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温室环境的建模与控制

潘兰芳  
【摘要】: 温室环境控制是一个非常重要也非常困难的课题。一方面,温室环境中温度、湿 度、二氧化碳含量、光照等因素之间是相互作用的,而且,作物的生长也影响着环境 因子。在这些过程中不仅有物理现象,而且有植物的生理现象。因此,温室环境是多 变量耦合、时变、非线性的复杂系统。另一方面,温室环境的调控手段有限,主要是 通过通风、遮阳网遮阳或者保温、喷雾、加热等方法,特别是要求控制成本低。 本文在总结国内外温室建模与控制方面所作研究的基础上,对温室环境的建模与 控制进行了深入研究。 温室气候的建模是实现温室控制的关键。本文首先系统分析了温室环境中的主要 热力学过程,建立了温室的一般机理模型。然后,基于系统辨识理论,研究了根据温 室的输入输出实验数据的实验建模方法。 为了克服现有模型的缺点,本文深入研究了基于自适应模糊逻辑系统的温室环境 的建模方法。首先根据对系统的定性描述构造一个初始模型,然后,利用系统实验数 据或者实际运行数据,由BP学习算法训练自适应模糊逻辑网络模型,对模型中的参 数进行调整,最后得到温室环境的定量模型。由于同时运用了关于系统的专家知识和 温室的实验数据,因此,它比仅仅利用实验数据的系统辨识方法和神经网络建模方法 优越。仿真结果表明,采用自适应模糊逻辑网络建立温室气候的模型,能够较好地描 述温室中各环境因子的关系,并能进行较准确的预报。 本文研究了温室环境的两类优化控制方法:分层控制和集成控制。分层控制是由 监督层产生优化的设定值,再将它传递到底层控制器。集成控制是以最优控制理论为 基础,根据系统的状态方程进行最优控制。 无论是采用分层结构还是集成控制,对温室的优化控制都是很困难的。运用专家 系统对温室这样一个复杂的系统进行环境控制是比较合适的。本文结合温室环境的模 糊逻辑网络模型对温室环境的专家控制系统进行了设计,根据温室气候模型对环境因 子的预报以及实测数据和经验数据,并利用专家规则进行推理,然后得出控制决策。 知识库中采用了适合于农业领域的“规则架+规则体”的知识表示方法。采用VB程序 语言进行仿真,结果表明这样的一个框架能够实现对温室的控制。


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