基于改进多目标进化算法的温室环境优化控制

该文围绕温室环境控制问题,以温湿度2个主要环境因子为研究对象,建立了温室环境动态模型。设计1种基于改进的非支配排序多目标进化算法(modified non-dominated sorting evolutionary algorithm,MNSEA-II)的双比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制器的多输入、输出温室控制系统,以误差平方矩的积分型(integrated time square error,ITSE)为性能指标,使用多目标进化算法对其确立的目标函数进行寻优,求出Pareto最优解,进而对PID控制器的参数进行整定,使系统获得良好的控制性能。本文以Matlab/Simulink为仿真环境,对此温室控制系统进行了仿真研究。结果表明了温室模型的合理性和多目标进化算法优化的PID控制方法的有效性。     

基于全局变量预测模型的温室环境控制方法

针对传统温室控制系统中存在的控制方案达不到最优化、反应滞后、控制器调节不同步等问题,提出了基于全局变量预测模型的温室环境控制方法。该方法将温室内部温度、湿度、光照等数据,控制器当前状态,温室外部环境的相应数据及当地天气情况进行融合,利用各个全局变量通过数学模型得出温室未来环境状况的短期预测值,通过神经网络实现控制方案,解决了温室控制中的大滞后、大惯性等问题。实验结果证明了该方法的有效性及合理性,并对温室内气候智能控制的发展具有一定的参考价值。     

基于CFD的温室气温时空变化预测模型及通风调控措施

夏季温室高温湿热,对作物生长产生重大危害,制定合理的夏季温室气温调控方案,是提高温室生产效益,降低温室气温调控能耗的关键问题。该文基于计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)方法,结合气象预报信息,针对苏南地区大型连栋温室,建立了夏季温室气温时空变化预测模型,通过设置边界参数,对不同通风条件下温室气温的时空变化进行了预测,并通过试验验证了模型的有效性。试验结果表明,预测值与实测值吻合良好,均方根误差在1.2℃以内,最大相对误差在6%以内,平均相对误差在4%以内。不同通风降温条件下的试验结果显示,温室气温空间分布存在明显差异,湿帘-风机系统较自然通风降温效果显著,降温幅度在5℃左右,持续的湿帘-风机降温措施可将温室高温控制在较低水平。基于该文模型的预测结果和温室调控目标,选取合适的时间点、时间长度和不同类型的通风降温措施,可有效提高温室气温调控效率和效益。同时,该研究还可为优化传感器布局提供依据。     

基于作物响应的温室环境SVMR控制仿真

在温室环境控制中,传统的根据专家经验的设定值确定控制的目标,由于经验的局限性和作物生长的适应性等原因而不能准确确定设定值,影响温室生产的效率。该文采用仿真模型,研究根据作物响应自动确定控制目标的温室环境控制方法。根据作物生长模型和温室环境变化模型采用遗传算法自动确定温室环境的设定值,采用稳定性、鲁棒性好的OS-LSSVMR(在线稀疏最小二乘支持向量机回归)内模控制进行温室环境控制。通过仿真,在相同室外条件下,基于作物响应的温室环境控制方法消耗的能量更少,作物的干质量增加的更多,控制的精度更高。说明了该方法     

基于改进遗传算法的温湿度模糊神经网络控制器

为了创造适合作物生长的环境,针对温室系统的特点,该文提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器,利用改进遗传算法训练模糊神经网络模型,采用此模糊神经网络控制器控制温室系统,由数值实验可以看到采用此控制器的温室系统具有响应速度快、过程平稳、编程简单的特点.     

基于RTOS的单片机系统在温室环境控制中的应用研究

温室环境控制对实时响应和实时处理能力都有较高的要求，针对这一特点，提出了基于实时操作系统RTOS的嵌入式单片机系统作为其环境调控的底层控制器，在温室环境各参数调控中该底层控制器性能优越、效果显著，实际运行表明该系统具有较高的稳定性和可靠性。     

温室环境温度预测自适应机理模型参数在线识别方法

温室小气候模型具有非线性、强干扰、时变等特性,常用的线性化模型或离线辨识模型无法有效预测温室环境动态变化规律,模型精度不高直接影响温室环境控制性能。针对模型的这种复杂特性,该文以温度模型为例,提出利用连续-离散递推预测误差算法,对非线性模型参数和状态进行在线估计,以提高模型精度。首先,考虑加热和通风2种控制输入,建立了温室温度模型。然后,论述了该算法的原理和优势,算法通过引入并调整增益矩阵,对系统噪声进行在线更新,减少了系统噪声初始化偏差对参数估计收敛性的影响。最后,基于试验温室实测数据,对温室温度模型进行了在线辨识仿真,结果表明,利用连续-离散递推预测误差算法辨识模型拟合度为93.7%,扩展卡尔曼滤波器拟合度为89.5%,该文提出的算法在预测温室温度方面更为有效。     

基于温度积分算法的温室环境控制方法

温室环境控制领域所研究的大多数智能控制算法复杂程度较高,不适宜实际生产应用,生产型温室大多采用设置静态工作点模式进行简单的环境控制,这种模式无法根据环境变化进行自动调整,浪费了大量的能量。针对这一问题,提出了基于温度积分算法的温室环境控制方法,根作物种类和生长阶段确定期望平均温度值,将全天24 h均分为长度更短的若干时间片,然后利用温度积分原理对每一时间片的温度调节点进行计算,根据得到的温度调节点结合当前实际温度进行环境控制。仿真试验表明,在保持温室内实际平均温度相同的情况下,利用温度积分算法对温室进行环境调节所消耗的能量为静态工作点的模式的64.43%。该方法计算量相对较小,适用于普通的温室环境控制器,能够简单有效地实现节能控制。     

柴油机高压共轨系统轨压模糊控制与试验

为了改善发动机的冷起动性能以及有利于各工况切换时喷油的精确控制,该文针对采用高压共轨系统的柴油机,建立了基于模型的轨压控制策略,首先分析推导其数学模型;然后利用MATLAB/Simulink建立了轨压控制模型,轨压控制设计了前馈控制加反馈控制的轨压控制器,轨压反馈控制设计了传统的增量式PID(比例-积分-微分,proportion-integration-differentiation)控制器和模糊自适应PID控制器;最后对轨压控制模型进行了离线仿真验证;在此基础上利用硬件在环系统进行发动机台架试验,比较了2种控制器的控制效果。仿真和台架试验结果表明,模糊自适应PID控制器在目标轨压突变时的响应性(响应时间小于0.3 s)和跟随性以及稳定工况下轨压的稳定性(稳态误差小于2 MPa)方面都优于传统的增量式PID控制器,从而验证了控制策略模型的正确性。该研究提出的基于模型的轨压控制策略有助于实现柴油喷油的精确控制,可为柴油机共轨技术国产化提供参考。     

基于同步信号的液压机械无级传动控制器硬件在环仿真

液压机械无级传动仿真模型含有非线性换段过程,模型实时求解困难,致使传统控制器硬件在环仿真难以实现。该文提出基于同步信号的控制器硬件在环仿真方法,定义了基于同步信号的硬件在环仿真时钟、同步信号周期,分析了基于同步信号的控制器硬件在环仿真时序误差,建立了基于同步信号的液压机械无级传动控制器硬件在环仿真系统,两段液压机械无级传动控制器硬件在环仿真试验表明,发动机节气门变化时,采用相同控制策略的在环控制器与控制器模型的控制效果基本一致。     

基于PLC的模糊控制灌溉系统的研制

该文利用模糊控制技术实现灌溉实时控制。利用MATLAB语言对其进行仿真，得到了较为合理的模糊控制算法。并将这些模糊控制算法通过以可编程控制器PLC为核心的硬件控制电路应用于实际的灌溉控制，通过实际温室育苗调试，能够较好地满足温室育苗使用要求。     

杏鲍菇温室开关式空调的无静差模糊控制器设计与试验

针对杏鲍菇工厂化生产中开关式空调温度控制精度较低的问题,考虑到常规模糊控制存在静态误差、静态模糊规则不适用于多温室及不断变化的外界环境的不足,该文提出了一种新型基于模糊控制的自适应变论域控制策略.在控制过程中,2个子模糊控制器受区域决策环节控制切换运行,自适应环节以开关式空调的启停周期作为滚动优化单元.当系统完成1个启停周期后,自适应环节根据该周期2个子模糊控制器所属区域的超调量分别校正各自模糊论域的中心点.通过多组对照试验表明,在北方夏季不同温室、自然因素等多变量试验条件下,设定1℃的范围温差,含自适应环节的模糊控制器均表现出良好的动态特性,与传统静态规则模糊控制器的效果相比,超调量平均下降6.5%,个别温室可下降15%以上,并保持在±5%以内.该方法在理论上实现了开关式空调的无静差模糊控制,试验中同样表现出了较好控制效果,且实现方法简单,普遍适用于开关式设备的温度控制.     

温室系统生态位智能控制方法研究

温室系统的控制受多种因素的影响,具有高度的非线性和时变性,是带约束的组合优化问题。一般温室的控制主要就温度进行设计,该文鉴于营造一个温室内物种生长的最适生态环境,提出以最佳生态位为标准的跟踪反馈控制,并利用遗传算法实现最佳生态系统的模糊控制设计。仿真结果表明该方法能实现作物对生态环境的整体适应性     

混合架构智能温室信息管理系统的设计

针对物联网型智能温室的信息管理要求,基于客户端/服务器（C/S）和服务器/客户端（B/S）混合架构设计了智能温室信息管理系统。系统由现场管理、数据库和远程管理等3个子系统组成。采用分布图法检测了温室传感器网络离异数据。结合铁皮石斛的耐湿特性,通过Mamdani推理实现了温室空气温度、湿度和光照强度等环境参数的模糊决策。基于异步JavaScript和XML（AJAX）技术构建了Web数据异步交互框架。运用服务器推技术实现了温室机构动作状态的实时同步。系统在江苏农博园现代农业馆智能温室部署运行,成功实现了温室信息局域网的采集、处理、存储、显示和决策,以及广域网的高效远程访问与管理。     

基于热量平衡方程的温室冬季温度控制策略

为解决配备空气源热泵的温室在冬季加热时温度调控不稳定等问题，该研究在对温室热传递原理进行分析的基础上，通过实测数据分别计算了温室卷被闭合与揭开两种状态下的综合传热系数、空气源热泵系统工作性能参数和雾化喷淋工作性能参数。根据温室热量平衡方程，建立了调控设备控制时间与温室环境参数间的数学关系，并以此提出了温度控制策略，系统运行时利用传感器实时采集环境数据作为输入，输出设备所需工作时间，并据此控制设备启停。经试验验证，基于热量平衡方程的控制方法能有效控制温度在目标值附近，且温度变化稳定、波动幅度小。在外部天气状况相近条件下，该控制方法的单日耗电量比基于上下限阈值控制的方法节约9.06 kW·h，占其当日耗电量的10.95%。在控制策略研究的基础上，利用典型物联网结构设计并实现远程自动控制，研究结果可直接应用于实践。     

双热源半自动控温甜樱桃促成栽培系统设计与试验

为解决甜樱桃促成栽培产量和质量不稳定的问题,该研究根据甜樱桃促成栽培特点,研制了一种双热源半自动控温甜樱桃促成栽培系统。该系统以煤、柴为燃料的地炕式加热炉为补充加热方式,结合太阳能调控温度。通过与传统大棚比较,分析了该系统对甜樱桃栽培产量及经济效益的影响。结果表明:连续2 a应用甜樱桃促成栽培系统的大棚产量稳定在11 550 kg/hm2以上,优质果率超过80%,年经济效益比普通大棚高37%(2012年)和36%(2013年)。该系统采用半自动测控促成栽培环境,使环境因子的检测和报警实现自动化,明显降低了劳动强度,在甜樱桃促成栽培中推广应用,可取得显著经济效益。     

节能型日光温室智能加温控制系统设计1

在北方冬季节能型日光温室生产中常出现极端低温天气,气温低于作物致死温度,导致温室作物大幅减产甚至绝收.为精准调控温室温度,降低低温带来的损失,本研究设计了一套日光温室智能加温控制系统,其硬件设备由感知模块、主控模块、通讯模块、伺服模块、执行设备组成.系统实现了日光温室温度环境的智能控制,可自动采集温室内气温数据,并根据主控模块内设置的加温控制阈值实现温度执行设备的自动开关,同时可通过Android远程客户端进行数据查看及执行设备状态控制.系统应用与验证结果表明:二代砖墙日光温室最低温度维持6~8℃,则系统日开启时间需4.9h,日资金投入146元;维持10~12℃,则系统日开启时间6.1h,日资金投入194元.应用过程中系统性能稳定,实现了温度环境的精细化、无人值守智能调控,夜间加温效果良好.     

日光温室环境参数智能化监测管理系统的研制

该系统运用传感器技术、自动检测技术、通讯技术和微型计算机技术，实现对日光温室温度、湿度、光照度、CO₂浓度的监测管理，特别是实现了CO₂浓度的低成本测量。该系统由便携式温室环境参数测量仪、数据综合管理系统及专家决策与咨询系统三部分构成。测量仪以89C52单片机为核心，完成环境参数的采集、存储、模糊处理等。PC机由RS232接口与测量仪通讯，以其数据综合管理系统，实现对温室环境参数数据的显示、存储、查询、统计等。专家决策与咨询系统，给出不同时期作物生长所需要的最佳环境参数，并且依据此最佳参数对实时测得数据进行模糊处理，提出合理的调整方案，实现了温室的智能化管理。     

日光温室水幕帘蓄放热系统增温效应试验研究

针对日光温室夜间温度过低,难以满足作物生长需求这一问题。设计了一种水幕帘蓄放热系统,该系统以日光温室墙体结构为依托,以水为介质进行热量的蓄积与释放,白天利用水循环通过水幕帘吸收太阳能,同时将能量储存在水池中,夜晚利用水循环通过水幕帘释放热量,以提高日光温室内温度。试验测试结果表明,应用该水幕帘蓄放热系统可将温室内夜间温度提高5.4℃以上,可将作物根际温度提高1.6℃以上;该系统夜间通过水幕帘的放热量达到4.9～5.6MJ/m2;日光温室蓄放热量的增加,实现了西红柿的安全过冬生产,同时将西红柿的上市时间至少提前20d。该研究成果对日光温室结构的改进、温度调控有较大的科学意义。