王鴻磊+李曉東+徐平平

摘 要： 依據(jù)能量平衡的溫室溫度數(shù)字模型和實(shí)際溫室的具體參數(shù)建立溫室環(huán)境Matlab仿真模型，經(jīng)溫度預(yù)測誤差統(tǒng)計(jì)分析，預(yù)測數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)為0.968 877 07，決定系數(shù)為0.938 722 78。提出一種基于模糊專家控制與PID控制相結(jié)合的混合算法，該算法根據(jù)每個(gè)時(shí)間片實(shí)際溫度與設(shè)定溫度之間溫度偏差與設(shè)定閾值比較選擇不同控制算法。當(dāng)溫度偏差大于閾值時(shí)，選擇模糊專家控制；小于閾值時(shí)，切換到PID控制，兼顧動(dòng)態(tài)和穩(wěn)態(tài)特性。仿真實(shí)驗(yàn)表明，提出的算法比優(yōu)化前的開關(guān)控制、PID控制算法、專家模糊控制算法分別節(jié)能13.68%，9.07%，5.89%。實(shí)際應(yīng)用證明，使用該算法控制的增溫溫室比傳統(tǒng)開關(guān)控制的增溫溫室內(nèi)種植的越冬番茄增產(chǎn)2.1%。

關(guān)鍵詞： 混合控制； 模糊專家控制； PID控制； 高效節(jié)能； 溫室

中圖分類號： TN876?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）08?0014?05

Research on greenhouse temperature increase algorithm of fuzzy?expert and

PID hybrid control

WANG Honglei1，2， LI Xiaodong3， XU Pingping1

（1. National Key Lab for Mobile Communications Research， Southeast University， Nanjing 210096， China；

2. School of Information and Electrical Engineering， Xuzhou College of Industrial Technology， Xuzhou 221140， China；

3. School of Information and Electrical Engineering， China University of Mining Technology， Xuzhou 221116， China）

Abstract： A Matlab simulation model for the greenhouse environment is created according to the energy?balanced greenhouse temperature digital model and the specific parameters of the actual greenhouse. The correlation coefficient （0.96887707） of predicted data and actual data， and the key coefficient （0.93872278） were obtained according to the results of analysis on the temperature forecast and the error statistics. A hybrid algorithm combining the fuzzy expert control with PID control is proposed. The algorithm can choose different control algorithms according to the comparison result between the deviation between the actual temperature and set temperature， and the specified threshold on each time slice. If the temperature deviation is greater than the threshold value， the fuzzy expert control is selected； if the threshold is less than the threshold value， the control mode is switched to the PID control. The algorithm gives consideration to both dynamic and steady states. The simulation results show that the proposed algorithm can save energy by 13.68% compared with the non?optimized switch control， save energy by 9.07% compared with the PID control algorithm， and save energy by 5.89% compared with the expert fuzzy control algorithm. The practical application shows that the temperature increasing system controlled by the algorithm can increase the yield of the winter tomato by 2.1%， compared with the traditional switch control system in the greenhouse.

Keywords： hybrid control； fuzzy expert control； PID control； efficient energy saving； greenhouse

0 引 言

溫室的高效調(diào)控是作物高產(chǎn)、優(yōu)秀的必要條件，然而溫室生產(chǎn)的高能耗已成為溫室發(fā)展的主要障礙[1]。在溫室產(chǎn)業(yè)較發(fā)達(dá)的歐洲，荷蘭溫室生產(chǎn)能耗最高達(dá)1 900 MJ·m-2，緯度更高的瑞典加溫所耗能源占全部溫室生產(chǎn)能耗[2?4]的65%～85%。因此，在滿足作物正常生產(chǎn)前體現(xiàn)，減低溫室能耗是實(shí)際生產(chǎn)中迫切需要解決的問題。

溫室環(huán)境控制策略和方法近年來取得反饋前饋線性化解耦算法[5]，基于預(yù)測PI 的先進(jìn)控制[6]和最優(yōu)控制[7]等很多研究成果，這些研究對于溫室生產(chǎn)工程應(yīng)用提供了重要的理論依據(jù)，但是在溫室實(shí)際生產(chǎn)中難以實(shí)現(xiàn)，常規(guī)的PID控制結(jié)構(gòu)簡單，易實(shí)現(xiàn)，在溫室工程應(yīng)用控制器的設(shè)計(jì)中被廣泛使用[8]。但是常規(guī)PID控制無法及時(shí)跟蹤對象特性的偏差較大的變化，很難達(dá)到滿意的控制效果[9]。雖然溫室環(huán)境控制算法等方面也取得了不少成果，但能有效應(yīng)用于實(shí)際溫室控制的成果卻不多。最主要原因是缺乏溫室環(huán)境控制所需要的溫室系統(tǒng)精確模型。溫室環(huán)境是多變量、高耦合的復(fù)雜系統(tǒng)，不易建立精確的模型[10]。

綜上所述，理論研究的溫室高效控制方法和實(shí)際生產(chǎn)過程中控制方法存在脫節(jié)現(xiàn)象[11]，中國大多數(shù)的溫室環(huán)境控制以人工感官和經(jīng)驗(yàn)管理為主[10]，現(xiàn)代化設(shè)施農(nóng)業(yè)基地中自動(dòng)化控制系統(tǒng)主要依靠開關(guān)量進(jìn)行操作。因此，本研究針對蘇北冬季寒冷天氣需要加熱控制為前提，利用太陽能加熱相變材料解決冬季給溫室高效儲能的問題，設(shè)計(jì)了一種基于模糊專家與PID混合控制算法的溫室控制方法，通過此算法控制循環(huán)泵，降低復(fù)雜的智能算法對控制器處理能力要求，在滿足環(huán)境要求的前提下，降低循環(huán)泵開啟時(shí)間，減少能量輸出。

1 溫室溫度動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型建立與結(jié)果分析

1.1 溫室溫度動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型理論分析

本研究采用灰箱模型法建模?；趯崃總鬟f的物理過程分析確立溫室溫度模型的結(jié)構(gòu)，根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)辨識模型參數(shù)，進(jìn)行參數(shù)估計(jì)[12]。因?yàn)樵诓煌貐^(qū)及不同環(huán)境條件下氣候各異，所以建立的溫室溫度動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型結(jié)構(gòu)及其參數(shù)差異較大。文獻(xiàn)[13]給出了溫室溫度的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型：

（1）

式中：為溫室空氣中增溫量；為太陽輻射熱量；為加熱能量；為通風(fēng)熱交換能量；為覆蓋層與外界交換的損失熱量；為空氣與土壤熱交換能量；為空氣與植物葉面的熱傳導(dǎo)能量；為降溫設(shè)備帶走的能量；為植物蒸騰所需要的能量；為植物光合作用能量。

為了降低模型的復(fù)雜程度，溫室內(nèi)空氣均勻分布且室溫與土表溫度可視為相同，所以忽略溫室內(nèi)空氣與土表之間的熱量交換，忽略溫室內(nèi)土壤溫度的橫向傳遞，只考慮縱向的一維熱傳遞；溫室內(nèi)作物冠層溫度均勻分布[14]。在冬季寒冷情況下，為了更好增溫，天窗基本處于關(guān)閉狀態(tài)，不考慮通風(fēng)熱交換，同時(shí)由于天氣寒冷，植物呼吸熱量，土壤與空氣交換熱量和植物光合作用熱量等能量交換也可忽略[15]。

1.2 溫室溫度動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型的建立

本文溫室模型是根據(jù)徐州農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所示范基地溫室設(shè)計(jì)。處于暖溫帶半濕潤季風(fēng)氣候區(qū)。溫室東、西、北三面為磚墻，南面為PVC板，溫室長60 m，寬8 m，北墻高3 m。加熱管道表面積為鋪設(shè)暖氣軟管表面積，在溫室內(nèi)實(shí)際鋪設(shè)直徑為1寸的暖氣管長度約1 018 m，1寸管直徑2.54 cm，加熱管道表面積約為1 018×（2.54÷100×3.14）=81.2 m2，與棚內(nèi)面積比值為0.169。其他各溫室參數(shù)值如表1所示。

被控對象的數(shù)學(xué)模型見式（6），其是一個(gè)非線性對象。模型不能顯式地給出熱水管道輸出溫度與室內(nèi)溫度之間的關(guān)系，室內(nèi)溫度同時(shí)還受室外太陽輻射與室外溫度的影響。

由于各變量之間的復(fù)雜關(guān)系，直接建模比較困難。這里借助模塊化設(shè)計(jì)的思想，從能量的角度，將系統(tǒng)劃分成不同的子系統(tǒng)。再依照各子系統(tǒng)變量之間的關(guān)系，建立被控對象溫室內(nèi)環(huán)境溫度的Matlab仿真系統(tǒng)框圖，如圖1所示，其中Ra為輸入實(shí)時(shí)日光溫度值，為輸入室外溫度值，為溫室最終溫度。

圖1中，為室外太陽輻射，為室外氣溫，兩者都是自然因素。為熱水管道的溫度，溫室溫度控制系統(tǒng)通過控制管道熱量來實(shí)現(xiàn)溫室內(nèi)溫度的控制。框圖內(nèi)各子系統(tǒng)依照各自的數(shù)學(xué)模型（式（2）～式（6））進(jìn)行功能運(yùn)算函數(shù)的編制，完成整個(gè)溫室內(nèi)氣體溫度數(shù)學(xué)模型的Matlab建模。

1.3 溫室溫度動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型結(jié)果分析

為了驗(yàn)證上述溫室溫度模型的有效性和準(zhǔn)確性，利用自行開發(fā)基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)通過溫濕度傳感器和光照傳感器記錄2015年11月28日實(shí)際室外輻射強(qiáng)度和室外溫度信息。

將采集的室外氣候數(shù)據(jù)引入到溫室模型，根據(jù)模型仿真預(yù)測出大棚溫度，根據(jù)溫度實(shí)測曲線和預(yù)測曲線進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，詳情請見表2。預(yù)測數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)為0.968 877 07，決定系數(shù)為0.938 722 78， 表明每個(gè)預(yù)測值的誤差都很小，各樣本預(yù)測值準(zhǔn)確性普遍較高。

表2 溫度預(yù)測誤差統(tǒng)計(jì)分析

2 專家模糊與PID混合控制算法設(shè)計(jì)

將PID控制策略引入專家模糊控制器，構(gòu)成專家模糊與PID混合控制，e為輸入（設(shè)定室溫）減輸出（實(shí)際室溫），稱為溫度偏差，e0為閾值。根據(jù)仿真比較，e0設(shè)為3。當(dāng)e>e0，選擇專家模糊控制；否則，切換到PID控制，根據(jù)PID參數(shù)與系統(tǒng)性能的關(guān)系，反復(fù)調(diào)節(jié)PID的參數(shù)。其中P=835.7，I=13.6，D=2。實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能兼顧，達(dá)到在規(guī)定的溫度條件下所消耗的能耗最低的要求。仿真模型如圖2所示。

采用Matlab中的FIS編輯器，進(jìn)行模糊控制器的設(shè)計(jì)。選擇模糊專家控制器的輸入變量為溫度偏差e及溫差變化率ec（即e的變化率），輸出變量tp為太陽能加熱管道閥門的開通時(shí)間，即加熱量。相應(yīng)的模糊集為E，EC，TP，是一個(gè)雙輸入單輸出的二維模糊控制器。溫度偏差e和溫差變化率ec的量化論域劃一致，都選用三角形隸屬度函數(shù)。輸出控制量tp同樣選用三角形隸屬函數(shù)，用ZO（零），PS（正?。?，PM（正中），PB（正大）四個(gè)模糊狀態(tài)來描述。即將增溫管道的循環(huán)泵開關(guān)時(shí)間分為4個(gè)等級，分別為[0，1]。根據(jù)循環(huán)泵的通斷時(shí)間調(diào)節(jié)管道內(nèi)熱水流量，從而改變管道溫度，提供不同的能量輸出使溫室環(huán)境溫度在滿足作物生長要求的同時(shí)盡量節(jié)省能量輸出，減少增溫系統(tǒng)成本投入，起到高效利用熱能的作用。

對專家的理論知識和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，得到溫室環(huán)境溫度控制的兩條總體經(jīng)驗(yàn)規(guī)則：

（1） IF室內(nèi)溫度偏差負(fù)大，THEN循環(huán)泵采用常開狀態(tài)，處于高增溫階段；

（2） IF室內(nèi)溫度偏差負(fù)小AND溫差變化方向?yàn)檎?，THEN循環(huán)泵采用斷續(xù)狀態(tài)，處于低增溫階段。

溫室環(huán)境內(nèi)的溫度控制可以根據(jù)溫室內(nèi)溫度偏差e以及偏差變化率ec來消除溫度偏差，相應(yīng)的控制規(guī)則可用如表3所示。

模糊邏輯推理方法采用Mamdani極大極小推理法。采用重心法（Centroid）為清晰化（Defuzzification）方法。

3 溫室環(huán)境系統(tǒng)智能優(yōu)化的仿真控制結(jié)果分析

本地區(qū)冬季室外溫度-4～16 ℃，最適合植物生長溫度為16～25 ℃，特別是夜晚溫度不能低于16 ℃。在滿足最適合植物生長的溫度控制的前提下，分別通過開關(guān)控制、PID控制、專家模糊控制、專家模糊與PID混合控制太陽能加熱管道閥門的開通時(shí)間，以消耗的熱水能耗和循環(huán)泵本身能耗總和最低為優(yōu)化目標(biāo)，計(jì)算比較得出最優(yōu)。以11月28日氣候條件為例，設(shè)儲熱罐水溫為50 ℃，要求18點(diǎn)—次日7點(diǎn)不低于16 ℃，7點(diǎn)—18點(diǎn)不低于23 ℃。循環(huán)泵選型為32?200，口徑為32 mm，流量為6.3 m3/h；揚(yáng)程為50 m；轉(zhuǎn)速為2 960 r/min；配帶電機(jī)功率為4 kW；效率為33%。通過Matlab仿真，得出溫室能耗設(shè)備的運(yùn)行動(dòng)作指令控制矩陣序列，序列表示溫室中循環(huán)泵的工作時(shí)間和工作狀態(tài)。如表4所示，第1列表示整點(diǎn)時(shí)間，第2列～第11列將1 h平均分成10份，每列表示6 min的循環(huán)泵開關(guān)狀態(tài)，0表示關(guān)6 min、0.333表示開2 min，0.666表示開4 min，1表示開6 min。以專家模糊與PID混合算法控制策略下仿真設(shè)備運(yùn)行部分狀態(tài)為例。

優(yōu)化前開關(guān)控制、PID控制、專家模糊控制、專家模糊與PID混合控制算法都基本達(dá)到控制要求，模糊專家系統(tǒng)控制波動(dòng)較大。

表4 模糊專家與PID混合算法控制策略下設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)

總能耗包括循環(huán)泵本身能耗和消耗的熱水熱量總和，將各類控制策略能耗進(jìn)行比較后得出模糊專家與PID混合算法比其他算法控制分別節(jié)能13.68%，9.07%，5.89%，如表5所示。

4 實(shí)際應(yīng)用分析

2015年11月—2016年4月期間，本文提出的高效控制算法與傳統(tǒng)開關(guān)控制在徐州農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所示范基地2號溫室實(shí)現(xiàn)越冬番茄蘇粉11種植對比實(shí)驗(yàn)，通過塑料薄膜隔開兩間長寬高分別為8 m×3 m×5 m的完全相同的溫室，在棚內(nèi)溫度控制范圍、太陽能光熱管數(shù)、散熱管道長度、儲水箱體積、溫室種植體積、作物以及種植密度完全相同的前提下，采用本文提出的混合算法與傳統(tǒng)開關(guān)分別控制兩間溫室的太陽能加熱管道閥門的通斷，以提高棚內(nèi)溫度，實(shí)際應(yīng)用如圖3所示。

本文提出的高效控制算法比傳統(tǒng)開關(guān)控制算法實(shí)際節(jié)能12.1%，株高平均增加2.5%、莖粗平均增加1.1%、生長勢指標(biāo)（葉綠素）平均增加10.8%，產(chǎn)量增加2.1%。

5 結(jié) 語

本文基于對熱量傳遞的物理過程分析確立溫室溫度模型的結(jié)構(gòu)，建立溫室溫度動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型，經(jīng)溫度預(yù)測誤差統(tǒng)計(jì)分析，預(yù)測數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)為0.968 877 07，決定系數(shù)為0.938 722 78， 表明每個(gè)預(yù)測值的誤差都很小，各樣本預(yù)測值準(zhǔn)確性普遍較高。提出一種基于模糊專家控制與PID控制相結(jié)合的混合算法，該算法根據(jù)全天24 h分成240份時(shí)間片的實(shí)際溫度與設(shè)定溫度之間溫度偏差與設(shè)定閾值比較選擇不同控制算法。當(dāng)溫度偏差大于閾值時(shí)，選擇模糊專家控制，小于閾值時(shí)，切換到PID控制，兼顧動(dòng)態(tài)和穩(wěn)態(tài)特性。仿真實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的算法比優(yōu)化前的開關(guān)控制、PID控制算法、專家模糊控制算法分別節(jié)能13.68%，9.07%，5.89%，起到高效節(jié)能的作用。實(shí)際應(yīng)用證明，使用該算法控制的增溫溫室比傳統(tǒng)開關(guān)控制的增溫溫室內(nèi)種植的越冬番茄增產(chǎn)2.1%。

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