基于智能預(yù)測算法的食用菌大棚溫濕度控制研究

郭海玲+劉園園+何濤+吳裴裴+高艷春

摘 要：針對食用菌大棚溫濕度控制存在的大滯后、大超調(diào)的問題，提出基于智能預(yù)測控制的食用菌大棚溫濕度控制策略，將模型預(yù)測思想與模糊蟻群智能控制算法相結(jié)合，避免傳統(tǒng)控制策略帶來的大棚內(nèi)環(huán)境溫濕度異常問題。仿真實(shí)驗(yàn)表明，智能預(yù)測控制策略可基本實(shí)現(xiàn)零超調(diào)的控制效果，同時縮短了系統(tǒng)溫濕度調(diào)節(jié)響應(yīng)時間，控制過程更加穩(wěn)定，控制效果優(yōu)于采用智能算法的傳統(tǒng)控制策略。

關(guān)鍵詞：食用菌大棚；溫濕度調(diào)節(jié)；智能算法；預(yù)測控制

中圖分類號：S24 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20170833055

隨著食用菌的食用價值和藥用價值日益為人們所了解，國內(nèi)外的食用菌銷售量大幅度增加。同時，作為我國大力倡導(dǎo)的“三色”農(nóng)業(yè)中的白色農(nóng)業(yè)，食用菌種植規(guī)模空前擴(kuò)大，前景廣闊，發(fā)展空間巨大。然而，食用菌的生長過程受環(huán)境的氣象要素影響較大，特別是溫度和濕度，直接制約食用菌生長發(fā)育所需的各種酶的活性，影響食用菌的品質(zhì)和產(chǎn)量。為了減少自然氣象要素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的影響，溫室大棚技術(shù)逐漸普及，食用菌大棚得到了廣泛應(yīng)用。目前，雖然我國食用菌大棚已進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)化、智能化階段，但是生產(chǎn)規(guī)模較小，基礎(chǔ)薄弱，從業(yè)人員的技術(shù)水平較低，而且食用菌大棚應(yīng)用分散性和區(qū)域性較強(qiáng)，導(dǎo)致自動化控制水平較低，對于重點(diǎn)控制的氣象要素——溫度、濕度普遍采用人工干預(yù)，效果較差，從而影響食用菌的生長，甚至導(dǎo)致培育失敗，造成較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，對食用菌大棚溫濕度的智能控制就顯得尤為重要。

目前，食用菌大棚溫濕度控制主要采用傳統(tǒng)控制策略進(jìn)行控制，存在大滯后和大超調(diào)等缺點(diǎn)，不利于對食用菌生長過程中的溫濕度進(jìn)行有效控制。當(dāng)大棚中溫濕度出現(xiàn)異常，控制系統(tǒng)不能在短時間內(nèi)將環(huán)境溫濕度控制在適宜食用菌生長的范圍內(nèi)，將會造成品質(zhì)下降，甚至減產(chǎn)。若控制系統(tǒng)反應(yīng)時間過長，超調(diào)過大，可能導(dǎo)致菌體死亡，造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。為避免食用菌大棚內(nèi)環(huán)境溫濕度在調(diào)節(jié)過程中出現(xiàn)大超調(diào)情況，同時縮短控制反應(yīng)時間，提出食用菌大棚溫濕度智能預(yù)測控制策略，將模型預(yù)測控制思想與智能控制算法相結(jié)合，建立食用菌大棚溫濕度智能預(yù)測控制模型，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，縮短大棚內(nèi)環(huán)境溫濕度控制反應(yīng)時間，避免大滯后調(diào)節(jié)，控制超調(diào)量，使溫濕度變換范圍滿足食用菌各個生長階段的需求，提高產(chǎn)量和品質(zhì)，增加經(jīng)濟(jì)效益。

1 食用菌大棚溫濕度智能預(yù)測控制策略設(shè)計

為解決傳統(tǒng)食用菌大棚溫濕度控制策略大滯后、大超調(diào)等缺點(diǎn)，在智能控制算法的基礎(chǔ)上添加預(yù)測控制策略，從而使系統(tǒng)在調(diào)節(jié)過程中更加穩(wěn)定，獲得良好的動態(tài)控制效果。采用模型預(yù)測控制策略，此預(yù)測控制方法因不需精確的數(shù)學(xué)模型，從而給建模帶來了方便。模型預(yù)測算法主要由3個要素組成，分別為預(yù)測模型、滾動優(yōu)化和反饋校正。預(yù)測模型可根據(jù)被控對象的歷史信息和未來輸入，預(yù)測系統(tǒng)未來響應(yīng)；滾動優(yōu)化是通過某一性能指標(biāo)的最優(yōu)，確定未來控制作用的機(jī)制，通過滾動優(yōu)化，系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)隨時間推移在線優(yōu)化和全局動態(tài)優(yōu)化；模型預(yù)測控制算法不斷根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際輸出對預(yù)測輸出值進(jìn)行優(yōu)化，這一過程不但基于預(yù)測模型，而且利用了反饋信息，從而決定了模型預(yù)測控制算法必須具有反饋結(jié)構(gòu)。

智能預(yù)測控制策略原理圖如圖1所示，智能控制算法采用模糊蟻群策略，在此算法的基礎(chǔ)上，融入模型預(yù)測控制思想，將模糊算法的輸出量傳遞到預(yù)測控制單元，輸入信號是由預(yù)設(shè)設(shè)定信號與預(yù)測優(yōu)化輸出信號進(jìn)行疊加而成的。模型預(yù)測算法的預(yù)測模型采用參數(shù)模型形式，選用系統(tǒng)的傳遞函數(shù)作為模型預(yù)測算法的預(yù)測模型，同時使用時間延遲模塊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)實(shí)際輸出量與預(yù)測輸出量進(jìn)行對比優(yōu)化，并與系統(tǒng)形成閉環(huán)控制，同時將優(yōu)化后的信號縮放參與整個智能預(yù)測控制系統(tǒng)輸入量計算。

2 食用菌大棚溫濕度控制系統(tǒng)仿真

食用菌大棚溫濕度控制系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)共采用3個仿真模型，分別為模糊蟻群預(yù)測控制模型、模糊蟻群控制模型和模糊PID控制模型，3個仿真模型的輸入量均為階躍信號，幅值為20，仿真時間為500，控制系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù)采用型，3種控制算法中相同部分的參數(shù)相同，通過改變算法，將輸出曲線進(jìn)行比較，觀察各個算法對控制對象的控制效果。

圖2為仿真實(shí)驗(yàn)各算法的輸出曲線，其中黑色實(shí)線為輸入信號，紅色實(shí)線為智能預(yù)測控制策略的輸出曲線，藍(lán)色虛線為模糊蟻群控制算法仿真輸出曲線，綠色點(diǎn)劃線為模糊PID控制算法的仿真輸出曲線。智能預(yù)測控制算法響應(yīng)曲線穩(wěn)定時間為92，最大超調(diào)量為2，響應(yīng)調(diào)節(jié)過程平緩；模糊蟻群控制算法響應(yīng)穩(wěn)定時間為138，最大超調(diào)量為3.6，響應(yīng)曲線達(dá)到最大超調(diào)量的時間為24；模糊PID算法響應(yīng)穩(wěn)定時間為272，最大超調(diào)量為3.4，響應(yīng)曲線達(dá)到最大超調(diào)量的時間為62。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)圖2可得出，模糊蟻群預(yù)測算法可基本實(shí)現(xiàn)零超調(diào)控制，而且其響應(yīng)速度也比另2種算法快，其控制過程平穩(wěn)，控制效果最為理想，由其輸出曲線與模糊蟻群算法輸出曲線進(jìn)行比較，因加入預(yù)測控制策略，使整個系統(tǒng)溫濕度控制過程的超調(diào)量減小，甚至可實(shí)現(xiàn)零超調(diào)的理想控制效果，而且，調(diào)節(jié)的反應(yīng)時間也被大大縮短，有利于溫濕度控制系統(tǒng)及時對異常情況進(jìn)行調(diào)節(jié)。由模糊蟻群預(yù)測控制算法和模糊預(yù)測控制算法仿真輸出圖可知，加入蟻群算法可縮短系統(tǒng)的響應(yīng)時間，加快控制系統(tǒng)穩(wěn)定過程。設(shè)計的模糊蟻群預(yù)測控制策略基本可以實(shí)現(xiàn)食用菌大棚溫濕度的零超調(diào)控制。這樣，大棚中環(huán)境內(nèi)溫濕度在調(diào)節(jié)的過程中不會出現(xiàn)激增的情況，最大限度地保證了溫濕度安全。同時，設(shè)計的智能預(yù)測控制算法可縮短調(diào)節(jié)時間，使系統(tǒng)環(huán)境溫濕度迅速恢復(fù)至正常范圍內(nèi)，確保食用菌生長過程中環(huán)境溫濕度安全。

4 結(jié)語

隨著國內(nèi)外食用菌市場的不斷發(fā)展和我國大農(nóng)業(yè)發(fā)展的日益深化，食用菌種植規(guī)?？焖贁U(kuò)大。同時，伴隨著食用菌大棚種植技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)大棚溫濕度控制策略已不能滿足控制要求，嚴(yán)重影響了食用菌生長過程中各種活性酶的活性，導(dǎo)致食用菌品質(zhì)下降、減產(chǎn)，帶來經(jīng)濟(jì)損失。為解決傳統(tǒng)溫濕度控制策略大滯后、大超調(diào)等缺點(diǎn)，提出基于智能預(yù)測控制的溫濕度控制策略對食用菌大棚內(nèi)環(huán)境溫濕度進(jìn)行控制。對食用菌大棚溫濕度控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，通過采用不同控制策略進(jìn)行控制，觀察系統(tǒng)的控制效果。觀察、分析響應(yīng)曲線可得出，智能預(yù)測控制策略可基本實(shí)現(xiàn)零超調(diào)和快速響應(yīng)等控制效果，系統(tǒng)整體的穩(wěn)態(tài)性能得到提高，而且可有效解決食用菌大棚環(huán)境溫濕度調(diào)節(jié)響應(yīng)慢和超調(diào)量大等缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)食用菌生長過程中對環(huán)境溫濕度的快速、有效控制，為今后同類型的研究提供參考。

參考文獻(xiàn)

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作者簡介：郭海玲（1989-），女，河北承德人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)氣象應(yīng)用。endprint