葉 超 姚文斌 萬 航

（浙江經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 310016）

0 引言

我國是一個有著悠久農(nóng)業(yè)種植歷史的國家， 但我國的農(nóng)業(yè)都是傳統(tǒng)模式， 國內(nèi)的溫室種植起步時間較晚， 一直到20 世紀(jì)60 年代才開始引進(jìn)和建造了全國第一個塑料大棚溫室，且規(guī)模很小。 經(jīng)過這幾十年的發(fā)展，雖然溫室種植的數(shù)量已經(jīng)增加了很多，但是其智能化程度并沒有跟上，還處于科技含量比較低的層次。 因此，迫切需要一個具有高效益且成本比較低的溫室。

小型花卉玻璃溫室對溫度的控制是一個非常復(fù)雜的問題，且具有很大的變化性、非線性，其中隨機性也非常強，因此很難去建立一個完整的數(shù)學(xué)模型。 傳統(tǒng)的控制方式都無法很精準(zhǔn)地控制玻璃溫室內(nèi)的溫度變化，而模糊控制無須提前建立數(shù)學(xué)模型，根據(jù)實際發(fā)生的變化，利用使用人員的經(jīng)驗，就可以對其進(jìn)行控制。

1 模糊控制器的設(shè)計

1.1 模糊控制系統(tǒng)的組成

模糊控制又被稱為模糊邏輯控制，它是一種以模糊集合論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計算機數(shù)字控制技術(shù)[1]。 模糊控制器是一種非常容易被掌控的非線性控制器，該控制器的魯棒性和適應(yīng)性很好，同時該控制器的容錯率也很高[2]。 模糊控制器的理論化操作步驟如圖1 所示。

圖1 模糊控制器示意圖

模糊控制器的控制規(guī)律是用計算機的程序來完成，實現(xiàn)一步模糊控制算法的過程是：計算機采樣獲得被控制量的準(zhǔn)確值， 然后將該控制量與給定值對比得到誤差信號E； 一般選用誤差信號E 作為模糊控制器的一個輸入量， 將誤差信號E 的精準(zhǔn)量進(jìn)行模糊量化轉(zhuǎn)化成模糊量， 誤差信號E 的模糊量可以用對應(yīng)的模糊語言說明； 然后得到誤差E 的模糊語言集合的一個子集e；然后利用合成規(guī)則對子集e 和模糊控制規(guī)則R進(jìn)行模糊決策，從而可以獲得模糊控制量u，u=Er[3]。

1.2 溫室溫度模糊控制器設(shè)計

模糊控制器是根據(jù)人對目標(biāo)環(huán)境的操控來進(jìn)行模擬的，在玻璃溫室的真實環(huán)境中，需要使用人員時刻監(jiān)控著溫度的變化， 根據(jù)溫度變化進(jìn)行平臺的操作，來實現(xiàn)準(zhǔn)確的溫度控制[4]。 然而，對于小型花卉玻璃溫室，對于溫度變化的控制需要更快的反應(yīng)，且穩(wěn)定性要高，因此，需要建立一個模糊控制平臺來實時監(jiān)視玻璃溫室內(nèi)的溫度變化。 本文建立的模糊控制平臺根據(jù)實時監(jiān)控獲得小型花卉玻璃溫室的室內(nèi)溫度參數(shù)t，將該參數(shù)t 與最優(yōu)化的溫度做一個減法，可以得到參數(shù)誤差e， 經(jīng)過模擬控制平臺中的多個參數(shù)的模糊控制（過程為模糊化—模糊推理—逆模糊化），得到參數(shù)u[5]。 作用到被控制的對象上，讓該目標(biāo)可以迅速地調(diào)整小型花卉玻璃溫室中的溫度，如圖2 所示。

圖2 小型花卉玻璃溫室模糊控制系統(tǒng)流程圖

1.3 輸入模糊化

本文使用了Matlab 軟件來建立模糊控制系統(tǒng)的模型， 對模糊溫度控制做出仿真使用了Matlab 中的simulink 功能。 根據(jù)玻璃溫室溫度控制系統(tǒng)條件的需要，可以得到輸入量為玻璃溫室內(nèi)真實溫度t，反饋數(shù)據(jù)真實溫度和目的溫度的偏差e， 輸出量為控制溫度u。 接著對，溫度區(qū)域進(jìn)行模糊化和逆模糊化處理。

根據(jù)試驗的真實情況分析，得到了e 與t 的 范圍是 [-20,20]，[0,40]。 由于溫度控制系統(tǒng)的操控精度問題，本文對e 與t 都采用了7 個模糊子集合的劃分，獲得了7 個模糊子集合輸入情況和所屬的示意圖。

圖3 溫度偏差的模糊子集合與歸屬函數(shù)

其中，Z 為零，PS 為正小，PM 為正中，PB 為正多，NS 為負(fù)小，NM 為負(fù)中，NB 為負(fù)多。

按照溫度偏差的模糊集與隸屬度函數(shù)示意圖，從上面可以獲取e 的取值，見表1 所示。

溫度偏差的模糊子集與隸屬度函數(shù)如圖4 所示。

圖4 真實溫度的模糊集合歸屬函數(shù)

其中，Z 為零，PS 為正小，PM 為正中，PB 為正多，NS 為負(fù)小，NM 為負(fù)中，NB 為負(fù)多。

根據(jù)溫度偏差的模糊集與隸屬度函數(shù)示意圖，從上面可以獲得e 的 取值，如表2 所示。

1.4 輸出逆模糊化

輸出量為溫度控制參數(shù)u，定義其范圍為[-20,20]，與 輸入模糊化相同，u 也有7 種模糊子輸出情況，輸出量u 的歸屬度函數(shù)如圖5 所示：

表1 迷糊偏差e 模糊控制的取值表

表2 真實溫度t 模糊控制的取值表

圖5 輸出u 的歸屬度函數(shù)

其中，Z 為零，PS 為正小，PM 為正中，PB 為正多，NS 為負(fù)小，NM 為負(fù)中，NB 為負(fù)多。

根據(jù)真實溫度的模糊集與隸屬度函數(shù)示意圖，從這里可以得到真實溫度的取值表，如表3 所示。

表3 真實溫度t 模糊控制的 取值表

1.5 模糊規(guī)則

根據(jù)人工控制的策略和獲得的數(shù)據(jù)，構(gòu)建了與實際溫度范圍相似的模糊規(guī)則，通過仿真與調(diào)整，最終得到了如下的模糊規(guī)則，如表4 所示。

表4 模糊規(guī)則

將表1、表2、表3、表4 的數(shù)據(jù)相結(jié)合，采用最大隸屬度法，就可以得到控制子集的相應(yīng)量化，如表5所示。

表5 輸出u 的模糊控制規(guī)則量化表

2 結(jié)語

為驗證本文的模糊控制系統(tǒng)的準(zhǔn)確性， 采用了Matlab 軟件進(jìn)行仿真，經(jīng)仿真得出結(jié)果，如圖6 所示，采用模糊控制的控制系統(tǒng)具有反饋速度最快、控制的準(zhǔn)確性高、穩(wěn)定性強的優(yōu)點，在達(dá)到預(yù)期溫度的時候可以忽略其中的超調(diào)量。 由于模糊控制系統(tǒng)的適用性極強，所以只要修改部分參數(shù)，就可以控制其他的對象。 因此，該控制系統(tǒng)能極大的應(yīng)用到不同種類的花卉玻璃溫室當(dāng)中。

圖6 溫度控制圖像