邢希君　宋建成　吝伶艷　田慕琴　李德旺

摘要：設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要標(biāo)志，也是現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要建設(shè)任務(wù)。溫室大棚智能控制作為設(shè)施農(nóng)業(yè)種植與生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是提高生產(chǎn)效率、保障農(nóng)作物品質(zhì)的重要措施，近年來(lái)，已成為國(guó)內(nèi)外熱門(mén)研究課題。溫室環(huán)境是一種非線性、強(qiáng)耦合性、多干擾性、時(shí)滯性的動(dòng)態(tài)環(huán)境系統(tǒng)，溫室內(nèi)環(huán)境因子與環(huán)境因子、植物生長(zhǎng)情況與環(huán)境因子之間都存在復(fù)雜的能量關(guān)系。因此，如何高效經(jīng)濟(jì)地實(shí)現(xiàn)溫室內(nèi)多因子間的復(fù)合控制是溫室環(huán)境控制過(guò)程要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。我國(guó)的智能溫室大棚技術(shù)較國(guó)外發(fā)展晚，在控制方法、控制技術(shù)和控制成本等方面都與國(guó)外先進(jìn)技術(shù)存在較大差距。為了促進(jìn)我國(guó)設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制技術(shù)的快速發(fā)展，推動(dòng)設(shè)施農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，總結(jié)了國(guó)內(nèi)外溫室大棚智能控制技術(shù)的發(fā)展過(guò)程，重點(diǎn)對(duì)模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和專(zhuān)家系統(tǒng)控制等溫室控制算法進(jìn)行了分析和比較，展望了設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制技術(shù)的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：設(shè)施農(nóng)業(yè)；溫室大棚；控制方法；智能控制

中圖分類(lèi)號(hào)： S625；TP273+5文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A[HK]

文章編號(hào)：1002-1302（2017）21-0010-06[HS）][HT9SS]

收稿日期：2017-04-05

基金項(xiàng)目：山西省科技廳重大專(zhuān)項(xiàng)（編號(hào)：20131101029）；山西省物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應(yīng)用分析預(yù)測(cè)（編號(hào)：kxkt1605）。

作者簡(jiǎn)介：邢希君（1991—），女，山西太原人，碩士研究生，主要從事設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制技術(shù)研究。E-mail：370760959@qqcom。

通信作者：宋建成，博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制技術(shù)、礦用智能電器、故障診斷與災(zāi)害預(yù)警技術(shù)研究。E-mail：sjc6018@163com。

溫室系統(tǒng)是一種多輸入、多輸出、強(qiáng)耦合的復(fù)雜系統(tǒng)[1]。溫室中影響作物生長(zhǎng)發(fā)育的主要環(huán)境因子包括溫度、水分、光照、土壤、空氣（如二氧化碳、氧氣等）、生物條件等。這些環(huán)境因子都是時(shí)變量，其變化沒(méi)有規(guī)律可循且難以進(jìn)行預(yù)判，另外這些環(huán)境因子變量是相互作用、相互耦合的，難以用數(shù)學(xué)模型表述，這些問(wèn)題都對(duì)溫室控制帶來(lái)了很大的難度。其中溫濕度的變化對(duì)溫室植物生長(zhǎng)的影響最大，且耦合程度較大，目前，大部分研究集中在溫濕度的控制上[2]。

農(nóng)業(yè)溫室大棚控制技術(shù)總體經(jīng)歷了定值開(kāi)關(guān)控制、PID控制和智能控制3個(gè)發(fā)展階段。定值開(kāi)關(guān)控制可以細(xì)化分為手動(dòng)控制和自動(dòng)控制，是一種不考慮溫室控制滯后性和慣性的簡(jiǎn)單控制方法，在實(shí)際控制過(guò)程中存在精度低、靜態(tài)誤差大、超調(diào)量大、振蕩明顯、耗能大等問(wèn)題，從而無(wú)法達(dá)到理想的調(diào)節(jié)效果。PID控制是目前應(yīng)用領(lǐng)域最廣泛的控制方法，控制過(guò)程包括比例、積分、微分3個(gè)環(huán)節(jié)。一般情況下，溫室系統(tǒng)中PID控制方法相比開(kāi)關(guān)控制可以取得較好的調(diào)節(jié)效果。然而，PID控制對(duì)研究對(duì)象數(shù)學(xué)模型要求較高，使得在溫室環(huán)境控制系統(tǒng)中難以發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)[3]。

智能控制是指使用類(lèi)似于專(zhuān)家思維方式建立邏輯模型，模擬人腦智力的控制方法進(jìn)行控制。智能控制具有下列優(yōu)點(diǎn)：（1）可以不完全依賴(lài)工作人員所具有的專(zhuān)業(yè)知識(shí)水平；（2）可以預(yù)測(cè)溫室環(huán)境的變化狀態(tài)，提前作出預(yù)判斷，從而盡可能解決溫室大滯后的問(wèn)題；（3）由于其全局統(tǒng)籌控制[4]，可以解決各設(shè)備在進(jìn)行調(diào)節(jié)時(shí)相互協(xié)調(diào)的問(wèn)題，進(jìn)而減少控制系統(tǒng)的超調(diào)和振蕩；（4）可以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制功能，根據(jù)作物的生長(zhǎng)狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)的變化狀態(tài)和各調(diào)節(jié)單元的運(yùn)行狀態(tài)自動(dòng)調(diào)節(jié)作物的生長(zhǎng)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)生長(zhǎng)。智能控制最大進(jìn)步是將先進(jìn)的控制算法加以應(yīng)用，進(jìn)而能夠確保控制系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和控制精度，且具有良好的魯棒性，非常適合解決溫室的環(huán)境調(diào)控問(wèn)題[5-6]。

自20世紀(jì)90年代開(kāi)始，智能控制成為溫室內(nèi)環(huán)境控制的熱門(mén)研究方向，發(fā)展十分迅速。智能控制是傳統(tǒng)控制理論高級(jí)階段的產(chǎn)物，雖然其理論體系不如過(guò)去簡(jiǎn)單的控制理論完善，但已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用上取得了令人矚目的成果。特別是在傳統(tǒng)控制方法難以解決的復(fù)雜控制系統(tǒng)方面（如本研究的溫室大棚智能控制系統(tǒng)），其優(yōu)勢(shì)非常突出。智能控制方法主要包括模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專(zhuān)家控制系統(tǒng)、遺傳算法、仿人智能控制等。模糊控制方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法及專(zhuān)家控制方法作為設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制方法相繼應(yīng)用于溫室控制系統(tǒng)中[7]。本研究分析設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，分別對(duì)模糊控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)、專(zhuān)家控制技術(shù)的控制原理、控制方法、優(yōu)缺點(diǎn)以及具體案例進(jìn)行分析，并對(duì)其未來(lái)的發(fā)展方向進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1模糊控制技術(shù)

11模糊控制原理

近30年來(lái)，模糊控制一直是智能控制研究和應(yīng)用領(lǐng)域的熱點(diǎn)。模糊控制（fuzzy control）是一種非線性智能控制方法，它不需要獲得準(zhǔn)確的研究對(duì)象模型，而是將人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)提煉為若干控制規(guī)律，并轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，從而模仿人的思維進(jìn)行控制。模糊控制具有較強(qiáng)的知識(shí)表達(dá)能力和模糊推理能力，經(jīng)過(guò)模糊邏輯推理可以實(shí)現(xiàn)類(lèi)似人的決策過(guò)程。模糊控制在模糊規(guī)則制定時(shí)實(shí)際上就隱含了解耦思想，這在不同程度上削弱了溫濕度等環(huán)境因子相互耦合造成的影響，因此控制效果良好[8-9]。

典型的模糊控制系統(tǒng)由輸入端、模糊控制器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、被控量、輸出端和測(cè)量裝置6個(gè)部分構(gòu)成，其中模糊控制器為整個(gè)系統(tǒng)的核心部分，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。模糊控制分為模糊化、建立規(guī)則、模糊推理、去模糊化4個(gè)過(guò)程。具體過(guò)程為被控目標(biāo)的精確數(shù)值經(jīng)過(guò)測(cè)量設(shè)備的收集，與系統(tǒng)設(shè)定值（如設(shè)定的溫濕度值等）進(jìn)行比較，將其偏差或偏差變化率輸入到模糊化模塊，映射為輸入論域上的模糊集合，繼而轉(zhuǎn)化為模糊量。模糊控制器根據(jù)模糊控制規(guī)則進(jìn)行模糊推理，將模糊輸入量進(jìn)行推理、決策，進(jìn)而得到對(duì)應(yīng)的模糊輸出量集合。由模糊集合確定一個(gè)最能反映模糊推理結(jié)果的精確值，用于控制或驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)，最后執(zhí)行機(jī)構(gòu)作用于被控對(duì)象。按此過(guò)程進(jìn)行下去，即可實(shí)現(xiàn)被控目標(biāo)的模糊控制[10]。

12模糊控制方法

121基本模糊控制方法

為了解決溫室大棚中模型建立難和控制精度低的問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外的研究焦點(diǎn)集中在模糊控制方法上。基本模糊控制是通過(guò)總結(jié)農(nóng)業(yè)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，提煉為模糊控制規(guī)律，并利用計(jì)算機(jī)程序加以實(shí)現(xiàn)，多以溫室內(nèi)外環(huán)境參數(shù)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和植物生長(zhǎng)信息為輸入，以溫室環(huán)境調(diào)控設(shè)備控制信號(hào)為輸出。

韓毅等提出了一種溫室大棚變結(jié)構(gòu)模糊控制器，通過(guò)對(duì)采集的空氣溫濕度進(jìn)行參數(shù)識(shí)別，將模糊控制劃分為快速控制和精細(xì)控制2個(gè)過(guò)程，并為每種過(guò)程設(shè)計(jì)單獨(dú)的模糊控制器[11]。試驗(yàn)證明，該方法可以顯著提高溫室大棚溫濕度控制系統(tǒng)的控制精度。Hahn設(shè)計(jì)一個(gè)了模糊控制器來(lái)控制溫室氣候，變量使用太陽(yáng)輻射、襯底溫度和冠層溫度[12]。使用模糊控制器后，溫室中番茄開(kāi)裂率下降35%。Azaza等設(shè)計(jì)了一個(gè)基于模糊控制方法的系統(tǒng)，用于對(duì)溫室中主要變量進(jìn)行控制[13]。利用二型模糊邏輯控制器改善控制效率、能源使用率和作物產(chǎn)量，通過(guò)無(wú)線數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái)監(jiān)控智能數(shù)據(jù)進(jìn)而增強(qiáng)系統(tǒng)性能。盧佩等設(shè)計(jì)了基于模糊控制算法和LabVIEW的溫室大棚溫濕度監(jiān)控系統(tǒng)[14]，通過(guò)引入溫濕度解耦參數(shù)對(duì)溫濕度的控制過(guò)程進(jìn)行改善。結(jié)果表明，引入溫度和濕度解耦參數(shù)后，監(jiān)控系統(tǒng)的穩(wěn)定性、監(jiān)測(cè)精度和控制效率都得到了顯著提升。

122模糊PID控制方法

經(jīng)典的模糊控制穩(wěn)態(tài)精度不夠細(xì)膩、控制動(dòng)作不夠精準(zhǔn)，為了更好地改善模糊控制的穩(wěn)態(tài)性能和控制精準(zhǔn)度，將模糊控制與傳統(tǒng)的PID控制相結(jié)合，提出了模糊PID控制方法（Fuzzy-PID）。模糊PID控制大致分為2種。（1）為兼具模糊控制和PID控制的雙?？刂品椒?，即在誤差大時(shí)使用模糊控制，誤差變化小時(shí)切換為PID控制。（2）為利用模糊控制對(duì)PID進(jìn)行自適應(yīng)整定，即引入模糊邏輯，對(duì)PID控制的3個(gè)系數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化，模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖2，這種控制方法可以提高系統(tǒng)的靈活性，使之具有更強(qiáng)的自適應(yīng)性和魯棒性，應(yīng)用于溫室大棚智能控制系統(tǒng)可以同時(shí)提升其靜態(tài)性能和動(dòng)態(tài)性能[15]。

曾慶良等將模糊PID算法與Smith預(yù)估器進(jìn)行組合，利用形成的Smith模糊PID算法對(duì)溫室溫濕度進(jìn)行調(diào)控，一定程[CM（25]度上改善了智能算法在時(shí)滯系統(tǒng)控制上存在的問(wèn)題，系統(tǒng)

[TPXXJ2tif]

的抗干擾性能和系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)靜態(tài)響應(yīng)品質(zhì)也得到了提高[16]。朱偉等設(shè)計(jì)了一種模糊PID控制器，利用模糊推理，對(duì)PID控制器的3個(gè)參數(shù)進(jìn)行快速調(diào)節(jié)，進(jìn)而控制空調(diào)壓縮機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)速率，并通過(guò)MATLAB進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，該算法相較普通PID算法具有調(diào)節(jié)時(shí)間短、響應(yīng)速度快的優(yōu)點(diǎn)[17]。

123基于遺傳算法的模糊控制方法

遺傳算法（genetic algorithm），即利用遺傳算子對(duì)現(xiàn)有個(gè)體進(jìn)行遺傳操作，得到后代個(gè)體種群，后代個(gè)體擁有上一代基本特征，優(yōu)良的特征會(huì)被留下并進(jìn)行組合，壞的特征則被淘汰，從而算法朝著更優(yōu)解的方向進(jìn)化。

遺傳算法作為一種隨機(jī)搜索的全局優(yōu)化算法，在模糊規(guī)則的自動(dòng)獲取過(guò)程中表現(xiàn)出了良好的性能。遺傳算法以試探的方式，對(duì)模糊控制的隸屬函數(shù)和控制規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化，使模糊控制參數(shù)的確定不再單純依靠專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，從而降低模糊控制各個(gè)階段中出現(xiàn)的主觀性和隨意性[18]。其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖3。

王君設(shè)計(jì)了一種兩輸入三輸出的模糊PID控制器，利用遺傳算法對(duì)這種控制器的三角形隸屬函數(shù)和模糊控制規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化[19]。相比較常規(guī)的模糊PID控制器，響應(yīng)速度變快，超調(diào)量變小。

[HTK]13模糊控制技術(shù)的研究進(jìn)展[HT]

針對(duì)模糊控制的研究還在不斷深入，模糊控制理論仍在快速發(fā)展，模糊控制未來(lái)將向著如下方向發(fā)展：（1）自校正模糊控制方法。這種方法可以對(duì)模糊控制中的模糊控制規(guī)則等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，使模糊控制具有自學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性。（2）多變量模糊控制方法。這種方法適用于解決具有多種輸入變量和輸出變量的強(qiáng)耦合系統(tǒng)，這種系統(tǒng)相較單輸入單輸出系統(tǒng)更加貼近實(shí)際工程項(xiàng)目，多變量間的耦合問(wèn)題和控制規(guī)則的急劇增加是研究的重點(diǎn)。（3）專(zhuān)家模糊控制方法。這種方法靈活應(yīng)用專(zhuān)家系統(tǒng)，將專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)知識(shí)的表達(dá)方法融入模糊控制，使模糊控制更加智能。（4）智能模糊控制方法。將模糊控制算法與智能優(yōu)化算法（如遺傳算法、蟻群算法等）相結(jié)合，可以對(duì)模糊控制規(guī)則進(jìn)行在線尋優(yōu)，大大改善模糊控制的品質(zhì)[20]。

優(yōu)化后的模糊控制將具有更好學(xué)習(xí)和調(diào)整能力，可以有效改善相應(yīng)系統(tǒng)的品質(zhì)，但其仍是以常規(guī)模糊控制器為基礎(chǔ)，所以在控制規(guī)則、隸屬函數(shù)等方面的優(yōu)化、學(xué)習(xí)能力存在局限性。

2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)

21神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制就是利用物理上可實(shí)現(xiàn)的器件或系統(tǒng)，使計(jì)算機(jī)語(yǔ)言模擬人腦神經(jīng)的決策方式進(jìn)行控制。通過(guò)調(diào)整大量并行互聯(lián)的節(jié)點(diǎn)間的連接關(guān)系，以完成對(duì)信息的處理，并將這種模擬應(yīng)用在實(shí)際工程問(wèn)題上[21]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過(guò)程大致分為2個(gè)階段：第一階段，神經(jīng)元通過(guò)自學(xué)習(xí)不斷調(diào)整各計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)值，同時(shí)保持各節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)穩(wěn)定不變；第二階段，各計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的連接權(quán)值不作變化，對(duì)各節(jié)點(diǎn)的輸出進(jìn)行計(jì)算，從而達(dá)到預(yù)期的穩(wěn)定狀態(tài)[22]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以結(jié)構(gòu)進(jìn)行劃分主要有2種。（1）前饋型網(wǎng)絡(luò)，開(kāi)環(huán)無(wú)反饋，其結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖4。主要分3部分，即輸入層、隱含層、輸出層，每部分由若干神經(jīng)元組成，典型的代表為徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF網(wǎng)絡(luò)）和誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP網(wǎng)絡(luò)）。（2）反饋性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖5。這種網(wǎng)絡(luò)中任意2個(gè)節(jié)點(diǎn)之間都可以進(jìn)行雙向通信，即對(duì)于節(jié)點(diǎn)計(jì)算值既可以輸入也可以輸出，如Hopfield網(wǎng)絡(luò)。

作為智能控制的分支之一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性、自學(xué)習(xí)性、非線性擬合能力以及容錯(cuò)能力?；谶@些優(yōu)點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在設(shè)施農(nóng)業(yè)愈發(fā)受到重視。

22神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法

221基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法

在溫室控制系統(tǒng)中，基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用主要是對(duì)系統(tǒng)的辨識(shí)和最優(yōu)預(yù)測(cè)，其中廣泛使用的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作基于最小二乘法理

論，通過(guò)梯度搜索技術(shù)對(duì)各層的權(quán)值不斷地進(jìn)行調(diào)整，從而使輸出值不斷接近期望值。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法對(duì)溫室參數(shù)和模型的預(yù)測(cè)可以提高預(yù)測(cè)精度，加快收斂速度。

李倩等建立了3個(gè)溫室大棚模擬模型，分別模擬冬季、春季通風(fēng)時(shí)段和春季不通風(fēng)時(shí)段的溫、濕度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型[23]。結(jié)果表明，試驗(yàn)建立的不同自然環(huán)境、不同植物類(lèi)型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均可以滿(mǎn)足預(yù)測(cè)要求，且誤差較小。程曼等為解決溫室中大滯后大慣性的問(wèn)題，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的溫室數(shù)學(xué)模型，該方法將溫室內(nèi)外部環(huán)境信息、作物生長(zhǎng)信息、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，及當(dāng)?shù)貙?shí)時(shí)天氣預(yù)測(cè)值進(jìn)行融合，提出全局變量的概念，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)溫室未來(lái)環(huán)境狀況進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，一定程度上改善了系統(tǒng)時(shí)滯性[24]。許童羽等提出一種適用于模擬北方溫室空氣相對(duì)濕度的預(yù)測(cè)模型。對(duì)比2種流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得出RBF網(wǎng)絡(luò)是連續(xù)函數(shù)的最佳逼近，相比BP網(wǎng)絡(luò)具有收斂速度快，且可避免局部最優(yōu)的優(yōu)點(diǎn)[25]。試驗(yàn)結(jié)果表明，該模型的學(xué)習(xí)過(guò)程耗時(shí)相對(duì)較短，預(yù)測(cè)誤差較小，預(yù)測(cè)結(jié)果良好。

模式識(shí)別，即通過(guò)對(duì)表征事物的各類(lèi)信息進(jìn)行處理，進(jìn)而對(duì)事物進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。將基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在溫室模式識(shí)別領(lǐng)域，可以提高識(shí)別準(zhǔn)確度。Fourati提出了一種溫室的復(fù)合神經(jīng)控制策略，利用了ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)溫室數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)而劃分為幾個(gè)子數(shù)據(jù)庫(kù)，從而得到不同的局部溫室模型，對(duì)應(yīng)合適的神經(jīng)控制器與適當(dāng)?shù)牟僮髂Ｊ絒26]。仿真結(jié)果表明，使用ART2神經(jīng)控制分類(lèi)器比單一的神經(jīng)控制策略具有更小的輸出誤差。

222模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（fuzzy neural network）是當(dāng)今溫室智能控制的研究熱點(diǎn)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制就是模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的結(jié)合，兼具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)功能和模糊邏輯推理較強(qiáng)的知識(shí)表達(dá)能力。

通常模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制有以下3種結(jié)合方式：（1）模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合控制方法。該方式的控制器為模糊控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器共同構(gòu)成，對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行判斷，選擇對(duì)應(yīng)控制器對(duì)其進(jìn)行處理。（2）基于模糊推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。即先對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行模糊推理，再傳遞給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，形成的控制方法主體為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊控制方法。即利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)調(diào)整模糊函數(shù)推理系統(tǒng)的隸屬度函數(shù)和推理規(guī)則，其主體為模糊控制方法，這種結(jié)合方式最為常用。

Eddine等提出了一種基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的溫室氣候模型，該模型的輸入為環(huán)境因子和控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)參數(shù)，用來(lái)代表番茄植物成長(zhǎng)過(guò)程中的主要影響因素[27]。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)500次迭代后得出最后模型。Khoshnevisan等的研究中，利用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）對(duì)溫室草莓的產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型和ANFIS模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，ANFIS模型相對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以更好地預(yù)測(cè)草莓產(chǎn)量[28]。吳曉強(qiáng)等運(yùn)用模糊控制理論和專(zhuān)家知識(shí)建立溫室控制模糊規(guī)則，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論，以溫度和濕度作為主要控制變量設(shè)計(jì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)[29]。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型共分4層，最后試驗(yàn)對(duì)模糊控制與模糊神經(jīng)控制的仿真結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，證明模糊神經(jīng)控制超調(diào)更小、響應(yīng)更快、控制效果更好，且具有良好的抗干擾能力。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法可以將模糊控制方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行互補(bǔ)。如利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，可以很好地解決傳統(tǒng)模糊控制過(guò)度依賴(lài)專(zhuān)家知識(shí)的問(wèn)題。而模糊控制的加入使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于知識(shí)的表達(dá)能力大幅提升。二者的結(jié)合是模糊控制領(lǐng)域和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制領(lǐng)域共同的發(fā)展方向，能夠解決許多傳統(tǒng)控制方法無(wú)法解決的復(fù)雜問(wèn)題[30]。

23神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)的研究進(jìn)展

從國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)成為多交叉學(xué)科融合的前沿技術(shù)，將其與多種先進(jìn)控制方法（如模糊控制、遺傳算法、專(zhuān)家系統(tǒng)等）進(jìn)行融合形成的智能控制方法也已被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域并取得了良好的效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制尤其適用于數(shù)學(xué)模型難以準(zhǔn)確建立，或?qū)ο髾C(jī)理不明確的應(yīng)用場(chǎng)景。在設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚的研究中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靈活應(yīng)用于產(chǎn)量預(yù)測(cè)、蟲(chóng)害預(yù)測(cè)、作物生長(zhǎng)狀況以及作物生長(zhǎng)環(huán)境的研究。在運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)溫室系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí)和控制時(shí)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、控制算法、控制結(jié)構(gòu)等的確定將是未來(lái)主要研究方向。

3專(zhuān)家系統(tǒng)控制技術(shù)

31專(zhuān)家系統(tǒng)控制原理

專(zhuān)家系統(tǒng)控制（Expert Control）的研究起源于20世紀(jì)60年代末，作為人工智能中最具實(shí)用價(jià)值的技術(shù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于眾多生產(chǎn)生活領(lǐng)域。專(zhuān)家系統(tǒng)控制就是以智能的方式利用某一領(lǐng)域的專(zhuān)家知識(shí)，是專(zhuān)家系統(tǒng)技術(shù)與傳統(tǒng)控制理論結(jié)合的產(chǎn)物。專(zhuān)家系統(tǒng)是一種具有特定領(lǐng)域?qū)＜壹?jí)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，因其集成了相關(guān)領(lǐng)域眾多專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，有時(shí)甚至超過(guò)相同領(lǐng)域的人類(lèi)專(zhuān)家的水平[31]。

專(zhuān)家系統(tǒng)主要組成部分為專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)，其結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖6。專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)是用來(lái)存放某一領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)和規(guī)則的數(shù)據(jù)庫(kù)，這些知識(shí)來(lái)自相關(guān)領(lǐng)域的常識(shí)性知識(shí)、已經(jīng)確定的書(shū)本文獻(xiàn)的知識(shí)以及專(zhuān)家們經(jīng)過(guò)反復(fù)實(shí)踐得出的知識(shí)，是推理機(jī)工作的知識(shí)基礎(chǔ)。推理機(jī)根據(jù)知識(shí)庫(kù)中存放的專(zhuān)業(yè)知識(shí)為推理基礎(chǔ)，根據(jù)問(wèn)題類(lèi)型選擇推理策略和機(jī)制，為遇到的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題提供解決方案。專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)的設(shè)計(jì)對(duì)專(zhuān)家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)至關(guān)重要。

相對(duì)于一般的智能控制而言，專(zhuān)家系統(tǒng)控制具有如下基本特點(diǎn)：（1）具有特定領(lǐng)域?qū)＜壹?jí)別的知識(shí)；（2）具有啟發(fā)性，可以進(jìn)行有效推理；（3）具有靈活性和透明性；（4）具有一定的困難性和復(fù)雜性。

32專(zhuān)家系統(tǒng)控制方法

321基本專(zhuān)家系統(tǒng)控制方法

農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)是綜合分析各類(lèi)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)和模型后，通過(guò)計(jì)算機(jī)得出最優(yōu)的解決方案，用于指導(dǎo)智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的一種高新科技[32-33]。當(dāng)農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)運(yùn)用在溫室大棚時(shí)，可以大大提高溫室的智能性，使溫室系統(tǒng)具有診斷、決策及預(yù)測(cè)等功能。

王健運(yùn)用專(zhuān)家系統(tǒng)控制方法建立了溫室番茄生長(zhǎng)發(fā)育專(zhuān)家系統(tǒng)，可以隨時(shí)調(diào)用查詢(xún)預(yù)存的專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，從而實(shí)現(xiàn)番茄生長(zhǎng)發(fā)育預(yù)測(cè)和病蟲(chóng)害的預(yù)測(cè)診斷。設(shè)計(jì)了相關(guān)的界面，并細(xì)化了各個(gè)模塊的功能[34]。晏江著眼于設(shè)施蔬菜生產(chǎn)的整個(gè)過(guò)程，將計(jì)算機(jī)控制技術(shù)與設(shè)施蔬菜栽培專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)和解決問(wèn)題的方法相結(jié)合，集成先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)，開(kāi)發(fā)了一套具有一定先進(jìn)性的設(shè)施蔬菜生產(chǎn)管理專(zhuān)家系統(tǒng)，為溫室種植者提供決策輔助[35]。系統(tǒng)具有播前決策功能、田間管理功能、病蟲(chóng)害防治功能、產(chǎn)后決策功能、其他輔助決策功能和知識(shí)獲取功能，具有很好的實(shí)用性。西班牙科學(xué)家 Gonzalez-Andujar設(shè)計(jì)了一種具有蔬菜病蟲(chóng)害防治、雜草鑒別功能的專(zhuān)家系統(tǒng)，方便種植者查詢(xún)作物種植方面較為全面的指導(dǎo)性建議[36]。系統(tǒng)根據(jù)專(zhuān)家知識(shí)內(nèi)容分為病害、蟲(chóng)害和雜草3個(gè)子系統(tǒng)，每個(gè)子系統(tǒng)擁有各自獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫(kù)，提高了決策的針對(duì)性及正確性。

322模糊專(zhuān)家系統(tǒng)控制方法

專(zhuān)家系統(tǒng)的規(guī)則前件和后件通常都是精確的集合，所以推理范圍狹窄，但實(shí)際問(wèn)題的知識(shí)概念往往不是很明確的。模糊控制則存在控制器與知識(shí)表達(dá)結(jié)構(gòu)單一，對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的啟發(fā)性問(wèn)題解決較為困難的問(wèn)題。將二者結(jié)合形成模糊專(zhuān)家系統(tǒng)控制方法，以模糊控制作為最基本的控制規(guī)律，由專(zhuān)家系統(tǒng)根據(jù)被控目標(biāo)的特征選擇相應(yīng)的最有效的控制規(guī)律，這種算法可以很好地彌補(bǔ)模糊控制和專(zhuān)家系統(tǒng)各自的缺陷和不足。

西班牙的Romeo等提出一種新的專(zhuān)家識(shí)別系統(tǒng)，用于區(qū)分玉米大麥等作物與雜草，它由決策和識(shí)別2個(gè)主要模塊構(gòu)成，運(yùn)用專(zhuān)家系統(tǒng)并加入模糊控制的策略[37]。吳曉辰在溫室栽培研究中，在對(duì)植物病例分析的部分將模糊控制融入專(zhuān)家系統(tǒng)，推導(dǎo)了一種不完備信息系統(tǒng)的模糊度來(lái)進(jìn)行病癥特征的提取的算法，即從人為經(jīng)驗(yàn)知識(shí)歸納得出的知識(shí)庫(kù)中提取病癥特征，利用模糊函數(shù)對(duì)不完備的信息的判斷和總結(jié)，從而進(jìn)行病癥診斷推理[38]。

323神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)家系統(tǒng)控制方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專(zhuān)家系統(tǒng)在控制方面都具有各自的優(yōu)點(diǎn)，也都具有各自的局限性。專(zhuān)家系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)在于規(guī)則清晰表達(dá)和對(duì)推理過(guò)程的正確表達(dá)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)在于決策力以及對(duì)知識(shí)的獲取上。將二者結(jié)合形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)家系統(tǒng)，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為專(zhuān)家系統(tǒng)自動(dòng)獲取知識(shí)的新途徑，專(zhuān)家系統(tǒng)直接改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值問(wèn)題，也可以間接改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度，達(dá)到了2種控制方法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

張洪波等設(shè)計(jì)了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)家系統(tǒng)控制方法的智能溫室大棚控制系統(tǒng)[39]。系統(tǒng)被劃分為多個(gè)功能模塊，分別具有各自的任務(wù)和功能。在算法上將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專(zhuān)家系統(tǒng)進(jìn)行集成，融合了二者的優(yōu)點(diǎn)，使系統(tǒng)更加智能。馬麗麗等根據(jù)已有的專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)建立了以溫室大棚溫濕度為輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病害預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)此模型結(jié)合實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的病害進(jìn)行預(yù)測(cè)[40]。

33專(zhuān)家系統(tǒng)控制技術(shù)的研究進(jìn)展

近20年，農(nóng)業(yè)智能專(zhuān)家系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展迅速[41]。農(nóng)業(yè)智能專(zhuān)家系統(tǒng)運(yùn)用現(xiàn)代化的手段，將智能技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、3S技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等與專(zhuān)家系統(tǒng)控制技術(shù)進(jìn)行融合，催生了如運(yùn)用精確化農(nóng)業(yè)信息的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)控制方法、側(cè)重植物形態(tài)結(jié)構(gòu)的虛擬作物專(zhuān)家系統(tǒng)控制方法以及深度運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的專(zhuān)家系統(tǒng)控制方法等。這些智能專(zhuān)家系統(tǒng)控制方法旨在模擬領(lǐng)域?qū)＜业闹悄芩季S及行為，為作物提供最適宜的生長(zhǎng)環(huán)境參數(shù)和環(huán)境調(diào)控方案，將會(huì)成為今后農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)的主要發(fā)展方向。

溫室專(zhuān)家系統(tǒng)控制技術(shù)，經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展成功應(yīng)用于溫室診斷、預(yù)測(cè)、咨詢(xún)、控制等方面，成為設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室智能控制方面的研究熱點(diǎn)。

4展望

基于對(duì)目前國(guó)內(nèi)外設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚環(huán)境控制技術(shù)研究現(xiàn)狀的分析，結(jié)合作者在實(shí)驗(yàn)室的基礎(chǔ)研究，提出今后溫室環(huán)境控制技術(shù)的發(fā)展方向。

41傳感網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線化

隨著無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）的發(fā)展，智能溫室大棚的無(wú)線化將成為必然趨勢(shì)[42]。傳感網(wǎng)絡(luò)無(wú)線化，即數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)從眾多小型傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送到信息采集站或集控中心。這種傳感網(wǎng)絡(luò)具有極佳的自愈性和自組織性，相較于傳統(tǒng)有線傳感網(wǎng)絡(luò)不僅具有故障少、成本低的優(yōu)點(diǎn)，而且很好地解決了高溫高濕環(huán)境下線路易腐蝕老化的難題，非常適合應(yīng)用在溫室大棚控制系統(tǒng)。多傳感器的數(shù)據(jù)融合和傳感器節(jié)點(diǎn)的節(jié)能管理等重點(diǎn)難點(diǎn)將成為無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的未來(lái)研究方向。

42智能控制方法的融合化

模糊控制的優(yōu)點(diǎn)是魯棒性?xún)?yōu)良，知識(shí)表達(dá)能力強(qiáng)，無(wú)需建立精確的模型；缺點(diǎn)是只可實(shí)現(xiàn)的是粗略控制且對(duì)滯后的問(wèn)題無(wú)法有效解決。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制具有可訓(xùn)練性和自適應(yīng)能力，且計(jì)算速度快；缺點(diǎn)是結(jié)構(gòu)和類(lèi)型難以確定，無(wú)法保證結(jié)果的絕對(duì)正確性，算法易陷入局部最優(yōu)。專(zhuān)家系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)在于規(guī)則的清晰表達(dá)和對(duì)推理過(guò)程的正確表達(dá)；缺點(diǎn)是不具備自學(xué)習(xí)能力，且知識(shí)獲取較難，造成了效率的低下。單一的控制方法無(wú)法滿(mǎn)足溫室系統(tǒng)的智能控制，將多種算法進(jìn)行集成融合，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，取長(zhǎng)補(bǔ)短，則可以實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室眾多環(huán)境因子變量更有效控制。

43物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟化

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)即通過(guò)部署傳感裝置、計(jì)算設(shè)備、執(zhí)行設(shè)備以及信息通信網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)“人、機(jī)、物”的相互聯(lián)通。隨著物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用日趨廣泛和成熟，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將全面滲透到智能溫室控制領(lǐng)域，包括對(duì)農(nóng)業(yè)對(duì)象的信息識(shí)別、定位追蹤、環(huán)境監(jiān)控和綜合管理等。在溫室環(huán)境智能化監(jiān)控、產(chǎn)品可追溯和信息融合等方面，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)都體現(xiàn)出了其獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是世界設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)，也是我國(guó)設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路。

44專(zhuān)家系統(tǒng)的智能化

專(zhuān)家系統(tǒng)與自動(dòng)控制技術(shù)相結(jié)合，并靈活應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室大棚內(nèi)環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)控。根據(jù)不同作物不同時(shí)期的生長(zhǎng)需求，自動(dòng)形成最優(yōu)控制方案，按其所需提供適宜的環(huán)境參數(shù)和控制建議。這樣充分發(fā)揮了專(zhuān)家系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢(shì)，使系統(tǒng)具有自適應(yīng)性和自學(xué)習(xí)性。除了環(huán)境調(diào)控方面的應(yīng)用，溫室大棚專(zhuān)家系統(tǒng)不斷向多層次、多功能的方向發(fā)展，逐漸在病蟲(chóng)害防治、作物生產(chǎn)管理、輔助決策、經(jīng)濟(jì)分析等多個(gè)方面表現(xiàn)出其先進(jìn)性。專(zhuān)家系統(tǒng)的應(yīng)用使溫室大棚系統(tǒng)控制更智能，方法更簡(jiǎn)單，效果更明顯，食品更安全。

45農(nóng)產(chǎn)品全程可追溯化

農(nóng)產(chǎn)品安全追溯系統(tǒng)，即利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和身份識(shí)別技術(shù)（如二維碼、條形碼、電子標(biāo)簽等）將農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)環(huán)節(jié)、加工環(huán)節(jié)、儲(chǔ)藏環(huán)節(jié)、運(yùn)輸環(huán)節(jié)和銷(xiāo)售環(huán)節(jié)打通，形成一個(gè)安全追溯閉環(huán)。用戶(hù)可以更便捷地獲得農(nóng)產(chǎn)品的全程可追溯信息，實(shí)現(xiàn)設(shè)施農(nóng)業(yè)的透明化管理。使消費(fèi)者獲得更加便捷的生活服務(wù)，使生產(chǎn)者獲得較好的產(chǎn)品推廣，使監(jiān)管部門(mén)獲得更全面的管理數(shù)據(jù)，從而更好地保證食品安全。農(nóng)產(chǎn)品全程安全可追溯已經(jīng)成為世界農(nóng)業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)。

5結(jié)論

目前，設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制技術(shù)是多變量、大滯后、強(qiáng)耦合的復(fù)雜溫室大棚系統(tǒng)最行之有效的控制方法[43-44]。隨著設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制技術(shù)的研究，部分智能溫室大棚已經(jīng)可以突破自然環(huán)境的制約，按照人類(lèi)的市場(chǎng)需求，為植物創(chuàng)造出最適宜的生長(zhǎng)條件。

本研究分析了設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制技術(shù)的發(fā)展歷程，研究了模糊控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)和專(zhuān)家控制技術(shù)中標(biāo)志性智能控制方法的內(nèi)涵、優(yōu)缺點(diǎn)以及適用的控制環(huán)節(jié)。指出現(xiàn)階段多種智能控制方法百花齊放，沒(méi)有孰優(yōu)孰劣之分。合理利用不同智能控制技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)多種智能控制技術(shù)進(jìn)行集成融合，才能為作物提供更適宜的生存環(huán)境。

設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)必然是智能控制、傳統(tǒng)控制及諸技術(shù)（如無(wú)線傳感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、身份識(shí)別技術(shù)等）的融合。在提高農(nóng)作物產(chǎn)出率的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品全程安全溯源，實(shí)現(xiàn)各個(gè)環(huán)節(jié)智能化，向著高產(chǎn)、高效、環(huán)保、節(jié)能、安全、透明的方向穩(wěn)步持續(xù)快速發(fā)展。作為設(shè)施農(nóng)業(yè)的重點(diǎn)發(fā)展方向，溫室大棚智能控制技術(shù)必然具有廣闊的研究和應(yīng)用前景。

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