温室智能测控系统模糊控制器设计

温室智能测控系统是一个大滞后,非线形,多输入输出变量的耦合系统,无法建立准确的数学模型,因此传统控制方法对它难以奏效,运用模糊控制策略建立数学模型特别适合于处理温室测控系统,且具有设计简单,鲁棒性强的优点,提高了温室的控制效果。     

温室智能测控系统模糊控制器设计

温室智能测控系统是一个大滞后，非线形，多输入输出变量的耦合系统，无法建立准确的数学模型，因此传统控制方法对它难以奏效，运用模糊控制策略建立数学模型特别适合于处理温室测控系统，且具有设计简单，鲁棒性强的优点，提高了温室的控制效果。     

基于分段控制策略的温室智能测控系统设

以PID算法和模糊控制理论相结合的分段控制理论为控制策略,嵌入温室作物生长模型和栽培专家知识,基于RS485总线,设计了一个分布式温室智能测控系统,对温室生产环境因子进行实时监测、分析、智能决策输出,调节温室控制设备,创造最佳的温室作物生长环境条件.实践证明,分段控制算法使控制输出准确跟踪设置值.     

基于模糊PID的温室温度控制器设计与仿真

温室温度系统具有大时滞性、大惯性等特点,传统的控制方法效果不甚理想。为此,提出了一种模糊PID控制方法 ,可根据温度偏差和温度偏差变化率实时调整PID参数。通过MATLAB仿真表明,该控制方法可以使温室温度控制系统动态响应快、鲁棒性强、稳态精度高、超调量小、抗扰动能力强,具有良好的控制效果。     

主从分布式温室环境参数测控系统

根据农村温室大棚环境参数测控实际需要,设计了一套PC机主从控制的分布式测控系统.该系统由PC机、土壤含水率测控模块、温湿度和CO<,2>测控模块以及相应的电磁阀、电动机和风机、水箱、渗灌管网等构成.PC机数据存储量大,便于使用模糊控制专家系统,利用组态王开发PC机软件,提高了系统的可靠性,并大大缩短了开发周期,人机交互界面友好.各从机测控模块采用AT89系列单片机、传感器、继电器等构成,根据需要选择不同模块通过RS4.85总线挂接在PC机上,实现温室的分区分块控制.     

基于积温理论的温室温度混杂系统预测控制

温室温度系统作为典型的混杂系统,其输入包括离散的设备控制量以及可测不可控的多个室外环境扰动量。本文针对温室温度混杂系统,建立切换系统模型,基于此模型设计多输入预测控制。首先分别在4种离散状态(保温模式、自然通风模式、强制通风模式、湿帘-风机模式)下确定模型的主相关输入,采用带遗忘因子的递推最小二乘法建立子模型。然后设计预测控制器,利用双周期积温法规划预测控制设定值。求解多输入预测控制量问题为NP-hard问题,采用最优化剪枝法优化搜索。最后在实验温室应用控制算法进行实验,实验结果表明,多输入预测控制算法可以有效调控温室内温度,并且由于积温理论动态规划预测控制设定值,可减少设备的切换次数,降低能耗。     

基于IEEE1451.2和ZigBee协议的温室智能执行器的研制

执行器是温室测控系统实现其温室环境调控的重要环节。为了迎合温室测控系统网络化与无线化的趋势，设计了能够工作在以太网Ethernet和无线传感器网络WSN（Wireless Sensor Networks）的通用化智能控制模块。该模块与不同的通讯模块组合，可分别作为基于IEEE1451．2标准的温室专用测控系统和基于ZigBee协议的温室无线测控系统的智能执行器，具有通用性和标准化的特点。此外，该执行器采用多种抗干扰技术，具有高可靠性和鲁棒性。     

基于积温理论的温室温度混杂系统的预测控制

温室温度系统作为典型的混杂系统,其输入包括离散的设备控制量以及可测不可控的多个室外环境扰动量。本文针对温室温度混杂系统,建立切换系统模型,基于此模型设计多输入预测控制。首先分别在4种离散状态(保温模式、自然通风模式、强制通风模式、湿帘-风机模式)下确定模型的主相关输入,采用带遗忘因子的递推最小二乘建立子模型。然后设计预测控制器,利用双周期积温法规划预测控制设定值。求解多输入预测控制控制量问题为NP-hard问题,采用最优化剪枝法优化搜索。最后在试验温室应用控制算法,实验结果表明,多输入预测控制算法可以有效调控温室内温度,并且由于积温理论动态规划预测控制设定值,可减少设备的切换次数,降低能耗。     

基于RBF神经网络的温室温度调控研究

根据光合作用对温室环境因子的非线性,结合RBF神经网络对非线性的良好辨识能力,研究出一种温度调控技术。结合温室光照、温度变化规律,运用RBF神经网络建立温室生菜光合速率与二者的量化模型,通过生菜的光合作用速率来衡量生菜生长状况,在温室小气候里实现对生菜产量的量化控制。该模型预测精度较高,可作为温室测控系统环境因子调控依据。     

基于nRF2401A的无线温室测控系统通信实现

针对传统温室有线测控系统移动性差和难以安装维护等缺点,提出了一种基于nRF2401A的无线温室测控系统.系统采用3层系统结构,扩充完善无线通信模块的帧结构,设计系统节点通信算法,实现低功耗的无线温室测控系统通信,完成温度和湿度等环境因子的实时监测与控制.     

温室温度精确反馈线性化预测控制

温室温度系统具有强非线性特性,通常会导致模型预测控制算法操作复杂,不适宜实际生产应用。针对此问题,提出了基于输入输出精确线性化的温度预测控制算法。根据能量平衡定律,构建了温室温度系统机理模型,将其转换为仿射非线性系统;利用微分几何理论,获得非线性状态反馈控制律,实现了原系统输入输出的精确线性化;在此线性化系统的基础上,设计了预测控制器,使温度跟踪误差与加热损耗的加权和达到最小。仿真结果表明:精确反馈线性化预测控制系统能够综合权衡控制精度与运行能耗,调控效果良好。     

物联网温室环境调控系统

针对温室环境远程调控过程中自动控制参数无法修改或缺少远程手动控制模式的问题，设计了温室环境远程测控系统。系统可分为温室现场测控层、服务器层和用户应用层。现场测控层基于无线传感器网络获取温室内外环境信息，并配备了网络摄像头实时监测；服务器层以ARM为硬件平台，采用Linux C语言完成无线通信模块软件设计和服务器的设计；用户应用层基于Web和Andorid技术，构建提供温室内外即时环境信息查询和自动控制方法选择、控制目标调整、在线视频查看温室内部情况等功能远程终端。试验结果表明，本系统自动测控周期最短为5s，数据传输误码率和丢包率较低，能够满足实时、可靠监测的需求，视频图像流畅清晰，操作简单，界面友好，提高了温室环境测控系统的适用性。     

温湿度解耦模糊控制系统的研究

针对温室气候控制方法中温湿度之间的耦合作用,提出了以温度控制为主、湿度控制为辅的控制策略,并建立两变量输入、3变量输出的控制主回路和补偿回路模糊控制系统,从而为温湿度控制提供了一种行之有效的方法。     

基于模糊控制方法的日光温室冬季温度控制系统

以冬季日光温室为研究对象.综合考虑温度和湿度因子对口光温室环境的影响,应用模糊控制与PID控制相结合的方法实现对北方日光温室冬季温度的控制,并利用MATLAB命令方式和Fuzzy Logic Toolbox实现对该控制系统的仿真.仿真实验结果证明:本系统对于日光温室温度的控制效果比较理想,在外界扰动较大的情况下能够快速达到设定的温度值,抗干扰能力强,反映速度快,有较强的鲁棒性.     

温室环境连续型调控系统开发

开发了一种温室环境连续型调控系统，主要由温室环境现场测控系统、嵌入式服务器和远程监控计算机3个部分组成。试验结果表明，该系统能够为温室中作物生长提供经济适宜生长条件并且满足温室生产中对系统的实时性和可靠性要求。      

基于CAN总线的设施农业嵌入式测控系统

采用 CAN总线与嵌入式技术 ,基于自适应模糊控制的智能解耦控制算法 ,在一定的模型误差范围内实现了对温室环境温度、湿度、光强度的智能解耦控制。经现场实验证明 ,研制的智能测控系统具有良好的稳定性、鲁棒性、灵活性。     

日光温室群监控系统设计

为了解决传统温室群管理困难、调控复杂等问题,设计开发日光温室群监控系统。采用可编程控制器(PLC)作为系统主控制器,控制各温室内的控制节点,实现温室环境调控的自动化运行;应用无线通讯技术实现温室各模块之间的数据通讯;设计MCGS组态监控界面,实现温室群各执行设备的现场实时调控;设计PID通风控制器,利用粒子群算法优化控制参数,精确调控温室内湿度;应用巨控智能远传模块(GRM500)开发远程上位机数据管理系统,设计远程图形控制界面,实现温室的集群调控。测试结果表明,系统能够完成设计目标,自动化和智能化程度较高,便于用户管理温室群。     

基于智能温控算法的温室管理系统

为了适应作物生长需求,需要对大棚温度进行精确控制.首先,建立包含多种环境因素的大棚温度模型;其次,采用模糊PID控制方法,建立了高精度的温度控制方法.综合考虑温室外环境温度、风速、太阳照射强度和室内湿度等因素,采用ARX方法建立温度模型.采用模糊PID控制方法,以温度变化量及其变化率为输入,PID调节量为系统输出,对温...     

基于数据库的温室环境调控效果模型

提出了基于数据库的温室环境调控效果模型的建立方法,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归方法实现了模型的提取,并给出了模型的修正、数据记录和模型的更新。以BCB6.0为开发平台建立了相应的软件系统,系统能够实现对温室环境调控效果模型的自动提取、分析和更新。试验结果表明,该系统能够进行温室环境调控效果模型的预测,并提高了模型的通用性和自学习功能。     

温室温度多模糊控制器切换控制研究与实现

针对周年生产的温室控温系统在一年四季需要不断更换不同控温方案的问题,设计了一种基于多模糊控制器的切换控制方法.该方法通过对系统整体规划并制定一系列针对不同环境状态的不同控温方式的切换规则,结合对各个设备的模糊控制,实现对整个温室系统温度的实时精准控制.仿真实验结果表明,该方法非常适用于周年生产的温室控温系统,在运行过程中整个系统表现出良好的控制品质,实现了对温室系统经济、有效和节能的控温目的.