新疆農(nóng)機(jī)化2020 年第 1 期 修 回日期 2019 12 13 基 金項(xiàng)目 國(guó)家自然科學(xué)基 金 61563045 通 訊作者 趙 咪 doi 10 13620 ki issn1007 7782 2020 01 010 中 圖分類(lèi)號(hào) TP273 文 獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 0 引 言 溫室大棚中的環(huán)境因子如溫度 濕度 二氧化碳 濃 度 光照強(qiáng)度等是直接影響農(nóng)作物品質(zhì)及產(chǎn)量的 重要因素 其中 溫度和濕度作為控制系統(tǒng)中的主要 控制對(duì)象對(duì)農(nóng)作物的影響最為顯著 1 因此 亟需設(shè) 計(jì)一個(gè)性能良好的控制器實(shí)現(xiàn)溫濕度自動(dòng)控制 在控制器設(shè)計(jì)中 由于溫濕度的非線性和時(shí)滯 性等特點(diǎn) 很難建立其精確數(shù)學(xué)模型 傳統(tǒng) PID 控 制未能實(shí)現(xiàn)良好的控制效果 因此 許多學(xué)者將模糊 控制方法引入傳統(tǒng) PID 控制 利用模糊控制器中的 模糊推理對(duì) PID 參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)性整定 建立了模糊 PID 控制系統(tǒng) 2 該方法不需要精確的數(shù)學(xué)模型 其 穩(wěn)定性也優(yōu)于傳統(tǒng) PID 控制 但實(shí)際溫濕度控制是 一個(gè)不確定的復(fù)雜過(guò)程 且溫濕度因子存在強(qiáng)耦合 關(guān)系 3 如何對(duì)溫濕度進(jìn)行解耦控制 優(yōu)化其控制效 果是溫室大棚控制系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)之一 許多學(xué)者對(duì) 溫濕度耦合關(guān)系進(jìn)行了深入研究 并提出了一些解 決方法 李琳 等提出了基于逆模型解耦的變論域模糊 控制方法 通過(guò)建立偽線性系統(tǒng) 實(shí)現(xiàn)對(duì)溫濕度的解 耦 4 考慮系統(tǒng)模型的不確定性 申再賀 等利用模糊 控制算法可以在不確定系統(tǒng)的精確模型情況下通過(guò) 模糊推理和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)來(lái)控制執(zhí)行器動(dòng)作 能夠有效 改善溫濕度參數(shù)控制的耦合問(wèn)題 5 針對(duì)溫室控制系 統(tǒng) 中的延遲現(xiàn)象 譚志君提出了基于預(yù)測(cè) PI 的解耦 控制策略 將傳統(tǒng)多變量的動(dòng)態(tài)解耦算法加以改進(jìn) 文 章編號(hào) 1007 7782 2020 01 0029 04 基于數(shù)據(jù)擬合的溫室大棚溫濕度解耦控制器設(shè)計(jì)與仿真 樊然 然 趙 咪 唐文星 付昶鑫 谷貴志 石河子大學(xué)機(jī)械電氣工程學(xué)院 新疆 石河子 832003 摘 要 針對(duì)溫室大棚控制系統(tǒng)中溫濕度強(qiáng)耦合性特點(diǎn) 本文設(shè)計(jì)了一種溫濕度模糊 PID 解耦控制器 首先 結(jié)合傳統(tǒng) PID 控制和模糊控制方法 構(gòu)造了溫濕度模糊 PID 控制器 然后 利用多項(xiàng)式數(shù)據(jù)擬合法建立了溫濕度補(bǔ)償關(guān)系式 并 設(shè)計(jì)了溫濕度解耦控制器 最后 利用 MATLAB Simulink 仿真平臺(tái)搭建了溫室大棚溫濕度控制系統(tǒng)整體仿真模型 并 對(duì)比分析了傳統(tǒng) PID 模糊 PID 和模糊 PID 解耦控制方法 結(jié)果表明 提出的模糊 PID 解耦控制方法具有響應(yīng)速度 快 無(wú)超調(diào)振蕩等特點(diǎn) 優(yōu)化了控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能 關(guān) 鍵詞 溫 室大棚 模糊 PID 控制 解耦 數(shù)據(jù)擬合 Design and Simulation on decoupling Controller of Temperature and Humidity in Greenhouse based on Data Fitting FAN Ranran ZHAO Mi TANG Wenxing FU Changxin GU Guizhi College of Mechanical and Electrical Engineering Shihezi University Shihezi 832003 Xinjiang China Abstract Aimingatthestrongcouplingoftemperatureandhumidityinthegreenhousecontrolsystem afuzzyPID decouplingcon trollerofthetemperatureandhumidityisdesignedinthispaper Firstly afuzzyPIDcontrollerofthetemperatureandhumidityiscon structedbycombiningthetraditionalPIDcontrolandfuzzycontrolmethods Afterthat thecompensationequationsbetweentempera tureandhumidityareestablishedbasedonthepolynomialdatafitting Moreover thedecouplingcontrollerofthetemperatureandhu midityisdeveloped Finally theoverallsimulationmodelofthegreenhousetemperatureandhumiditycontrolsystemisconstructedby usingtheMATLAB Simulinkplatform andthecontrollerperformanceisanalyzedandcomparedamongthetraditionalPID fuzzy PIDandfuzzyPID decouplingcontrolmethods Theresultsindicatethattheproposedmethodhasthecharacteristicsoffastresponse speedandnoovershootoscillation whichoptimizesthedynamicperformanceofthecontrolsystem Key words Greenhouse Fuzzy PID control Decoupling Data fitting 設(shè) 施農(nóng)業(yè) 29 新疆農(nóng)機(jī)化 2020 年第 1 期 6 上 述策略控制過(guò)程較為復(fù)雜且計(jì)算量較大 為了 優(yōu)化溫濕度控制系統(tǒng)的調(diào)控效果 本文采用數(shù)據(jù)擬 合法來(lái)實(shí)現(xiàn)溫濕度解耦控制 相較于其它方法 數(shù)據(jù) 擬合法操作簡(jiǎn)單 計(jì)算復(fù)雜度低且可靠性較高 此外 本文設(shè)計(jì)的溫濕度模糊 PID 解耦控制器設(shè)定點(diǎn)跟 蹤效果較好 1 溫 濕度解耦模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) 溫 度和濕度是溫室大棚控制系統(tǒng)最重要的兩個(gè) 參數(shù) 對(duì)其進(jìn)行精確控制是保證整個(gè)控制系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn) 行的前提 首先 本文搭建了基于模糊 PID 解耦控制 的溫濕度控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理圖 如圖 1 其中 r1 t 和 r2 t 分別是溫濕度的輸入值 y1 t 和 y2 t 分別是溫濕度 的輸出值 圖 1 溫 濕度模糊 PID 解耦控制結(jié)構(gòu)原理 其次 根據(jù)溫濕度控制需求設(shè)計(jì)了溫濕度模糊 PID 控制器 其中 控制器輸入變量為溫濕度偏差值 e 以 及 變化率 ec 輸出變量為 Kp Ki Kd 模 糊控制主 要包含模糊化 規(guī)則庫(kù)模糊推理和模糊量的反模糊化 過(guò)程 文中溫濕度模糊控制的隸屬函數(shù)均選用三角形隸 屬度函數(shù) 模糊語(yǔ)言變量集合為 負(fù)大 負(fù)中 負(fù)小 零 正小 正中 正大 其符號(hào)分別表示為 NB NM NS ZO PS PM PB 7 此 外 建立 e 及 ec 和 PID 控 制器參數(shù) 的模糊關(guān)系并分別繪制出溫濕度控制參數(shù) Kp Ki Kd 的 模糊控制 49 條規(guī)則表 8 模 糊 PID 解耦 控制器將溫度模糊 PID 控制器的輸出值通過(guò)濕度補(bǔ) 償模塊送入到濕度控制器的輸出端 濕度控制器將初 始輸出值與補(bǔ)償值一并反饋到輸入端進(jìn)行再一次偏 差計(jì)算 如此反復(fù) 最后到達(dá)一個(gè)穩(wěn)態(tài)值 2 基 于數(shù)據(jù)擬合的解耦控制器設(shè)計(jì) 耦 合問(wèn)題是多變量控制系統(tǒng)中普遍存在的問(wèn)題 在溫室環(huán)境控制系統(tǒng)中尤為明顯 由熱力學(xué)公式分析 得出溫度和濕度之間存在耦合性 由文獻(xiàn) 9 可 推導(dǎo)出 相對(duì)濕度 RH 與 干 濕球溫度 T 的 關(guān)系 RH 915 3 2 0074 0 0613T w 0 00635T w 2 T d T w 18 347 0 56T d 0 058T d 2 0 013 0 0307T w 1 其 中 T d 為 干球溫度 T w 為 濕球溫度 溫濕度之間的耦合 性 傳統(tǒng)單因子控制不能消除它們的這種耦合關(guān)系 控制效 果及效率不佳 沒(méi)有更大的實(shí)用價(jià)值 10 本 文在模糊 PID控制 基礎(chǔ)上加入解耦補(bǔ)償器 使系統(tǒng)中溫濕度控制回路之間不 再存在耦合效應(yīng) 優(yōu)化系統(tǒng)控制效果 本文采用數(shù)據(jù)擬合法 來(lái)解決溫濕度之間的耦合關(guān)系 常用數(shù)據(jù)擬合法有線性擬 合 二次多項(xiàng)式擬合 多次多項(xiàng)式擬合等方法 本文選用多次 多項(xiàng)式擬合方法 具有計(jì)算量小且精確性高的優(yōu)點(diǎn) 首先 選 取某地區(qū)的干濕示差 6 0 獲取干球溫度與相對(duì)濕度對(duì)照 表 如表 1 表 1 干球溫度與相對(duì)濕度對(duì)照表 其 次 利用多項(xiàng)式數(shù)據(jù)擬合法得到溫度和濕度最佳 補(bǔ)償關(guān)系式 在 MATLAB cftool擬合工具箱中進(jìn)行溫濕度 數(shù)據(jù)擬合 選擇 polynomial 模式 并逐漸增大多項(xiàng)式階 數(shù) 獲取方程的確定系數(shù) R square的最優(yōu)值 其位于 0 1 之間 越接近 1表明方程的變量 x對(duì) y的解釋能力越強(qiáng) 首先 采用溫度對(duì)濕度的正向擬合方式獲取溫濕度補(bǔ)償關(guān) 系式及其擬合曲線 運(yùn)行結(jié)果為 溫濕度擬合系數(shù) R square 0 9996 此時(shí)五次多項(xiàng)式方程為最佳補(bǔ)償關(guān)系式 即 y a 5 x 5 a 4 x 4 a 3 x 3 a 2 x 2 a 1 x a 0 其中 x代 表濕度 y代 表溫度 其系數(shù)值分別為 a 5 0 000000275 a 4 0 0000508 a 3 0 0042 a 2 0 2 a 1 5 81875 a 0 15 1265 因此 溫度對(duì)濕度 的補(bǔ)償關(guān)系式如下所示 y 0 000000275x 5 0 0000508x 4 0 0042x 3 0 2x 2 5 81875x 15 1265 2 其次 將溫度和濕度進(jìn)行數(shù)據(jù)反向擬合 得出濕度 對(duì)溫度補(bǔ)償關(guān)系式和其擬合曲線 運(yùn)行結(jié)果為 濕溫度擬 合系數(shù) R square 0 9991 補(bǔ)償關(guān)系式為 x a 5 y 5 a 4 y 4 a 3 y 3 a 2 y 2 a 1 y a 0 a 5 0 0000000375 a 4 0 00000246 a 3 0 0000572 a 2 0 00221 a 1 0 195 a 0 2 895454 即濕度對(duì) de dt de dt 溫度 模糊 PID控制 濕度模糊 PID控制 溫度 G1 s 濕度 G2 s 溫度 補(bǔ)償模塊 濕度補(bǔ)償模塊 r1 t r2 t e e ec ec u1 t u2 t y1 t y2 t 干球溫度 相對(duì)濕度 干球溫度 相對(duì)濕度 干球溫度 相對(duì)濕度 干球溫度 相對(duì)濕度 干球溫度 相對(duì)濕度 干球溫度 相對(duì)濕度 3 1 11 29 19 46 27 56 35 62 43 66 4 5 12 32 20 48 28 57 36 63 44 67 5 9 13 35 21 49 29 57 37 63 45 67 7 18 15 39 23 51 31 59 39 64 47 68 8 21 16 41 24 53 32 60 40 65 48 69 9 24 17 43 25 54 33 61 41 65 49 69 10 26 18 45 26 55 34 62 42 66 50 70 項(xiàng)目 數(shù)值 設(shè) 施農(nóng)業(yè) 30 新疆農(nóng)機(jī)化2020 年第 1 期 溫度的補(bǔ)償關(guān)系式為 x 0 000000375y 5 0 00000246y 4 0 0000572y 3 0 00221y 2 0 195y 2 8954 3 最后 根據(jù)式 2 和 3 利用 MATLAB SIMULINK 仿真工具搭建了溫濕度補(bǔ)償模塊如圖 3 其中 溫度函數(shù) 采用補(bǔ)償關(guān)系式 2 濕度函數(shù)采用補(bǔ)償關(guān)系式 3 y1 和 y2分別為溫度和濕度解耦控制器的輸出 圖 2 溫濕度補(bǔ)償模塊仿真模型 3 仿 真驗(yàn)證及控制性能分析 本 文利用 MATLAB SIMULINK 仿真平臺(tái) 在相同 的溫濕度 PID控制器參數(shù)條件下 分別構(gòu)造出溫濕度 PID 控制 模糊 PID控制和模糊 PID解耦控制的仿真模型 并對(duì)其進(jìn)行仿真分析 首先 采用 Ziegler Nichols方法 對(duì) PID控制器的參數(shù)進(jìn)行整定 得到溫度 PID的控制參 數(shù)為 Kp1 4 Ki1 0 00275 Kd1 10 同理 濕度 PID的控 制參數(shù)為 Kp2 0 6 Ki2 0 003 Kd2 40 在實(shí)際溫室大棚 環(huán)境中 溫度和濕度具有時(shí)延性和慣性等特點(diǎn) 其數(shù)學(xué) 模型可選用帶時(shí)滯的一階慣性環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù) 分別如 式 4 和 5 G 1 s K 1 e 1 s T 1 s 1 4 G 2 s K 2 e 2s T 2 s 1 5 其 中 T 1 T 2 為溫度 濕度 慣性時(shí)間常數(shù) 1 2 為溫 度 濕度 時(shí)滯時(shí)間 本文選用階躍函數(shù)作為控制系統(tǒng)的輸 入信號(hào) 針對(duì)喜溫類(lèi)作物 選用番茄作為仿真驗(yàn)證 假設(shè) 番茄溫度和濕度初始設(shè)定值為 T 25 和 H 67 仿真時(shí) 間為 5000s 此外 數(shù)學(xué)模型的仿真參數(shù)取值為 K 1 1 T 1 1550s 1 190s K 2 1 T 2 170s 2 110s 仿真結(jié)束后 分別得到基于 PID 模糊 PID和模糊 PID 解耦控制的溫 度和濕度階躍響應(yīng)曲線 如圖 3和 4 基于圖 3 和 4 在給定溫濕度跟蹤點(diǎn)條件下 得到 三種控制方法下的溫濕度性能參數(shù)對(duì)比分析 詳見(jiàn)表 2 通過(guò)各項(xiàng)控制指標(biāo)參數(shù)對(duì)比 可知傳統(tǒng) PID控制雖然能 保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性 但其動(dòng)態(tài)性能整體較差 一旦控制 系統(tǒng)受到擾動(dòng) 則其控制器未能夠?qū)崿F(xiàn)較好控制效果 模糊 PID 控制能大大減少其響應(yīng)超調(diào)量和振蕩過(guò)程 但其響應(yīng)速度較慢 而本文提出的模糊 PID 解耦控制方 法消除了溫濕度控制之間的耦合效應(yīng) 響應(yīng)過(guò)程無(wú)超調(diào) 振蕩 保證系統(tǒng)快速且平穩(wěn)運(yùn)行 大大提升了控制質(zhì)量 圖 3 基 于 PID 模 糊 PID 和 模糊 PID 解耦的溫度響應(yīng)曲線 圖 4 基 于 PID 模 糊 PID 和 模糊 PID 解耦的濕度響應(yīng)曲線 仿 真驗(yàn)證結(jié)果表明 針對(duì)番茄溫濕度 T 25 和 H 67 模糊 PID 解耦控制方法能夠有效降低番茄溫 濕度的波動(dòng) 大幅度提高控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能 解決了 番茄溫濕度之間的耦合性 因此 可以得出結(jié)論模糊 PID 解耦控制方法具有良好的控制性能 可滿足番茄 溫濕度的控制需求 表 2 溫濕度性能參數(shù)對(duì)比分析 4 結(jié) 論 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5 0 5 10 15 20 25 35 40 30 45 t s 溫度 PID控制 溫度模 糊 PID控制 溫度 模糊 PID解耦控制 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 0 20 40 t s 20 60 80 H 濕度 模糊 PID解耦控制 濕度 PID控制 濕度 模糊 PID控制 1 1 2 2 u1 u2 y1 y2 add add1 fcn fcn x y y x 溫度 濕度 控制方法 最大超調(diào)量 振蕩次數(shù) 上升時(shí)間 s 調(diào)節(jié)時(shí)間 s 2 最大超調(diào)量 振蕩次數(shù) 上升時(shí)間 s 調(diào)節(jié)時(shí)間 s 2 傳統(tǒng) PID 70 1 5 300 1 950 19 4 5 200 1 650 模糊 PID 4 0 5 585 1 500 6 0 5 639 2 450 模糊 PID 解耦 0 0 550 1 000 0 0 530 1 250 性能參數(shù) 平穩(wěn)性 快速性 平穩(wěn)性 快速性 被控變量 溫度 濕度 設(shè) 施農(nóng)業(yè) 31 新疆農(nóng)機(jī)化 2020 年第 1 期 上接第 18 頁(yè) on ductile cast iron by combustion synthesis J Sicence Diect Intermetallic 2007 15 1050 1056 8 Takasakl N sochi Y Fusing of Sprayed Ni Base Coatings by induction Heating A Proceeding of the International Thermal Spray Conference and Exposion C 1992 273 278 9 王 繼東 鐵 基電弧噴涂鋁層的高頻感應(yīng)重熔工藝 J 電 鍍與精 飾 2005 27 3 15 18 10 王 振廷 陳華輝 李學(xué)偉 感應(yīng)加熱熔敷微 米和納米碳化鎢復(fù) 合涂層的研究 J 金 屬熱處理 2004 29 4 27 29 11 鄭 光海 王振廷 16Mn 鋼 感應(yīng)熔敷 WC 涂層的耐磨性研究 J 煤 炭技術(shù) 2005 24 4 10 12 12 王 振廷 陳華輝 李學(xué)偉 感應(yīng)熔覆微納米 復(fù)合材料涂層組織 與摩擦磨損特性能研究 J 粉 末冶金工業(yè) 2006 24 1 32 35 13 韓 桂泉 周品 胡喜蘭等 感 應(yīng)熔覆鎳基合金粉末涂層研究 J 潤(rùn) 滑與密封 2006 1 137 75 77 14 逮 允龍 谷豐 感 應(yīng)熔涂工藝的研究 J 熱 加工工藝 2004 1 19 20 15 喬 金士 宣天鵬 表面高頻感應(yīng)熔覆涂層技術(shù) J 熱 加工工藝 2013 42 16 14 18 16 張 增志 韓桂泉 付躍文等 高 頻感應(yīng)熔覆 Ni60 合 金粉末涂層 的研究 J 金 屬熱處理 2003 28 3 43 46 17 林晨 王 德俊 林化春 調(diào) 質(zhì)對(duì) Ni 基 合金 WC 復(fù)合涂層疲勞強(qiáng) 度 的影響 J 兵器材料科學(xué)與工程 2004 27 1 30 33 18 孫 德勤 戴國(guó)洪 徐正亞 面向零件修復(fù)的 感應(yīng)熔覆法制備涂 層的工藝試驗(yàn) J 鑄 造技術(shù) 2017 38 1 88 91 19 付 瑞東 馬麗心 免噴涂涂層的感應(yīng)重熔工藝 J 焊接 2000 11 26 29 20 朱 潤(rùn)生 自熔合金涂層高頻感應(yīng)重熔工藝技術(shù) 研究 J 粉 末冶 金工業(yè) 2001 11 4 12 17 21 C K Lin C C Berndt Statistical analysis of microhardness variations in thermal spray coatings J Journal of Materials Science 1995 30 1 111 117 22 Matsubara Y Tomiguchi A Post Treatment of Plasma Sprayed WC Co Ni Coatings by High Frequency Induction Heating A Proceedings of ITSC 95 C 1415 1418 23 Mathsbara Y Kumaguwa M Application of self fused alloy coating by induction heating A Proceedings of international thermal spraying conference 95 C Kobe Japan 1995 1001 1004 24 B M Warnes Reactive element modified chemical vapor deposition low activity platinum aluminide coating J Surface and Coating Technology 2001 146 147 7 13 25 H J Kim S Y Hwang C H Lee et al Assessment of wear performance of flame sprayed and fused Ni based coatings J Surface and Coatings Technology 2003 172 2 3 262 269 26 Ji Hui Kim Jong Chul Yoon Seon Jin Kim The effect of boron on the thermal fatigue behavior of Iron chromium carbon siliconalloy J Surface CoatingsTechnology 2007 106 4 10 16 27 顧 偉超 張秀群 沈德久等 鐵基電弧噴涂 鋁層的感應(yīng)重熔處 理 J 熱 加工工藝 2004 1 19 20 針對(duì)溫室大棚溫濕度變量的時(shí)滯 性和強(qiáng)耦合性 本文提出了模糊 PID 解耦控制器設(shè)計(jì)方法 利用模糊 PID 控制算法解決溫濕度實(shí)時(shí)控制時(shí)模型和參數(shù)不 確定性 并通過(guò)數(shù)據(jù)擬合方法實(shí)現(xiàn)對(duì)溫濕度因子的解 耦控制 此外 利用 MATLAB 仿真平臺(tái)對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn) 行模型搭建和數(shù)值仿真 結(jié)果表明 基于模糊 PID 解 耦的控制策略能夠使保證控制系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行 并且顯 著提高了控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能 參 考文獻(xiàn) 1 邢 希君 宋建成 吝伶艷 田慕琴 李德旺 設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智 能 控制技術(shù)的現(xiàn)狀與展望 J 江 蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017 45 21 10 15 2 Chaudhary G Kaur S Mehta B et al Observer based fuzzy and PID controlled smart greenhouse J Journal of Statistics and Management Systems 2019 22 2 393 401 3 陳 俐均 杜尚豐 梁美惠等 溫室溫濕度解耦控制策略 J 江 蘇 農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019 47 1 224 228 4 李 琳 周?chē)?guó)雄 基于逆模型解耦的綠茶烘焙變論域模糊 控制 J 農(nóng) 業(yè)工程學(xué)報(bào) 2014 30 7 258 267 5 申 再賀 馬春燕 陳燕等 可控微環(huán)境氣霧立體栽培監(jiān)測(cè)監(jiān)控系 統(tǒng) 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) J 農(nóng) 機(jī)化研究 2019 7 121 125 6 譚 志君 任正云 基 于預(yù)測(cè) PI 的大棚溫濕度先進(jìn)控制 J 控 制工 程 2015 22 3 495 500 7 劉華 劉敏層 基于模糊 PID 在鍋爐溫度控制系統(tǒng)的仿真研究 J 自 動(dòng)化與儀表 2018 33 4 20 25 8 關(guān) 靜 基 于溫濕度模型的溫室溫濕度智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)的設(shè)計(jì) J 安 徽 農(nóng)業(yè)科學(xué) 2015 23 333 335 9 王 辰 基于模型的溫室大棚環(huán)境參數(shù)控制 D 沈 陽(yáng) 沈 陽(yáng)工業(yè)大 學(xué) 2014 10 馬 萬(wàn)征 毛罕平 李忠芳等 溫室環(huán)境多變 量控制系統(tǒng)解耦現(xiàn) 狀及發(fā)展趨勢(shì) J 江 蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2012 40 2 313 314 設(shè) 施農(nóng)業(yè) 32