0.引言
智能温室是近年来逐步发展起来的一种资源节约型高效农业发展技术,它是在普通日光温室的基础上,结合现代计算机自控技术、智能传感技术等高科技手段发展起来的在计算机综合控制下提供与季节无关的适合作物生长的环境,以实现各种作物的优质、高效、低耗的工业化生产。
地处于青藏高原的青海地区，气候干燥，昼夜温差大，年平均气温不足10℃。这种环境因素对农作物的生长造成不利影响。特别是冬天气温平均在0℃以下，农作物根本无法在自然环境中生长，造成土地资源的严重浪费。在青海地区，一年有六个月左右的时间，土地处于闲置状态。由于自然原因恶劣，在土地上根本无法种植农作物，给农业经济造成不利影响，农民收入得不到提高。如果采用智能温室进行花卉和蔬菜的种植，可以大大提高土地的利用率，提高种植户的经济收入。对青海省的农业发展提供强有力的保障，为西部大开发添砖加瓦。在青海地区开发智能温室很有必要性。
1.系统组成的流程图
本系统采用先进的传感器对温室内的(温度、湿度、CO2、土壤水份、光照、水流量等)参数进行实时检测，并采用先进的DCS系统，使温室内的环境接近人工理想值，以满足温室作物生长发育的需求。系统由检测系统、控制系统、中央控制室三大部分组成。如图1所示：
图1系统组成流程图
1.1 检测系统
1、温度检测：
室内、外温度均采用先进的电子元件，组成高分辨率、高可靠性、互换性强的传感系统。
2、湿度检测。
3、土壤水分检测。
4、灌溉水流量检测。
5、CO2浓度检测：采用目前先进的CO2气体传感器，可靠性高。
6、光照检测：室外光强度、室内光强度。
1.2 控制系统
1、升、降温控制
2、加湿、排湿控制
3、补充CO2控制
4、补光、遮光控制
5、灌溉流量控制
1.3 中央控制系统
1、设备管理(运行状态及参数控制)。
2、系统模拟屏(或大屏幕显示器)。
采用超高亮LED指示灯、LED数码管，组成系统模拟屏。显示设备运行情况及当前室内参数。
2. 加热器控制系统
本系统采用性能价格比较高的8051单片机为核心器件,外加输入输出接口电路、存储器扩展电路、键盘和显示器、AD590电流型集成温度传感器、步进电机及其驱动电路和变频器。结构框图如图2所示：
图2燃油加热器控制系统框图
加热器的供热量的控制是通过步进电机调节它的供油阀门的开度来实现的。变频器根据供热量的大小通过调节加热器的排风电机的电源频率来控制适当的排风量。这样既可使加热器运行合理,又可以节省较多的电能。另外,本系统设计了一个RS485串行通信接口,可与上位机进行通信,作为集散控制系统的一个智能控制设备。看门狗电路为系统提供保护作用。当系统受到不可预测的故障,导致程序执行发生混乱,即通常所说的“飞程序”时,看门狗电路可使系统复位,重新开始执行正常的程序,使系统恢复正常工作。8279是一种通用的可编程键盘/显示器接口器件,可对键盘进行自动扫描,接受键盘上的输入信息,存入内部的FIFO缓冲器。在本系统中,8279的中断信号经过反相后作为8031INT1的外中断源。在有键输入时向CPU请求中断,执行键盘中断服务程序。
3.控制器仿真
3.1仿真原理
由于在工业过程控制中,被控对象往往存在不同程度的纯滞后。由于纯滞后的存在,使被控制量不能及时反映系统所承受的扰动,即使测量信号达到控制器,调节机构接受信号后立即动作,也需要经过纯滞后时间τ后,才能波及到被控制量,使之受到控制。这样过程必然会产生明显的超调量和较长的过渡过程时间,使过度过程变坏,系统稳定性降低。因此纯滞后系统的控制一直受到控制界学者的关注。Ziegler_NIchols参数整定法整定的PID控制器能较好地解决滞后步数为0.15～0.6纯滞后对象的控制。但对于滞后步数较大或控制精度要求较高的场合,该方法就显得有点力不从心了。之后, Smith提出了预估器,能较好地解决纯滞后对系统的影响,该方法依赖于被控对象的数学模型.
对于控制工程实践中经常遇到的具有时滞特性的不确定对象,一般采用Smith预估补偿法.但实际应用中对预估模型有较高的要求,即要求相对精确地对被控对象进行数学建模.然而,大多数工业过程和实际对象具有非常复杂的不确定性以致无法用相应的数学方法给出有效的控制模型.所以,在工程中,时滞环节被公认为是“本来就存在于物理系统中的最难控制的动态环节之一”.本设计在Smith补偿控制基础之上,将神经网络应用于时滞对象,以实现智能控制的目的.
控制量为：
u(t)=
3.2 仿真算法介绍
a.仿真对象为
,采样时间Ts=0.05s,学习率、冲量因子分别为η=0 05,α=0 01.取控制对象初始100s的输入、输出数据进行离线训练,得辨识器NNB1初始权值(网络结构为3层,输入层、中间层、输出层节点数分别为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原则整定控制器NNC权值:
Ti=5 Tf=0.7092 Td=1.2 Kc=3.5461 kc=Kc ki=0.0355 kd=85.1064
b.仿真对象为
据Smith补偿原理,w1,b1,w2,b2取值同上.
3.3 仿真结果分析
图4 PID控制器在Simulink中的仿真模型
图5 PID控制器在Simulink中的仿真结果
图6神经元—Smith补偿PID控制器在Simulink中的仿真模型
图7神经元—Smith补偿PID控制器在Simulink中的仿真结果
由图5和图7比较可知, 神经元—Smith补偿PID控制器仿真效果很好,验证了方法的有效性。
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
参考文献
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