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温室智能环境控制的目的和意义:千禧彩票平台2020-11-09 00:22

本文摘要:目前常用的温室环境控制器主要有单片机、工控机和PLC。工控机控制系统的优点是稳定性低、抗干扰能力强,需要适应环境温室的农业生产环境。温室控制常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络、遗传算法等控制方法。

环境

第1章绪论第1.1章随着国民经济的快速发展,技术含量低、附加值低的农产品已经不能满足人们日益丰富的物质市场需求,面临着激烈的市场竞争局面。粗放型农业不适应社会发展,需要改变粗放型农业的快速增长方式,回归农业产业化、科技化、现代化的发展道路,提升产品竞争力。

农业生产过程与自然环境密切相关,农产品的生产不受地域、气候、环境等诸多自然因素的影响和制约。为了摆脱这种影响,温室农业不应该大力发展。随着科技水平的变化,温室生产还是很简单的挡风遮雨升温。

利用新技术、新材料、新能源,可以监测和控制温室内的各种环境因素,甚至几乎脱离自然环境的束缚,人工构建最适合作物生长的环境,生产出优质农产品[1-3]。1.2研究温室环境控制的目的和意义温室环境控制是一项简单的综合技术,它融合了当代农业生物学、环境科学、电子技术、计算机控制和管理科学。任何一种作物的生长、开花、结果都必须有适宜的、特定的环境条件,并且具有地域性和季节性,这是多年自然选择的结果。

不同种类的作物必须有不同的环境条件才能生长。温室智能环境控制主要是综合调控温室环境因素,即调控温度、湿度、光照、CO2浓度等环境因素。从而获得适合不同作物生长和繁殖的环境,使作物和环境能够更好地统一[4]。

目前常用的温室环境控制器主要有单片机、工控机和PLC。一般来说,以单片机为核心的控制系统是基于MSC51系列单片机,采用8位CPU。系统中的数据采集、算法构建和设备控制均由单片机完成。这种控制方式的优点是需要全局管理,研发周期短,操作简单,价格低廉,缺点是接线简单,可靠性差,稳定性低,元器件不易损坏。

输出/输入信号一般为模拟或电源,自动化程度低。由于温室环境温度高、湿度大,有利于单片机多年稳定工作。如果单片机再次出现故障,整个监控系统不会中断,农业生产也会受到影响。

基于工控机的控制系统能有效控制温室内的各种参数和变量。工控机集成模拟采集卡、数字采集卡等输出模块,对温室环境进行监控。

工控机控制系统的优点是稳定性低、抗干扰能力强,需要适应环境温室的农业生产环境。缺点是工控机价格昂贵,不适合推广应用。温室控制常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络、遗传算法等控制方法。PID算法通过计算偏差的比例、分数和微分调整来完成对输出的控制。

一般来说,算法中的比例环节需要提高系统的快速性,比例环节通过比例系数来调节系统偏差。由于倍数缩放偏差,需要输入修正,所以需要多次修正偏差,使系统慢慢超过目标值。比例因子因人而异。

比例因子越大,比例因子越强,输入修正范围不会更大。但过大的修正范围并不会降低系统的超调量,相当严重时系统会不稳定。分数链接通过大幅修正偏差分数来大幅修正输入,以后偏差为零,所以 微分需要描述系统变量的变化率,所以微分系统偏差可以获得偏差变化的“加速度”,进而提前修正偏差。

因此,微分环节需要提高系统预见动态过程的能力,解决惯性环节的影响,增加偏差变化,增加修正时间。差动环节的校正能力不同。微分时间常数,微分时间常数越大,偏差的修正就不会越大。在某种程度上,过度加强矫正并不会导致制度的不稳定。

因此,在整定PID参数时,需要在分数、比例、微分之间形成平衡[7]。模糊控制基于模糊数学。首先,特定的信息以某种方式被模糊化以获得信息。然后,按照一定的规则处理信息。

最后将歧义信息数字化,然后输入。它是一种范围控制,类似于手动控制。手动控制主要靠经验参与控制,只需要大致了解被控对象,不需要精确控制模型。手动控制是一种以人为控制器的控制系统,是典型的智能控制系统,包括人的高级智能活动。

在生产活动中,人充当控制器,观察被控对象的输入,然后根据观察结果通过大脑做出决策,最后手动调整输出。这样,我们继续大幅度地执行:观察,决策,继续执行,超越期望的输入。

这实际上是过程变化和控制动作之间的一种同构关系,是由人的决策来构建的。人们不是通过精确的计算来建立决策,而是依靠定性或模糊的科学知识[8-10]。本项目的目的是设计一个温室智能监控系统。设计以PLC为控制核心,集成环境传感器、执行器、定点摄像头和上位机监控软件,对温室环境进行综合控制,以超过市场对作物生长的需求。

该系统用于小型温室,动态监测环境参数,如气温、空气湿度、土壤湿度值等。然后人工或自动调控温室环境,使温室环境需要更好地适应环境作物的生长。

以监控系统为研究平台,以温室内的温度和湿度为研究对象,研究温室内温度和湿度的关系及其相互影响。同时,基于PID控制理论,设计了温室温度PID控制器来调节温室温度,并根据温室温湿度的变化关系对温室湿度进行补偿,使得温室环境中的温湿度需要得到合理的调节。

最后,该设备用于农业生产,为作物获得良好的生长环境,为种植者创造效益。因此,对这一课题的研究具有深远的理论意义和根本的现实意义。1.3国内外温室控制的研究现状经历了手动控制、机械设备控制、电子设备控制、微机综合控制等几个发展阶段。

温室

温室环境控制的本质是优化作物生长环境。它的最低目标是使农业生产和工业生产不受地区和季节等环境因素的限制,并在整个过程中建立高效的生产自动化。温室环境简单,具有环境因素多、延时长、耦合性强的特点。

不可能同时控制多种因素并超过作物生长所需的最佳指标。在不影响其他因素的情况下,也很难控制单个因素。因此,很难构建一个全球性的温室环境和气候条件的综合控制。

然而,随着电子技术的快速发展和微型计算机的普及应用,以及计算机性能的大幅提高和价格的不断上涨,也标志着pid控制理论、模糊控制技术、神经网络技术和遗传算法等的成熟。以及温室综合环境控制系统 1.3.1国外研究趋势在温室环境控制方面,国外跟随较早。80年代初,Rain Bird和摩托罗拉等几家美国公司合作开发了智能中央计算机灌溉控制系统,90年代在美国得到广泛应用[12]。目前,美国研究人员将计算机控制、作物生长图像监测分析、精准播种等先进设备和技术应用于温室,大大提高了温室生产的自动化程度。

计算机控制的温室已经非常广泛,占温室总数的82%。荷兰温室农业蓬勃发展,温室环境控制技术装备先进。荷兰的农业是玻璃温室。早在20世纪80年代,荷兰人就在温室生产中使用计算机。

目前,荷兰计算机控制的温室占温室总数的85%。在以色列,现代滴灌和微喷灌系统用于灌溉作物。传感器安装在作物附近,检测水肥状况,并将水肥状况上传到办公室的中央计算机。

中央计算机与田间控制器通讯,通过远程控制可以方便地进行灌溉和播种,使水肥利用率超过80% ~ 90% [13]。此外,英国、希腊、德国、西班牙、日本等国家也将新技术应用于温室,在智能温室的研究和应用方面处于领先地位。由于温室环境参数的固有非线性,温室环境的线性系统模型不能保证模型在小范围环境参数内的准确性[14]。因此,采用非线性系统模型的辨识方法是一种必然趋势。

目前,利用智能系统辨识方法对非线性系统建模的研究非常普遍,在温室环境辨识方面的研究也很多。sag惰性等人在1994年使用人工神经网络来识别温室气候。作者利用法国INRA和英国西尔索研究所的数据分别建立了三层前向神经网络模型。

网络的输入变量是气候变量(室外光照强度、室外温度、室外湿度、室外风速等)。),控制变量(加热器热通量、以弧度响应的排气口关闭角度、以时间响应的喷射量等。),状态变量(叶面积指数)和时间变量(日期和时间),模型的预测量为室内温度、室内光强、湿球湿度响应的室内湿度和土壤温度等室内环境参数。并且通过改变网络的输入输出数量,仔细观察网络的预测能力,通过分析网络的权重来识别哪些输出变量对变量预测最重要。

结果表明,风向和叶面积指数对室内环境影响不大[15]。Saginer等人于1996年在温室环境计算机控制系统中加入了神经网络,并通过实验模拟专家控制。结果表明,神经网络需要模仿专家的控制思想[16]。

2000年VanStraten等人利用作物的光合作用和蒸腾作用在温室内进行短期优化控制,利用有效积温原理在温室内进行长期优化控制,将短期优化与长期优化相结合,构建以经济拟合为目标的温室环境控制。2003年,Aeslyng等人应用机理分析方法分析了植物在物理和生物过程中的能量吸收和消耗。根据热平衡理论,建立温室温度平衡方程,通过调节光照强度来调节温室温度。

温度

通过提高光能利用率,降低作物产量,改善作物品质。2005年,PauloSalgado等人将模糊控制应用于温室温湿度控制。该方法是一种多输出、多输入的控制方法,用于解决温室温湿度的综合控制。

这些理论的频繁出现使得温室环境控制技术向智能控制技术过渡[17]。第六章总结与未来发展6.1总结日光温室环境监测与控制技术 本文针对如何调控温室环境,合理调节温室内的温湿度,使作物需要良好生长,明确完成的工作有以下几个方面:(1)设计了温室监控系统,由采集模块、控制模块、显示模块、工业摄像头、PLC和上位机软件组成。

该系统以可编程控制器为核心,集成其他模块,完成温室环境信息的采集和控制。同时,上位机软件还具有数据对比分析和历史数据搜索功能。(2)以温室温湿度为研究对象,记录不同条件下温室温湿度的变化。利用实验和数理统计软件分析了实验温室内的温湿度关系。

经分析得出,实验温室内温度升高,湿度显著升高,温度降低,湿度升高,当湿度变化(升高或降低)时,温度发生变化,但变化幅度不大。温度的变化对湿度影响不大。湿度的变化对温度影响不大。

(3)应用机理分析方法,根据能量守恒和温室内物理、生物变化,建立温室温度模型。(4)根据PID算法的原理和温室环境的特点,设计了PID控制器和控制方案。将试验温室中涉及的温度模型和物理参数进行整合,通过ZieglerNiehols公式得到PID调节参数。

同时,利用Simulink对PID控制方案进行建模和调整。建模结果表明,PID温度控制需要满足温室温度的控制抑制,提高系统稳定性,增加调节时间。(5)应用于PLC搭建的温室温湿度控制,集成PLC的PID命令,通过脉宽调制控制温室温度。

实验表明,该PID控制算法运行可靠,有效提高了系统的稳定性。同时,集成了温度和湿度的关系,在温度变化时对湿度进行补偿。经测试,补偿后的湿度值基本满足控制要求。

6.2未来发展的温室环境是一个综合的、多参数的、强耦合的简单系统。完全研究温度和湿度对温室环境的影响太多,只研究温度和湿度的关系太多。

针对本文的不足,在今后的工作中可以做以下研究:(1)本文的上位机软件是用Delphi编写的,是一个独立的应用软件,不具备组网功能。未来可以联合开发基于Andriod系统或iOS系统的移动终端监控软件,使温室环境的监控更加方便。(2)本文下位机使用的核心PLC过于昂贵,部分设计的监控设备略大。

在稳定性相同的情况下,应考虑采用体积较小、成本略高的处理芯来开发温室环境监测设备。(3)本文建立的温室温度模型是在忽略很多外界因素的理想条件下创建的,过于精确,可以在以后的温室建模中尝试一些新的方法。

(4)本文采用的控制算法是经典的控制算法PID控制算法,温室环境是一个简单的系统。太全面了,不能完全依靠一个算法,以后可以尝试多种算法来领先。


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