第7期王麗娜等 基于模糊控制的溫室氣候控制器設(shè)計(jì)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(jì) J 中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào) 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(jì) 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(jì)適合農(nóng)作物生長(zhǎng)的環(huán)境因子模糊控制系統(tǒng) 該系統(tǒng)針對(duì)溫室環(huán)境中溫濕度的強(qiáng)耦合規(guī)律 在控制中增加溫濕 度解耦算法 通過(guò)建立不對(duì)稱溫濕度補(bǔ)償規(guī)則庫(kù) 將溫度 濕度模糊控制的輸出變量和解耦補(bǔ)償輸出合成后得出實(shí)際溫濕 度控制輸出 對(duì)農(nóng)業(yè)大棚的溫濕度控制過(guò)程進(jìn)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(qiáng)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(shí)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(shí)用價(jià)值和推廣價(jià)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(lèi)號(hào) S 6 2 5 5 1 T P 2 7 3 4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 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(xiàng)目 陜西省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳省級(jí)農(nóng)業(yè)專(zhuān)項(xiàng)資金項(xiàng)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(yùn)城人 碩士 工程師 研究方向?yàn)檗r(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?yàn)殡姎鉁y(cè)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(jì) 以P I D控制和校正網(wǎng)絡(luò)為設(shè)計(jì)方法 直觀實(shí)用 但是難 第4 5卷 第7期 2 0 2 4年7月 中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào) 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(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)2 0 2 4年 以實(shí)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(shí)變 多變量 非線性系統(tǒng)難以 有效應(yīng)用 在實(shí)際應(yīng)用中 有不少控制對(duì)象和生產(chǎn)工藝無(wú)法或 者很難用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué) 物理等方面的公式來(lái)描述 以至 于在建立簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)模型估算參數(shù)時(shí) 對(duì)原系統(tǒng)不能準(zhǔn)確 地表示 因?yàn)槿〉玫膮?shù)根本不能包含所有信息特征 以至于建模過(guò)程沒(méi)有太大價(jià)值 還有的控制對(duì)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(méi)辦法建立是因?yàn)闇y(cè)試裝備無(wú)法進(jìn)場(chǎng)測(cè)試或根本沒(méi) 有符合實(shí)際的測(cè)試方法 隨著控制系統(tǒng)涉及越來(lái)越多 的非線性 多參數(shù) 時(shí)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(wèn)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(duì)象的實(shí)際狀態(tài) 后來(lái)發(fā)展起來(lái)的自適應(yīng)控制技術(shù)在 一段時(shí)間內(nèi)解決了部分問(wèn)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(shí)踐出了模 糊控制 總結(jié)工藝操作經(jīng)驗(yàn) 1 建立模糊集合 利用語(yǔ)言 規(guī)則進(jìn)行模糊邏輯推理和決策 從而對(duì)復(fù)雜對(duì)象進(jìn)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(guó)M a m d a n i在實(shí)驗(yàn)室把模糊控制應(yīng)用于 鍋爐和蒸汽機(jī)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(shí)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(tái)地鐵開(kāi)通 成為當(dāng)時(shí)最先進(jìn)的地鐵系統(tǒng) 自此很多家用電器 智能 樓宇 電梯升降機(jī) 2 3 等采用模糊控制算法開(kāi)發(fā) 并接連 研制成功投入市場(chǎng) 模糊集合理論 其本質(zhì)是對(duì)復(fù)雜的 工藝或者過(guò)程建立計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的數(shù)學(xué)模型 4 讓模糊語(yǔ) 言被P C或處理器接受 不僅成為解決客觀模糊性問(wèn)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(cè)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(jìn)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(wèn) 題 如參數(shù)整定的問(wèn)題 參數(shù)整定時(shí)間較長(zhǎng) 如純時(shí)延的 問(wèn)題 有些參數(shù)整定后不能適應(yīng)整個(gè)過(guò)程變化 這些問(wèn) 題導(dǎo)致了控制性能下降 后來(lái) 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(dòng)偏差為1 5 過(guò)渡過(guò)程波動(dòng)較小 沒(méi)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(dòng)控制系統(tǒng)研究中 對(duì)棉田滴灌施肥控制采用了單純的模糊控制算法 通過(guò) 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(yàn)測(cè)試 模糊控制具有更好的動(dòng)態(tài)性能 更低的超 調(diào)量和調(diào)節(jié)時(shí)間 在配方1 輪灌條件1試驗(yàn)中 模糊控 制策略下系統(tǒng)的超調(diào)量以及調(diào)節(jié)時(shí)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(duì)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(shí)踐應(yīng)用中難以發(fā)揮其優(yōu) 勢(shì) 1 0 隨著實(shí)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(shì) 模糊控制中各因素耦合 的現(xiàn)象是溫室控制研究的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn) 且國(guó)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(guò)程中 各環(huán)境 因素間互相影響變動(dòng) 1 2 如果分開(kāi)獨(dú)立考慮難以實(shí)現(xiàn) 整體統(tǒng)一控制 大大影響控制效果 本文對(duì)耦合現(xiàn)象 尤其是溫濕度耦合問(wèn)題進(jìn)一步研究 設(shè)計(jì)模糊控制及 模糊解耦控制方案 加入解耦算法 以補(bǔ)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(shí)擴(kuò)大技術(shù)應(yīng)用推廣 對(duì)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(diǎn) 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(yàn)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(dòng)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(shí)時(shí)變化的 控制過(guò)程也是非線性控制 同時(shí)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(guò)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(dòng)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(jìn)行運(yùn)算 將結(jié)果輸出控制對(duì)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(guò)控制目標(biāo)值與實(shí)際值的誤差來(lái) 確定消除誤差的控制策略 適合一些比較簡(jiǎn)單的單輸 入 單輸出線性系統(tǒng) 通常 在大棚實(shí)際控制過(guò)程中 為提高系統(tǒng)控制精度和動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)性能 要對(duì)傳統(tǒng)P I D 控制進(jìn)行改進(jìn) 改進(jìn)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(jì)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(duì)P I D控制器采用四 點(diǎn)中心差分法來(lái)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(duì)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(duì)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(chǎng)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(guò)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(qiáng)度 需要控制的設(shè)備包含加熱器 補(bǔ)光燈 遮陽(yáng) 板 風(fēng)機(jī)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(duì)作物來(lái)說(shuō)是最重要的 1 9 因此需 要更精準(zhǔn)的控制 濕度和光照強(qiáng)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(qiáng)度為1 0 0 0 1 8 0 0 L u x 本研究擬設(shè)計(jì)目標(biāo) 濕度波動(dòng) 5 R H 光照強(qiáng)度波動(dòng) 2 0 0 L u x 溫度波動(dòng) 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(lái)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(shí)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(jìn)行最大的調(diào)節(jié) 因此 模糊控制是本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重點(diǎn) 模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)實(shí)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(bǔ)償輸出合成以后得出實(shí) 際的溫濕度控制輸出 光照強(qiáng)度的實(shí)際輸出就是光照 強(qiáng)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(shí)際值 en t 為目標(biāo)值與實(shí)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(qiáng) 度的變化趨勢(shì) Ke Kc Ku分別為輸入輸出的量化 因子 可以根據(jù)實(shí)際控制進(jìn)行設(shè)定 un t 為輸出量 用于控制大棚的補(bǔ)光 遮陽(yáng) 加熱器 風(fēng)機(jī)與加濕器 的運(yùn)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(qiáng)度 偏差值 單位為L(zhǎng) u x 根據(jù)溫室大棚控制系統(tǒng)的特 點(diǎn) 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(shí)現(xiàn) 2 1 模糊化 輸入變量需要先經(jīng)模糊控制器進(jìn)行模糊化 即將 實(shí)數(shù)輸入量轉(zhuǎn)換為模糊集合和對(duì)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(gè)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(duì)溫度的模糊化進(jìn) 行說(shuō)明 本系統(tǒng)中濕度 光照強(qiáng)度控制算法的模糊化基 本一樣 以此類(lèi)推 根據(jù)設(shè)計(jì)要求 溫度的控制范圍為 6 所以溫度 偏差e1 t 的基本論域?yàn)?6 6 根據(jù)控制精度 2 將它離散為7個(gè)等級(jí) 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?yàn)?0 1 0 1 將它離散為7個(gè)等級(jí) 量化因子Kc 3 0 溫度偏 差變化率和偏差論域?yàn)?3 2 1 0 1 2 3 分別對(duì) 應(yīng)7個(gè)等級(jí) 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(jī)與溫度相關(guān) 控 制輸出變量u1 t 論域?yàn)?3 2 1 0 1 2 3 對(duì) 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(kāi) 七個(gè)等級(jí) 濕度控制與光照控制的輸出也采取類(lèi) 7 8 中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)2 0 2 4年 似的模糊化過(guò)程 基于大棚控制特點(diǎn) 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(kù)與推理 規(guī)則庫(kù)集合了專(zhuān)家知識(shí)和技術(shù)熟練的操作工經(jīng) 驗(yàn) 是根據(jù)人類(lèi)思維進(jìn)行推理的語(yǔ)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(yǔ)句來(lái)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(yǔ)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(gè)輸入變量 一個(gè)輸出變 量 en t ecn t un t 均有7個(gè)模糊子集 因涉及 規(guī)則比較多 此處部分試驗(yàn)如下 情況1 實(shí)際溫度1 4 設(shè)定1 7 為目標(biāo)溫度 比 實(shí)際高3 溫度變化率是 0 1 情況2 設(shè)定溫度比 實(shí)際高0 溫度變化率是0 m i n un t 分別有7種輸出 試驗(yàn)結(jié)果如表1所示 i f語(yǔ)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(duì)于情況2根據(jù)經(jīng)驗(yàn)不做現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn) 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(yàn)修正 與獼猴桃育苗各生長(zhǎng)階段的需 求結(jié)合得到控制規(guī)則見(jiàn)表2 表1 試驗(yàn)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(yàn)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(gè)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(duì)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(lèi)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(jìn)一步 推理就完成了推理過(guò)程 2 3 模糊補(bǔ)償解耦 在大棚監(jiān)控系統(tǒng)中 環(huán)境溫濕度的改變對(duì)溫室作 物生長(zhǎng)影響程度最大 耦合程度也較大 2 1 必須采用 模糊補(bǔ)償對(duì)溫度與濕度的強(qiáng)耦合解耦 即對(duì)溫度 濕度 模糊控制輸出 再一次根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)分別進(jìn)行解耦推 理從而得出模糊補(bǔ)償控制輸出 根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn) 除了溫濕度本身的耦合現(xiàn)象 最主 要的是設(shè)備運(yùn)行中對(duì)溫濕度的耦合影響 例如風(fēng)機(jī)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(jì)7 9 溫的同時(shí) 降濕效果也很明顯 所以溫度降低對(duì)濕度影 響非常大 補(bǔ)償也大 但溫度升高對(duì)濕度影響很小 補(bǔ) 償也小 濕度降低時(shí)對(duì)溫度影響也很大 補(bǔ)償也比較 大 相反對(duì)溫度影響相對(duì)較小 補(bǔ)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(duì)溫度的補(bǔ)償輸出 模糊補(bǔ)償變量用不對(duì)稱論 域來(lái)表示 即 1 5 1 0 1 2 2 5 對(duì)應(yīng) L M L S Z A S A M A B 六個(gè)模糊集合 也采用三角形隸屬函 數(shù) 最終得到溫度模糊補(bǔ)償規(guī)則見(jiàn)表3 濕度模糊補(bǔ) 償規(guī)則表與之類(lèi)似 表3 溫度模糊補(bǔ)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(jiǎn)單來(lái)說(shuō)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(jì)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(yùn)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(shí)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(duì)溫度的補(bǔ)償解耦反模糊化后 輸出 3 系統(tǒng)試驗(yàn)與結(jié)果分析 獼猴桃種子播種試驗(yàn) 當(dāng)前溫度2 8 9 濕度 6 0 1 R H 光照強(qiáng)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(qiáng)度為 1 2 0 0 L u x 經(jīng)過(guò)育苗大棚軟件平臺(tái)實(shí)施運(yùn)行 3個(gè)指標(biāo) 參數(shù)變化曲線如圖6 圖8所示 圖6 空氣溫度實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)曲線表明經(jīng)過(guò)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(dòng)范圍 未超過(guò) 2 圖7 空氣濕度實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)曲線表明經(jīng)過(guò)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(dòng) 波動(dòng)范圍未 超過(guò) 5 R H 圖8 光照強(qiáng)度實(shí)時(shí)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(qiáng)度實(shí)時(shí)曲線表明經(jīng)過(guò)本系統(tǒng)環(huán)境控制 光 照強(qiáng)度約4 m i n達(dá)到穩(wěn)態(tài)后出現(xiàn)一定的波動(dòng) 波動(dòng)范 圍未超過(guò) 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(qiáng)度1 0 0 0 1 8 0 0 L u x 經(jīng)過(guò)實(shí)際實(shí)施 滿足了發(fā)芽環(huán)境要求 空氣溫度 濕度 光照強(qiáng)度完全達(dá)到了濕度波動(dòng) 5 R H 光照強(qiáng)度波 動(dòng) 2 0 0 L u x 溫度波動(dòng) 2 預(yù)期設(shè)計(jì)目標(biāo) 且達(dá)到 穩(wěn)態(tài)時(shí)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(gè)階段的環(huán)境參數(shù)控制提供技術(shù)支持 實(shí)現(xiàn)相 對(duì)恒溫恒濕和光照需求的環(huán)境要求 4 結(jié)論 1 針對(duì)實(shí)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(jì)適合農(nóng)作 物生長(zhǎng)的環(huán)境因子模糊控制系統(tǒng) 通過(guò)建立不對(duì)稱溫 濕度補(bǔ)償規(guī)則庫(kù) 利用模糊解耦控制算法優(yōu)化控制系 統(tǒng)參數(shù) 2 實(shí)踐應(yīng)用中 通過(guò)該控制系統(tǒng) 空氣溫度 空氣 濕度 光照強(qiáng)度保持在 2 5 R H 2 0 0 L u x波 動(dòng)范圍之內(nèi) 達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí)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(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)目標(biāo) 系統(tǒng)調(diào)節(jié)精 度高 速度快 魯棒性好 3 本項(xiàng)目的實(shí)施使獼猴桃苗木培育關(guān)鍵技術(shù)環(huán) 8 0 中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)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(chǎng)上的老舊品種 且可以用于高 等花卉 蔬菜等對(duì)環(huán)境要求較高的高品質(zhì)植物種植 對(duì) 設(shè)施園藝產(chǎn)業(yè)自動(dòng)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(jià)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(guó) 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(jì) 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(jì)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(jìn)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(bào) 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(bào) 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(dòng)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(guó)溫室環(huán)境的模糊控制技 術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀 J 自動(dòng)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(guó)設(shè)施園藝發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)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(jì) 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