模糊專家與PID混合控制的溫室高效增溫算法研究

王鴻磊+李曉東+徐平平

摘 要： 依據(jù)能量平衡的溫室溫度數(shù)字模型和實際溫室的具體參數(shù)建立溫室環(huán)境Matlab仿真模型，經(jīng)溫度預測誤差統(tǒng)計分析，預測數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)的相關系數(shù)為0.968 877 07，決定系數(shù)為0.938 722 78。提出一種基于模糊專家控制與PID控制相結(jié)合的混合算法，該算法根據(jù)每個時間片實際溫度與設定溫度之間溫度偏差與設定閾值比較選擇不同控制算法。當溫度偏差大于閾值時，選擇模糊專家控制；小于閾值時，切換到PID控制，兼顧動態(tài)和穩(wěn)態(tài)特性。仿真實驗表明，提出的算法比優(yōu)化前的開關控制、PID控制算法、專家模糊控制算法分別節(jié)能13.68%，9.07%，5.89%。實際應用證明，使用該算法控制的增溫溫室比傳統(tǒng)開關控制的增溫溫室內(nèi)種植的越冬番茄增產(chǎn)2.1%。

關鍵詞： 混合控制； 模糊專家控制； PID控制； 高效節(jié)能； 溫室

中圖分類號： TN876?34； TP391 文獻標識碼： A 文章編號： 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

溫室的高效調(diào)控是作物高產(chǎn)、優(yōu)秀的必要條件，然而溫室生產(chǎn)的高能耗已成為溫室發(fā)展的主要障礙[1]。在溫室產(chǎn)業(yè)較發(fā)達的歐洲，荷蘭溫室生產(chǎn)能耗最高達1 900 MJ·m-2，緯度更高的瑞典加溫所耗能源占全部溫室生產(chǎn)能耗[2?4]的65%～85%。因此，在滿足作物正常生產(chǎn)前體現(xiàn)，減低溫室能耗是實際生產(chǎn)中迫切需要解決的問題。

溫室環(huán)境控制策略和方法近年來取得反饋前饋線性化解耦算法[5]，基于預測PI 的先進控制[6]和最優(yōu)控制[7]等很多研究成果，這些研究對于溫室生產(chǎn)工程應用提供了重要的理論依據(jù)，但是在溫室實際生產(chǎn)中難以實現(xiàn)，常規(guī)的PID控制結(jié)構簡單，易實現(xiàn)，在溫室工程應用控制器的設計中被廣泛使用[8]。但是常規(guī)PID控制無法及時跟蹤對象特性的偏差較大的變化，很難達到滿意的控制效果[9]。雖然溫室環(huán)境控制算法等方面也取得了不少成果，但能有效應用于實際溫室控制的成果卻不多。最主要原因是缺乏溫室環(huán)境控制所需要的溫室系統(tǒng)精確模型。溫室環(huán)境是多變量、高耦合的復雜系統(tǒng)，不易建立精確的模型[10]。

綜上所述，理論研究的溫室高效控制方法和實際生產(chǎn)過程中控制方法存在脫節(jié)現(xiàn)象[11]，中國大多數(shù)的溫室環(huán)境控制以人工感官和經(jīng)驗管理為主[10]，現(xiàn)代化設施農(nóng)業(yè)基地中自動化控制系統(tǒng)主要依靠開關量進行操作。因此，本研究針對蘇北冬季寒冷天氣需要加熱控制為前提，利用太陽能加熱相變材料解決冬季給溫室高效儲能的問題，設計了一種基于模糊專家與PID混合控制算法的溫室控制方法，通過此算法控制循環(huán)泵，降低復雜的智能算法對控制器處理能力要求，在滿足環(huán)境要求的前提下，降低循環(huán)泵開啟時間，減少能量輸出。

1 溫室溫度動態(tài)數(shù)學模型建立與結(jié)果分析

1.1 溫室溫度動態(tài)數(shù)學模型理論分析

本研究采用灰箱模型法建模。基于對熱量傳遞的物理過程分析確立溫室溫度模型的結(jié)構，根據(jù)試驗數(shù)據(jù)辨識模型參數(shù)，進行參數(shù)估計[12]。因為在不同地區(qū)及不同環(huán)境條件下氣候各異，所以建立的溫室溫度動態(tài)數(shù)學模型結(jié)構及其參數(shù)差異較大。文獻[13]給出了溫室溫度的動態(tài)數(shù)學模型：

（1）

式中：為溫室空氣中增溫量；為太陽輻射熱量；為加熱能量；為通風熱交換能量；為覆蓋層與外界交換的損失熱量；為空氣與土壤熱交換能量；為空氣與植物葉面的熱傳導能量；為降溫設備帶走的能量；為植物蒸騰所需要的能量；為植物光合作用能量。

為了降低模型的復雜程度，溫室內(nèi)空氣均勻分布且室溫與土表溫度可視為相同，所以忽略溫室內(nèi)空氣與土表之間的熱量交換，忽略溫室內(nèi)土壤溫度的橫向傳遞，只考慮縱向的一維熱傳遞；溫室內(nèi)作物冠層溫度均勻分布[14]。在冬季寒冷情況下，為了更好增溫，天窗基本處于關閉狀態(tài)，不考慮通風熱交換，同時由于天氣寒冷，植物呼吸熱量，土壤與空氣交換熱量和植物光合作用熱量等能量交換也可忽略[15]。

1.2 溫室溫度動態(tài)數(shù)學模型的建立

本文溫室模型是根據(jù)徐州農(nóng)業(yè)科學研究所示范基地溫室設計。處于暖溫帶半濕潤季風氣候區(qū)。溫室東、西、北三面為磚墻，南面為PVC板，溫室長60 m，寬8 m，北墻高3 m。加熱管道表面積為鋪設暖氣軟管表面積，在溫室內(nèi)實際鋪設直徑為1寸的暖氣管長度約1 018 m，1寸管直徑2.54 cm，加熱管道表面積約為1 018×（2.54÷100×3.14）=81.2 m2，與棚內(nèi)面積比值為0.169。其他各溫室參數(shù)值如表1所示。

被控對象的數(shù)學模型見式（6），其是一個非線性對象。模型不能顯式地給出熱水管道輸出溫度與室內(nèi)溫度之間的關系，室內(nèi)溫度同時還受室外太陽輻射與室外溫度的影響。

由于各變量之間的復雜關系，直接建模比較困難。這里借助模塊化設計的思想，從能量的角度，將系統(tǒng)劃分成不同的子系統(tǒng)。再依照各子系統(tǒng)變量之間的關系，建立被控對象溫室內(nèi)環(huán)境溫度的Matlab仿真系統(tǒng)框圖，如圖1所示，其中Ra為輸入實時日光溫度值，為輸入室外溫度值，為溫室最終溫度。

圖1中，為室外太陽輻射，為室外氣溫，兩者都是自然因素。為熱水管道的溫度，溫室溫度控制系統(tǒng)通過控制管道熱量來實現(xiàn)溫室內(nèi)溫度的控制?？驁D內(nèi)各子系統(tǒng)依照各自的數(shù)學模型（式（2）～式（6））進行功能運算函數(shù)的編制，完成整個溫室內(nèi)氣體溫度數(shù)學模型的Matlab建模。

1.3 溫室溫度動態(tài)數(shù)學模型結(jié)果分析

為了驗證上述溫室溫度模型的有效性和準確性，利用自行開發(fā)基于無線傳感器網(wǎng)絡的農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)通過溫濕度傳感器和光照傳感器記錄2015年11月28日實際室外輻射強度和室外溫度信息。

將采集的室外氣候數(shù)據(jù)引入到溫室模型，根據(jù)模型仿真預測出大棚溫度，根據(jù)溫度實測曲線和預測曲線進行了統(tǒng)計學分析，詳情請見表2。預測數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)的相關系數(shù)為0.968 877 07，決定系數(shù)為0.938 722 78， 表明每個預測值的誤差都很小，各樣本預測值準確性普遍較高。

表2 溫度預測誤差統(tǒng)計分析

2 專家模糊與PID混合控制算法設計

將PID控制策略引入專家模糊控制器，構成專家模糊與PID混合控制，e為輸入（設定室溫）減輸出（實際室溫），稱為溫度偏差，e0為閾值。根據(jù)仿真比較，e0設為3。當e>e0，選擇專家模糊控制；否則，切換到PID控制，根據(jù)PID參數(shù)與系統(tǒng)性能的關系，反復調(diào)節(jié)PID的參數(shù)。其中P=835.7，I=13.6，D=2。實現(xiàn)動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能兼顧，達到在規(guī)定的溫度條件下所消耗的能耗最低的要求。仿真模型如圖2所示。

采用Matlab中的FIS編輯器，進行模糊控制器的設計。選擇模糊專家控制器的輸入變量為溫度偏差e及溫差變化率ec（即e的變化率），輸出變量tp為太陽能加熱管道閥門的開通時間，即加熱量。相應的模糊集為E，EC，TP，是一個雙輸入單輸出的二維模糊控制器。溫度偏差e和溫差變化率ec的量化論域劃一致，都選用三角形隸屬度函數(shù)。輸出控制量tp同樣選用三角形隸屬函數(shù)，用ZO（零），PS（正?。?，PM（正中），PB（正大）四個模糊狀態(tài)來描述。即將增溫管道的循環(huán)泵開關時間分為4個等級，分別為[0，1]。根據(jù)循環(huán)泵的通斷時間調(diào)節(jié)管道內(nèi)熱水流量，從而改變管道溫度，提供不同的能量輸出使溫室環(huán)境溫度在滿足作物生長要求的同時盡量節(jié)省能量輸出，減少增溫系統(tǒng)成本投入，起到高效利用熱能的作用。

對專家的理論知識和實踐經(jīng)驗的總結(jié)，得到溫室環(huán)境溫度控制的兩條總體經(jīng)驗規(guī)則：

（1） IF室內(nèi)溫度偏差負大，THEN循環(huán)泵采用常開狀態(tài)，處于高增溫階段；

（2） IF室內(nèi)溫度偏差負小AND溫差變化方向為正 ，THEN循環(huán)泵采用斷續(xù)狀態(tài)，處于低增溫階段。

溫室環(huán)境內(nèi)的溫度控制可以根據(jù)溫室內(nèi)溫度偏差e以及偏差變化率ec來消除溫度偏差，相應的控制規(guī)則可用如表3所示。

模糊邏輯推理方法采用Mamdani極大極小推理法。采用重心法（Centroid）為清晰化（Defuzzification）方法。

3 溫室環(huán)境系統(tǒng)智能優(yōu)化的仿真控制結(jié)果分析

本地區(qū)冬季室外溫度-4～16 ℃，最適合植物生長溫度為16～25 ℃，特別是夜晚溫度不能低于16 ℃。在滿足最適合植物生長的溫度控制的前提下，分別通過開關控制、PID控制、專家模糊控制、專家模糊與PID混合控制太陽能加熱管道閥門的開通時間，以消耗的熱水能耗和循環(huán)泵本身能耗總和最低為優(yōu)化目標，計算比較得出最優(yōu)。以11月28日氣候條件為例，設儲熱罐水溫為50 ℃，要求18點—次日7點不低于16 ℃，7點—18點不低于23 ℃。循環(huán)泵選型為32?200，口徑為32 mm，流量為6.3 m3/h；揚程為50 m；轉(zhuǎn)速為2 960 r/min；配帶電機功率為4 kW；效率為33%。通過Matlab仿真，得出溫室能耗設備的運行動作指令控制矩陣序列，序列表示溫室中循環(huán)泵的工作時間和工作狀態(tài)。如表4所示，第1列表示整點時間，第2列～第11列將1 h平均分成10份，每列表示6 min的循環(huán)泵開關狀態(tài)，0表示關6 min、0.333表示開2 min，0.666表示開4 min，1表示開6 min。以專家模糊與PID混合算法控制策略下仿真設備運行部分狀態(tài)為例。

優(yōu)化前開關控制、PID控制、專家模糊控制、專家模糊與PID混合控制算法都基本達到控制要求，模糊專家系統(tǒng)控制波動較大。

表4 模糊專家與PID混合算法控制策略下設備運行狀態(tài)

總能耗包括循環(huán)泵本身能耗和消耗的熱水熱量總和，將各類控制策略能耗進行比較后得出模糊專家與PID混合算法比其他算法控制分別節(jié)能13.68%，9.07%，5.89%，如表5所示。

4 實際應用分析

2015年11月—2016年4月期間，本文提出的高效控制算法與傳統(tǒng)開關控制在徐州農(nóng)業(yè)科學研究所示范基地2號溫室實現(xiàn)越冬番茄蘇粉11種植對比實驗，通過塑料薄膜隔開兩間長寬高分別為8 m×3 m×5 m的完全相同的溫室，在棚內(nèi)溫度控制范圍、太陽能光熱管數(shù)、散熱管道長度、儲水箱體積、溫室種植體積、作物以及種植密度完全相同的前提下，采用本文提出的混合算法與傳統(tǒng)開關分別控制兩間溫室的太陽能加熱管道閥門的通斷，以提高棚內(nèi)溫度，實際應用如圖3所示。

本文提出的高效控制算法比傳統(tǒng)開關控制算法實際節(jié)能12.1%，株高平均增加2.5%、莖粗平均增加1.1%、生長勢指標（葉綠素）平均增加10.8%，產(chǎn)量增加2.1%。

5 結(jié) 語

本文基于對熱量傳遞的物理過程分析確立溫室溫度模型的結(jié)構，建立溫室溫度動態(tài)數(shù)學模型，經(jīng)溫度預測誤差統(tǒng)計分析，預測數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)的相關系數(shù)為0.968 877 07，決定系數(shù)為0.938 722 78， 表明每個預測值的誤差都很小，各樣本預測值準確性普遍較高。提出一種基于模糊專家控制與PID控制相結(jié)合的混合算法，該算法根據(jù)全天24 h分成240份時間片的實際溫度與設定溫度之間溫度偏差與設定閾值比較選擇不同控制算法。當溫度偏差大于閾值時，選擇模糊專家控制，小于閾值時，切換到PID控制，兼顧動態(tài)和穩(wěn)態(tài)特性。仿真實驗表明，本文提出的算法比優(yōu)化前的開關控制、PID控制算法、專家模糊控制算法分別節(jié)能13.68%，9.07%，5.89%，起到高效節(jié)能的作用。實際應用證明，使用該算法控制的增溫溫室比傳統(tǒng)開關控制的增溫溫室內(nèi)種植的越冬番茄增產(chǎn)2.1%。

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