，基于历史数据学习输入-输出对之间的映射，采用梯度下降算法进行反向传播，优化设计的神经网络性能和收敛速度；S34、训练神经网络：基于粮堆降温通风历史数据，进行神经网络学习并根据动态调整模糊逻辑规则训练神经网络，适应环境温湿度，构建特异性可低温度通风模型；S35、设计模糊逻辑系统和神经网络混合控制的架构：根据神经网络的反馈和捕捉的动态输入层数据，随时间动态调整模糊规则库，完成模糊集去模糊化，确定精确变量，共同构建低温通风的模糊神经网络模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京财经大学 用于粮食储藏低温通风的优化模糊神经网络智能控制方法