PID和piintelligent反饋技術(shù)在溫室溫度控制的運(yùn)用

1、PID和piintelligent反饋技術(shù)在溫室溫度控制的運(yùn)用翻譯人：張明浩 專業(yè)班級：自動化1104班摘 要 隨著復(fù)雜溫室技術(shù)進(jìn)步，自然地，溫室計(jì)算機(jī)化已勢在必行。它創(chuàng)造了新的機(jī)會根據(jù)植物的具體需求來操縱室內(nèi)環(huán)境。溫室下的溫度是植物最重要的影響因素。通常情況下，已與其他氣候參數(shù)已密切相關(guān)。本文使用兩種類型的控制器來控制內(nèi)部溫室溫度的新方法：PID控制和PI智能。這兩個控制器產(chǎn)生良好的結(jié)果，除了PID需要理論參數(shù)辨識，應(yīng)該在大的時間里是應(yīng)盡可能有效的方法。因此，有必要以重復(fù)選擇識別技術(shù)面來改變意外的外部參數(shù)。然而，PI 智能控制器允許繼續(xù)調(diào)整增益很長一段時間，這歸功于趣的識別和代數(shù)計(jì)算的結(jié)果。

2、為了使實(shí)時氣候參量的演化可視化，開發(fā)了一個圖形界面。關(guān)鍵詞: 溫室計(jì)算機(jī)化，氣候參數(shù)，控制，PID控制器，PI智能第1章 緒 論幾年來，溫室氣候控制的研究遇到了幾項(xiàng)研究任務(wù)的挑戰(zhàn)。在文獻(xiàn)中提出了很多控制方法：（Rodríguez etal.（2001）；Bennis etal.（2008）設(shè)計(jì)了一種基于物理模型的溫室氣候控制的前饋控制器并提出了最優(yōu)控制方法（Ioslovich etal.（2009）。溫室溫度控制的自適應(yīng)控制策略(Berenguel etal.（2003）and （Speetjens etal.（2009）已經(jīng)得到了解決。最近推出的為了控制溫室溫度的自由控制

3、模型。它是非線性的、未知的或部分已知的動力學(xué)簡單高效的技術(shù)。保留PID降低計(jì)算成本，而且能夠應(yīng)付一般類型的非線性。對于未知或部分已知的動態(tài)，無模型控制已被證明是一個簡單但非常有效的非線性反饋技術(shù)。（Fliess etal.（2009 年）；Fliess etal.（2013 年）；Join etal.（2013 年） ；Lafont etal.（2013 年）；Choi etal.（2009 年）。我們在這里應(yīng)使用所謂的智能PID（或i- PID）。保留PID降低計(jì)算成本，并且能夠處理一般的非線性模型。在（dAndréa-Novel et al. （2010）中給出了i-PID與Pi

4、d之間的精確關(guān)系。它特別強(qiáng)調(diào)易用性的i-PID增益調(diào)整，并且給出了常規(guī)Pid性能的清晰解釋。溫室被設(shè)計(jì)用于植物在控制的環(huán)境條件下的種植。溫室栽培有幾個優(yōu)點(diǎn)：它有助于維持最佳的植物生長環(huán)境，保護(hù)農(nóng)作物免受蟲害和不同戶外條件的傷害。因此，在溫室里生產(chǎn)變得相當(dāng)復(fù)雜和昂貴。為此，溫室種植者想要保持競爭力就需要通過更好的生產(chǎn)條件管理，使其投資收益最大化。為了充分利用農(nóng)作物的機(jī)會，用自動化控制系統(tǒng)勢在必行。對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來說，計(jì)算機(jī)自動化技術(shù)引進(jìn)一直是一個重大的進(jìn)步（Yang etal.（2013）, Eredics.（2009）。事實(shí)上，溫室氣候控制有三個基本組成部分：傳感器、計(jì)算機(jī)和驅(qū)動器。傳感器是用來

5、收集信息，而是重要的植物生長和致動器被用于修改所收集的信息。溫室環(huán)境的管理強(qiáng)烈依賴于溫度變化。這之后是復(fù)雜、交互式的熱量，是內(nèi)部空氣，溫室的幾個元素和外部氣候參數(shù)之間物質(zhì)交換的結(jié)果。過程取決于結(jié)構(gòu)溫室類型、作物和驅(qū)動控制信號的狀態(tài)，通常通風(fēng)和加熱都能能夠修改內(nèi)部溫度條件。溫室的各種條件（加熱和通風(fēng)）能夠自發(fā)改善內(nèi)部環(huán)境，但這種控制不算完整。其實(shí)，在環(huán)境中對于想要更改一個元素而無需修改另一個元素是很困難的。我們實(shí)驗(yàn)室中的研究表明，對于溫室，內(nèi)部溫度是最有影響力的參數(shù)（Ezzine etal.（2010年）。然而，自動氣候控制要求基于代表線性和非線性系統(tǒng)模型的適當(dāng)控制規(guī)律的發(fā)展。因此，我

6、們被迫作出溫室溫度控制系統(tǒng)的研究。對于在溫室中的作物和資源管理要充分利用增強(qiáng)的可能性，對于帶有遠(yuǎn)程自動控制的調(diào)節(jié)和控制變量，它是不可或缺的（ElAfou1 etal.（2013年) ；El Afou2 etal.（2013 年）Guerbaoui etal.（2013年)）。這項(xiàng)工作的結(jié)果是溫室氣候參數(shù)新控制策略的實(shí)現(xiàn)。所提出的策略是與經(jīng)典的PID控制器相對比的PI 智能控制器。讀者可查閱最新的書籍(Van Straten et al.(2011)用綜合的方式建模和最優(yōu)控制（Iya etal.（2009）建?？蚣艿淖R別控制。控制器策略的編程使用了Matlab/Simulink軟件。本文組織如下

7、：接下來的部分介紹了實(shí)驗(yàn)參數(shù)的框架，提出了一種無模型控制器方法的簡要介紹。我們描述的控制器實(shí)現(xiàn)，目前主要的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。第2章 實(shí)驗(yàn)溫室的整體觀察圖1展示了溫室系統(tǒng)圖解視圖。溫室的成立就是為了建立一個綜合的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)來控制里面的氣候。該系統(tǒng)被連接到一臺計(jì)算機(jī)（PC）。傳感器和調(diào)理模塊允許我們進(jìn)行不同的氣候參數(shù)，溫室內(nèi)外的測量。采集和數(shù)據(jù)處理已經(jīng)由一個多功能卡NI-6024E來控制和管理復(fù)雜的測量。這個實(shí)驗(yàn)的溫室已具備許多傳感器：傳感器的里面和外面的溫度（LM35DZ）數(shù)據(jù)用表示；傳感器的內(nèi)部和外部的濕度（HIH-4000-001），數(shù)據(jù)用% 表示；二氧化碳濃度（Figaro AM4 模塊）的傳感

8、器，數(shù)據(jù)以ppm表示，并命名為。為了改善下溫室氣候，我們已經(jīng)安裝一個加熱系統(tǒng)，脈沖空氣供給和可變速風(fēng)扇（愛德-Dahhak等人（2007）；Lachhab等人（2007）；的Ad-Dahhak等人（2009）；Guernaoui等人（2011）。暖氣風(fēng)扇圖1  圖解視圖的溫室系統(tǒng)第3章 控制器使用的理論研究3.1 PID控制器PID控制是作為主要的工具（Beshi etal. 2011和2012 Hensel etal. 2012）使用比例、積分和衍生的反饋控制方法。控制的目的是，使過程變量y (t)作為一個名為設(shè)定點(diǎn)(t)的合適值。為了實(shí)現(xiàn)這一目的，在控制器的命令更改了操

9、縱變量u(t)。在本應(yīng)用程序中，過程變量y(t)是溫度，操縱變量u(t)是控制器的命令。"干擾"是任何因子，影響過程變量的操縱變量。在一些應(yīng)用中，然而，一個主要的干擾進(jìn)入過程中以不同的方式或復(fù)數(shù)干擾需要加以考慮。錯誤時被定義為：取值e(t)=(t)y (t)。而在此基礎(chǔ)上，(t)是期望的軌跡，y (t)是測量的變量。PID是錯誤的一個控制器，考慮現(xiàn)在、過去和未來。介紹了數(shù)字實(shí)現(xiàn)后，某些變化的控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)提出了，在許多應(yīng)用中采用。然而，這種變化不會影響分析的重要組成部分和PID控制器的設(shè)計(jì)。PID控制器的傳遞函數(shù)C(s)是： (1)在公式中，、和為參數(shù)，分別稱為"

10、比例增益"、"積分增益"、"微分增益"。3.2 PI智能控制器 本部分簡要總結(jié)無模型控制，限于此應(yīng)用程序，一元案例和公式(1)推導(dǎo)所需要的思想。讀者可能指的是廣泛的參考書目，關(guān)于這個話題，而尤其是以后可用項(xiàng)目（Gédouin etal.（2011 年）、Fliess（2008年，2009年） ；Fliess etal.（2011 年）；Abouaissa etal.（2011 年）為一元無模型控制和 （Mboup 等人（2009 年,劉etal.（2011 年）的導(dǎo)數(shù)的估計(jì)。無模型控制

11、基于本地模擬系統(tǒng)，從其輸入輸出，從而避免在較寬的工作范圍內(nèi)的建模和識別有效的有時很難步驟作為唯一的知識。它基于代數(shù)的方法估算的噪聲信號，在短的時間間隔作為積分表達(dá)導(dǎo)數(shù)信號y(t)衍生物(t T)，t按順序就足以應(yīng)用此過程。這個導(dǎo)數(shù)的估計(jì)可以采取以下形式： (2)在實(shí)踐中，公式（2）在每個采樣時間進(jìn)行評估，其中k =1,2，.試驗(yàn)，用納秒是樣品中，是用在時間窗口T的數(shù)目，因?yàn)橐粋€使用基本離散法計(jì)算積分離散總和： (3)這個估計(jì)技術(shù)可以適用于在很短的周期進(jìn)程的行為和有效快速的唯象模型： (4)其中，是一個非物理常數(shù)設(shè)計(jì)參數(shù)和F代表所有什么是未知的系統(tǒng)上，并且可以從該系統(tǒng)的輸入 - 輸出特性的知識來

12、補(bǔ)償。在實(shí)踐中，F(xiàn)是由u(k-1)和y(k)估算出來的，公式如下： (5)因此，這個估算允許PI智能的實(shí)現(xiàn)。當(dāng)閉環(huán)控制器是PID類型的無模型控制可以命名，智能PID為表示如下： (6)其中，是參考軌跡的衍生物，e為跟蹤誤差。和是調(diào)整收益。參考軌跡是根據(jù)平直度的基于準(zhǔn)則通過。在我們的應(yīng)用中，和分別固定為10，2和0.1。第4章 仿真結(jié)果4.1 PID控制器 描述下溫室溫度的演化模型的發(fā)展需要施加一個步驟作為設(shè)定點(diǎn)的加熱溫度在開環(huán)。得到一階系統(tǒng)純延遲的傳遞函數(shù)可表示如下（埃爾Afou等人（2013年）： （7）PID控制器的參數(shù)從所標(biāo)識的系統(tǒng)調(diào)諧（Dindeleux（1981）： （8） （9）

13、（10） 我們利用這些參數(shù)來控制代表使用模擬模式的MATLAB軟件我們的系統(tǒng)模型。要了解有關(guān)該系統(tǒng)的閉環(huán)，其中涉及的PID控制器的行為的想法，我們做的模型模擬仿真研究。圖。圖2示出所獲得的與開發(fā)的算法的性能。我們也注意到，在輸出呈現(xiàn)的20秒的短延遲和它完美地遵循24下以225 S中的設(shè)定點(diǎn)。4.2 PI智能控制器 差異化是一個廣泛科學(xué)的許多領(lǐng)域中應(yīng)用的基本數(shù)學(xué)運(yùn)算。因此，重要的是有好的用來計(jì)算和操作衍生物的方法。在我們的例子中，新的命名方法的基礎(chǔ)上衍生的估計(jì)，我們將確認(rèn)更好的效果，即使信號被噪聲污染無模型控制。我們認(rèn)為信號Y是可以通過測量包括一些額外的噪聲。這樣做的目的是估計(jì)信號y的時間導(dǎo)數(shù)，

14、最多的第一順序，從它的損壞的測量。我們可以重寫一階我們遵循的開發(fā)數(shù)值微分： （11） 在本申請中，我們的選擇納秒=11和簡易時刻式T5秒。然后將間隔T=55 s被為了得到這個估計(jì)在每個時刻的滑動。我們翻譯公式（11），以在Simulink中實(shí)現(xiàn)的數(shù)值衍生物的算法如圖3所示。圖2 階躍響應(yīng)仿真，通過PID控制器在封閉loop.Fig獲得圖3 導(dǎo)數(shù)值得算法為了測試本算法中，我們比較了用簡單的衍生物數(shù)值第一導(dǎo)數(shù)，如圖3所示。根據(jù)這種模式，我們可以觀察到所估計(jì)的數(shù)值衍生物和簡單衍生物之間有一些相似之處的存在。我們得出結(jié)論，開發(fā)的算法精確地呈現(xiàn)出第一導(dǎo)數(shù)。時間（小時）圖4 簡單的模擬和數(shù)字衍生 為了更進(jìn)

15、一步，我們增加了一個白噪聲衍生品的投入。圖5示出了簡單的一階導(dǎo)數(shù)和無花果。圖6呈現(xiàn)第一數(shù)值衍生物的模擬?？梢钥闯?，一個數(shù)值推導(dǎo)出良好的性能。預(yù)計(jì)第一個數(shù)值導(dǎo)數(shù)是比簡單的第一個更好的。上述結(jié)果是估計(jì)技術(shù)的基礎(chǔ)。圖5 仿真簡單的衍生添加了噪音圖6 仿真與增加的噪聲數(shù)值衍生 在本文中，該研究是剛剛在內(nèi)部溫度的控制的限制。圖7示出了使用的PI-智能閉環(huán)得到的內(nèi)部溫度的步驟響應(yīng)的模擬結(jié)果。我們注意到，靜態(tài)誤差等于零，該系統(tǒng)是快速（上升時間tm19S）和過沖。我們還注意到，所觀察到的輸出呈現(xiàn)在開始時的20.6秒的純延遲和350秒的持續(xù)時間之后，這是完全的跟蹤精度的設(shè)定點(diǎn)。我們可以很容易地調(diào)整這種智能控制器

16、的參數(shù)，提高了演出。此外，這些優(yōu)化的參數(shù)可以得到良好的結(jié)果而設(shè)定噪聲實(shí)施。圖7 模擬而獲得的階躍響應(yīng)PI智能閉環(huán)第5章 進(jìn)行反饋技術(shù)實(shí)時結(jié)果5.1 應(yīng)用 內(nèi)部溫度在溫室中的重要參數(shù)，它根據(jù)溫室影響大部分培養(yǎng)物（埃津等人（2008）。為了控制內(nèi)部溫度，我們使用兩個致動器的加熱器和風(fēng)扇。然后我們同化過程作為一個單一的輸入，根據(jù)該內(nèi)部溫度的值，并在固定的設(shè)定點(diǎn)分別分布在加熱和通風(fēng)。這種混合過程使得建模危險，充分證明提出的模型自由的做法。在這項(xiàng)研究中，測得的相對濕度和二氧化碳都沒有考慮到在制定控制策略。圖。圖8示出了控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。需要注意的是，如果E =0，那么我們可以得到經(jīng)典調(diào)節(jié)器等作為簡單PID

17、控制器。為了使實(shí)時控制器，我們準(zhǔn)備一種算法能夠與溫室進(jìn)程進(jìn)行通信。為此，我們開始通過改變分別反饋算法，這是呈現(xiàn)在模式模擬，由模擬輸入和輸出以應(yīng)用開發(fā)的算法的真實(shí)系統(tǒng)上的輸入和輸出。運(yùn)行仿真之前，SIMULINK必須建立;一些代碼將在命令窗口中執(zhí)行。如果在命令窗口上沒有錯誤，我們終于連接到目標(biāo)，我們模擬運(yùn)行開始通過實(shí)時。 溫室 外部參數(shù)圖8 控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)5.2 PID控制器 為了測試之前的控制器的性能，我們激發(fā)所述致動器（加熱器和風(fēng)扇）由幾個設(shè)定值以及我們測量，實(shí)時下的溫室中的溫度響應(yīng)。首先，我們目前的PID控制器的作為圖呈現(xiàn)的閉環(huán)階躍響應(yīng)。9.我們可以觀察到，當(dāng)所述致動器由一個經(jīng)典法控制的，

18、而它是不能令人滿意的穩(wěn)定狀態(tài)的跟蹤是非常好的。除了外部氣候的強(qiáng)烈影響，我們可以看到，參考軌跡擺動左右設(shè)定點(diǎn)。然后，該控制器不使能拒絕無用擾動。在無花果。如圖9所示，噪聲之間7小時和18小時強(qiáng)烈出現(xiàn)。時間（小時）圖9 設(shè)定點(diǎn)溫度內(nèi)外的變化 此外，我們目前的圖。 PID控制器發(fā)送到致動器10的演變。在開始時，該控制器正在增長，并在15小時達(dá)到的3伏的最大值。之后，它仍然圍繞該值穩(wěn)定。這意味著，由致動器所用的控制器不能減少消耗電力。此外，它提出的問題被忽視受控系統(tǒng)的壽命。表現(xiàn)欠佳是因?yàn)榛谧R別是無效的大的時間方法的經(jīng)典控制器的結(jié)果。此外，這些方法的稍后需要被actualised外部參數(shù)氣候的每個大的

19、變化。這就是為什么我們使用的是PI智能控制器在溫室監(jiān)控溫度的原因。時間（小時）圖10 PID控制器的進(jìn)化5.3 PI智能控制器圖11示出了PI-智能控制步驟參考軌跡之間是20和23.5的變化的性能。我們可以觀察到的擾動被拒絕更快比PID的一個PI-智能控制器。此外，內(nèi)部溫度的變化表明，該智能控制器的性能表現(xiàn)更好。外部溫度已提交給在那里我們調(diào)節(jié)內(nèi)部溫度的條件。雖然閉環(huán)的智能控制器的條件差，它允許以獲得良好的性能。作為結(jié)論，該結(jié)果表明，PI-智能控制器能夠在合理誤差范圍內(nèi)精確地控制溫度。其效果正在顯現(xiàn)約一個設(shè)定值和無過沖最小振蕩。圖11 通過PI智能閉環(huán)系統(tǒng)獲得實(shí)時的階躍響應(yīng)同樣地，我們提出將PI

20、-智能控制器作為圖中所描繪的演化。12.我們注意到，在輸出的值不超過1.25 V和減少在些次。這些良好的性能都受到的過程行為的快速唯象模型和數(shù)值衍生物（等式4和5）中獲得。后來的許可證actualize參數(shù)F（當(dāng)量5）包含的所有過程的未知參數(shù)。最后，該智能控制器允許有不錯的表現(xiàn)，我們保留這些參數(shù)大的時間和與執(zhí)行器的實(shí)時控制信號產(chǎn)生一個最小功率。圖12 PI-智能控制器的演變第6章 比較研究在本節(jié)中，我們提出利用PID和PI智能控制器得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較。為了便于曲線的可讀性，我們選擇了目前之間2小時，5小時的調(diào)節(jié)溫度。所有這些進(jìn)行監(jiān)測溫室的內(nèi)部溫度從21至23，并還以保證公平的比較。溫度在

21、最佳PID值的行為示于圖。13.光滑理論溫度特性顯示有超調(diào)的少量但沒有漣漪。實(shí)驗(yàn)，有更多的過沖和周圍的設(shè)定點(diǎn)的波動。小的延遲存在于實(shí)驗(yàn)開始時為約20秒，這可能是由于空氣混合的延遲。PID控制器取得了良好的跟蹤設(shè)定點(diǎn)為22°C值和23。然而，這種控制器的最大誤差等于0.4。我們可以看到，改變的數(shù)目，在控制信號是小的。這一事實(shí)是在致動器的壽命是一個關(guān)鍵問題，特別是在溫室，其中所述通風(fēng)和加熱系統(tǒng)是由機(jī)械致動器的。時間（小時）圖13 PID在2,5 h中監(jiān)測溫室中的溫度優(yōu)化的PI-智能參數(shù)被插入到實(shí)驗(yàn)控制器如描繪于圖14的一些波動存在于理論曲線在與設(shè)定點(diǎn)的交叉點(diǎn)。然而，該組點(diǎn)的良好的跟蹤證明

22、為0.2的最大誤差。這種控制器是易于實(shí)現(xiàn)并且是非常有效的跟蹤設(shè)定點(diǎn)。因此，取得了最好的通過跟蹤設(shè)定點(diǎn)的手段。時間（小時）圖14 智能PI在2,5 h中監(jiān)測溫室中的溫度 所有控制器都能夠精確地在一個合理的誤差范圍內(nèi)控制溫室氣溫。我們注意到，不同的初始溫度的值被使用，因?yàn)檫@兩個控制器是不同的外部溫度的值范圍內(nèi)的條件下施加。這使得比較研究困難。然而，我們將分析的結(jié)果來確定的優(yōu)點(diǎn)和各個使用的控制器的不方便。圖15和16示出，由PID控制器和PI-智能計(jì)算命令的分別的演變。圖15 所計(jì)算的PID控制器在2,5內(nèi)進(jìn)化我們注意到，PID控制器失去大國，以達(dá)到固定的目的。事實(shí)上，它等于零相比其他訂單和次數(shù)的命

23、令被復(fù)位和低。然而，最大的值不超過1 V.對于PI-智能控制器我們注意到，該命令是快，并停止在幾個時刻。這種演變證明該智能控制器作為控制溫室溫度的最佳方法。盡管為三個數(shù)量獲得了良好的性能，我們注意到，在PID控制開始，因?yàn)閷挼淖兓臍夂騾?shù)和所使用的識別方法的有效性的限制的飽和。但是，我們注意到，無模型控制許可證的獲得了良好的業(yè)績，用執(zhí)行器因此沒有飽和。時間（小時）圖16 所計(jì)算的PI-智能25小時的進(jìn)化第7章 結(jié) 論這項(xiàng)工作提出的兩個控制器的PID和PI-智能該微粒在為了控制下溫室的溫度實(shí)施的執(zhí)行。然而，若干控制器中的復(fù)雜溫室環(huán)境中的調(diào)諧處理是一個挑戰(zhàn)。通常情況下，大多數(shù)的控制器的調(diào)諧是以識

24、別它們根據(jù)外部天氣條件的技術(shù)為基礎(chǔ)。因?yàn)檫@個原因，我們是再講能夠在線識別過程中的自適應(yīng)控制器。并且PID控制的基本困難是一個反饋系統(tǒng)具有恒定參數(shù)，并且處理它沒有直接的知識，并且整體性能是反應(yīng)性和妥協(xié)性。對于PID控制器，當(dāng)單獨(dú)使用時得到的性能較差，所以PID回路增益必須降低，以使輸出的軌跡圍繞所述設(shè)定點(diǎn)的值沒有過沖振蕩。它們也具有在非線性方面存在的困難，不發(fā)生反應(yīng)改變處理行為，而且造成滯后響應(yīng)大的干擾。為了克服這些困難，我們使用了PI-智能控制器。這是很容易實(shí)現(xiàn)，并且是非常有效的跟蹤設(shè)定點(diǎn)。攝動誤差的衍生物可以估計(jì)每個采樣時間。該P(yáng)I-智能控制器保證了良好的性能，而且無需一次又一次的調(diào)整PID

25、參數(shù)，并且當(dāng)整體隨著時間改變的時候，可以確保一個合適的參數(shù)。致 謝 這項(xiàng)工作一直由PHC Hubert Curien Volubilis(Ref. MA/09/211)支持。參 考 文 獻(xiàn)1 F. Rodríguez, M. Berenguel and M.R. Arahal “Feedforward controllers for greenhouse climate control based on physical models,” European Control Conference. Porto, 2001.2 N. Bennis, J. Duplaix, G. En&#

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