当前位置:首页 >> 农林牧渔 >>

温室大棚温湿度模糊解耦控制系统设计与仿真


2010 年 1 月

农 机 化 研 究

第1 期

温室大棚温湿度模糊解耦控制系统设计与仿真

a b 佩 , 刘效勇

( 石河子大学 a. 计算机科学与技术学院; b. 师范学院物理系,新疆 石河子 摘 要:

832000 )

>温室环境系统是一个多变量, 线性, 变和滞 后 的 系 统, 变 量 之 间 具 有 耦 合 关 系, 难 建 立 精 确 的 非 时 各 很

数 学 模 型 .其 中 , 度 和 湿 度 的 变 化 是 最 基 本 的 因 子 , 农 业 作 物 影 响 最 为 显 著 . 为 此 , 用 模 糊 控 制 方 法 , 温 对 采 通 过建立模糊控制系统模型和对模糊控制器的设计, 入解耦参数, 现了该系统的温湿度解耦控制, 系统的温 引 实 使 温 湿 度 控 制 精 度 大 大 提 高 .实 验 结 果 表 明 : 当 温 室 温 湿 度 设 定 值 分 别 为 20 ℃ 和 70 % 时 , 湿 度 变 化 超 调 量 较 小 , 控制过程比较平稳, 统环境达到了作物生长的需求. 系 关键词: 解耦; 模糊控制; 隶属函数; 温室 中图分类号: TP273. 4 文献标识码: A 文章编号: 1003 - 188X( 2010) 01 - 0044 - 04

0

引言
在智能温室系统中 , 温室中的环境因子直接影响

环下去 , 实现对被控对象的模糊控制 . 模糊控制的对 象越模糊 , 该控制方法越能反映出比其它方法的优越 性, 因此十分适合温室环境系统的控制 控制系统方案 , 如图 1 所示 .
[ 5]

. 本文模糊

作物的生长和发育 . 其中 , 温度和湿度的变化是最基 本的因子 , 对农业作物影响最为显著
[ 1]

. 然而 , 该特

定环境系 统 具 有 多 变 量 , 变 , 线 性 , 时 滞 的 特 时 非 大 点, 实际设计时很难对其建立精确的模型 , 且鲁棒性 和自适应性都较差
[ 2]

. 近年来 , 利用模糊控制算法解 .

决复杂系统中的非线性和模型不确定性问题得到了 广泛的研究与应用
[ 3]

常用的温湿度控制器是将温度和湿度分别控制 , 实际运行环境中温湿度因子存在一定的耦合关系 , 对 一个因子的控制常会影响另一个因子的变化
[ 4]

.为
图1 Fig. 1 模糊控制系统方案结构图 The structure of fuzzy control system

此, 本文设计的温湿度模糊解耦控制系统有效改善了 系统结构的非线性与不确 多输入变量间的强耦合性 , 定性 . 仿真实验结果表明该系统有效 , 可行 .

T H 其中, 0 , 0 分别为专家系统给出的作物生长最佳 e e ec 温湿度,T ,H 分别为给定值与实际测量值的偏差 , T , ec H 为偏差随时间的变化率. 由于实际中温湿度因子 具有耦合关系, 在此, 通过引入解耦参数 α T , H , α 来消减 其耦合性, 即 e T( h) = ( 1 - α T ) e T + α H e H e H( t) = ( 1 - α H ) e H + α T e T 经模糊控制器后, 得到相关执行机构的控制量 U. 模糊逻辑控制器是整个系统的核心, 结构如图 2 所示. 其设计和推理过程为: 将输入, 输出量转化为模糊子 集, 定义其论域, 根据各输入输出量的实际变化范围建 立模糊化表. 根据领域专家的知识和经验建立知识 库, 并形成模糊控制规则表. 由模糊化表和模糊控制 采用离线间接推理建立控制表格, 计算出相应 规则表,

1

模糊控制系统方案
模糊控制系统的一般原理为 : 将被控制量的理想

值与 t 时刻测量值进行比较 , 得到偏差 e, 并计算出偏 差变化率 ec, 然后 将 e 和 ec 分 别 量 化 成 模 糊 量 E 和 EC, 再由 E 和 EC 及模糊控制规则 R 根据推理合成规 则进行模糊决策 , 得到模糊控制量 u, 最后将该模糊控 制量反模糊化成精确量 U, 作用于被控对象 , 如此循
收稿日期: 2009 - 03 - 06 基金项目: 石河子大学科研基金项目( RCZX200756) ( 作者简介: 卢 佩( 1979 - ) , 山东菏泽人, 女, 讲师, E - mail) lupei0 @ 163. com. ( 通讯作 者: 刘 效 勇 ( 1976 - ) , 山 东 菏 泽 人, 师, E - mail ) 男, 讲 llxxyy1017@ 163. com.

44

2010 年 1 月 的模糊控制量.

农 机 化 研 究

第1 期

2
2. 1

模糊逻辑控制器设计
测量信息的模糊化 输入, 输出变量分析 输入变量是模糊控制器的外生变量 , 包括温湿度

2. 1. 1

图2 Fig. 2

模糊逻辑控制器结构图

偏差值及变化率 . 输入变量各取值情况如表 1 所示 .

The structure of fuzzy logic controller 表1 Tab. 1

输入变量的物理论域, 模糊子集, 量化等级, 论域及量化因子

The physical domain,fuzzy subsets,quantification level,domain and quantitative factor of input variables 输入变量 物理论域 eT [- 10, 10] + ℃ Ai 13 X1 0. 6 ec T [- 1, 1] + Bi 13 X2 6. 0 eH [- 15, 15] + % Ci 13 X3 0. 4 ec H [- 5, 5] + Di 13 X4 1. 2

NM, Z, PM, 模糊子集: { NB, NS, PS, PB} 量化等级 - - - - - 0, 2, 4, 6} 模糊论域: { - 6, 5, 4, 3, 2, 1, 1, 3, 5, 量化因子

输出变量是模糊控制器的内生变量, 因是输入信 故其变量分级也对应输入变量, 即其模 息耦合的输出, 糊子集 E i 语言取值为: NM, Z, PM, { NB, NS, PS, PB}
表2 Tab. 2 模糊变量 -6 NB NM NS Z PS PM PB 1 -5 0. 5 0. 5 1 0. 5 0. 5 1 0. 5 0. 5 -4 -3 -2 -1

2. 1. 2

隶属函数确定

本系统采用 为达到设计简便和实时计算的要求 , 最简单的三角形隶属函数 . 它们的隶属度函数赋值 表如表 2 所示 .

模糊变量隶属度赋值表

The membership of fuzzy variables E / EC / U 0 1 2 3 4 5 6

1

0. 5 0. 5 1 0. 5 0. 5 1 0. 5 0. 5 1

2. 2

模糊控制规则

偏差的变化率按照专家经验及现场实践经验可以设 计如表 3 所示的模糊控制规则 , 放入内存 , 以备调用 . 2. 4 反模糊化 模糊控制器的输出是一个模糊集合 , 它反映了控 制语言的不同取值的一种组合 , 因为被控对象只能接 受一个控制量 , 因此需要从输出的模糊子集中判决出 一个精确的控制量 , 也就是设计一个由模糊集合到普 通集合的映射 — 判决 ( 清晰化 ) . 判决的 方 法 常 用 的 有 最 大 隶 属 度 法 , 中 位 数 取 法, 加权平均法 ( 重心法 ) .为了达到精确 , 灵敏的控 制要求 , 本系统采用加权平均法计算出模糊控制的输 出控制量 . 其表达式为
n n

确定模糊控制规则的原则 : 系统输出 响 应 的 动 , 静态特性达到最佳 . 当偏差大或较大时 , 选择控制量 以尽快消除偏差为主 ; 当偏差较小时 , 选择的控制量 应注意防止超调 , 以系统稳定性为主要出发点 . 这里 以温度环境因子为例 , 其模糊控制规则为 : IF e T is Ai and ec T is BiTHEN Utiis Ei 2. 3 模糊推理 模糊推理是模糊控制器的核心 , 具有模拟人的基 于模糊概念的推理能力 . 本系统采用 Mamdani 模 糊 的推理方法 , 根据当前时刻模糊控制的输入变 量量化值得到相应的隶属度值 , 再找出相关的模糊控 模型 制规则 , 即可得到控制量的输出模糊集 . 针对系统大时滞的特点 , 控制量改变符号应在 ec = 0 附近发生 , 通过对量化模糊论域中的偏差信号及
[ 6]

zi =

∑ μ i A( μ i ) / ∑ A( μ i )
i =1 i =1

45

2010 年 1 月

农 机 化 研 究

第1 期

n 其中 , 为 模 糊 变 量 的 个 数 ; μ i 为 模 糊 变 量 ; A ( μ i ) 为对应模糊变量的隶属度 . 反模糊化后 , 取得精
表3 Tab. 3 U NB NM NS EC Z PS PM PB

确量的输出 , 由一系列的计算过程可得到模糊控制响 应表 , 如表 3 所示 .

模糊控制规则表

The table of fuzzy control rules E

NB PB PB PB PM PM Z Z

NM PB PM PS PS Z Z NS

NS PM PS Z Z Z NS NM

Z PM PS Z Z Z NS NM

PS PS Z Z NS NS NM NB

PM Z Z NS NS NM NB NB

PB Z Z NM NM NB NB NB

3

系统仿真模型及仿真结果
计算机仿真过程是根据系统实验目的建立系 统

棚温 , 湿度进 行 MATLAB 仿 真 , 统 仿 真 模 型 如 图 3 系 所示 . 通过设置 Decoupling Control Subsystem 子系统 中解耦参数取值以改善系统性能 . 在温度设定值为 20℃ , 湿度设定值为 70% 时 , 经过多次调试 , 选取 α T = 0. 09, H = 0. 02( 精确到两位小数 ) . α

模型 , 并在不同条件下利用计算机对模型进行动态运 行的过程
[ 7]

. 本文采用模糊解耦控制算法对温室大

图3 Fig. 3

系统仿真模型

The model of system simulation

系统仿真结果如图 4 所示和图 5 所示 .

图5 Fig. 5 图4 Fig. 4 室内温度变化仿真结果图

室内湿度变化仿真结果图

The simulation results of humidity change

横轴表示时间 ( 单位 : 小时 ) , 纵轴分别代表随时 间变化的对应温度 , 湿度值 ; 细线代表调控前的温 , 湿
46

The simulation results of temperature change

2010 年 1 月

农 机 化 研 究
1999. 技术出版社,

第1 期

度取值 , 线 代 表 经 本 方 案 调 控 后 的 温 , 度 取 值 . 粗 湿 由结果看出 : 采用模糊解耦控制方法 , 超调量较小 , 控 制过程比较平稳 , 系统环境达到了作物生长的需求 .

[ 2] 孙忠富. 温室番茄计算机环境管理系统初步研究[ . 模 J] 1999, 112( 增刊) : 135 - 140. 式识别与人工智能, [ 3] Pasgianos G D. Nonlinear Feedback Technique for GreenJ] house Environment control[ . Computers and Electronics in Agriculture, 2003, 78 - 84. 40: [ 4] 戴春霞, 赵德安. 基于模糊控制的蓄禽舍环境温湿度监控 J] 2008( 2) : 169 - 171. 系统[ . 农机化研究, [ 5] 张瑞华. 温室环境自动监控[ . 计算机与农业, J] 2002( 2) : 8 - 10. [ 6] 石辛民. 模糊控制及其 MATLAB 仿真[ . 北京: 清华大 M] 2008. 学出版社, [ 7] 师黎. 智能控制实验与综合设计指导[ . 北京: 清华大 M] 2008. 学出版社,

4

结束语
本文以温室大棚的温湿度及其相互耦合关系 为

采用模糊控制技术 , 通过引入温 , 湿度解耦 研究对象 , 参数对温湿度的控制进行了理论分析并设计了相应 的仿真模型 . 仿真结果表明 : 通过引入温湿度解耦参 数增强了控制的精确性和稳定性 , 提高了环境监测的 精度和效率 . 参考文献:
[ 1] 蔡象元. 现代蔬菜温室设施和管理[ . 上海: 上海科技 M]

Design and Emulation on Fuzzy Decoupling Control System of Temperature and Humidity for Greenhouse
Lu Pei a ,Liu Xiaoyong b
( a. College of Information Science and Technology; b. Physics Department of Teachers College,Shihezi University,Shihezi 832000,China) Abstract: In view of greenhouse system that is a multivariable,non linearity,time - varying and hysteretic system,and there are coupling relations between every variable. It is very difficult to establish precise mathematic model. Among them,the change of temperature and humidity is the most basic factor and it is the most significant impact to the crops' growing. So,through using the method of fuzzy control,establishing fuzzy control system model,introducing the decoupling parameters and designing on fuzzy controller,temperature and humidity decoupling control algorithm is implemented and the control accuracy of system is improved greatly. Experimental result shows that when the temperature and humidity settings were 20℃ and 70% ,the temperature and humidity changed in a smaller overshoot,the control process was relatively stable,and the system had the best environment for crop growth. Key words: decoupling; fuzzy control; membership function; greenhouse

47

相关文章:
毕业设计-温室大棚温度湿度自动控制系统设计
烟台南山学院 毕 业 论 文 题目:温室大棚温度湿度自动控制系统设计姓 名: 所在学院:计算机与电气自动化学院 所学专业: 班学 自动化 级: 08 级自动化 01 班...
大棚温湿度控制系统设计
2 月 26 日 温室大棚控制系统设计 温室大棚控制系统设计 摘 要 随着大棚技术的普及,温室大棚数量不断增多,对于蔬菜大棚来说,最重要的一 个管理因素是温湿度控制...
蔬菜大棚温湿度控制系统设计
要求 为了更好的利用温室栽培这一高效技术,就必需...15 4.2 仿真软件介绍 ......29 蔬菜大棚温湿度控制系统设计 摘 要 温湿度控制已成为当今社会研究的...
温室大棚温湿度自动化控制系统设计
基于PLC大棚温湿自动控制系... 28页 免费 毕业设计温室大棚 19页 免费如要投诉违规内容,请到百度文库投诉中心;如要提出功能问题或意见建议,请点击此处进行反馈。 ...
温室大棚温湿度监测系统设计
温室大棚温湿度监测系统设计_电力/水利_工程科技_专业资料。温室大棚温湿度监测系统设计 摘 要 随着农业产业规模的提高,对于数量较多的大棚,传统的温度控制措施就显现...
大棚温度自动控制系统设计
温室大棚温度 PLC 控制系统设计摘 要 温室,是用来...27 5.4 控制程序的仿真与调试 ......这里可采用模糊控制方法,可较好地解决环境参数之间的相互影响。另外,...
智能温室大棚温湿度检测系统设计
温度控制系统湿度检测精度范围是±2%RH, 温度检测精度范围是±0.4℃(25℃),能手动设置温湿度的上限和下限。 温室大棚控制系统包括硬件电路设计和软件设计两部分...
温室大棚温湿度监测设计
本论文主要阐述了基于 STC89C51 单片机的温室大棚温度湿度控制系统 设计原理、 主要电路设计及软件设计等。 该系统采用 STC89C51 单片机作为控制 器,DS18B20 ...
大棚温湿度控制系统的设计论文
28 大棚温湿度控制系统设计邵均祚 摘要 本设计为基于单片机的温湿度检测控制系统,采用模块化、层次化设计。用新型的智能 温湿度传感器 DHT11,主要实现对温度、...
基于单片机的智能温室大棚温度控制系统设计与仿真
基于单片机的智能温室大棚温度控制系统设计与仿真 基于单片机的多功能农田温度环境监测系统设计与仿真卜纪清 (甘肃农业大学信息科学技术学院 09 电子信息工程)摘要:随着...
更多相关标签:
温室大棚温湿度控制器 | 解耦控制系统仿真 | 解耦仿真 matlab | 大棚温湿度监测系统 | 大棚温湿度监控系统 | 大棚温湿度控制系统 | 大棚温湿度监控 | 大棚温湿度 |