蔬菜大棚模糊PID溫度控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

1、蔬菜大棚模糊PID溫度控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)摘要:針對(duì)大棚溫度控制系統(tǒng)采用傳統(tǒng)控制方法效果不甚理想的問題,提出了在大棚溫度控制系統(tǒng)中引入模糊PID控制方法該方法能使大棚溫度控制系統(tǒng)根據(jù)季節(jié)交替和時(shí)令的變化,實(shí)現(xiàn)優(yōu)化控制,為農(nóng)作物的生長發(fā)育提供合適的溫度環(huán)境并在MATLAB環(huán)境下進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真控制試驗(yàn)結(jié)果表明,模糊PID控制方法可以提高大棚控制系統(tǒng)的自適應(yīng)性和魯棒性,抑制大慣性產(chǎn)生的溫度失調(diào)等副作用,獲得滿意的控制效果 關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)仿真;蔬菜大棚;溫度控制;魯棒性 The Design of the System of Vegetable Greenhouse Based on Fuzzy PID C

2、ontrol Abstract: Aiming at the problem of temperature control in traditional greenhouse, the fuzzy PID control menthod was introduced in the greenhouse temperature control system. The new control system could provide suitable temperature for the growth of agricultural crops and realize the optimum c

3、ontrol according to the seasonal alteration and diurnal variation. Computer simulating control test in MATLAB environment indicated that the robustness and the adaptability of greenhouse temperature control system were greatly improved by the fuzzy PID control method, and the side effect of temperat

4、ure disorder was also inhibited. A satisfactory control effect achieved. Key words: computer simulation; vegetable greenhouse; temperature control; robustness 現(xiàn)代蔬菜大棚能夠人為地改善大棚內(nèi)農(nóng)作物的生態(tài)環(huán)境,為蔬菜等農(nóng)作物的生長提供最佳生長條件,提高農(nóng)業(yè)土地的產(chǎn)出率和社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益但是,由于大棚環(huán)境系統(tǒng)自身的復(fù)雜性,各種環(huán)境因素之間相互耦合,采用常規(guī)PID控制方法很難為蔬菜等農(nóng)作物提供一個(gè)最佳的環(huán)境溫度1-3 近年來,隨著人工智能理論的發(fā)

5、展日趨成熟,人工智能控制已經(jīng)成為控制應(yīng)用領(lǐng)域研究的一個(gè)熱點(diǎn),特別是將模糊控制和PID控制兩者優(yōu)點(diǎn)相融合的模糊PID控制(Fuzzy-PID),引起了科技工作者的廣泛關(guān)注Fuzzy-PID控制是一種人工智能控制方法,能提高控制系統(tǒng)精確度和使控制具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性魯棒性,同時(shí)也提高了系統(tǒng)的靈活性,改善了系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)性能,從而獲得了良好的控制效果4-6基于此,本文在建立大棚溫度控制對(duì)象模型的基礎(chǔ)上引入Fuzzy-PID控制算法,實(shí)現(xiàn)大棚內(nèi)環(huán)境溫度的控制 1大棚溫度模糊PID控制器的設(shè)計(jì) 模糊PID控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是該控制系統(tǒng)的核心,關(guān)系到控制性能的優(yōu)劣大棚溫度模糊PID控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法是利用模糊控制

6、算法在線修訂PID控制器的3個(gè)參數(shù),達(dá)到在線尋優(yōu)控制的效果 1.1大棚溫度模糊PID控制系統(tǒng)的原理 模糊PID控制系統(tǒng)以溫度偏差和溫度偏差變化率作為控制系統(tǒng)的輸入,經(jīng)模糊化處理后,進(jìn)行模糊決策,為PID控制器的參數(shù)選擇提供尋優(yōu)算法它的設(shè)計(jì)思想是把溫度偏差e(公式1)和溫度偏差的變化率ec(公式2)經(jīng)過模糊化后輸入到模糊控制器中,依據(jù)模糊控制規(guī)則,在線實(shí)時(shí)邏輯推理出的三個(gè)修正量kikp和kd實(shí)現(xiàn)PID控制器的三個(gè)參數(shù)kikpkd在線修正,實(shí)現(xiàn)對(duì)大棚內(nèi)環(huán)境溫度實(shí)時(shí)控制 一般情況下,針對(duì)不同的e和ec,模糊PID控制的3個(gè)參數(shù)kpkikd自整定應(yīng)遵循以下原則: 1)當(dāng)|e|較大時(shí),應(yīng)取較大的kp和較

7、小的kd(以使系統(tǒng)響應(yīng)加快),且是ki=0 2)當(dāng)|e|中等時(shí),應(yīng)取較小的kp(以使系統(tǒng)響應(yīng)具有較小的超調(diào)),適當(dāng)?shù)膋i和kd 3)當(dāng)|e|較小時(shí),應(yīng)取較大的kp和ki(以使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)態(tài)性能),kd的取值要恰當(dāng),以避免在平衡點(diǎn)附近出現(xiàn)震蕩 1.3大棚溫度模糊PID系統(tǒng)參數(shù)的模糊化 依據(jù)控制系統(tǒng)的要求,大棚溫度模糊PID控制系統(tǒng)中的模糊控制系統(tǒng)采用二輸入三輸出的形式,以溫度偏差和溫度偏差變化率作為輸入,以校正量kpkikd作為輸出按大棚中農(nóng)作物生長規(guī)律和農(nóng)業(yè)技術(shù)人員的控制實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),取輸入輸出語言變量模糊子集為負(fù)大,負(fù)中,負(fù)小,零,正小,正中,正大,簡記為NB,NM,NS,ZO,PS,PM,

8、PB,溫度偏差e溫度偏差的變化率ec和控制器輸出的校正量kpkikd的模糊論域取為-3,-2,-1,0,1,2,3,模糊子集也取為NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB,模糊子集的隸屬函數(shù)NB,PB選高斯函數(shù)(公式5和公式6),其余均選靈敏度高且在論域范圍內(nèi)均勻分布,等距離的三角形函數(shù)(公式711),eec和kpkikd隸屬函數(shù)曲線如圖1所示 在依據(jù)大棚農(nóng)作物的生長規(guī)律和農(nóng)業(yè)技術(shù)員的實(shí)踐操作的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上,建立合適的模糊規(guī)則表,得到對(duì)kpkikd等3個(gè)參數(shù)分別對(duì)應(yīng)的整定的模糊規(guī)則表(表123) 由模糊控制規(guī)則可知,參數(shù)調(diào)節(jié)規(guī)則表可寫成條件語句形式對(duì)于表13中kpki和kd的調(diào)節(jié)規(guī)則可以寫成如下

9、49條模糊條件語句 1) if(e is NB)and(ec is NB) then (kp is NB)(ki is PM)(kd is PS) 2) if(e is NB)and(ec is NM) then (kp is NB)(ki is NB)(kd is PS) 3) if(e is NB)and(ec is NS) then (kp is NB)(ki is NB)(kd is PB) 1.5大棚溫度模糊PID量化因子的選擇及輸出信息的解模糊化 1.5.1大棚溫度模糊PID控制系統(tǒng)量化因子選擇大棚溫度模糊PID控制器兩個(gè)輸入量是溫度偏差e和溫度偏差的變化率ec,它們都是連續(xù)的實(shí)數(shù)

10、在實(shí)際中,大棚中作物生長需要的溫度變化范圍即溫度物理論域是(14,32) ,大棚溫度偏差變化率的物理論域取整(-2,2) /min,物理論域和模糊論域不能很好地匹配,這會(huì)影響整個(gè)控制系統(tǒng)的控制效果因此引入量化因子ke和kec,其作用是使物理論域影射模糊論域,以便相鄰模塊相匹配,覆蓋所有的模糊子集1.5.2大棚溫度模糊PID控制器輸出信息清晰化在大棚溫度模糊PID系統(tǒng)中,經(jīng)過模糊邏輯推理后,輸出的是模糊集合,由49條模糊條件語句(模糊推理規(guī)則)所得,是一個(gè)模糊量,不能直接控制溫度的控制設(shè)備暖氣電動(dòng)閥,還需要用合理的方法將模糊量轉(zhuǎn)化為精確量(解模糊化),以便最好地發(fā)揮模糊推理結(jié)果的決策效果清晰化的

11、目的模糊集合等效為一個(gè)清晰值在清晰化時(shí),采用重心法(公式12),得到控制量u來控制被控對(duì)象 在MATLAB的Simulink環(huán)境下,對(duì)大棚模糊PID溫度控制系統(tǒng)和常規(guī)PID溫度控制進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真,并以仿真曲線為基礎(chǔ),進(jìn)行溫度控制系統(tǒng)性能分析學(xué)習(xí)因子模糊PID溫室溫度控制系統(tǒng)追蹤仿真曲線如圖2所示,常規(guī)的PID溫室溫度控制系統(tǒng)追蹤仿真曲線如圖3所示比較分析可以看出學(xué)習(xí)因子模糊PID溫室溫度控制系統(tǒng)的系統(tǒng)響應(yīng)調(diào)節(jié)時(shí)間短,超調(diào)量小,抗干擾性強(qiáng)魯棒性好,能很好地抑制長時(shí)間存在的誤差 3小結(jié) 文章提出的學(xué)習(xí)因子模糊PID控制方法是將常規(guī)PID控制模糊控制以及學(xué)習(xí)因子相結(jié)合,使控制系統(tǒng)具有了依據(jù)控制環(huán)境學(xué)

12、習(xí)的能力,實(shí)現(xiàn)了在線智能修正PID控制器的參數(shù),提高了控制系統(tǒng)的靜態(tài)性能和動(dòng)態(tài)性能,能使溫室的控制系統(tǒng)在升溫過程中無超調(diào),在降溫過程中有較小的超調(diào),比較符合溫室蔬菜生產(chǎn)對(duì)溫度控制的要求 參考文獻(xiàn): 1 LIU M H. Force controlled fuzzy-logic-based robotic deburringJ. Control Engineering Practice,1995,3(2):189-201. 2 TRABELSI A,LAFONT F,KAMOUN M,et al. Fuzzy identification of a greenhouseJ. Applied Soft Computing,2007,7(3):1092-1101. 3 周國雄,蔣輝平. 基于分層結(jié)構(gòu)模糊免疫PID的孵化過程控制J. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2007,23(12):167-170. 4 楊衛(wèi)中,王一鳴,李海健.溫室溫度模糊控制參數(shù)在線自整定算法J.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2005,36(