温室内温度的优化控制

对温室蔬菜(茄子)的光合作用进行测定,建立茄子光合作用模型。基于作物生长量最大的层次对温室环境因子温度进行优化控制。利用数学分析方法求出理论上的最优解,考虑不同季节、不同天气条件、不同光照下如何对温室内温度进行优化控制。     

基于微信平台的温室环境监测与温度预测系统

温室数据采集系统多采用数据采集端通过上位机管理数据或上传至数据服务器的方式进行温室环境监测和管理,该方式网络结构相对复杂,功耗较大。为解决上述问题,本文采用物联网、云服务、微信平台结合的方式,设计开发了基于微信平台的温室环境监测与温度预测系统。系统采用数据采集端直接通过WiFi/GPRS联接互联网访问云服务器的方式进行数据交互,手机移动端通过微信公众号访问云服务器获取数据服务。温度预测模型采用差分时间序列模型,解决温度预测过程中季节周期性的影响。通过对系统数据分析证明：系统有效实现了数据采集端的轻量化与可移动性,不仅能够对数据进行有效管理,且温度监测相对误差低于4.96%,温度预测相对误差低于3%,预测结果具有较高的精度,能够满足日常生产的需要。     

基于CFD非稳态模型的温室温度预测控制

以Venlo温室内温度场为研究对象,提出了一种基于计算流体动力学(CFD)非稳态模拟模型的预测控制方法。CFD模型作为虚拟温室环境,将其非稳态模拟产生的时间序列数据代替真实的物理试验数据,结合系统辨识理论将CFD模型转换成基于数据的系统控制模型,实现基于CFD的温室温度预测控制。仿真结果表明,基于CFD的预测控制实现温室温度控制的平均偏差为2.65℃,标准偏差为3.27℃,可将室内温度平稳有效地控制在作物生长允许的温度范围内。系统辨识、控制算法和CFD技术的结合,提高了控制器设计的效率,丰富了温室控制系统的设计方法。     

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.     

远距离温度检测系统在温室控制中的应用

主要介绍了利用高精度温度传感器以及V/I(电压/电流)变换电路构建的温度检测系统,实现了远距离的温度检测以及信号传输,对温度值的处理采用数码管的双重显示和远程PC终端上显示。经过实际应用表明,此方法可构建可靠的远距离温度检测系统。     

温室测控系统开关设备优化组合预测控制方法

考虑开关设备组合作用下温室测控系统的非线性动态特性,提出了结构简单、不需复杂数值计算的离散预测模型,在不小于最大时滞时域内设备组合不变情况下,对设备组合进行滚动优化预测控制,从而大大简化了温室测控系统预测控制算法的复杂性,缓解了测控系统分布大时滞问题。仿真分析和温度的均方差表明,对分布式、大时延温室测控系统的优化组合预测控制方法是有效的。     

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。     

基于时序分析法的温室温度预测模型

针对现有温室环境控制系统无法对下一时段温室温度进行精确预测的问题,提出采用时序分析法建立温度预测模型的方法。以圆拱型连栋薄膜温室2001年6月6日~2002年9月16日间的温度为例,首先对温度序列进行一阶年度差分处理来实现序列的平稳化;然后根据一阶年度差分序列自相关系数和偏相关系数的特点,提出采用ARMA（p,q）模型来拟合温室温度;最后根据方差估计和误差平方和最小的原则,确定了一个ARMA（4,4）模型作为夏季温室温度的1步预测模型。试验结果表明,模型预测值与实测值相比,最大绝对误差为0.8℃、最大相对误差为3.2%,平均绝对误差为0.2℃、平均相对误差为     

温室温度测控仪设计

植物在生命周期中的一切生物化学作用,都必须在一定的温度条件下进行 作物生长发育有温度三基点之说,指的是最适宜温度区间,最低温度点和最高温度点 在最适温度区间,植物生长速度最快。超过最高温度点或低于最低温度点作物的生长都要受到抑制。温室内作物生长发育所需的温度范围一般在10～30℃,设计一测控器使温度保持在适宜温度区间对作物的生长有很大的好处。     

机械通风温室内部温度模型的试验验证

介绍了一种以温室机械通风和温室内作物冠层蒸发过程为主的温室温度数学模型,该模型具有结构简单、所有过程均为线性表达的特点,特别适合温室的在线适时控制。为了能够验证模型的可行性,进行了两种通风率条件下的试验。试验结果说明:在通风量足够高时,该模型能较好地预测温室内部温度。     

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.     

基于模糊逻辑控制的温室温度控制技术的研究

目前对温室环境控制很难建立一个精确的数学模型，而且温室需要控制的环境因子有很多，采用传统的控制方法很难达到理想的控制效果。本文介绍了以温度作为优先控制的环境因子，采用模糊逻辑控制方法，对温室温度进行调控。     

基于鲁棒反馈线性化的联合收获机割台高度控制策略

谷物联合收获机割台高度控制非常重要,有效的割台高度控制有助于提高喂入量的稳定性、降低整机各环节的负荷波动。本文提出一种基于鲁棒反馈线性化的割台高度控制策略,该方法可以使割台跟随地面起伏进行俯仰控制调节。首先基于割台结构和动力学分析建立系统数学模型选取正弦角度的近似约简条件,将多变量的复杂非线性系统线性转换为典型的非线性系统;通过分析传统的反馈线性化控制研究可控仿射的模型构建方法,在集成鲁棒优化设计控制器基础上,提出鲁棒反馈线性化(Robust feedback linearization,RFL),通过构建灵敏度方程、选取增益来稳定系统;选取液压控制机构,根据控制液压输出的电流参数设计为基于鲁棒反馈线性化控制系统的控制器。将传统的PID控制和本文提出的鲁棒反馈线性化控制进行对比实验结果表明在不同行驶速度、地形正弦振幅和地形周期条件下,鲁棒反馈线性化控制下的高度误差均小于传统的PID控制;以3种不同行驶速度在同一起伏地面上行进,鲁棒反馈线性化控制下的高度误差受行驶速度增加的影响小于传统的PID控制。     

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...     

PLC功能指令在农村温室温度控制系统中的应用技巧

介绍了温室环境的特点,根据其特点提出温室温度控制要求,以温度作为优先控制的环境因子进而确定了以PLC为核心的温室温度控制系统．对温室温湿度进行实时控制。重点设计了温室温度控制主程序及功能指令的应用技巧。     

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。     

模糊控制在温室温湿度控制系统中的应用

温室环境参数的调节与控制是保证作物高产、稳产和提高经济效益的前提.通过对模糊控制算法的研究,确定了温室温湿度控制系统的输入输出变量,建立了有效的隶属度函数、模糊控制规则和模糊控制表,采用查表法进行模糊推理,实现了温室的温度与湿度自动控制,使温室达到作物生长的最佳环境.