廖阳明

(广西生态工程职业技术学院，广西 柳州 545004)

1 前言

在当前的人民生活环境中，温室有着十分重要的作用。最常见的，如温室的蔬菜大棚以及一些工业和医药行业中的一些恒温应用环境。正是由于温室的出现，使得人们在工业、医药以及农业等多个领域中，取得了突破性的进展[1-3]。对社会经济带来了十分明显的促进作用。然而，任何一个温室的应用环境，都需要采取相应的措施来保证温室中温度的恒定。而一个温室中的温度变化又受多方面的因素影响，其中又有温室环境与外界环境之间的热量交换的影响，也有温室内部自身的一些因素[4-5]。比如存放在温室内部的物品释放或吸收的热量以及温室环境内部由于气流的扰动而带来的温度的变化等等。事实上，随着温室的空间越来越大，温室所要求达到稳定的温度值的精度越来越高，从而使得温室中温度自动控制的技术的要求也越来越高[6-7]。

此前，有一些学者曾开展过针对温室中温度自动控制的相关研究。比如：李纪文，骆德渊，刘荣采用将PID控制算法的方法,得到根据不同植物生长要求设定变化曲线来控制温室温度平稳准确的变化的结果[8]。汪金营，胡瑶玫，吕亚洲等针对滴灌技术对温室中的植物的作用，采用自动监测与控制的方法，最终保证植物及时得到其所需的水分与养料[9]。

在这些温室控制的相关研究中，有不少研究成果中提到采用闭环控制的策略来控制温室中的温度。采用闭环控制策略的温室控制原理，通过对温室中温度进行监测，同时将监测到的温度值预先设定的温度值进行对比，并根据温度的差值调整温室中的温度控制装置，尽可能地使温度趋于稳定[10-12]。但是在这种控制策略中，由于温室环境中的温度本身就难以精确测定，同时在温室中温度在动态变化的时候再进行相应的温度调整及调整效果，具有明显的滞后性，而且在调整过程当中，还很容易出现温室中的温度产生震荡的现象[13-14]。为了提高温室中温度控制的精度，尤其是避免在温度调节过程中出现温度滞后以及温度震荡的现象，需要引入一些自动控制的理论和技术，解决温室中温度控制的问题。

2 智能控制模型及算法

为了提高温室控制和温室中温度自动控制系统的响应精度和智能化的程度，可以引入目前经典的PID控制器作为温室中温度自动控制的决策源。由于PID控制器是一种非常经典的应用于工业控制领域的自动控制装置，其具有控制自动化程度高、调整方便、易于实现等特点，因此在工业应用领域中，PID控制器有着非常广泛的应用，而且使用的历史时间也很悠久。

使用PID控制器作为温室中温度的自动控制装置，其实现的基本原理如图一所示。从图1中可以看出，该控制器的基本工作过程首先是通过用户对温室中预期要保持的温度设定一个初始值，之后通过部署在温室内部的传感器采样获得温室中的温度数值，并将采样得到的温度值与预先设定的温度值进行对比，如果采样中得到的温度值与预先设定的温度值存在差异，则根据所存在的差异作为输入条件，由PID控制器进行计算并给出一个温度补偿的调整量，由温度补偿调整量控制温室中温度调节装置，实现温度的调节目的。

图1 基于PID的温室温度自动控制原理

其中，PID控制器其内部实现的结构是一个由比例控制器、积分控制器和微分控制器三个而组成的一个复合控制器。整个PID控制器的数学表达式如公式1所示。对该公式的计算式采用多次采样离散分析方法进行研究，可以讲PID控制器的连续控制过程转化为若干个连续采样的阶梯型变换过程。假设采样周期为T，则通过对PID控制器连续n次的采样之后，得到PID控制器的计算模型如式2所示。

C1 为比例控制系数，C2为积分控制系数，C3为微分控制系数

确定了PID控制模型之后，将需要根据温室中温度控制的目的，对PID控制器各参数进行整定。事实上对PID控制器各参数的整定一直是PID控制器设计和应用过程中的一个关键环节。目前对PID参数进行整定的方法主要有两种。一种是通过对应用环境和应用对象进行精确建模，将应用对象的各种影响因子和工作流程都进行建模分析，建立PID控制器被控制对象的模型表达式。之后采用数学分析的方法，利用逐次逼近的计算过程最终得到 PID控制器最佳的控制参数，从而完成对PID参数的整定。另一种方式是通过大量的实验数字统计，在统计过程中分析PID控制器最佳的控制参数，并从中归纳出PID控制器最佳的整定参数，作为PID控制器的参数整定结果。这两种参数整定的方法各有优缺点，其中采用建模的方式进行参数整定，其优点是得到的PID参数整定结果，在理论上可以保证是较优的结果，但是对一个复杂的应用系统，其模型的建立过程是很困难的，甚至是可能会由于模型建立不够逼近实际的应用场景，而导致所得到的PID整定的参数与实际需求有较大偏差。而采用实验统计的方式，其优点是得到的PID整定的参数结果与实际的应用场景非常接近，但是缺点是，如果实验数据统计量不够多，样本不够全面，则不能保证最终得到的PID整定参数结果是最优的。

文章在研究基于 PID的温室自动控制模型和算法过程中，结合了两种参数整定的特点。首先对温室环境中的温度控制需求进行简单地建模，之后使用不同的PID参数，对温室的温度自动控制过程进行统计测试，最终得到应用于文章中研究的温室自动控制系统其整定后的各参数值如式 3所示。

3 温室温度自动控制系统组成结构

在文章中研究的基于PID温室温度自动控制系统的基础上，设计了温室中温室自动控制系统的详细组成结构，如图2所示。从图2可以看出，温室温度自动控制系统首先通过部署在温室中各个不同位置区域的温度传感器，采集温室中当前的温度值。由于温室的空间相对比较大，为了能够获得温室中各空间区域的准确温度值，避免由于温室内部温度分布不均匀而导致调节的误差，因此在温室中所部属的温度传感器，应该尽可能地分布在温室内部不同的区域，而且分布空间应该尽可能地均匀，以实现温室内部各个位置点的温度监测。通过温度传感器采样得到的温度值，未必都互相一致，这既有可能是由于温度传感器自身的误差所导致，同时也有可能是由于温室内部温度本身分布不均匀从而导致个采样点的温度出现偏差。为此，经过多个采样点采样得到的温度值需要对各个温度值进行数据的融合，实现数据融合的过程需要由微处理器完成，在微处理器中，通过设置专门的温度数据，融合算法，结合温室的空间尺寸和形状，对各个温度采样点采样得到的温度值，设定不同的权重。最终经过数据融合之后，得到温室中相对准确的温度采样值，之后将温度采样值与预先设定的温度调节目标进行计算，得到当前的温室中的温度值与实际的控制目标之间的差异，并将其差值送入PID控制器。PID控制器再由其内置的比例控制器、积分控制器和微分控制器共同计算得到对温室中温度自动控制的调节参数，最后将温室中温度自动调节装置的相关指令分别送给温室加热装置或者温室制冷装置，完成对温室中温度调节的任务。其中，PID控制器内部的比例控制器、积分控制器和微分控制器，其控制参数都需要通过PID参数整定进行获取，而且在运行过程中，PID控制器的参数值还可以随着应用环境和应用需求的变化，对PID参数整定的结果进行调整，使得PID控制模型与实际的应用环境更为贴近。在本文设计的PID温度自动控制系统中，从温度传感器采样温室内的温度值，到对温室内的加热或制冷装置进行调节，整体形成一个闭环控制系统，使得温室内的温度控制能够循环不断地朝着预先设定的温度值进行调整和修正，最终达到预先设定的温度值，整个系统的调节进入稳定状态。

图2 温室温度自动控制系统组成结构

4 LABVIEW的仿真测试方案

为了对文章中设计的PID控制器其控制性能进行分析验证，文章设计了温室自动控制系统，其实际的温度调节能力。在LABVIEW的环境中设计了仿真测试方案。其中LABVIEW是一种专用的程序开发环境，其和传统的程序开发环境不同的是，传统的C语言之类的程序开发环境都是基于指定的开发环境，用户在这类环境下设计用户程序，需要通过指令的编写最后完成用户预期的功能。而LABVIEW的编程环境则是基于图形化的编程环境。用户在LABVIEW的开发环境中只需要拖动相应的图标，最终就能够构建出用户预期需要设计的程序任务，程序的最终形式也是以图形化的方式进行表示。

使用LABVIEW的编程环境进行仿真测试，其最大的优点是测试环境非常易于建立，而且应用LABVIEW的环境建立的测试方案中能够很容易地将温室自动控制应用环境中各种设备和装置在测试图中得到反映。而对于文章中设计的PID控制器是整个温室自动控制系统中的核心部分，在LABVIEW的编程环境中，可以对PID控制器专门编写控制器的程序代码，而且在测试过程中，可以对单个的应用模块，如PID控制模块使用不同的程序代码进行替换，从而使得对温室自动控制的测试过程中，能够实现控制方式的对比测试。

文章通过研究和分析，设计了基于LABVIEW的温室自动控制系统仿真测试方案，并编写了测试方案中的PID控制器中的对应的图形化源代码。通过实验测试得到如图3所示的测试结果。测试过程中分布选定15oC和25oC的温度作为PID控制器的控制目标温度，测试了PID控制器的控制能力。从测试结果可以看出，针对25oC的控制温度，PID的控制器稳定性要低于15oC的控制温度，PID控制器经历了近4个振荡周期系统才趋于稳定。

图3 PID控制器对不同温度控制曲线图

5 总结

温室中温度的自动控制系统，对温室的温度调节和保持有着十分重要的作用。而传统的温室自动控制系统，往往是将主要的研究工作都放在了温度的采样以及对温度调节装置发送控制命令的实现过程。而事实上，温室的温度自动控制最关键的环节是，如何智能自动的调节产生温度控制策略，文章通过深入地研究基于PID的温度控制，利用LABVIEW编程环境，开发并设计了基于LABVIEW的温室温度自动控制系统。详细研究了该系统的实现方法，并通过实验测试验证了系统设计的可行性与有效性，具有较强的实验运用价值。

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