第7期王麗娜等 基于模糊控制的溫室氣候控制器設(shè)計7 5 D O I 1 0 1 3 7 3 3 j j c a m i s s n 2 0 9 5 5 5 5 3 2 0 2 4 0 7 0 1 2 王麗娜 曹建安 王蓮花 等 基于模糊控制的溫室氣候控制器設(shè)計 J 中國農(nóng)機化學(xué)報 2 0 2 4 4 5 7 7 5 8 0 W a n g L i n a C a o J i a n a n W a n g L i a n h u a e t a l D e s i g n o f g r e e n h o u s e c l i m a t e c o n t r o l l e r b a s e d o n f u z z y c o n t r o l J J o u r n a l o f C h i n e s e A g r i c u l t u r a l M e c h a n i z a t i o n 2 0 2 4 4 5 7 7 5 8 0 基于模糊控制的溫室氣候控制器設(shè)計 王麗娜1 曹建安2 王蓮花1 姚亞平1 1 陜西省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院 西安市 7 1 0 0 0 0 2 西安交通大學(xué) 西安市 7 1 0 0 0 0 摘要 為解決獼猴桃基地 瑞玉 新品種苗木繁育中農(nóng)業(yè)大棚溫濕度控制精度 速度 穩(wěn)定性的難題 依托獼猴桃育苗玻璃 溫室 設(shè)計適合農(nóng)作物生長的環(huán)境因子模糊控制系統(tǒng) 該系統(tǒng)針對溫室環(huán)境中溫濕度的強耦合規(guī)律 在控制中增加溫濕 度解耦算法 通過建立不對稱溫濕度補償規(guī)則庫 將溫度 濕度模糊控制的輸出變量和解耦補償輸出合成后得出實際溫濕 度控制輸出 對農(nóng)業(yè)大棚的溫濕度控制過程進行改善 優(yōu)化大棚環(huán)境監(jiān)控效果 結(jié)果表明 空氣溫度 空氣濕度 光照強度 控制精度分別達(dá)到了 2 5 R H 2 0 0 L u x 達(dá)到穩(wěn)態(tài)時間分別為9 m i n 1 6 m i n 4 m i n 且基本保持穩(wěn)定 本系統(tǒng)控 制精度較高 調(diào)節(jié)速度快 魯棒性好 具有較好的實用價值和推廣價值 關(guān)鍵詞 溫室 環(huán)境調(diào)控 農(nóng)業(yè)大棚 模糊控制 模糊解耦 中圖分類號 S 6 2 5 5 1 T P 2 7 3 4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 2 0 9 5 5 5 5 3 2 0 2 4 0 7 0 0 7 5 0 6 收稿日期 2 0 2 3年1月1 2日 修回日期 2 0 2 3年7月1 5日 基金項目 陜西省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳省級農(nóng)業(yè)專項資金項目 智慧農(nóng)業(yè)集成技術(shù)示范推廣 第一作者 王麗娜 女 1 9 8 8年生 山西運城人 碩士 工程師 研究方向為農(nóng)業(yè)信息化 農(nóng)業(yè)電氣工程 E m a i l 4 9 1 0 6 9 7 7 5 q q c o m 通訊作者 曹建安 男 1 9 7 1年生 西安人 博士 副教授 研究方向為電氣測控技術(shù)與儀器 E m a i l C a o j a m a i l x j t u e d u c n Designofgreenhouseclimatecontrollerbasedonfuzzycontrol W a n g L i n a 1 C a o J i a n a n 2 W a n g L i a n h u a 1 Y a o Y a p i n g 1 1 ShaanxiAcademyofModernAgriculturalSciences Xi an 7 1 0 0 0 0 China 2 Xi anJiaotongUniversity Xi an 7 1 0 0 0 0 China Abstract I n o r d e r t o s o l v e t h e p r o b l e m o f t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y c o n t r o l a c c u r a c y s p e e d a n d s t a b i l i t y i n a g r i c u l t u r a l g r e e n h o u s e d u r i n g t h e b r e e d i n g o f R u i y u n e w v a r i e t y s e e d l i n g s i n t h e k i w i f r u i t b a s e a f u z z y c o n t r o l s y s t e m o f e n v i r o n m e n t a l f a c t o r s s u i t a b l e f o r c r o p g r o w t h w a s d e s i g n e d i n t h i s p a p e r b y u s i n g t h e g l a s s g r e e n h o u s e f o r k i w i s e e d l i n g c u l t i v a t i o n F o r t h e s t r o n g c o u p l i n g l a w o f t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y i n t h e g r e e n h o u s e e n v i r o n m e n t t h i s s y s t e m a d d e d a d e c o u p l i n g a l g o r i t h m o f t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y t o t h e c o n t r o l B y u s i n g t h e t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y d e c o u p l i n g p a r a m e t e r s t o e s t a b l i s h t h e a s y m m e t r i c t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y c o m p e n s a t i o n r u l e b a s e i n t h i s s y s t e m t h e o u t p u t v a r i a b l e s o f f u z z y c o n t r o l o f t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y a n d d e c o u p l i n g c o m p e n s a t i o n o u t p u t w e r e s y n t h e s i z e d t o o b t a i n t h e a c t u a l t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y c o n t r o l o u t p u t w h i c h i m p r o v e d t h e t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y c o n t r o l p r o c e s s o f a g r i c u l t u r a l g r e e n h o u s e s a n d o p t i m i z e d t h e m o n i t o r i n g e f f e c t o f g r e e n h o u s e s P r a c t i c a l d a t a s h o w e d t h a t t h e c o n t r o l a c c u r a c y o f a i r t e m p e r a t u r e a i r h u m i d i t y a n d l i g h t i n t e n s i t y r e a c h e d 2 5 R H a n d 2 0 0 L u x r e s p e c t i v e l y A t t h e s a m e t i m e t h e t i m e t o r e a c h t h e s t a b l e s t a t e w a s 9 m i n 1 6 m i n a n d 4 m i n r e s p e c t i v e l y a n d b a s i c a l l y r e m a i n e d s t a b i l i t y T h e p r a c t i c a l a p p l i c a t i o n s h o w e d t h a t t h i s s y s t e m h a d h i g h c o n t r o l p r e c i s i o n f a s t a d j u s t m e n t s p e e d a n d g o o d r o b u s t n e s s w h i c h h a d a g o o d p r a c t i c a l v a l u e a n d p r o m o t i o n v a l u e Keywords g r e e n h o u s e e n v i r o n m e n t c o n t r o l s m a r t a g r i c u l t u r a l s h e d f u z z y c o n t r o l f u z z y d e c o u p l i n g 0 引言 傳統(tǒng)的經(jīng)典控制理論通常應(yīng)用在單輸入及輸出系 統(tǒng) 即S I S O s i n g l e i n p u t s i n g l e o u t p u t 以傳遞函數(shù) 為基礎(chǔ)拉普拉斯變換為工具 在頻率域中分析設(shè)計 以P I D控制和校正網(wǎng)絡(luò)為設(shè)計方法 直觀實用 但是難 第4 5卷 第7期 2 0 2 4年7月 中國農(nóng)機化學(xué)報 J o u r n a l o f C h i n e s e A g r i c u l t u r a l M e c h a n i z a t i o n V o l 4 5 N o 7 J u l 2 0 2 4 7 6 中國農(nóng)機化學(xué)報2 0 2 4年 以實現(xiàn)最優(yōu)控制 且傳統(tǒng)控制器都需要先為被控目標(biāo) 建立確切數(shù)學(xué)模型 在時變 多變量 非線性系統(tǒng)難以 有效應(yīng)用 在實際應(yīng)用中 有不少控制對象和生產(chǎn)工藝無法或 者很難用簡單的數(shù)學(xué) 物理等方面的公式來描述 以至 于在建立簡化數(shù)學(xué)模型估算參數(shù)時 對原系統(tǒng)不能準(zhǔn)確 地表示 因為取得的參數(shù)根本不能包含所有信息特征 以至于建模過程沒有太大價值 還有的控制對象建立 模型非常復(fù)雜 主要原因是其變化受很多種因素影響 各因素間又存在交叉耦合 也有少許生產(chǎn)工藝數(shù)學(xué)模 型沒辦法建立是因為測試裝備無法進場測試或根本沒 有符合實際的測試方法 隨著控制系統(tǒng)涉及越來越多 的非線性 多參數(shù) 時變 傳統(tǒng)控制技術(shù)的準(zhǔn)確性和當(dāng)前 系統(tǒng)的復(fù)雜性呈現(xiàn)出明顯的沖突 最大的問題就是不可 能或者難以建立確切的數(shù)學(xué)模型 不能準(zhǔn)確地量化復(fù)雜 對象的實際狀態(tài) 后來發(fā)展起來的自適應(yīng)控制技術(shù)在 一段時間內(nèi)解決了部分問題 但適用的范圍很有限 隨著現(xiàn)代控制系統(tǒng)理論的發(fā)展 產(chǎn)生和實踐出了模 糊控制 總結(jié)工藝操作經(jīng)驗 1 建立模糊集合 利用語言 規(guī)則進行模糊邏輯推理和決策 從而對復(fù)雜對象進行控 制 逐漸成為智能控制的關(guān)鍵部分 模糊控制論的誕生 是以1 9 7 4年美國M a m d a n i在實驗室把模糊控制應(yīng)用于 鍋爐和蒸汽機控制取得成功作為標(biāo)志 這一創(chuàng)新離 1 9 6 5年Z a d e h提出理論有9年時間 1 9 7 5年又在丹麥建 造了模糊控制水泥窯 到8 0年代日本仙臺地鐵開通 成為當(dāng)時最先進的地鐵系統(tǒng) 自此很多家用電器 智能 樓宇 電梯升降機 2 3 等采用模糊控制算法開發(fā) 并接連 研制成功投入市場 模糊集合理論 其本質(zhì)是對復(fù)雜的 工藝或者過程建立計算機語言的數(shù)學(xué)模型 4 讓模糊語 言被P C或處理器接受 不僅成為解決客觀模糊性問題 的工具 也順應(yīng)了自適應(yīng)控制的發(fā)展需求 5 在冬季 大棚中的溫度監(jiān)測與控制最初常采用P I D 控制 但是選用常規(guī)P I D控制抗干擾能力比較差 參數(shù) 也不易在線調(diào)整 且易產(chǎn)生超調(diào) 最初 余泳昌等 6 7 提 出的改進型P I D控制算法在抗干擾上比傳統(tǒng)P I D算法 得到了提高 參數(shù)有了較精確的調(diào)整 在現(xiàn)代溫室控制 應(yīng)用中 使溫度控制在最適宜的范圍 但還存在很多問 題 如參數(shù)整定的問題 參數(shù)整定時間較長 如純時延的 問題 有些參數(shù)整定后不能適應(yīng)整個過程變化 這些問 題導(dǎo)致了控制性能下降 后來 汪小旵等 8 研究提出了 大棚溫度的模糊控制 該控制算法表明加熱系統(tǒng)的靜差 為0 5 控制最大動偏差為1 5 過渡過程波動較小 沒有負(fù)偏差 系統(tǒng)穩(wěn)定 更加符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要求 范錦 杰 9 在基于模糊控制的滴灌施肥自動控制系統(tǒng)研究中 對棉田滴灌施肥控制采用了單純的模糊控制算法 通過 水肥E C值不同配方條件 水肥p H值不同輪灌條件下 的試驗測試 模糊控制具有更好的動態(tài)性能 更低的超 調(diào)量和調(diào)節(jié)時間 在配方1 輪灌條件1試驗中 模糊控 制策略下系統(tǒng)的超調(diào)量以及調(diào)節(jié)時間分別比P I D控制 下的減小了1 3 6 9 2 3 s和9 1 7 1 7 s P I D控制通常對研究目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型要求比較 高 導(dǎo)致在溫室環(huán)境控制實踐應(yīng)用中難以發(fā)揮其優(yōu) 勢 1 0 隨著實踐應(yīng)用 模糊算法被巧妙地應(yīng)用在大棚 控制中 并逐漸表現(xiàn)出優(yōu)勢 模糊控制中各因素耦合 的現(xiàn)象是溫室控制研究的一個關(guān)鍵點 且國內(nèi)設(shè)施園 藝在品種培育中環(huán)境調(diào)控能力弱 1 1 缺少技術(shù)支撐 以至于高品質(zhì)品種少 推廣慢 在控制過程中 各環(huán)境 因素間互相影響變動 1 2 如果分開獨立考慮難以實現(xiàn) 整體統(tǒng)一控制 大大影響控制效果 本文對耦合現(xiàn)象 尤其是溫濕度耦合問題進一步研究 設(shè)計模糊控制及 模糊解耦控制方案 加入解耦算法 以補償?shù)姆绞奖M可 能消除或弱化各輸入 輸出量間相互關(guān)聯(lián)的耦合關(guān)系 同時擴大技術(shù)應(yīng)用推廣 對溫室控制的發(fā)展和農(nóng)業(yè)新 品種的培育有非常重要的意義 1 農(nóng)業(yè)大棚控制算法 溫室大棚氣候控制的特點 比一般的工業(yè)環(huán)境控 制要復(fù)雜的多 可能面臨惡劣的氣候環(huán)境 還受到農(nóng)戶 經(jīng)驗及種植技術(shù)水平的影響 溫室大棚控制 1 3 1 4 是 多參數(shù)的控制 環(huán)境因子 1 5 包括光照 水分 溫度 空 氣 如二氧化碳 氧氣等 土壤 生物條件等 而玻璃 聯(lián)動溫室面積大 調(diào)控中溫度 濕度等存在分布不均勻 現(xiàn)象 調(diào)控不能立即達(dá)到目標(biāo)值 存在一定的滯后 且 各參數(shù)值是實時變化的 控制過程也是非線性控制 同時各影響因子存在耦合現(xiàn)象 存在互相影響的復(fù)雜 情況 控制過程很難達(dá)到精準(zhǔn) 靈敏的要求 P I D控制是工業(yè)自動控制中應(yīng)用最廣 產(chǎn)生也最 早的控制方法 P I D控制原理如圖1所示 其調(diào)節(jié)的 本質(zhì)是根據(jù)輸入的偏差值 按積分 比例 微分的函數(shù) 關(guān)系進行運算 將結(jié)果輸出控制對象 圖1 PID控制原理圖 F i g 1 P I D c o n t r o l s c h e m a t i c d i a g r a m P I D控制主要通過控制目標(biāo)值與實際值的誤差來 確定消除誤差的控制策略 適合一些比較簡單的單輸 入 單輸出線性系統(tǒng) 通常 在大棚實際控制過程中 為提高系統(tǒng)控制精度和動態(tài)調(diào)節(jié)性能 要對傳統(tǒng)P I D 控制進行改進 改進方法主要有變速積分P I D控制 積 第7期王麗娜等 基于模糊控制的溫室氣候控制器設(shè)計7 7 分分離P I D控制 不完全微分P I D控制等 合理選擇 微分系數(shù) 積分系數(shù) 比例系數(shù) 對P I D控制器采用四 點中心差分法來提高系統(tǒng)抗干擾能力 基于模糊控制算法有許多良好的特性 不需要事 先知道對象的數(shù)學(xué)模型 調(diào)節(jié)速度快 魯棒性好 等 1 6 1 7 并且能緩解工況條件變化對系統(tǒng)造成的影 響 本系統(tǒng)根據(jù)玻璃溫室內(nèi)獼猴桃的育苗場景選用模 糊控制策略 模糊控制器是模糊控制的核心 1 8 圖2是本系統(tǒng)用到的模糊控制器原理圖 從圖2中可 以看出 變量輸入到輸出的模糊控制過程 圖2 模糊控制原理圖 F i g 2 F u z z y c o n t r o l s c h e m a t i c d i a g r a m 本控制系統(tǒng)中 傳感器采集大棚中的溫度 濕度和 光照強度 需要控制的設(shè)備包含加熱器 補光燈 遮陽 板 風(fēng)機和濕簾 溫室環(huán)境中要控制的因子很多 根據(jù) 相關(guān)的研究 溫度對作物來說是最重要的 1 9 因此需 要更精準(zhǔn)的控制 濕度和光照強度的影響不太顯著 可 以適當(dāng)放寬調(diào)控范圍 根據(jù)獼猴桃育苗特性 獼猴桃種子發(fā)芽要求的環(huán)境 參數(shù)更苛刻 適宜的空氣溫度為1 5 2 1 空氣濕度 為6 5 R H 8 5 R H 光照強度為1 0 0 0 1 8 0 0 L u x 本研究擬設(shè)計目標(biāo) 濕度波動 5 R H 光照強度波動 2 0 0 L u x 溫度波動 2 以達(dá)到育苗條件要求 本系統(tǒng)的控制是根據(jù)偏差范圍來選擇 即模糊控 制是當(dāng)濕度在 1 5 R H或溫度在 6 以內(nèi)時選擇 當(dāng)溫度偏差值大于 6 或者濕度偏差值大 于 1 5 R H 選擇確定控制 進行最大的調(diào)節(jié) 因此 模糊控制是本系統(tǒng)設(shè)計的重點 模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)如圖3所示 將溫度 濕度 模糊控制的輸出變量和解耦補償輸出合成以后得出實 際的溫濕度控制輸出 光照強度的實際輸出就是光照 強度的模糊輸出 圖3 模糊控制及模糊解耦系統(tǒng)結(jié)構(gòu) F i g 3 S t r u c t u r e o f f u z z y c o n t r o l a n d f u z z y d e c o u p l i n g s y s t e m 模糊控制算法單元的結(jié)構(gòu)如圖4所示 定義 rn t 為閾值 即系統(tǒng)設(shè)定的溫度 濕度與光照目標(biāo) 值 cn t 為控制系統(tǒng)中傳感器采集的溫度 濕度與 光照的實際值 en t 為目標(biāo)值與實際值的偏差值 單位分別為 R H L u x ecn t 為偏差變化率 單 位分別為 m i n R H m i n L u x m i n 且 ecn t den t dt 表示大棚中溫度 濕度與光照強 度的變化趨勢 Ke Kc Ku分別為輸入輸出的量化 因子 可以根據(jù)實際控制進行設(shè)定 un t 為輸出量 用于控制大棚的補光 遮陽 加熱器 風(fēng)機與加濕器 的運行與關(guān)閉 定義e1 t r1 t c1 t 為溫度偏 差值 單位為 e2 t r2 t c2 t 為濕度偏差 值 單位為 R H e3 t r3 t c3 t 為光照強度 偏差值 單位為L u x 根據(jù)溫室大棚控制系統(tǒng)的特 點 使用二維結(jié)構(gòu) 即采用偏差en t 和偏差變化率 ecn t 作為模糊控制器的輸入?yún)?shù) 圖4 模糊控制算法結(jié)構(gòu) F i g 4 S t r u c t u r e o f f u z z y c o n t r o l a l g o r i t h m 2 模糊控制器實現(xiàn) 2 1 模糊化 輸入變量需要先經(jīng)模糊控制器進行模糊化 即將 實數(shù)輸入量轉(zhuǎn)換為模糊集合和對應(yīng)的隸屬度 本文模 糊控制器的模糊化就是將輸入的三個參數(shù)的偏差 en t 和偏差變化率ecn t 執(zhí)行模糊化的流程 即建 立隸屬函數(shù)得到隸屬度 這里主要對溫度的模糊化進 行說明 本系統(tǒng)中濕度 光照強度控制算法的模糊化基 本一樣 以此類推 根據(jù)設(shè)計要求 溫度的控制范圍為 6 所以溫度 偏差e1 t 的基本論域為 6 6 根據(jù)控制精度 2 將它離散為7個等級 量化因子Ke 0 5 變化率的取 值范圍 0 1 m i n ec1 t 的基本論域為 0 1 0 1 將它離散為7個等級 量化因子Kc 3 0 溫度偏 差變化率和偏差論域為 3 2 1 0 1 2 3 分別對 應(yīng)7個等級 N B 負(fù)大 N M 負(fù)中 N S 負(fù)小 Z 零 P S 正小 P M 正中 P B 正大 在本系統(tǒng)控制終端加熱器 風(fēng)機與溫度相關(guān) 控 制輸出變量u1 t 論域為 3 2 1 0 1 2 3 對 應(yīng)F B 排風(fēng)扇全功率 F M 排風(fēng)扇2 3功率 F S 排 風(fēng)扇1 3功率 Z 0 排風(fēng)扇與加熱器均關(guān) R S 加熱 器1 3功率 R M 加熱器2 3功率 R B 加熱器全 開 七個等級 濕度控制與光照控制的輸出也采取類 7 8 中國農(nóng)機化學(xué)報2 0 2 4年 似的模糊化過程 基于大棚控制特點 偏差 偏差變化 率 輸出變量選用三角形隸屬度函數(shù) 如圖5所示 圖5 三角形隸屬度函數(shù) F i g 5 M e m b e r s h i p f u n c t i o n o f a t r i a n g l e 2 2 規(guī)則庫與推理 規(guī)則庫集合了專家知識和技術(shù)熟練的操作工經(jīng) 驗 是根據(jù)人類思維進行推理的語言表現(xiàn)方法 輸入 到輸出的映射 經(jīng)常使用 如果 那么 的規(guī)則 2 0 即i f t h e n 語句來表示 或者i f i s a n d i s t h e n i s 本系統(tǒng)用如下語句 即I fen t i s R B a n d ecn t i s R B t h e nun t i s R B表示控制規(guī)則 本系統(tǒng)模糊控制器有兩個輸入變量 一個輸出變 量 en t ecn t un t 均有7個模糊子集 因涉及 規(guī)則比較多 此處部分試驗如下 情況1 實際溫度1 4 設(shè)定1 7 為目標(biāo)溫度 比 實際高3 溫度變化率是 0 1 情況2 設(shè)定溫度比 實際高0 溫度變化率是0 m i n un t 分別有7種輸出 試驗結(jié)果如表1所示 i f語句分別為 I fe1 t i s R B a n dec1 t i s R B I fe1 t i s Z a n dec1 t i s Z 對于情況2根據(jù)經(jīng)驗不做現(xiàn)場試驗 選取正確方 案 即輸出為Z 0保持當(dāng)前溫度 設(shè)備關(guān)閉 得出情況1和情況2的兩條規(guī)則如下 I fe1 t i s P B a n dec1 t i s P B t h e nu1 t i s R B I fe1 t i s Z a n dec1 t i s Z t h e nu1 t i s Z 0 經(jīng)反復(fù)試驗修正 與獼猴桃育苗各生長階段的需 求結(jié)合得到控制規(guī)則見表2 表1 試驗輸出表 T a b 1 T e s t o u t p u t t a b l e u1 t R B R M R S Z 0 F S F M F B 試驗結(jié)果8 m i n升高3 1 9 m i n升高3 3 0 m i n升高3 溫度 1 4 溫度 1 4 溫度 1 4 溫度 0 那么該規(guī)則被激活 p r e m i n i en t i ecn t 1 式中 p r e 該規(guī)則的隸屬度 i en t 在i模糊子集上的偏差隸屬度 i ecn t 在i模糊子集上的偏差率隸屬度 如果溫度偏差e1 t 1且溫度變化率ec1 t 0 5 可以得到溫度輸入變量的隸屬度 即 P S e1 t 1 Z ec1 t 0 5 P S ec1 t 0 5 參考規(guī)則表有兩個規(guī)則被激活 規(guī)則1 I f e1 t i s P S a n dec1 t i s Z t h e nu t i s R S 規(guī)則2 I f e1 t i s P S a n dec1 t i s P S t h e nu t i s R B 利用取小原子法表示規(guī)則1的隸屬度為 p r e m i n 1 0 5 0 5 規(guī)則1隸屬度為0 5 前件大于0 就采用規(guī)則前件 推薦的結(jié)論 對規(guī)則1的推理隸屬函數(shù)如式 2 所示 A u1 A m i n 0 5 R S u 2 以此類推規(guī)則2的前件確信度也是0 5 即 用M a m d a d i直接推理法把激活的規(guī)則的結(jié)論進一步 推理就完成了推理過程 2 3 模糊補償解耦 在大棚監(jiān)控系統(tǒng)中 環(huán)境溫濕度的改變對溫室作 物生長影響程度最大 耦合程度也較大 2 1 必須采用 模糊補償對溫度與濕度的強耦合解耦 即對溫度 濕度 模糊控制輸出 再一次根據(jù)專家經(jīng)驗分別進行解耦推 理從而得出模糊補償控制輸出 根據(jù)專家經(jīng)驗 除了溫濕度本身的耦合現(xiàn)象 最主 要的是設(shè)備運行中對溫濕度的耦合影響 例如風(fēng)機降 第7期王麗娜等 基于模糊控制的溫室氣候控制器設(shè)計7 9 溫的同時 降濕效果也很明顯 所以溫度降低對濕度影 響非常大 補償也大 但溫度升高對濕度影響很小 補 償也小 濕度降低時對溫度影響也很大 補償也比較 大 相反對溫度影響相對較小 補償也比較小 根據(jù)溫 濕度耦合規(guī)則 定義u2 t 為濕度模糊控制輸出 Qh t 為濕度對溫度的補償輸出 模糊補償變量用不對稱論 域來表示 即 1 5 1 0 1 2 2 5 對應(yīng) L M L S Z A S A M A B 六個模糊集合 也采用三角形隸屬函 數(shù) 最終得到溫度模糊補償規(guī)則見表3 濕度模糊補 償規(guī)則表與之類似 表3 溫度模糊補償規(guī)則表 T a b 3 T e m p e r a t u r e f u z z y c o m p e n s a t i o n r u l e t a b l e u2 t P B P M P S Z N S N M N B Qh t L M L S Z Z A S A M A B 2 4 反模糊化 反模糊化簡單來說就是去模糊化 是將模糊控制 器輸出量轉(zhuǎn)為執(zhí)行器能接受的精確量 反模糊最常用 的方法也比較多 本系統(tǒng)采用重心法 計算公式為 un t i ui A ui i A ui 3 式中 un t 反模糊化輸出 ui 推理的蘊含模糊集合中心 i 規(guī)則 A ui ui的隸屬函數(shù) u1 t ut t uh t t 4 式中 u1 t 反模糊化溫度實際控制輸出 ut t 溫度模糊控制反模糊化后輸出 uh t t 濕度對溫度的補償解耦反模糊化后 輸出 3 系統(tǒng)試驗與結(jié)果分析 獼猴桃種子播種試驗 當(dāng)前溫度2 8 9 濕度 6 0 1 R H 光照強度5 0 3 0 L u x 設(shè)置發(fā)芽環(huán)境參數(shù)為 空氣溫度1 7 空氣濕度為7 5 R H 光照強度為 1 2 0 0 L u x 經(jīng)過育苗大棚軟件平臺實施運行 3個指標(biāo) 參數(shù)變化曲線如圖6 圖8所示 圖6 空氣溫度實時曲線 F i g 6 M e m b e r s h i p f u n c t i o n o f a t r i a n g l e 空氣溫度實時曲線表明經(jīng)過本系統(tǒng)環(huán)境控制 空 氣溫度約9 m i n達(dá)到穩(wěn)態(tài) 且基本保持穩(wěn)定 波動范圍 未超過 2 圖7 空氣濕度實時曲線 F i g 7 R e a l t i m e a i r h u m i d i t y c u r v e 空氣濕度實時曲線表明經(jīng)過本系統(tǒng)環(huán)境控制 空 氣濕度約1 6 m i n達(dá)到穩(wěn)態(tài) 并出現(xiàn)波動 波動范圍未 超過 5 R H 圖8 光照強度實時曲線 F i g 8 R e a l t i m e i l l u m i n a n c e c u r v e 光照強度實時曲線表明經(jīng)過本系統(tǒng)環(huán)境控制 光 照強度約4 m i n達(dá)到穩(wěn)態(tài)后出現(xiàn)一定的波動 波動范 圍未超過 2 0 0 L u x 根據(jù)獼猴桃育苗特性 獼猴桃種子發(fā)芽要求的環(huán) 境參數(shù)更苛刻 即適宜空氣溫度1 5 2 1 空氣濕 度6 5 R H 8 5 R H 光照強度1 0 0 0 1 8 0 0 L u x 經(jīng)過實際實施 滿足了發(fā)芽環(huán)境要求 空氣溫度 濕度 光照強度完全達(dá)到了濕度波動 5 R H 光照強度波 動 2 0 0 L u x 溫度波動 2 預(yù)期設(shè)計目標(biāo) 且達(dá)到 穩(wěn)態(tài)時間分別為9 m i n 1 6 m i n 4 m i n 可以為獼猴桃 育苗各個階段的環(huán)境參數(shù)控制提供技術(shù)支持 實現(xiàn)相 對恒溫恒濕和光照需求的環(huán)境要求 4 結(jié)論 1 針對實踐中獼猴桃 瑞玉 新品種的苗木培育 關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)出現(xiàn)的大棚溫度 濕度參數(shù)互相影響 控 制精度 速度 穩(wěn)定性尚待提升的難題 設(shè)計適合農(nóng)作 物生長的環(huán)境因子模糊控制系統(tǒng) 通過建立不對稱溫 濕度補償規(guī)則庫 利用模糊解耦控制算法優(yōu)化控制系 統(tǒng)參數(shù) 2 實踐應(yīng)用中 通過該控制系統(tǒng) 空氣溫度 空氣 濕度 光照強度保持在 2 5 R H 2 0 0 L u x波 動范圍之內(nèi) 達(dá)到穩(wěn)態(tài)時間分別為9 m i n 1 6 m i n 4 m i n 且基本保持穩(wěn)定 實現(xiàn)設(shè)計目標(biāo) 系統(tǒng)調(diào)節(jié)精 度高 速度快 魯棒性好 3 本項目的實施使獼猴桃苗木培育關(guān)鍵技術(shù)環(huán) 8 0 中國農(nóng)機化學(xué)報2 0 2 4年 節(jié)更加標(biāo)準(zhǔn)化 提高繁育成活率 為新品種示范推廣提 供技術(shù)保障 替換市場上的老舊品種 且可以用于高 等花卉 蔬菜等對環(huán)境要求較高的高品質(zhì)植物種植 對 設(shè)施園藝產(chǎn)業(yè)自動調(diào)控能力比較弱 品種培育條件不 足的現(xiàn)狀有很大的改善 推廣應(yīng)用價值高 參 考 文 獻(xiàn) 1 G h a l e h n o i e M A k b a r z a d e h T o o t o o n c h i M R P a r i z N F u z z y c o n t r o l d e s i g n f o r n o n l i n e a r i m p u l s i v e s w i t c h e d s y s t e m s u s i n g a n o n l i n e a r T a k a g i S u g e n o f u z z y m o d e l J T r a n s a c t i o n s o f t h e I n s t i t u t e o f M e a s u r e m e n t a n d C o n t r o l 2 0 2 0 4 2 9 1 7 0 0 1 7 1 1 2 黃廣國 薛彥飛 基于模糊決策算法的室內(nèi)空調(diào)溫度遠(yuǎn)程 優(yōu)化控制系統(tǒng)設(shè)計 J 現(xiàn)代信息科技 2 0 2 2 6 2 0 1 9 2 1 2 5 H u a n g G u a n g g u o X u e Y a n f e i D e s i g n o f i n d o o r a i r c o n d i t i o n i n g t e m p e r a t u r e r e m o t e o p t i m a l c o n t r o l s y s t e m b a s e d o n f u z z y d e c i s i o n a l g o r i t h m J M o d e r n I n f o r m a t i o n T e c h n o l o g y 2 0 2 2 2 0 1 9 2 1 2 5 3 張百盛 基于模糊P I D控制算法的溫控系統(tǒng)設(shè)計研究 J 科技傳播 2 0 2 2 1 4 1 3 1 2 6 1 3 0 4 楊軼霞 陳浩龍 P L C在污水處理模糊控制中的應(yīng)用 J 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用 2 0 1 9 3 7 8 9 1 1 Y a n g Y i x i a C h e n H a o l o n g A p p l i c a t i o n o f P L C i n f u z z y c o n t r o l o f s e w a g e t r e a t m e n t J D i g i t a l T e c h n o l o g y A p p l i c a t i o n 2 0 1 9 3 7 8 9 1 1 5 蔡紅梅 基于模糊P I D算法的溫度自適應(yīng)控制 J 科學(xué)技 術(shù)創(chuàng)新 2 0 2 2 3 2 6 9 7 2 C a i H o n g m e i T e m p e r a t u r e a d a p t i v e c o n t r o l b a s e d o n f u z z y P I D a l g o r i t h m J S c i e n t i f i c a n d T e c h n o l o g i c a l I n n o v a t i o n 2 0 2 2 3 2 6 9 7 2 6 余泳昌 薛文芳 馬建民 改進型P I D控制算法在現(xiàn)代溫 室環(huán)境參數(shù)控制中的應(yīng)用 J 河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報 1 9 9 9 3 3 2 1 8 3 1 8 5 2 1 0 7 S e t i a w a n A A l b r i g h t L D P h e l a n R M A p p l i c a t i o n o f p s e u d o d e r i v a t i v e f e e d b a c k a l g o r i t h m i n g r e e n h o u s e a i r t e m p e r a t u r e c o n t r o l J C o m p u t e r s a n d E l e c t r o n i c s i n A g r i c u l t u r e 2 0 0 0 2 6 3 2 8 3 3 0 2 8 汪小旵 丁為民 溫室內(nèi)溫度的模糊控制 J 南京農(nóng)業(yè)大 學(xué)學(xué)報 2 0 0 0 2 3 3 1 1 0 1 1 3 W a n g X i a o c h a n D i n g W e i m i n F u z z y c o n t r o l o f t e m p e r a t u r e i n g r e e n h o u s e J J o u r n a l o f N a n j i n g A g r i c u l t u r a l U n i v e r s i t y 2 0 0 0 2 3 3 1 1 0 1 1 3 9 范錦杰 基于模糊控制的滴灌施肥自動控制系統(tǒng)的研 究 D 石河子 石河子大學(xué) 2 0 2 1 1 0 趙斌 王克奇 匡麗紅 等 我國溫室環(huán)境的模糊控制技 術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀 J 自動化儀表 2 0 0 8 2 9 5 1 4 8 Z h a o B i n W a n g K e q i K u a n g L i h o n g e t a l C u r r e n t s i t u a t i o n o f f u z z y c o n t r o l t e c h n i q u e a p p l i e d i n g r e e n h o u s e e n v i r o n m e n t i n C h i n a J P r o c e s s A u t o m a t i o n I n s t r u m e n t a t i o n 2 0 0 8 2 9 5 1 4 8 1 1 姜姍 我國設(shè)施園藝發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢分析 J 智慧農(nóng)業(yè) 導(dǎo)刊 2 0 2 1 1 1 2 5 8 J i a n g S h a n A n a n a l y s i s o f t h e p r e s e n t s i t u a t i o n a n d t r e n d o f p r o t e c t e d h o r t i c u l t u r e i n C h i n a J J o u r n a l o f S m a r t A g r i c u l t u r e 2 0 2 1 1 1 2 5 8 1 2 郭曉姿 多變量解耦模糊控制在果蔬保鮮智能監(jiān)控系統(tǒng) 中的應(yīng)用 D 秦皇島 河北師范科技學(xué)院 2 0 2 2 1 3 胡金山 王熙 基于P L C M C G S組態(tài)技術(shù)的北方寒地溫 室環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計 J 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2 0 1 5 4 3 1 0 5 1 0 5 1 2 1 4 李將 俞阿龍 蔡文科 等 基于Z i g B e e和G P R S的溫室控 制系統(tǒng)研究 J 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2 0