温室环境智能化控制数学模型的研究

提出了一种新的温室环境智能化控制的建模思路和方法，分别研究和建立了温度控制、光照控制才湿度控制的模型，并对模型进行了实验验证。研究结论为温度环境控制的最优化提供了依据。     

基于遗传算法的模糊神经网络温室温度控制器

为了创造适合作物生长的环境,针对温室系统的特点提出了一种新的基于遗传算法的模糊神经网络控制器,利用遗传算法训练模糊神经网络模型,并采用此模糊神经网络控制器控制温室温度系统.运用该方法对温室温度控制系统进行了Matlab 仿真,结果表明:采用遗传模糊神经控制器的系统,不但提高了阶跃响应的快速性,而且大大减少了超调量.     

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。     

基于模糊神经网络的温室控制系统

为了实现温室节能以及安全控制,针对温室环境的大滞后、多输入、多输出、非线性和难以建立数学模型等特点,提出用模糊神经网络进行温室温度控制的方法,采用神经网络在线调整训练模糊规则的控制方式,实现了温室内温度的模糊控制.利用该方法能提高温室控制系统的精确性、适应性和鲁棒性,有利于节能.结果表明,基于模糊神经网络的温室控制系统运行效果良好,控制过程响应快,无震荡,超调量小,稳态误差小,能满足使用要求.     

数字PID在温室环境自动控制中的应用

简述了一种温室环境自动控制系统的结构、功能和原理,着重研究了系统温度控制模块的硬件实现以及控制算法。同时,讨论了PID控制算法在数字控制系统中的实现,提出了将PID控制算法应用于温室环境控制系统中的方法,使之可以根据不同植物生长要求设定变化曲线,控制温室温度平稳准确的变化。     

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P87LPC764的温室智能温度计的研制

针对一般温室内温度测量电路设计复杂、温度测量与温度控制分离等缺点，以Philips公司生产的P87LPC764为核心器件，以软件方法代替硬件电路，研制了智能化、便携式的数字温度计，实现了对定点温度的采集、处理及控制信号输出。     

神经网络模糊PID算法在温室温度控制中的仿真研究

为了更好地实现对温室温度的控制,提出了温室温度控制的一种新的控制方法;通过仿真比较证明了此方法的有效性,并对其动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力进行了探讨。结果表明,采用神经网络模糊PID算法的温室温度控制方法具有较好的动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力。     

温室温湿度耦合控制方法研究

为解决温室温度、湿度环境精准控制问题,基于PID算法并结合温度、湿度热力学分析,提出了一种温室温湿度耦合控制方法。通过实验结合参数辨识方法建立温室温度、湿度的数学模型;从热力学角度分析温度与湿度之间存在的耦合关系,得出温湿度耦合函数;将耦合函数作为温湿度之间的影响关系添加到基于PID算法的控制模型中,最终建立了基于PID算法的温湿度耦合控制模型。实验结果表明:加入温湿度耦合关系后,耦合控制相较于无耦合控制方法,温度控制与湿度控制系统的系统稳态时间分别减少73.3%和50%,系统稳态误差均为0,系统更加稳定准确。温湿度独立控制方法很难实现温室温度与湿度的协调准确控制,而采用耦合控制方法能够大幅度提高控制系统的稳定性、快速性及准确性,实现了温室温湿度的精准控制,从而提高了温室作物的生产品质。     

基于BP神经网络的PID控制在温室控制系统中的应用

以温度参数控制为例,结合传统PID控制规律,利用BP神经网络完成温室温度控制系统的PID控制系统设计.通过阐述基于BP神经网络的PID控制算法,完成温度控制系统中的BP神经网络PID控制参数在线整定.采用MATLAB对基于BP网络的PID温度控制系统进行了仿真,结果表明,PID控制算法能够实现控制参数的自适应调整,使系统对输入的响应达到小误差.     

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PLC的温室控制系统的研究

介绍了温室控制系统中的温度控制子系统、灌溉控制子系统的功能实现及软件设计.利用计算机的串行传输将控制值传入CPM2AE-60CDR-A PLC控制系统工作;同时,利用CPM2AE-60CDR-A PLC的扩展模块CPM1A-MAD02-CH将传感器的输出信号进行数模转换,PLC实时处理数据并发送指令调控温室内的温度和光照.该系统中各个子系统相互独立,互不影响.其功能块集成度高,性能可靠,工作稳定.实践证明,该系统能够实现温室的自动化控制,提高了温室管理的水平,降低了温室的成本,充分发挥了温室农业的高效性.     

温室温度和湿度的多变量模糊控制技术

介绍了一种基于MCS－51单片处理机的模糊控制温室温度的湿度技术，设计了模糊控制系统，并阐述了模糊控制系统的原理、方法以及硬件的组成。对整个控制过程进行了仿真试验，试验结果证明采用该模糊控制技术在控制温室的湿度和湿度时，系统响应快、超调量小、动作准确，过程平稳。     

基于直接推理的温室环境多变量模糊解耦控制

针对温室环境控制的特点，提出一种多变量模糊控制器解耦结构，介绍了控制系统硬件组成，给出了执行机构的模糊规则和编程步骤。系统采用直接推理进行软件在线规则推理，既便于模糊规则的修改，又减少推理时间和内存使用量。系统已成功应用于温室环境控制，检测结果证明，系统响应快，超调量小，稳态误差小，温度和相对湿度控制精度满足温室植物栽培的需要。     

农业生产远程温湿度监控系统的研究设计

远程温湿度监控系统主要应用于农业生产的蔬菜大棚、温室、酒窖、种子种苗培育室等需要精确控制环境湿度和环境温度的地方。为此,研究了基于多点温湿度采集无线监控远程控制系统,并从系统的硬件结构、工作原理和软件平台几个方面进行论述。在实际的运行中,该系统具有较高的可靠性及扩展性,适合在农业生产中大面积推广和应用。     

RWCK-I型日光温室温度自动控制器

为实现日光温室大棚温度自动调节与控制,研制了RWCK-I型日光温室温度自动控制器,阐述了设计该控制器所依据的基本原理以及系统的主要特点,介绍了温控系统的主要组成部分和工作过程.     

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.     

自动化温室测控系统的设计

温室测控系统是对温室环境囚素(如温度、湿度和CO2浓度等)进行相应地修正或调整，使植物生长处于最佳或相对最佳的生长环境条件中。为此，介绍了自动化温室测控系统的工作原理和系统的硬件实现方法，并说明了软件的设计及功能。