摘要：介紹智能溫室的計算機控制系統的組成及工作原理，提出了溫室加熱器設備的新方法。針對溫室系統的純滯后特性，在Smith補償控制基礎上，利用神經網絡PID控制器（Adaline網絡）代替常規控制器，實現了對時滯復雜對象的在線自適應控制。仿真結果驗證了神經網絡控制方案的有效性。
關鍵詞：智能溫室; 控制系統; 加熱器; 控制器; 仿真

0.引言
智能溫室是近年來逐步發展起來的一種資源節約型高效農業發展技術,它是在普通日光溫室的基礎上,結合現代計算機自控技術、智能傳感技術等高科技手段發展起來的在計算機綜合控制下提供與季節無關的適合作物生長的環境,以實現各種作物的優質、高效、低耗的工業化生產。
地處于青藏高原的青海地區，氣候干燥，晝夜溫差大，年平均氣溫不足10℃。這種環境因素對農作物的生長造成不利影響。特別是冬天氣溫平均在0℃以下，農作物根本無法在自然環境中生長，造成土地資源的嚴重浪費。在青海地區，一年有六個月左右的時間，土地處于閑置狀態。由于自然原因惡劣，在土地上根本無法種植農作物，給農業經濟造成不利影響，農民收入得不到提高。如果采用智能溫室進行花卉和蔬菜的種植，可以大大提高土地的利用率，提高種植戶的經濟收入。對青海省的農業發展提供強有力的保障，為西部大開發添磚加瓦。在青海地區開發智能溫室很有必要性。

1.系統組成的流程圖
本系統采用先進的傳感器對溫室內的（溫度、濕度、CO2、土壤水份、光照、水流量等）參數進行實時檢測，并采用先進的DCS系統，使溫室內的環境接近人工理想值，以滿足溫室作物生長發育的需求。系統由檢測系統、控制系統、中央控制室三大部分組成。如圖1所示：


















圖1系統組成流程圖
1.1 檢測系統
1、溫度檢測：
　　室內、外溫度均采用先進的電子元件，組成高分辨率、高可靠性、互換性強的傳感系統。
　　2、濕度檢測。
　　3、土壤水分檢測。
　　4、灌溉水流量檢測。
　　5、CO2濃度檢測：采用目前先進的CO2氣體傳感器，可靠性高。
　　6、光照檢測：室外光強度、室內光強度。
1.2 控制系統
　　1、升、降溫控制
　　2、加濕、排濕控制
　　3、補充CO2控制
　　4、補光、遮光控制
　　5、灌溉流量控制
1.3 中央控制系統
　　1、設備管理（運行狀態及參數控制）。
　　2、系統模擬屏（或大屏幕顯示器）。
　　采用超高亮LED指示燈、LED數碼管，組成系統模擬屏。顯示設備運行情況及當前室內參數。

2. 加熱器控制系統
本系統采用性能價格比較高的8051單片機為核心器件,外加輸入輸出接口電路、存儲器擴展電路、鍵盤和顯示器、AD590電流型集成溫度傳感器、步進電機及其驅動電路和變頻器。結構框圖如圖2所示：



















圖2燃油加熱器控制系統框圖
加熱器的供熱量的控制是通過步進電機調節它的供油閥門的開度來實現的。變頻器根據供熱量的大小通過調節加熱器的排風電機的電源頻率來控制適當的排風量。這樣既可使加熱器運行合理,又可以節省較多的電能。另外,本系統設計了一個RS485串行通信接口,可與上位機進行通信,作為集散控制系統的一個智能控制設備?？撮T狗電路為系統提供保護作用。當系統受到不可預測的故障,導致程序執行發生混亂,即通常所說的“飛程序”時,看門狗電路可使系統復位,重新開始執行正常的程序,使系統恢復正常工作。8279是一種通用的可編程鍵盤/顯示器接口器件,可對鍵盤進行自動掃描,接受鍵盤上的輸入信息,存入內部的FIFO緩沖器。在本系統中,8279的中斷信號經過反相后作為8031INT1的外中斷源。在有鍵輸入時向CPU請求中斷,執行鍵盤中斷服務程序。

3.控制器仿真
3.1仿真原理
由于在工業過程控制中,被控對象往往存在不同程度的純滯后。由于純滯后的存在,使被控制量不能及時反映系統所承受的擾動,即使測量信號達到控制器,調節機構接受信號后立即動作,也需要經過純滯后時間τ后,才能波及到被控制量,使之受到控制。這樣過程必然會產生明顯的超調量和較長的過渡過程時間,使過度過程變壞,系統穩定性降低。因此純滯后系統的控制一直受到控制界學者的關注。Ziegler_Nichols參數整定法整定的PID控制器能較好地解決滯后步數為0.15～0.6純滯后對象的控制。但對于滯后步數較大或控制精度要求較高的場合,該方法就顯得有點力不從心了。之后, Smith提出了預估器,能較好地解決純滯后對系統的影響,該方法依賴于被控對象的數學模型.
對于控制工程實踐中經常遇到的具有時滯特性的不確定對象,一般采用Smith預估補償法.但實際應用中對預估模型有較高的要求,即要求相對精確地對被控對象進行數學建模.然而,大多數工業過程和實際對象具有非常復雜的不確定性以致無法用相應的數學方法給出有效的控制模型.所以,在工程中,時滯環節被公認為是“本來就存在于物理系統中的最難控制的動態環節之一”.本設計在Smith補償控制基礎之上,將神經網絡應用于時滯對象,以實現智能控制的目的.
控制量為：
u(t)=











3.2 仿真算法介紹
ａ.仿真對象為
,采樣時間Ｔｓ=0.05ｓ,學習率、沖量因子分別為η=0 05,α=0 01.取控制對象初始100ｓ的輸入、輸出數據進行離線訓練,得辨識器NNB1初始權值(網絡結構為3層,輸入層、中間層、輸出層節點數分別為3,9,1)
1.0882 -7.1564 -4.9591 -1.5088 -7.3089 -6.1717 -0.1341 7.7597 -1.6064
w1 = 1.1830 -1.4837 7.6532 -0.7874 9.3370 -0.1583 0.3191 6.6592 8.8110
1.4217 3.8527 -1.1592 1.9024 -7.3409 -1.9338 1.5681 -7.6457 -1.3043
ｗ2 = [-0.3607 -0.1900 0.4982 0.2474 -0.0106 0.5763 -0.4045 -0.0365 0.7993]
b1 = [2.3634 14.6896 -4.1590 -9.8395 -6.5781 -7.0058 -5.6143 6.6835 0.0043]
ｂ2 = 0.1489
用ITAE原則整定控制器NNC權值:
Ti=5　　Tf=0.7092　　Td=1.2　　Kc=3.5461　　kc=Kc　　ki=0.0355　　kd=85.1064　
　 ｂ.仿真對象為

據Smith補償原理,ｗ1,ｂ1,w2,b2取值同上.
3.3 仿真結果分析


圖4 PID控制器在Simulink中的仿真模型


圖5 PID控制器在Simulink中的仿真結果


圖6神經元—Smith補償PID控制器在Simulink中的仿真模型


圖7神經元—Smith補償PID控制器在Simulink中的仿真結果
由圖5和圖7比較可知, 神經元—Smith補償PID控制器仿真效果很好,驗證了方法的有效性。
Intelligent Greenhouse Computer Control System
Chen Yilun
(Chemical engineering institute of QingHai University, Xining, 810016)
Abstract:Introducing the configuration and working principle of greenhouse automatic control system.The new method of greenhouse heater is proposed.To meet the dead time feature of the temperature control system.Based on the Smith compensation control theory,the conventional PID controller is replaced with NN－－－－PID controller(the Adaline networks are used)to take the adaptive control for the time—lag object.The result of Simulation shows that the present scheme is very effective.
Key Words: intelligent greenhouse; control system; heater; controller; simulation

參考文獻
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