大棚控制系統(tǒng)及其模糊控制算法研究_周晶晶.pdf

<p>2018 年第 10 期信息與電腦China Computer greenhouse; temperature control1 大棚智能恒溫控制系統(tǒng)的建立1.1 基本核心體系架構(gòu)感知層：負(fù)責(zé)采集相關(guān)數(shù)據(jù)信息。應(yīng)用層：對(duì)感知層的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并做出處理。網(wǎng)絡(luò)層：為感知層、應(yīng)用層、終端層提供網(wǎng)絡(luò)。終端層：通過(guò)各類網(wǎng)絡(luò)接入，進(jìn)行遠(yuǎn)程控制等操作。大棚智能恒溫控制系統(tǒng)層次如圖1所示。1.2 主要實(shí)現(xiàn)的功能（1）對(duì)食用菌大棚的各類實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行采集；（2）對(duì)所有的設(shè)備單元器件進(jìn)行遠(yuǎn)程控制；（3）通過(guò)PID模糊控制器精準(zhǔn)調(diào)節(jié)食用菌大棚環(huán)境；（4）通過(guò)APP的開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)基于智能終端的食用菌大棚應(yīng)用。2 食用菌大棚菌種數(shù)據(jù)的采集2.1 大棚數(shù)據(jù)采集技術(shù)大棚的食用菌數(shù)據(jù)采集是整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、算法調(diào)研的主要組成部分，是分析和處理大棚食用菌生長(zhǎng)情況和制定應(yīng)對(duì)措施的重要依據(jù)。由于我國(guó)之前的技術(shù)條件有限，所采集的數(shù)據(jù)大多是利用簡(jiǎn)單器械采集到的基本數(shù)據(jù)，并且在數(shù)據(jù)的利用和分析上相比較國(guó)外也有很大的不足。隨著大棚種植物種類的增加，各種植物的生長(zhǎng)環(huán)境也越來(lái)越苛刻，這也導(dǎo)致了數(shù)據(jù)獲得種類越來(lái)越多、收集范圍逐漸擴(kuò)大、數(shù)據(jù)更新頻繁，不論從技術(shù)上還是數(shù)據(jù)上，都己改變了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取的方式。2.2 采集數(shù)據(jù)設(shè)備情況大棚內(nèi)部溫度是大棚食用菌生長(zhǎng)環(huán)境中最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)之一，早期采用溫度計(jì)法獲取，但是數(shù)據(jù)采集效率低下，且大棚內(nèi)部溫度差較大，導(dǎo)致測(cè)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與實(shí)際有所偏差，近年來(lái)大多采用多種電子設(shè)備、激光設(shè)備進(jìn)行溫度的測(cè)量。其中激光射線法可以有效測(cè)量具體的環(huán)境溫度且保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，測(cè)量面積不易受到大棚空間的限制，而且操作簡(jiǎn)單，不用經(jīng)常深入大棚中統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。2.3 數(shù)據(jù)的獲取方法大棚由于面積較大，空間分布不均勻，所以我們將采用基金項(xiàng)目：基于物聯(lián)網(wǎng)的高效食用菌大棚遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)的研究（項(xiàng)目編號(hào)：201710379020）。作者簡(jiǎn)介：周晶晶（1996-），女，安徽安慶人，本科。研究方向：大數(shù)據(jù)。 &nbsp; 93 &nbsp; 2018 年第 10 期信息與電腦China Computer&amp;Communication軟件開(kāi)發(fā)與應(yīng)用定點(diǎn)獲取的方法來(lái)獲得想要的相關(guān)數(shù)據(jù)，主要措施是在大棚的各個(gè)區(qū)域安置各種溫度傳感器，并利用相關(guān)傳輸技術(shù)，完成數(shù)據(jù)采集。2.4 相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)隨著電子信息技術(shù)、通信技術(shù)和各類無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳感技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)傳輸方式發(fā)生了巨大的變化。傳輸方式由最初的手動(dòng)傳輸、有線數(shù)據(jù)傳輸發(fā)展到無(wú)線通信傳輸和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸。同時(shí)，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)內(nèi)容和類根以及傳輸距離也發(fā)生了極大的變化。數(shù)據(jù)傳輸流程如圖2所示。圖 2 數(shù)據(jù)傳輸流程示意圖這種傳輸技術(shù)不需要人為控制就可以自動(dòng)完成數(shù)據(jù)傳輸，但是需要借助于相關(guān)的傳輸介質(zhì)。隨著我國(guó)信息化發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已覆蓋全國(guó)，因此，這種傳輸方式可以完全實(shí)現(xiàn)，不受時(shí)空限制，已成為主流的數(shù)據(jù)傳輸方式。3 模糊控制算法在系統(tǒng)中的應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)3.1 模糊控制算法主要從四個(gè)方面進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。第一，先建立非線性系統(tǒng)模型，再進(jìn)行規(guī)范化處理，將其由具體問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)閹?shù)辨識(shí)問(wèn)題。第二，模型的在線修正。為了使數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確，通過(guò)已有的信息結(jié)合線性辨識(shí)理論的成果，對(duì)建立模型進(jìn)行在線檢測(cè)。第三，誤差預(yù)測(cè)。每個(gè)實(shí)驗(yàn)都會(huì)存在一定的誤差值，只有將誤差值控制在一個(gè)范圍內(nèi)，才能更加精確地得到想要的輸出值。由于建立的模型精確度難以進(jìn)行人為控制，實(shí)驗(yàn)誤差與實(shí)際相比差距較大，所以需要不斷地進(jìn)行誤差預(yù)測(cè)，從而采用最小誤差來(lái)作為模糊控制的基本算法。第四，建立模糊控制算法。通過(guò)前幾步的不斷努力，結(jié)合實(shí)際情況，推導(dǎo)出該環(huán)境下模糊控制的具體算法，然后建構(gòu)起有效的實(shí)驗(yàn)算法結(jié)構(gòu)，并利用這個(gè)結(jié)構(gòu)降低模糊控制的誤差值。3.2 數(shù)學(xué)描述為了使得項(xiàng)目研究更加簡(jiǎn)便，我們結(jié)合實(shí)際，由于大棚恒溫系統(tǒng)中溫度為非線性關(guān)系，因此，采用了非線性系統(tǒng)的公式：y(t+1)=0.5y(t)+e|1-y(t)|u(t)（1）其中，u表示輸入量，而y表示輸出量，整個(gè)公式代表系統(tǒng)中所說(shuō)明的溫度對(duì)于大棚食用菌的影響這一類控制對(duì)象。根據(jù)該式，可以很好地進(jìn)行Matlab仿真，從而運(yùn)用到實(shí)際中。3.3 Matlab仿真在本次仿真中，Mamdani算法需要計(jì)算模糊關(guān)系矩陣R，然后制作出控制查詢表，這一過(guò)程十分煩瑣，是一項(xiàng)艱巨的工作。我們主要利用的是自定義的算法方程式，它不同于Mamdani算法，我們利用一系列仿真軟件，如Matlab軟件進(jìn)行仿真，結(jié)果如圖3所示。圖 3 數(shù)據(jù)仿真結(jié)果示意圖4 結(jié) 語(yǔ)大棚控制系統(tǒng)中，溫度的非線性系統(tǒng)性必須利用仿真軟件進(jìn)行研究，而這項(xiàng)工作主要目的就是根據(jù)仿真結(jié)果圖反映出來(lái)的效果和性能，進(jìn)行模糊算法的進(jìn)一步修正。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，本次仿真就是非線性系統(tǒng)模糊控制算法的應(yīng)用實(shí)驗(yàn)，通過(guò)真實(shí)的實(shí)際問(wèn)題來(lái)分析其效果和性能，從而根據(jù)其表現(xiàn)再進(jìn)行進(jìn)一步的修整和調(diào)節(jié)，從而使得算法的使用效果更好、控制性能更強(qiáng)。圖 1 大棚智能恒溫控制系統(tǒng)層次圖 &nbsp; 94 &nbsp; </p>