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《天津理工大学》 2019年
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太阳能温室建模及智能控制策略研究

权峻  
【摘要】:我国人多地少,人均耕地面积远低于世界平均水平,尤其是北方地区,冬季寒冷,每年农作物的生长周期短,造成冬季蔬菜瓜果等主要农产品供应量不足。随着科技的进步,温室种植能够在一年四季给作物提供舒适的生长环境,使得原本在特定季节条件才能产出的作物可以反季节产出,提高了农产品的供给量,质量也得到了相应的提高。目前,我国已经开始大力推广温室种植,成为世界上温室种植面积最大的国家。根据植物的生长需要,对温室内部环境因素尤其是温湿度的控制显得尤为重要。为了实现对温室内部温湿度的控制,首先需要从数学本质上对温室内部温湿度变化的规律即温湿度机理进行分析,明确影响温湿度变化的因素,用于温室建模。一个精确的温室温湿度数学模型是实现智能温室精准控制的前提。本文首先对温室模型的辨识方法进行了研究。根据太阳能温室具有多参数、强耦合、高度非线性及时变的特点,既可以使用神经网络来辨识,也可以根据温湿度机理使用算法来对机理模型的未知参数进行辨识,得到相对精确的机理模型。可以在作物不同的生长阶段,有选择的采用两种方法得到不同的模型,来实现对温室作物生长环境的控制。在作物播种期和幼苗期,采用神经网络辨识模型;在作物生长期采用算法辨识后的机理模型。然后,通过查阅国内外学者的研究成果,总结出符合北方温室的温湿度机理模型,从机理模型中得到影响温室内部温湿度的影响因子,并将其作为神经网络模型的输入,在Matlab/Simulink环境下进行仿真实验。通过对比,分别由粒子群(PSO)算法、Levenberg-Marquardt(LM)算法、PSO-LM算法优化RBF神经网络权值和阈值,对预测结果的比较分析表明,采用PSO-LM-RBF模型来构建温室温湿度模型预测误差最小、速度最快,能够对作物播种期和幼苗期温室内温湿度的控制提供指导。在机理模型建模时,根据温室机理在Simulink中搭建温室温湿度机理,对机理模型中与作物光合作用相关的植物吸收太阳能的比例系数和与作物蒸腾作用相关的叶片的热传递系数两个时变参数,通过萤火虫算法进行辨识,最终得到相对精确的温室机理模型,实现对作物生长期温室内温湿度的控制。最后分别对神经网络模型和机理模型设计相对应的控制系统,在作物不同生长时期合理选择控制系统,从而实现对温室内部温湿度的智能控制。
【学位授予单位】:天津理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP273.5;S625

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