王鸿磊+李晓东+徐平平

摘 要： 依据能量平衡的温室温度数字模型和实际温室的具体参数建立温室环境Matlab仿真模型，经温度预测误差统计分析，预测数据与真实数据的相关系数为0.968 877 07，决定系数为0.938 722 78。提出一种基于模糊专家控制与PID控制相结合的混合算法，该算法根据每个时间片实际温度与设定温度之间温度偏差与设定阈值比较选择不同控制算法。当温度偏差大于阈值时，选择模糊专家控制；小于阈值时，切换到PID控制，兼顾动态和稳态特性。仿真实验表明，提出的算法比优化前的開关控制、PID控制算法、专家模糊控制算法分别节能13.68%，9.07%，5.89%。实际应用证明，使用该算法控制的增温温室比传统开关控制的增温温室内种植的越冬番茄增产2.1%。

关键词： 混合控制； 模糊专家控制； PID控制； 高效节能； 温室

中图分类号： TN876?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）08?0014?05

Research on greenhouse temperature increase algorithm of fuzzy?expert and

PID hybrid control

WANG Honglei1，2， LI Xiaodong3， XU Pingping1

（1. National Key Lab for Mobile Communications Research， Southeast University， Nanjing 210096， China；

2. School of Information and Electrical Engineering， Xuzhou College of Industrial Technology， Xuzhou 221140， China；

3. School of Information and Electrical Engineering， China University of Mining Technology， Xuzhou 221116， China）

Abstract： A Matlab simulation model for the greenhouse environment is created according to the energy?balanced greenhouse temperature digital model and the specific parameters of the actual greenhouse. The correlation coefficient （0.96887707） of predicted data and actual data， and the key coefficient （0.93872278） were obtained according to the results of analysis on the temperature forecast and the error statistics. A hybrid algorithm combining the fuzzy expert control with PID control is proposed. The algorithm can choose different control algorithms according to the comparison result between the deviation between the actual temperature and set temperature， and the specified threshold on each time slice. If the temperature deviation is greater than the threshold value， the fuzzy expert control is selected； if the threshold is less than the threshold value， the control mode is switched to the PID control. The algorithm gives consideration to both dynamic and steady states. The simulation results show that the proposed algorithm can save energy by 13.68% compared with the non?optimized switch control， save energy by 9.07% compared with the PID control algorithm， and save energy by 5.89% compared with the expert fuzzy control algorithm. The practical application shows that the temperature increasing system controlled by the algorithm can increase the yield of the winter tomato by 2.1%， compared with the traditional switch control system in the greenhouse.

Keywords： hybrid control； fuzzy expert control； PID control； efficient energy saving； greenhouse

0 引 言

温室的高效调控是作物高产、优秀的必要条件，然而温室生产的高能耗已成为温室发展的主要障碍[1]。在温室产业较发达的欧洲，荷兰温室生产能耗最高达1 900 MJ·m-2，纬度更高的瑞典加温所耗能源占全部温室生产能耗[2?4]的65%～85%。因此，在满足作物正常生产前体现，减低温室能耗是实际生产中迫切需要解决的问题。

温室环境控制策略和方法近年来取得反馈前馈线性化解耦算法[5]，基于预测PI 的先进控制[6]和最优控制[7]等很多研究成果，这些研究对于温室生产工程应用提供了重要的理论依据，但是在温室实际生产中难以实现，常规的PID控制结构简单，易实现，在温室工程应用控制器的设计中被广泛使用[8]。但是常规PID控制无法及时跟踪对象特性的偏差较大的变化，很难达到满意的控制效果[9]。虽然温室环境控制算法等方面也取得了不少成果，但能有效应用于实际温室控制的成果却不多。最主要原因是缺乏温室环境控制所需要的温室系统精确模型。温室环境是多变量、高耦合的复杂系统，不易建立精确的模型[10]。

综上所述，理论研究的温室高效控制方法和实际生产过程中控制方法存在脱节现象[11]，中国大多数的温室环境控制以人工感官和经验管理为主[10]，现代化设施农业基地中自动化控制系统主要依靠开关量进行操作。因此，本研究针对苏北冬季寒冷天气需要加热控制为前提，利用太阳能加热相变材料解决冬季给温室高效储能的问题，设计了一种基于模糊专家与PID混合控制算法的温室控制方法，通过此算法控制循环泵，降低复杂的智能算法对控制器处理能力要求，在满足环境要求的前提下，降低循环泵开启时间，减少能量输出。

1 温室温度动态数学模型建立与结果分析

1.1 温室温度动态数学模型理论分析

本研究采用灰箱模型法建模。基于對热量传递的物理过程分析确立温室温度模型的结构，根据试验数据辨识模型参数，进行参数估计[12]。因为在不同地区及不同环境条件下气候各异，所以建立的温室温度动态数学模型结构及其参数差异较大。文献[13]给出了温室温度的动态数学模型：

（1）

式中：为温室空气中增温量；为太阳辐射热量；为加热能量；为通风热交换能量；为覆盖层与外界交换的损失热量；为空气与土壤热交换能量；为空气与植物叶面的热传导能量；为降温设备带走的能量；为植物蒸腾所需要的能量；为植物光合作用能量。

为了降低模型的复杂程度，温室内空气均匀分布且室温与土表温度可视为相同，所以忽略温室内空气与土表之间的热量交换，忽略温室内土壤温度的横向传递，只考虑纵向的一维热传递；温室内作物冠层温度均匀分布[14]。在冬季寒冷情况下，为了更好增温，天窗基本处于关闭状态，不考虑通风热交换，同时由于天气寒冷，植物呼吸热量，土壤与空气交换热量和植物光合作用热量等能量交换也可忽略[15]。

1.2 温室温度动态数学模型的建立

本文温室模型是根据徐州农业科学研究所示范基地温室设计。处于暖温带半湿润季风气候区。温室东、西、北三面为砖墙，南面为PVC板，温室长60 m，宽8 m，北墙高3 m。加热管道表面积为铺设暖气软管表面积，在温室内实际铺设直径为1寸的暖气管长度约1 018 m，1寸管直径2.54 cm，加热管道表面积约为1 018×（2.54÷100×3.14）=81.2 m2，与棚内面积比值为0.169。其他各温室参数值如表1所示。

被控对象的数学模型见式（6），其是一个非线性对象。模型不能显式地给出热水管道输出温度与室内温度之间的关系，室内温度同时还受室外太阳辐射与室外温度的影响。

由于各变量之间的复杂关系，直接建模比较困难。这里借助模块化设计的思想，从能量的角度，将系统划分成不同的子系统。再依照各子系统变量之间的关系，建立被控对象温室内环境温度的Matlab仿真系统框图，如图1所示，其中Ra为输入实时日光温度值，为输入室外温度值，为温室最终温度。

图1中，为室外太阳辐射，为室外气温，两者都是自然因素。为热水管道的温度，温室温度控制系统通过控制管道热量来实现温室内温度的控制。框图内各子系统依照各自的数学模型（式（2）～式（6））进行功能运算函数的编制，完成整个温室内气体温度数学模型的Matlab建模。

1.3 温室温度动态数学模型结果分析

为了验证上述温室温度模型的有效性和准确性，利用自行开发基于无线传感器网络的农业环境监控系统通过温湿度传感器和光照传感器记录2015年11月28日实际室外辐射强度和室外温度信息。

将采集的室外气候数据引入到温室模型，根据模型仿真预测出大棚温度，根据温度实测曲线和预测曲线进行了统计学分析，详情请见表2。预测数据与真实数据的相关系数为0.968 877 07，决定系数为0.938 722 78， 表明每个预测值的误差都很小，各样本预测值准确性普遍较高。

表2 温度预测误差统计分析

2 专家模糊与PID混合控制算法设计

将PID控制策略引入专家模糊控制器，构成专家模糊与PID混合控制，e为输入（设定室温）减输出（实际室温），称为温度偏差，e0为阈值。根据仿真比较，e0设为3。当e>e0，选择专家模糊控制；否则，切换到PID控制，根据PID参数与系统性能的关系，反复调节PID的参数。其中P=835.7，I=13.6，D=2。实现动态性能和稳态性能兼顾，达到在规定的温度条件下所消耗的能耗最低的要求。仿真模型如图2所示。

采用Matlab中的FIS编辑器，进行模糊控制器的设计。选择模糊专家控制器的输入变量为温度偏差e及温差变化率ec（即e的变化率），输出变量tp为太阳能加热管道阀门的开通时间，即加热量。相应的模糊集为E，EC，TP，是一个双输入单输出的二维模糊控制器。温度偏差e和温差变化率ec的量化论域划一致，都选用三角形隶属度函数。输出控制量tp同样选用三角形隶属函数，用ZO（零），PS（正小），PM（正中），PB（正大）四个模糊状态来描述。即将增温管道的循环泵开关时间分为4个等级，分别为[0，1]。根据循环泵的通断时间调节管道内热水流量，从而改变管道温度，提供不同的能量输出使温室环境温度在满足作物生长要求的同时尽量节省能量输出，减少增温系统成本投入，起到高效利用热能的作用。

对专家的理论知识和实践经验的总结，得到温室环境温度控制的两条总体经验规则：

（1） IF室内温度偏差负大，THEN循环泵采用常开状态，处于高增温阶段；

（2） IF室内温度偏差负小AND温差变化方向为正 ，THEN循环泵采用断续状态，处于低增温阶段。

温室环境内的温度控制可以根据温室内温度偏差e以及偏差变化率ec来消除温度偏差，相应的控制规则可用如表3所示。

模糊逻辑推理方法采用Mamdani极大极小推理法。采用重心法（Centroid）为清晰化（Defuzzification）方法。

3 温室环境系统智能优化的仿真控制结果分析

本地区冬季室外温度-4～16 ℃，最适合植物生长温度为16～25 ℃，特别是夜晚温度不能低于16 ℃。在满足最适合植物生长的温度控制的前提下，分别通过开关控制、PID控制、专家模糊控制、专家模糊与PID混合控制太阳能加热管道阀门的开通时间，以消耗的热水能耗和循环泵本身能耗总和最低为优化目标，计算比较得出最优。以11月28日气候条件为例，设储热罐水温为50 ℃，要求18点—次日7点不低于16 ℃，7点—18点不低于23 ℃。循环泵选型为32?200，口径为32 mm，流量为6.3 m3/h；扬程为50 m；转速为2 960 r/min；配带电机功率为4 kW；效率为33%。通过Matlab仿真，得出温室能耗设备的运行动作指令控制矩阵序列，序列表示温室中循环泵的工作时间和工作状态。如表4所示，第1列表示整点时间，第2列～第11列将1 h平均分成10份，每列表示6 min的循环泵开关状态，0表示关6 min、0.333表示开2 min，0.666表示开4 min，1表示开6 min。以专家模糊与PID混合算法控制策略下仿真设备运行部分状态为例。

优化前开关控制、PID控制、专家模糊控制、专家模糊与PID混合控制算法都基本达到控制要求，模糊专家系统控制波动较大。

表4 模糊专家与PID混合算法控制策略下设备运行状态

总能耗包括循环泵本身能耗和消耗的热水热量总和，将各类控制策略能耗進行比较后得出模糊专家与PID混合算法比其他算法控制分别节能13.68%，9.07%，5.89%，如表5所示。

4 实际应用分析

2015年11月—2016年4月期间，本文提出的高效控制算法与传统开关控制在徐州农业科学研究所示范基地2号温室实现越冬番茄苏粉11种植对比实验，通过塑料薄膜隔开两间长宽高分别为8 m×3 m×5 m的完全相同的温室，在棚内温度控制范围、太阳能光热管数、散热管道长度、储水箱体积、温室种植体积、作物以及种植密度完全相同的前提下，采用本文提出的混合算法与传统开关分别控制两间温室的太阳能加热管道阀门的通断，以提高棚内温度，实际应用如图3所示。

本文提出的高效控制算法比传统开关控制算法实际节能12.1%，株高平均增加2.5%、茎粗平均增加1.1%、生长势指标（叶绿素）平均增加10.8%，产量增加2.1%。

5 结 语

本文基于对热量传递的物理过程分析确立温室温度模型的结构，建立温室温度动态数学模型，经温度预测误差统计分析，预测数据与真实数据的相关系数为0.968 877 07，决定系数为0.938 722 78， 表明每个预测值的误差都很小，各样本预测值准确性普遍较高。提出一种基于模糊专家控制与PID控制相结合的混合算法，该算法根据全天24 h分成240份时间片的实际温度与设定温度之间温度偏差与设定阈值比较选择不同控制算法。当温度偏差大于阈值时，选择模糊专家控制，小于阈值时，切换到PID控制，兼顾动态和稳态特性。仿真实验表明，本文提出的算法比优化前的开关控制、PID控制算法、专家模糊控制算法分别节能13.68%，9.07%，5.89%，起到高效节能的作用。实际应用证明，使用该算法控制的增温温室比传统开关控制的增温温室内种植的越冬番茄增产2.1%。

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