本文摘要：日光溫室環(huán)境監(jiān)測(cè)與控制技術(shù)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要組成部分，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，提高溫室環(huán)境監(jiān)測(cè)與控制技術(shù)水平，有利于節(jié)約生產(chǎn)資源，節(jié)省人力成本，提高作物產(chǎn)量。本文針對(duì)如何調(diào)控溫室環(huán)境，合理調(diào)節(jié)溫室中的溫度與濕度，使作物能夠良好的生長(zhǎng)。《 山東農(nóng)業(yè)大
日光溫室環(huán)境監(jiān)測(cè)與控制技術(shù)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要組成部分，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，提高溫室環(huán)境監(jiān)測(cè)與控制技術(shù)水平，有利于節(jié)約生產(chǎn)資源，節(jié)省人力成本，提高作物產(chǎn)量。本文針對(duì)如何調(diào)控溫室環(huán)境，合理調(diào)節(jié)溫室中的溫度與濕度，使作物能夠良好的生長(zhǎng)�！�山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》(自然科學(xué)版)創(chuàng)辦于1955年。該刊為農(nóng)業(yè)綜合性學(xué)術(shù)刊物，國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行，主要登載：農(nóng)學(xué)、園藝、植保、畜牧、獸醫(yī)、林學(xué)、土化、食品科學(xué)、農(nóng)業(yè)工程及生物技術(shù)等方面的最新研究結(jié)果、學(xué)術(shù)論文、研究簡(jiǎn)報(bào)、實(shí)驗(yàn)技術(shù)、文獻(xiàn)綜述等。讀者對(duì)象：為農(nóng)林科研院所、大專(zhuān)院校師生及農(nóng)林科技人員。
隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，低技術(shù)、低附加值的農(nóng)業(yè)產(chǎn)品以無(wú)法滿(mǎn)足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的豐富的物質(zhì)需求，面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)形勢(shì)，粗放型農(nóng)業(yè)以不適合社會(huì)的發(fā)展，必須改變農(nóng)業(yè)粗放型的增長(zhǎng)方式，走農(nóng)業(yè)工業(yè)化、技術(shù)化和現(xiàn)代化的發(fā)展道路才能提高產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程與自然環(huán)境關(guān)系密切，農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)受地域、氣候和環(huán)境等諸多自然因素的影響和制約，為了擺脫這種影響，應(yīng)大力發(fā)展溫室農(nóng)業(yè)。隨著科學(xué)技術(shù)水平的進(jìn)步，溫室生產(chǎn)已經(jīng)不再是簡(jiǎn)單的擋風(fēng)遮雨和提高溫度，利用新技術(shù)、新材料和新能源可以對(duì)溫室內(nèi)各種環(huán)境因子進(jìn)行監(jiān)測(cè)和控制，甚至完全擺脫自然環(huán)境的束縛，人為地創(chuàng)造適宜作物生長(zhǎng)的最佳環(huán)境，生產(chǎn)出高品質(zhì)、高質(zhì)量的農(nóng)產(chǎn)品[1-3]。
1.2研究的目的和意義
溫室環(huán)境控制是一門(mén)復(fù)雜的綜合性技術(shù)，它是集當(dāng)代農(nóng)業(yè)生物學(xué)、環(huán)境科學(xué)、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)控制與管理科學(xué)等多門(mén)學(xué)科于一體的綜合技術(shù)。任何一種作物的生長(zhǎng)、開(kāi)花、結(jié)果都需要相應(yīng)特定的環(huán)境條件，具有區(qū)域性和季節(jié)性，這是長(zhǎng)期自然選擇的結(jié)果。不同種類(lèi)的作物生長(zhǎng)需要不同的環(huán)境條件。溫室智能環(huán)境控制主要是對(duì)溫室環(huán)境因子進(jìn)行綜合的調(diào)節(jié)和控制，就是對(duì)溫室中的溫度、濕度、光照、CO2濃度等環(huán)境因子調(diào)節(jié)控制，為不同作物的生長(zhǎng)、繁育提供適宜的環(huán)境，使作物與環(huán)境得到較好的統(tǒng)一[4]。
目前，常用的溫室環(huán)境控制器主要有單片機(jī)，工控機(jī)，PLC[5]。以單片機(jī)為核心的控制系統(tǒng)，通常以MSC51系列單片機(jī)為基礎(chǔ)，采用8位CPU,系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)采集，算法實(shí)現(xiàn)，設(shè)備控制都由單片機(jī)完成。該類(lèi)控制方式的優(yōu)點(diǎn)是能夠全局管理，開(kāi)發(fā)周期短，操作簡(jiǎn)單、價(jià)格低廉，缺點(diǎn)是布線(xiàn)復(fù)雜，可靠性差，穩(wěn)定性低、元件易損壞且輸入/輸出信號(hào)通常為模擬量或開(kāi)關(guān)量，自動(dòng)化程度較低。由于溫室環(huán)境高溫高濕，不利于單片機(jī)的長(zhǎng)期穩(wěn)定工作，單片機(jī)發(fā)生故障會(huì)導(dǎo)致整個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)癱瘓，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。以工控機(jī)為核心的控制系統(tǒng)能對(duì)溫室中的各種參數(shù)和變量進(jìn)行有效控制。工控機(jī)結(jié)合模擬量采集卡，數(shù)字量采集卡以及其他輸入輸出模塊共同完成溫室環(huán)境的監(jiān)測(cè)與控制。工控機(jī)控制系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是穩(wěn)定性高，抗干擾能力強(qiáng)，能夠適應(yīng)溫室中的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，缺點(diǎn)是工控機(jī)價(jià)格昂貴，不適合推廣應(yīng)用。
常用于溫室控制的控制算法有PID控制，模糊控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法等幾種控制方法[6]。PID算法通過(guò)計(jì)算偏差的比例、積分、微分調(diào)整輸出量完成控制，通常算法中的比例環(huán)節(jié)能夠提高系統(tǒng)的快速性，比例環(huán)節(jié)通過(guò)比例系數(shù)調(diào)整系統(tǒng)偏差，由于成倍數(shù)的放大偏差，輸出修正，所以能夠成倍數(shù)的修正偏差，使系統(tǒng)快速達(dá)到目標(biāo)值。比例作用的大小取決于比例系數(shù)，比例系數(shù)越大，比例作用就會(huì)越強(qiáng)，輸出的修正幅度也會(huì)越大，但是過(guò)大的修正幅度會(huì)使系統(tǒng)超調(diào)量增大，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。積分環(huán)節(jié)通過(guò)不斷的對(duì)偏差積分，不斷的修正輸出，直至偏差為零，因此積分作用能夠有效提高精度，加強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)參數(shù)變化的適應(yīng)能力，積分環(huán)節(jié)通過(guò)改變積分時(shí)間常數(shù)的大小調(diào)整積分作用的輸出結(jié)果，積分時(shí)間常數(shù)越小，積分環(huán)節(jié)對(duì)輸出結(jié)果的修正能力就會(huì)越強(qiáng)，但是過(guò)度的修正，會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)時(shí)而正向輸出，時(shí)而負(fù)向輸出，引起震蕩，導(dǎo)致系統(tǒng)嚴(yán)重不穩(wěn)定。微分的作用能夠描述系統(tǒng)變量的變化率，所以將系統(tǒng)偏差微分，可以獲得偏差變化的“加速度”進(jìn)而可以提前對(duì)偏差進(jìn)行修正。因此，微分環(huán)節(jié)能夠提高系統(tǒng)對(duì)動(dòng)態(tài)過(guò)程的預(yù)知能力，克服慣性環(huán)節(jié)的影響，減小偏差變化，減小修正時(shí)間。微分環(huán)節(jié)的修正能力取決于微分時(shí)間常數(shù)，微分時(shí)間常數(shù)越大，對(duì)偏差的修正作用就會(huì)越大，同樣，過(guò)度的加強(qiáng)修正作用，會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。因此整定PID參數(shù)的時(shí)候，要在積分和比例、微分之間形成一種平衡[7]。模糊控制以模糊數(shù)學(xué)為理論基礎(chǔ)首先，通過(guò)一定的方式將明確的信息模糊化從而獲取信息，然后，按照一定規(guī)則處理信息，最后將模糊的信息數(shù)字化進(jìn)而輸出信息。它是一種范圍控制，類(lèi)似人工手動(dòng)控制，人工控制主要憑經(jīng)驗(yàn)參與控制，對(duì)控制對(duì)象只需大概了解不需要準(zhǔn)確的控制模型。人工手動(dòng)控制是一種由人作為控制器的控制系統(tǒng)是典型的智能控制系統(tǒng)，其中包含了人的高級(jí)智能活動(dòng)。在生產(chǎn)活動(dòng)中人作為控制器觀(guān)測(cè)被控對(duì)象的輸出，然后根據(jù)觀(guān)測(cè)結(jié)果，通過(guò)大腦作出決策，最后手動(dòng)調(diào)整輸入。就這樣不斷的執(zhí)行：觀(guān)測(cè)，決策，執(zhí)行，達(dá)到期望的輸出。這實(shí)際是一個(gè)過(guò)程變化到控制行動(dòng)之間的映射關(guān)系，這個(gè)映射是通過(guò)人的決策來(lái)實(shí)現(xiàn)的。人在決策中并不是通過(guò)精確的計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)決策，而是依靠定性或模糊知識(shí)[8-10]實(shí)現(xiàn)的。
本課題以設(shè)計(jì)一套溫室智能監(jiān)控系統(tǒng)為目的。其設(shè)計(jì)以PLC為控制核心，結(jié)合環(huán)境傳感器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、定點(diǎn)攝像頭以及上位機(jī)監(jiān)控軟件對(duì)溫室環(huán)境綜合調(diào)控，以達(dá)到作物生長(zhǎng)需求。該系統(tǒng)應(yīng)用于小型溫室中通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)溫室內(nèi)的空氣溫度、空氣濕度、土壤水分值等環(huán)境參數(shù)進(jìn)而對(duì)溫室內(nèi)環(huán)境或人為的或自動(dòng)的進(jìn)行調(diào)控，使溫室內(nèi)環(huán)境能夠更好的適應(yīng)作物生長(zhǎng)。并且以該監(jiān)控系統(tǒng)作為研究平臺(tái)以溫室中溫度，濕度為研究對(duì)象，研究溫室中溫度與濕度之間的關(guān)系以及它們的相互影響。同時(shí)以PID控制理論作為理論基礎(chǔ)設(shè)計(jì)溫室溫度PID控制器，調(diào)節(jié)溫室溫度，并依據(jù)溫室溫濕度變化關(guān)系補(bǔ)償溫室濕度使溫室環(huán)境中的溫濕度能夠得到合理的調(diào)節(jié)。最終將該設(shè)備運(yùn)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，為作物提供好的生長(zhǎng)環(huán)境，為種植者創(chuàng)造效益，因此，研究該課題具有深遠(yuǎn)的理論意義和重大的現(xiàn)實(shí)意義。
1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
溫室控制大致經(jīng)歷了人工手動(dòng)控制、機(jī)械設(shè)備控制、電子設(shè)備控制、微機(jī)綜合控制等幾個(gè)發(fā)展階段。溫室環(huán)境控制本質(zhì)是作物生長(zhǎng)環(huán)境的優(yōu)化問(wèn)題。其最高目標(biāo)是能使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和工業(yè)生產(chǎn)一樣不受地域、季節(jié)等環(huán)境因素的制約，并且能夠?qū)崿F(xiàn)全過(guò)程高效的生產(chǎn)自動(dòng)化。
溫室環(huán)境復(fù)雜具有多環(huán)境因子，大延時(shí)，強(qiáng)耦合等特點(diǎn)。想要控制多種因素同時(shí)達(dá)到作物生長(zhǎng)所需最佳指標(biāo)是不可能的，想要控制單一因素而不對(duì)其它因素產(chǎn)生影響也很困難，所以說(shuō)，要實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境氣候條件的全局性綜合控制很困難。但是，隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展和微型計(jì)算機(jī)的普及應(yīng)用，以及計(jì)算機(jī)性能的大幅提升和價(jià)格的下降，同時(shí)伴隨著PID控制理論、模糊控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法等理論的發(fā)展成熟，以微機(jī)為核心的溫室綜合環(huán)境控制系統(tǒng)獲得了前所未有進(jìn)步發(fā)展，并逐步邁入網(wǎng)絡(luò)化、智能化階段[11]。
1.3.1 國(guó)外研究動(dòng)態(tài)
在溫室環(huán)境控制方面，國(guó)外起步較早， 20世紀(jì)80年代初，美國(guó)的雨鳥(niǎo)、摩托羅拉等幾家公司就合作開(kāi)發(fā)了智能中央計(jì)算機(jī)灌溉控制系統(tǒng)，并于20世紀(jì)90年代在全美得到了廣泛的應(yīng)用[12]。目前，美國(guó)的科研人員將計(jì)算機(jī)控制、作物生長(zhǎng)影像監(jiān)測(cè)分析、精確施肥等先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用到溫室中，大大提高了溫室生產(chǎn)的自動(dòng)化程度，使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行控制的溫室已相當(dāng)普遍，已占溫室總量的82%。荷蘭溫室農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)，溫室環(huán)境控制技術(shù)先進(jìn)，荷蘭的農(nóng)業(yè)是玻璃溫室里的農(nóng)業(yè)，早在80年代，荷蘭人就已將計(jì)算機(jī)應(yīng)用于溫室的生產(chǎn)中，目前，荷蘭使用計(jì)算機(jī)控制的溫室已占溫室總量的85%。以色列對(duì)農(nóng)作物的灌溉采用了現(xiàn)代化的滴灌和微噴灌系統(tǒng)，在作物附近都安裝了傳感器以檢測(cè)水、肥的狀況，并將水、肥情況上傳辦公室里的中心計(jì)算機(jī)，中心計(jì)算機(jī)與田間的控制器進(jìn)行通訊，可方便地遙控灌溉和施肥，使水肥的利用率達(dá)到80%～90%[13]。此外，英國(guó)、希臘、德國(guó)、西班牙、日本等國(guó)家將新技術(shù)應(yīng)用于溫室中，在智能溫室的研究與應(yīng)用中處于領(lǐng)先地位。
由于溫室環(huán)境參數(shù)的程固有的非線(xiàn)性，使得溫室環(huán)境的線(xiàn)性系統(tǒng)模型只能在環(huán)境參數(shù)較小的變化范圍內(nèi)保證模型精確度[14]。因此，采用非線(xiàn)性系統(tǒng)模型的辨識(shí)方法是一個(gè)必然趨勢(shì)。當(dāng)前，采用智能化系統(tǒng)辯識(shí)方法對(duì)非線(xiàn)形系統(tǒng)進(jìn)行建模的研究非常流行，在溫室環(huán)境辯識(shí)中有大量研究。1994年Saginert等人就采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)溫室氣候進(jìn)行辯識(shí)，作者利用法國(guó)INRA和英國(guó)Silsoe研究所的數(shù)據(jù)分別建立了三層前向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，網(wǎng)絡(luò)的輸入量為氣候變量(室外光強(qiáng)度、室外溫度、室外濕度、室外風(fēng)速等)、控制變量(加熱器的熱通量、以弧度表示的通風(fēng)口打開(kāi)角度、以時(shí)長(zhǎng)表示的噴霧量等)、狀態(tài)變量(葉面積指數(shù))和時(shí)間變量(日期、時(shí)間)，模型預(yù)測(cè)量為室內(nèi)溫度、室內(nèi)光強(qiáng)度、以濕球濕度表示的室內(nèi)濕度以及土壤溫度等室內(nèi)環(huán)境參數(shù)，并且通過(guò)增減網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出數(shù)目觀(guān)察網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力，通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)權(quán)值大小，判斷哪些輸入變量對(duì)變量預(yù)測(cè)更加重要，結(jié)果得出風(fēng)向和葉面積指數(shù)對(duì)室內(nèi)環(huán)境影響不大的結(jié)論[15]。1996年Saginer等人將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)添加到溫室環(huán)境計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)中，通過(guò)試驗(yàn)?zāi)７聦?zhuān)家控制。結(jié)果顯示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好的模仿專(zhuān)家的控制思想[16]。2000年Van Straten等利用作物的光合作用和蒸騰作用進(jìn)行溫室內(nèi)短期的優(yōu)化控制，利用有效積溫的原理進(jìn)行溫室長(zhǎng)期的優(yōu)化控制，將短期優(yōu)化和長(zhǎng)期優(yōu)化相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了以經(jīng)濟(jì)最優(yōu)為目標(biāo)的溫室環(huán)境控制。2003年Aeslyng等人應(yīng)用機(jī)理分析法分析植物的光合作用、呼吸作用等相關(guān)物理生物過(guò)程中能量吸收與消耗，根據(jù)熱平衡理論建立溫室溫度平衡方程，通過(guò)調(diào)整光照量調(diào)節(jié)溫室溫度，通過(guò)良好的光照利用率，增加作物產(chǎn)量，提高作物品質(zhì)。2005年P(guān)aulo Salgado等人將模糊控制應(yīng)用于溫室的溫濕度控制中，該方法是一種多輸入多輸出的控制方法，利用該方法解耦達(dá)到溫室溫濕度的綜合調(diào)控。這些理論的出現(xiàn)，使得溫室環(huán)境控制技術(shù)開(kāi)始向智能控制技術(shù)過(guò)渡[17]。
第六章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
具體完成工作有以下幾方面：
(1)設(shè)計(jì)了溫室監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)由采集模塊，控制模塊，顯示模塊，工業(yè)攝像機(jī)，PLC以及上位機(jī)軟件等幾部分組成。該系統(tǒng)以PLC為核心，結(jié)合其它模塊共同完成溫室環(huán)境信息的采集與控制。同時(shí)，上位機(jī)軟件還具有數(shù)據(jù)對(duì)比分析及歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)等功能。
(2)以溫室溫度濕度為研究對(duì)象，記錄不同條件下，溫室溫度濕度的變化。通過(guò)試驗(yàn)及數(shù)理統(tǒng)計(jì)軟件分析試驗(yàn)溫室溫濕度之間的關(guān)系。經(jīng)分析得出，在試驗(yàn)溫室中溫度升高，濕度下降明顯，溫度降低，濕度升高;濕度改變(升高或降低)，溫度略有變化，變化幅度不大。溫度的變化對(duì)濕度影響較大;濕度的改變對(duì)溫度影響較小。
(3)應(yīng)用機(jī)理分析法，根據(jù)能量守恒以及溫室中的物理生物變化建立了溫室溫度模型。
(4)依據(jù)PID算法原理及溫室環(huán)境特點(diǎn)設(shè)計(jì)了PID控制器及控制方案，結(jié)合溫度模型及試驗(yàn)溫室相關(guān)物理參數(shù)，利用Ziegler Niehols公式算出PID調(diào)節(jié)參數(shù)，同時(shí)應(yīng)用Simulink對(duì)PID控制方案進(jìn)行仿真同時(shí)調(diào)整PID參數(shù)。仿真結(jié)果表明PID溫度控制能夠滿(mǎn)足溫室對(duì)溫度的控制要求，能夠提高系統(tǒng)穩(wěn)定性，減少調(diào)節(jié)時(shí)間 。
(5)應(yīng)用PLC實(shí)現(xiàn)溫室的溫濕度控制，結(jié)合PLC的PID指令，利用脈寬調(diào)制的方式控制溫室溫度，試驗(yàn)表明PID控制算法運(yùn)行可靠，有效的提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。同時(shí)，結(jié)合溫濕度變化關(guān)系，溫度變化的同時(shí)，對(duì)濕度進(jìn)行補(bǔ)償，經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證，補(bǔ)償后濕度值基本符合控制要求。
6.2 展望
溫室環(huán)境是一個(gè)綜合的、多參數(shù)、強(qiáng)耦合的復(fù)雜系統(tǒng)。單純的研究溫度與濕度對(duì)溫室環(huán)境的影響是不夠的，只研究溫度與濕度之間的關(guān)系也是不夠的，針對(duì)本文的不足之處，可在以后的工作中作如下研究：
(1)本文中上位機(jī)軟件采用Delphi編寫(xiě)，為單機(jī)應(yīng)用軟件，不具備聯(lián)網(wǎng)功能，今后可聯(lián)合開(kāi)發(fā)基于Andriod系統(tǒng)或iOS系統(tǒng)的移動(dòng)終端監(jiān)控軟件，使溫室環(huán)境的監(jiān)測(cè)與控制更加便捷化。
(2)本文下位機(jī)所采用的核心PLC造價(jià)太高，設(shè)計(jì)出的監(jiān)控設(shè)備體積稍大，在穩(wěn)定性相同的條件下應(yīng)考慮采用體積小，造價(jià)略低的處理核心開(kāi)發(fā)溫室環(huán)境監(jiān)控設(shè)備。
(3)本文所建溫室溫度模型是在忽略了很多外界因素理想條件下建立的，不夠準(zhǔn)確，今后可在溫室建模方面嘗試一些新方法。
(4)本文中使用的控制算法為經(jīng)典控制算法PID控制算法，溫室環(huán)境為復(fù)雜系統(tǒng)單純依靠一種算法不夠全面，今后可嘗試多種算法聯(lián)合控制。
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