基于MATLAB的温室环境参数优化

温室内的温度、湿度和光照等环境参数的最佳控制,对于促进温室内作物的生长及产量的提高十分关键.为此,以番茄的鲜质量作为决策目标函数,以温室内的温度、相对湿度和光照强度参数作为变量因子,运用通用旋转组合设计的方法,研究温室内环境参数改变对番茄鲜质量的影响,运用MATLAB对目标函数进行优化求解.试验结果表明:影响试验指标的主要因素是温度、相对湿度和光照强度,其较优组合是:温度为24℃,相对湿度为80%,光照强度为63.2klx.     

考虑时空变异特性的温室多环境因子优化策略

本文考虑温室环境的时空变异特性,通过构建温室建筑计算流体力学（CFD）模型,结合带精英策略的非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）,建立C++-Fluent联合优化框架,实现温室环境因子的多目标、高效率优化。CFD温室模型在江苏省镇江市的一处温室进行实地验证;迭代优化算法由C++实现并通过超级计算机提高计算效率;优化目标包括作物区域温度场、二氧化碳浓度分布以及控制温室风机能耗。研究结果表明,CFD温度场和速度场与监测点实验值吻合度高,平均相对误差分别为4.9%和7.05%;为获得某场景下作物生长温度场、二氧化碳浓度分布的最优值且维持温室风机的低能耗,温室湿帘入口温度为[296.6K,302K],风机出口风速为[2.9m/s,5.5m/s]。此时作物区域的温度场、二氧化碳浓度分布及风机能耗均在最优范围,有助于提高作物产量,降低温室能耗;超级计算机Linux系统下开发的优化方案计算效率比个人计算机大幅提高,计算时长缩短约88.09%。本文所提策略充分考虑温室环境的时空变化特性,对温室内多环境因子实现多目标、高效率优化。     

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。     

基于CFD模型的温室温度多指标GA优化控制

建立了基于CFD模型的温室温度多指标优化闭环控制系统.采用GA优化算法,在综合考虑温度平均值、温度均匀性和控制代价3项指标下,通过循环迭代构建了温度系统的闭环形式,获取了自然通风模式下的最佳控制量(入口和天窗开度),使得系统在多指标条件下达到最优.仿真实验表明:基于CFD模型的设计方法可将温室整体纳入控制系统之中,区别于传统的“点”控制形式,通过多指标体系的GA算法寻优,可使温室作物的区域性生长差异和能量消耗减小,提高温室控制精度,丰富温室控制系统的设计方法.     

温室环境对番茄干重影响的参数优化

番茄是设施蔬菜栽培的主要作物之一.为此,以温室番茄的干重作为温室环境控制的目标进行优化,为温室作物生长提供经济适宜的环境参数和生长条件;重点研究了温室内番茄生长的环境参数(温度、相对湿度、光照强度)对番茄干重的影响规律和温室环境系统最佳参数.试验结果表明,影响试验指标的主要因素是温度、相对湿度、光照强度,其较优组合是温度为31℃、相对湿度为69%、光照强度为71klx.     

CFD数值模拟技术在温室环境因子调控中的应用

为了给作物提供适宜的生长环境,使作物免受外部气候条件的影响和虫害的入侵,控制温室内部的微环境十分重要。温室内部的微环境包括温度、湿度和通风速率等环境因子,对作物生长起着至关重要的作用。计算流体力学（CFD）作为一种数值模拟仿真技术,近年来已经广泛用于温室内微环境的模拟,利用CFD对温室内微环境进行模拟,实现温室内流场分布的可视化,有利于优化和改善环境调控措施。讨论了近年来国内外有关CFD在温室通风降温中的研究概况,介绍其在温室微环境模拟中的发展现状、面临的挑战及未来的应用前景。      

基于神经网络的出菇房CFD温度均匀性预测模型

为预测出菇房内环境性能指标,采用CFD建立菇房模型并通过试验数据验证仿真结果准确性,对比可知温度的平均相对误差为4.9%,引入温度均匀性指标,设计正交试验进行CFD数值模拟,利用模拟数据训练GMDH(group method of data handling,数据处理组合法)型神经网络,最后得出温度均匀性指标的预测模型。分析结果表明,预测值与CFD仿真值相关系数达到0.942 5,平均绝对误差仅为0.042,预测精度较高,为出菇房的进一步优化提供可靠依据。     

基于奇异摄动理论的综合温室控制系统设计

为了建立集环境因子、作物生长过程和上层指标的综合温室控制系统,分析了现有温室控制研究成果,基于控制周期原则将温室控制系统分为分钟级温室环境因子控制系统(快速时变系统)、天或旬级的作物生长周期控制系统(中速时变系统)、年级的温室上层指标控制系统(慢速时变系统)。通过多时间尺度分析发现3类控制系统具有多时标特性,借助奇异摄动理论,对温室控制系统进行了分层递阶设计,进而得出该理论下的总体温室控制系统模型与控制器求解过程。通过算例演绎该设计方法的步骤,进行了仿真研究,结果表明,基于奇异摄动理论的温室控制系统设计思路清晰、计算量小、易于工程实现。     

基于CFD的Venlo温室夏季组合降温措施模拟研究

针对我国南方地区夏季高温高湿的气候条件,对采用天窗、外遮阳、内喷雾降温措施的试验Venlo温室内温度状况进行了模拟研究。以室外气候参数为边界条件,考虑作物和环境的相互作用,内喷雾系统和室内环境的质热交换以源项的形式加入到控制方程中,采用CFD(computational fluid dynamics)中的稳态方法求解控制方程,模拟Venlo型温室不同调控措施及组合下的温室内温度分布特点,分析各种调控措施的调控效果。模拟结果表明:采用加入源项的方法模拟内喷雾系统和室内空气的质热交换,其模拟值和实测值均方根误差RMSB为0.514 4℃,最大绝对误差为0.75℃,平均相对误差为1.3%,说明所建立的CFD模型有效。3种降温措施下,以外遮阳+自然通风的降温贡献率最大(80.6%),能耗最高的喷雾系统降温贡献率仅为34.8%,较高的环境湿度影响了喷雾系统的降温效率。CFD夏季降温模型的建立为温室作物系统的环境控制策略的制定提供了科学依据。     

玻璃温室自然通风热环境时空分布数值模

温室内温度的时空分布及变化与外界气候环境之间有较强的耦合性.以Venlo型两连栋空玻璃温室为研究对象,基于计算流体动力学(CFD)技术,应用离散坐标(DO)辐射模型对温室内温度时空分布及变化进行了3-D稳态数值模拟与试验验证.结果表明:白天各时刻空温室内平均温度的模拟值与实测值吻合良好,最大相对误差为11.3%,平均相对误差为7.6%;温室内温度的空间分布梯度明显,作物区温度分布比较均匀,约在28.5～28.8℃左右.DO辐射模型模拟太阳辐射对玻璃温室内热环境的影响是可行的.     

南方连栋塑料温室夏季机械通风优化设计

我国南方地区夏季长期高温,严重影响了温室作物生长。为了提高降温效果且减少通风能耗,需要优化温室机械通风系统的设计参数和控制方法。以南方地区典型的连栋塑料温室为研究对象,针对温室机械通风,建立了三维全尺度瞬态及稳态计算流体力学仿真模型。通过在温室内、外均匀布置温、湿度和光照传感器,测量机械通风引起的温室内气温变化和分布,用实验验证了仿真模型瞬态和稳态计算的准确性和有效性。通过仿真模型模拟了室外高温条件下的风机数量、温室长度、入口温度及环境温度变化等参数对机械通风降温效果的影响程度,并模拟了不同数量风机启闭控制的降温效果。本文提供的控制策略最高可减少约60%的能源消耗,而植物冠层平均温度仅升高0.21℃。     

基于模糊控制的温室温湿度无线智能监控系统

在现代温室生产中,对温湿度因子的精确监测和稳定控制是实现高效生产的关键。设计了一种基于无线单片机CC1110和模糊控制算法的温室温湿度无线智能监控系统。阐述了该系统的组成及其在温室生产中的应用,介绍了软硬件设计和模糊控制算法设计过程。对整个控制过程进行仿真试验,结果显示温湿度变化超调量较小,控制过程平稳,可以满足控制要求。      

基于模糊规则的温室微喷控制系统研究

针对温室微喷系统控制算法不稳定、适应能力差等问题,利用模糊规则设计了一种平滑切换控制算法;利用阶跃建模方法搭建微喷量与空气湿度的数学模型,简化了温室空气湿度模型;最后将WiFi和ZigBee传输技术结合来搭建温室远程控制系统.Matlab/Simulink仿真实验结果表明,模糊切换控制策略比传统模糊PID控制拥有更小的...     

机械通风条件下玻璃温室热环境数值模拟

利用CFD方法对机械通风条件下温室内热环境进行建模,在模型中考虑了作物、太阳辐射和热辐射,采用标准k-ε湍流模型和SIMPLE算法的有限体积法对流场微分方程进行离散,对室内流场和温度变化以及分布进行了数值模拟.通过在Venlo型温室采集关键位置的温度和速度数据,与仿真结果比较发现测试点的温度误差除少数外均控制在3 ℃之内,相对误差控制在10%之内,验证了建立CFD模型的有效性.     

塑料温室中湿帘风机通风条件下降温效果研究

为了能够充分了解湿帘风机降温系统在嘉兴地区高温高湿环境下的降温效果,以及温室中温度分布特征,在一个占地面积约3 072 m2,安装有湿帘风机降温系统的8连栋塑料温室中进行了相关因素的测试。试验结果表明:在环境相对湿度62%的情况下,使用湿帘风机降温时,温室内部平均温度降幅可达到4.8 ℃左右。证明湿帘风机系统在高温高湿的南方夏季也具有一定的降温能力。温室中水平方向上存在明显的温度梯度,风机一侧与湿帘一侧的温度差为2.5 ℃,沿水平方向的温度梯度为0.063 ℃m。温室中垂直方向上也存在明显的温度梯度,正午前后室外高温期间,温室中心部位垂直方向2个相差2 m位置点的温度差为2.6 ℃。      

基于模型优化预测与温度场分析的温室传感器故障识别

在温室高温高湿的工作环境下,传感器易出现故障,会对温室的智能管理造成一定的资源浪费,为保证智能化温室管理系统的有效运行,需要及时准确地对温室内故障传感器做出识别.通过试验对云南地区温室在夏季不同通风状态下室内场域的变化情况进行分析,以云南地区大型玻璃连栋温室作为研究对象,建立夏季不同通风方式下温室的三维稳态CFD模型,...     

蔬菜温室智能控制系统设计

为有效完成蔬菜温室内温湿度的实时检测,设计了以单片机Arduino为控制核心的蔬菜温室智能控制系统,使用温湿度传感器DHT11实现对温室内温湿度的采集.该控制系统可以根据检测结果通过神经网络对温室环境进行调节,从而实现对蔬菜温室环境自动化控制,优化蔬菜生长环境.     

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...     

基于光照的温室加热系统模糊PID控制

为了给冬季作物提供适宜的生长环境,综合考虑自然光和节能因素,提出了一种基于光照的温室加热系统模糊PID控制方法。首先,根据温室的光照强度和天气预报信息,建立温室内温度的设定模型;然后,结合常规PID控制算法简单、鲁棒性好及可靠性的优点,采用模糊控制思想对PID控制参数进行调整,使控制系统可以依据不同的偏差相应地调整;最后,使用Mat Lab中Simulink对控制算法进行了仿真试验。结果表明:该控制方法稳定性高、动态响应好、抗干扰能力强,为提高温室生产的经济效益提供了理论依据。