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基于模糊控制的蔬菜大棚溫度

控制系統(tǒng)導(dǎo)師：師黎姓名：劉雨洲1引言2復(fù)合型模糊PID控制器設(shè)計3模糊控制器設(shè)計部分4計算機仿真部分5仿真分析部分6結(jié)論摘要

以蔬菜大棚溫度的控制為對象，采用模糊控制器來實現(xiàn)控制,并闡述了控制器的設(shè)計思想,且成功應(yīng)用于蔬菜大棚的控制中,取得了理想的控制效果。由于蔬菜大棚的溫度經(jīng)常受到外界諸多因素的影響,因此采用常規(guī)的自動控制方式往往不能達到理想的控制效果,而模糊控制方式是比較好的選擇。關(guān)鍵詞:計算機控制;模糊控制器;蔬菜大棚;仿真1引言現(xiàn)代蔬菜大棚能夠通過人工控制環(huán)境因素，滿足植物的最佳生長條件，使植物地上部分和根系的生長環(huán)境得到優(yōu)化。越來越多的理論與實踐研究結(jié)果表明，合適的生態(tài)環(huán)境，尤其是合適的溫度，能夠大幅提高蔬菜大棚作物產(chǎn)量。模糊控制系統(tǒng)不需要對被控對象的精確描述，系統(tǒng)的魯棒性強，非常適合應(yīng)用于溫室這種非線性時變系統(tǒng)。目前模糊控制技術(shù)鑒于其可以解決非線性、建模難的問題而被廣泛應(yīng)用,在這個過程中蔬菜大棚溫度作為一個非線性對象,干擾因素較多,難以獲得準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型。因此,可以采用模糊控制來實現(xiàn)對蔬菜大棚溫度的控制,其中模糊控制可以迅速將大偏差范圍調(diào)節(jié)到小偏差區(qū)域,縮短調(diào)節(jié)時間,使控制精度大大提高。這種控制策略動態(tài)響應(yīng)快,超調(diào)量小,溫度控制穩(wěn)定。模糊控制的突出特點在于：①控制系統(tǒng)的設(shè)計不要求知道被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，只需要提供現(xiàn)場操作人員的經(jīng)驗知識及操作數(shù)據(jù)。②控制系統(tǒng)的魯棒性強，適應(yīng)于解決常規(guī)控制難以解決的非線性、時變及大純滯后等問題。③以語言變量代替常規(guī)的數(shù)學(xué)變量，易于形成專家的“知識”。④控制推理采用“不精確推理”(ApproximatcReasoning)。推理過程模仿人的思維過程。由于介入了人類的經(jīng)驗，因而能夠處理復(fù)雜甚至“病態(tài)”系統(tǒng)。2復(fù)合型模糊PID控制器復(fù)合型模糊PID控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如下圖所示。其中參數(shù)A為模糊控制與PID控制的比例權(quán)重,由實際溫度與設(shè)定溫度的偏差來控制。當(dāng)A=0時,蔬菜大棚溫度完全由模糊控制器控制;當(dāng)A=1時,蔬菜大棚溫度由PID控制;而在一般情況下,二者共同作用。A的大小調(diào)節(jié)規(guī)則為:當(dāng)偏差較大時,A值偏小;當(dāng)偏差較小時,A值偏大。3模糊控制器設(shè)計

3.1模糊控制器論域設(shè)計為了減少系統(tǒng)響應(yīng)過程的超調(diào)量和震蕩,保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,溫度模糊控制器的輸入變量為溫差E和誤差變化率EC,其輸出變量為頻率增量Δu。誤差論域E、EC均取為E={-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},其語言值采用NB(負大)、NM(負中)、NS(負大)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)和PB(正大)共七個模糊子集來描述。在Matlab命令窗口運行Fuzzy函數(shù)來建立一個FIS文件,選擇模糊控制器的類型為MAM-DANI型,相應(yīng)的模糊集為E、EC、U，根據(jù)系統(tǒng)是一個雙輸入單輸出的二維模糊控制器，要求確定其輸入溫度偏差E和溫差變化率EC的量化論域劃一致，都選用三角形隸屬度函數(shù)(Trimf);輸出U的隸屬度函數(shù)為三角形(Trimf)。它們的隸屬度函數(shù)如圖(a),圖(b)所示。

圖(a)E(Ec)的隸屬度函數(shù)

圖(b)U的隸屬度函數(shù)其中,隸屬度函數(shù)均為三角形分布,輸出頻率增量的論域為Δu={-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9},其語言值取用NL(負很大)、NB(負大)、NM(負中)、NS(負小)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)、PL(正很大)共九個模糊子集來描述。模糊控制規(guī)則對模糊控制系統(tǒng)的品質(zhì)起到了關(guān)鍵的作用。模糊控制規(guī)則的設(shè)計原則是:當(dāng)誤差較大時,控制量應(yīng)盡量使得誤差減小:當(dāng)誤差較小時,應(yīng)在盡量消除誤差的同時,防止出現(xiàn)較大的超調(diào)現(xiàn)象。它是基于人的控制經(jīng)驗和直覺推理,經(jīng)分析、整理、加工和提煉而得到的一組條件語句。對二輸入單輸出的控制器一般采用以下形式:IfE

and△E

thenU，根據(jù)專家知識和熟練操作工的經(jīng)驗,可總結(jié)出49條模糊條件語句,從而建立模糊控制規(guī)則表(如表1所示)。表1模糊控制規(guī)則表EECNBNMNSZOPSPMPBNBPLPLPLPBPBPMPMNMPLPBPBPBPMPSPSNSPBPBPMPMZONSNMZOPMPSZOZOZONMNBPSPMPSZOPZNMNBNBPMNSNSNMNBNBNBNLPBNMNMNBNBNLNLNL控制調(diào)節(jié)PID控制與模糊控制比例權(quán)重的系數(shù)也由模糊控制器來完成,其模糊分布與模糊控制規(guī)則分別如圖2與表2所示。圖2比例權(quán)重的模糊控制器的模糊分布函數(shù)表2比例權(quán)重的模糊控制器的控制規(guī)則表ENBNMNSZOPSPMPBAZOPSPMPBPMPSZO4計算機仿真MATLAB是國際上流行的控制系統(tǒng)計算機輔助設(shè)計軟件工具，它提供了強大的矩陣運算、數(shù)值分析、數(shù)據(jù)處理、圖形繪制等科學(xué)計算與可視化功能，其包含的模糊邏輯(fuzzylogic)工具箱是進行模糊推理和模糊控制器仿真的工具包，集成了FIS編輯器、隸屬函數(shù)編輯器、模糊規(guī)則編輯器等可視化工具，使用戶快速開發(fā)模糊控制器成為可能。本文在分析了溫室內(nèi)環(huán)境溫度動態(tài)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，利用強大的MATLAB模糊邏輯工具箱及Simulink

內(nèi)含的功能元件，建立了蔬菜大棚環(huán)境溫度模糊控制系統(tǒng)的模型，并對其進行了仿真分析。4.1仿真模型本次仿真搭建的系統(tǒng)模型如下圖所示,蔬菜大棚設(shè)定溫度夜晚為16℃，白天為22℃。其中模糊控制器FuzzyLogicController用來調(diào)節(jié)比例權(quán)重系數(shù)A,為達到蔬菜大棚溫度的良好控制目的,而調(diào)解PID控制與模糊控制的比例部分。模糊控制部分FuzzyLogicController1給出的控制信號Δu經(jīng)積分環(huán)節(jié)積累,與PID控制部分一起控制壓縮機轉(zhuǎn)速模型后得到溫度變化量ΔT,再與設(shè)定溫度和蔬菜大棚外干擾共同作用于蔬菜大棚模型。4.2仿真結(jié)果驗證控制效果的仿真結(jié)果如圖所示,經(jīng)實際觀測,仿真結(jié)果與蔬菜大棚的實際溫度變化有較好的一致性,可反映蔬菜大棚中的溫度變化情況。整定后的Kd=0.5,Ki=0.5,Kp=10。溫度過程是典型的大慣性，含純滯后的控制對象，取傳遞函數(shù)為取慣性時間常數(shù)T=50,K=12,滯后時間常數(shù)為5S.仿真結(jié)果如下：5仿真分析種植的大棚蔬菜對溫度要求比較高，最適合生長溫度為20℃～30℃，冬季溫度低于15℃形成不了佛焰苞，13℃以下出現(xiàn)凍害。根據(jù)作物生長要求以及節(jié)約能源和經(jīng)濟性方面的考慮，采用變溫管理的方法，控制系統(tǒng)的設(shè)定溫度是夜晚處于16℃，白天為22℃，從仿真結(jié)果看，蔬菜大棚內(nèi)的溫度維持在設(shè)定值上下，表明模糊控制器的運行狀態(tài)良好。溫度控制曲線基本達到了設(shè)定溫度的要求，體現(xiàn)了模糊控制在處理多輸入系統(tǒng)中的優(yōu)越性及可靠性。仿真結(jié)果證明了溫室環(huán)境溫度模糊控制策略的可行性及有效性。6結(jié)論通過PID控制與模糊控制相結(jié)合對壓縮機功率的調(diào)節(jié),再通過對復(fù)