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。     

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。     

温室温湿度解耦控制策略

生产型温室的温湿度调控大多采用简单的比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制策略,但温湿度模型具有强耦合特性,导致基于PID控制的温湿度变化相互影响,设定点跟踪效果不理想。本研究提出一种温湿度解耦控制方法,首先构建温室温湿度机理模型,将其转换为仿射非线性系统,利用坐标变换和非线性状态反馈,将原系统解耦为2个独立的积分加时延系统;然后基于此等价系统设计PID控制器,使系统状态有效跟踪设定值;最后进行仿真验证。结果表明,提出的解耦策略可以解除温湿度间的耦合关系,基于PID控制器的解耦温湿度系统设定值跟踪效果良好。