現(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)研究

現(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)研究

0溫室環(huán)境控制的應(yīng)用進(jìn)展“溫室”一詞來源于“溫室效應(yīng)”。它是利用“溫室效應(yīng)”,在作物不適于露地生長的寒冷季節(jié);通過提高室內(nèi)溫度創(chuàng)造作物生長的適宜環(huán)境,來達(dá)到作物反季節(jié)生產(chǎn)和提高作物產(chǎn)量的目的。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,溫室生產(chǎn)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過“溫室效應(yīng)”的概念。目前,現(xiàn)代溫室綜合運(yùn)用農(nóng)業(yè)科學(xué)、信息科學(xué)、管理科學(xué)和控制科學(xué)等相關(guān)學(xué)科知識(shí),可以對(duì)溫室內(nèi)的各種環(huán)境因子(溫度、濕度、光照、CO2及施肥等)進(jìn)行自動(dòng)控制和調(diào)節(jié),根據(jù)室內(nèi)動(dòng)植物的生長習(xí)性和市場需要,部分甚至完全擺脫自然環(huán)境的約束,為其創(chuàng)造最適宜的生長發(fā)育環(huán)境?，F(xiàn)代溫室打破了動(dòng)植物生長發(fā)育的地域和時(shí)空界限,在蔬菜種植、花卉種植、水產(chǎn)養(yǎng)殖及種養(yǎng)結(jié)合等生產(chǎn)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和推廣。溫室環(huán)境控制有3個(gè)不同的層次,即人工控制、自動(dòng)控制和智能控制。3種控制方法在我國的生產(chǎn)生活中均有應(yīng)用,其中自動(dòng)控制在現(xiàn)代溫室環(huán)境控制中應(yīng)用最多。現(xiàn)代溫室環(huán)境的智能控制是一項(xiàng)前瞻性研究。在“九五”和“十五”期間,國家科技部、國家自然科學(xué)基金委和國家計(jì)委等部門先后啟動(dòng)了溫室類研究課題,并設(shè)專題研究現(xiàn)代溫室環(huán)境的智能控制,如國家自然科學(xué)基金委研究項(xiàng)目“工廠化農(nóng)業(yè)(設(shè)施農(nóng)業(yè))”、科技部攻關(guān)項(xiàng)目“溫室環(huán)境智能控制關(guān)鍵技術(shù)研究與開發(fā)”和國家計(jì)委項(xiàng)目“設(shè)施農(nóng)業(yè)技術(shù)集成產(chǎn)業(yè)化示范”等。1自學(xué)習(xí)、自組織、自結(jié)構(gòu)的功能近年來,智能控制技術(shù)在很多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,如制造業(yè)、工業(yè)工程、能源工程、生物醫(yī)學(xué)工程、汽車、飛行器以及室內(nèi)設(shè)施裝備等。智能控制是一種直接控制模式,它建立在啟發(fā)、經(jīng)驗(yàn)和專家知識(shí)等基礎(chǔ)上,應(yīng)用人工智能、控制論、運(yùn)籌學(xué)和信息論等學(xué)科相關(guān)理論,驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)預(yù)期控制目標(biāo)。智能控制具有處理非線性、時(shí)變和不確定信息等優(yōu)點(diǎn)。理想的智能控制系統(tǒng)除了滿足一般控制系統(tǒng)的性能要求外,還應(yīng)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織和自結(jié)構(gòu)等功能。自學(xué)習(xí)為系統(tǒng)對(duì)一個(gè)未知控制環(huán)境提供的信息進(jìn)行識(shí)別、記憶和學(xué)習(xí),并利用積累的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)一步改善自身性能的能力;自適應(yīng)為系統(tǒng)適應(yīng)受控對(duì)象的動(dòng)力學(xué)特性變化、環(huán)境變化和運(yùn)行條件變化等的能力,其實(shí)質(zhì)是不依賴于模型的自適應(yīng)估計(jì);自組織為控制系統(tǒng)對(duì)于復(fù)雜任務(wù)和分散的傳感信息具有的自組織和自協(xié)調(diào)功能,從而使控制系統(tǒng)具有主動(dòng)性和靈活性,可以在任務(wù)要求的范圍內(nèi)自行決策并主動(dòng)采取行動(dòng);自結(jié)構(gòu)為控制系統(tǒng)具有的參數(shù)自調(diào)整與結(jié)構(gòu)自構(gòu)建的能力,它通過引入學(xué)習(xí)機(jī)制,根據(jù)給定的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集,運(yùn)用少量的規(guī)則解釋控制系統(tǒng)內(nèi)知識(shí),在系統(tǒng)運(yùn)行的初始階段,系統(tǒng)內(nèi)沒有規(guī)則,規(guī)則通過在線學(xué)習(xí)建立和調(diào)整,同時(shí)對(duì)數(shù)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行確認(rèn)。為了實(shí)現(xiàn)預(yù)期的控制要求,使控制系統(tǒng)具有更高的智能,目前普遍采用的智能控制方法包括專家控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和混合控制等。其中,混合控制將基于知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的專家系統(tǒng)、基于模糊邏輯推理的模糊控制和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等方法交叉并融合,相互優(yōu)勢互補(bǔ),使智能控制系統(tǒng)性能更理想,成為當(dāng)今智能控制方面的研究熱點(diǎn)之一。近年來,基于混合控制理論的方法在智能控制方面的應(yīng)用研究非?；钴S,取得了令人鼓舞的成果,并形成了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和專家模糊控制等多個(gè)研究方向。2息與控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案現(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)是一個(gè)非線性、大滯后、多輸入和多輸出的復(fù)雜系統(tǒng),其問題可以描述為:給定溫室內(nèi)動(dòng)植物在某一時(shí)刻生長發(fā)育所需的信息,該信息與控制系統(tǒng)感官部件所檢測的信息比較,在控制器一定控制算法的決策下,各執(zhí)行機(jī)構(gòu)合理動(dòng)作,創(chuàng)造出溫室內(nèi)動(dòng)植物最適宜的生長發(fā)育環(huán)境,實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)(或適產(chǎn))、低成本和低能耗的目標(biāo)。溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示,智能控制系統(tǒng)通過傳感器采集溫室內(nèi)環(huán)境和室內(nèi)作物(動(dòng)植物)生長發(fā)育狀況等信息,采用一定的控制算法,由智能控制器根據(jù)采集到的信息和作物生長模型等比較,決策各執(zhí)行機(jī)構(gòu)的動(dòng)作,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室內(nèi)環(huán)境智能控制的目的。2.1分布式溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)溫室環(huán)境控制是在充分利用自然資源的基礎(chǔ)上,通過改變溫室內(nèi)的環(huán)境因子(溫度、濕度、光照、CO2和施肥等)來獲得作物最適宜的生長發(fā)育環(huán)境,其控制涉及硬件結(jié)構(gòu)和控制算法等問題。現(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制多采用分布式控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。整個(gè)控制系統(tǒng)不存在中心處理系統(tǒng),由許多分布在各溫室中(或?qū)崿F(xiàn)溫室環(huán)境控制的不同控制功能)的可編程控制器或子處理器組成,每一控制器連接到中心監(jiān)控計(jì)算機(jī)或主處理器上。各子處理器處理所采集的數(shù)據(jù),并完成實(shí)時(shí)控制功能,主處理器存儲(chǔ)和顯示子處理器傳送來的數(shù)據(jù),并向各子處理器發(fā)送控制設(shè)定值和其它控制參數(shù)。分布式控制系統(tǒng)有系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)、現(xiàn)場控制站、操作員站和工程師站等4個(gè)基本組成部分,完成數(shù)據(jù)采集、控制和管理等特定功能。這些特定功能模塊通過網(wǎng)絡(luò)連接,組成完整的控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)分時(shí)控制、集中管理和集中監(jiān)視的目標(biāo)。在分布式溫室環(huán)境智能控制硬件系統(tǒng)框架下,可以采用單片機(jī)(MCP)、可編程控制器(PLC)或工業(yè)控制機(jī)(IPC)等來完成現(xiàn)場控制站(器)的功能,并各具特點(diǎn)?；贛CP的溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng),從信息采集到控制算法等所有性能都由單片機(jī)完成,一旦單片機(jī)出現(xiàn)故障,系統(tǒng)將會(huì)失控。但由于其操作簡單和價(jià)格低廉,在一定時(shí)期內(nèi)仍有一定的應(yīng)用前景,如文獻(xiàn)10和文獻(xiàn)11的研究均以單片機(jī)為核心實(shí)現(xiàn)了溫室環(huán)境的智能控制?；赑LC的溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)利用PLC復(fù)雜的邏輯控制功能和強(qiáng)運(yùn)算能力,通過總線技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)多站點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)化分布式控制?，F(xiàn)場控制器可以獨(dú)立于中心監(jiān)控機(jī)或主處理器工作,具有高可靠性、豐富的內(nèi)置集成功能,較強(qiáng)的通訊能力和豐富的擴(kuò)展功能,非常適于現(xiàn)代溫室的控制要求?；贗PC的溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)的現(xiàn)場控制功能由工業(yè)控制機(jī)完成。由于IPC配備了各種接口板及標(biāo)準(zhǔn)通訊接口,具有硬件開發(fā)量少和軟件組態(tài)方便等特點(diǎn),為溫室群控和網(wǎng)絡(luò)化的實(shí)現(xiàn)提供了方便?？刂葡到y(tǒng)的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)可以采用CAN總線、現(xiàn)場總線(Fieldbus)和工業(yè)以太網(wǎng)(IndustrialEthernet)等多種形式。2.2模糊控制算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都有在不同的基溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)是在系統(tǒng)硬件的支持下執(zhí)行軟件(包括控制算法)的過程,控制算法在很大程度上決定了智能控制系統(tǒng)的性能。近年來,對(duì)溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)控制算法的研究方興未艾。PID控制算法在溫室環(huán)境控制中應(yīng)用最早。它根據(jù)輸入的偏差值,按比例、積分和微分的函數(shù)關(guān)系運(yùn)算,將其結(jié)果用以輸出控制。常規(guī)PID控制器的參數(shù)不易在線調(diào)整,容易產(chǎn)生超調(diào),抗干擾能力差,不能滿足現(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制的要求。在溫室控制實(shí)際應(yīng)用中,為了提高控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)品質(zhì)和控制精度,通常需要對(duì)常規(guī)的PID控制算法進(jìn)行改進(jìn)。模糊控制算法將溫室內(nèi)環(huán)境和作物生長狀況等參數(shù)綜合起來分析考慮,借助模糊數(shù)學(xué)和模糊控制相關(guān)理論,實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境的智能控制。模糊控制算法不需要被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型,根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出模糊控制規(guī)則,經(jīng)過模糊控制器的模糊化、模糊推理和去模糊化等過程,使被控環(huán)境因子參數(shù)相互影響耦合到最適宜狀態(tài)。模糊控制具有響應(yīng)速度快、超調(diào)小和過渡時(shí)間短等優(yōu)點(diǎn),但當(dāng)系統(tǒng)輸入、輸出數(shù)目和模糊語言變量劃分等級(jí)增大時(shí),模糊規(guī)則數(shù)目以冪級(jí)數(shù)增加,導(dǎo)致控制系統(tǒng)的性能降低。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由許多神經(jīng)元按照一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相互連接的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它具有多種模型,如反向傳播BP模型(BackPropagation)、自適應(yīng)線性元件ADALine模型(AdaptiveLinearElement)和漢明網(wǎng)絡(luò)模型(HammingNetwork)等。根據(jù)Kolmogorov定理,3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任一連續(xù)函數(shù),能實(shí)現(xiàn)任意復(fù)雜非線性映射問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不需要精確的數(shù)學(xué)模型,其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有自組織、自學(xué)習(xí)和非線性動(dòng)態(tài)處理能力,適于溫室環(huán)境智能控制的要求。但在BP算法中,如果權(quán)值的初值選擇不當(dāng),會(huì)出現(xiàn)收斂速度很慢甚至不收斂的現(xiàn)象,使得其穩(wěn)定性分析相當(dāng)困難。因此,在實(shí)際應(yīng)用中多將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與其它控制算法結(jié)合,以達(dá)到最優(yōu)的控制效果。由于現(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)是一個(gè)非線性大滯后、多輸入和多輸出的復(fù)雜系統(tǒng),單一的控制算法很難滿足現(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制的要求,將多種控制算法交叉與融合的混合控制算法在溫室環(huán)境智能控制方面的應(yīng)用和研究異常活躍。2.3溫室環(huán)境監(jiān)控研究為了使溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)能精細(xì)調(diào)控溫室內(nèi)各環(huán)境因子,給室內(nèi)生物(動(dòng)物或植物)創(chuàng)造最適宜的生長發(fā)育環(huán)境,研究溫室內(nèi)生物信息獲取方法和技術(shù)十分必要。國內(nèi)外許多學(xué)者和研究人員對(duì)溫室內(nèi)生物信息獲取方法開展了研究工作。早在1989年,日本學(xué)者Hashimoto就提出了SPA(SpeakingPlantApproach)的控制思想,其核心是利用圖像傳感器對(duì)溫室內(nèi)植物進(jìn)行無損檢測,通過采集植物的實(shí)時(shí)生長信息并反饋給控制器,結(jié)合人工智能的方法實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境的智能控制。美國Rutgers大學(xué)K.C.Ting教授和北京農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心趙春江、西南大學(xué)謝守勇等開展了計(jì)算機(jī)視覺對(duì)植物生長信息獲取的課題研究,以實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室內(nèi)植物生長發(fā)育信息的無損檢測。中國農(nóng)業(yè)大學(xué)王忠義和陳瑞生等以植物電信號(hào)為生理反饋信息,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了植物電位與環(huán)境因子的定量關(guān)系,為實(shí)現(xiàn)溫室內(nèi)植物生理指標(biāo)的智能控制提供理論依據(jù)。3發(fā)展與展望3.1溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)硬件配置優(yōu)化現(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制是一項(xiàng)前瞻性研究,為了使其能廣泛應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn),應(yīng)開展現(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)硬件配置優(yōu)化,提高現(xiàn)代溫室智能控制系統(tǒng)的性能價(jià)格比。同時(shí),由于溫室控制系統(tǒng)是長時(shí)間連續(xù)運(yùn)行的系統(tǒng),整個(gè)控制系統(tǒng)應(yīng)具有高可靠性。研究溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)的可靠性相關(guān)理論,對(duì)于全面獲悉整個(gè)現(xiàn)代溫室的可靠性指標(biāo)十分重要。3.2溫室環(huán)境的智能控制算法由于現(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)是一個(gè)非線性、大滯后、多輸入和多輸出的復(fù)雜系統(tǒng),單一的控制算法很難滿足現(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制的要求,將多種智能控制算法集成,能進(jìn)一步提高智能控制系統(tǒng)的性能,有效地為溫室內(nèi)作物(動(dòng)植物)創(chuàng)造最適宜的生長發(fā)育環(huán)境。3.3合理的配套技術(shù)在國家“十五”攻關(guān)計(jì)劃“溫室環(huán)境智能控制關(guān)鍵技術(shù)研究與開發(fā)”的研究成果基礎(chǔ)上,進(jìn)一步深入研究溫室內(nèi)環(huán)境信息采集配套技術(shù)(如傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)等),為智能控制系統(tǒng)提供準(zhǔn)確的溫室內(nèi)環(huán)境信息。同時(shí),探索新型的溫室內(nèi)生物信息獲取方法,建立作物生長發(fā)育狀況與溫室內(nèi)環(huán)境因子之間的數(shù)學(xué)模型,為實(shí)現(xiàn)溫室內(nèi)作物(動(dòng)植物)生理指標(biāo)的智能控制提供理論依據(jù),并將其應(yīng)用于實(shí)際的溫室環(huán)境智能控制。3.4小氣候模擬試驗(yàn)研究根據(jù)能量守衡、質(zhì)量守衡和采光原理等物理學(xué)理論,開展溫室內(nèi)小氣候模擬研究,建立以溫室外氣候條件(太陽輻射、溫度、濕度和風(fēng)速等)與溫室內(nèi)配套條件(溫度調(diào)控、濕度調(diào)控、氣體調(diào)節(jié)和光照調(diào)節(jié)等)為驅(qū)動(dòng)變量的溫室小氣候模擬模型,進(jìn)行溫室內(nèi)熱量、氣體和光環(huán)境模擬的數(shù)字仿真與試驗(yàn)研究,為溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)硬件配置及結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供理論依據(jù)。4溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)現(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制是在充分利用自然資源的基礎(chǔ)上,通過改變溫室內(nèi)環(huán)境因子來獲得作物最適宜的生長發(fā)育環(huán)境,其控制涉及硬件結(jié)構(gòu)和控制算法等問題。溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)的硬件配置多采用分布式系統(tǒng)框架,其現(xiàn)場控制站功能可以采用單片機(jī)、可編程控制器或工業(yè)控制機(jī)等來完成,系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有CAN總線、現(xiàn)場總線和工業(yè)以太網(wǎng)等多種形式?，F(xiàn)代溫室環(huán)境智能控制系