左志宇,秦麗娟,毛罕平,呂天遠(yuǎn),卓敏敏,譚 潔
(1.江蘇大學(xué) a.農(nóng)業(yè)裝備工程學(xué)院;b.農(nóng)業(yè)工程研究院;c.現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 鎮(zhèn)江
?
基于光照的溫室加熱系統(tǒng)模糊PID控制
左志宇1a,1b,秦麗娟1a,毛罕平1c,2,呂天遠(yuǎn)3,卓敏敏4,譚 潔4
(1.江蘇大學(xué) a.農(nóng)業(yè)裝備工程學(xué)院;b.農(nóng)業(yè)工程研究院;c.現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 鎮(zhèn)江
212013;2.江蘇省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備與技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心,江蘇 鎮(zhèn)江 212013;3.江蘇省農(nóng)業(yè)裝備與智能化高技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 鎮(zhèn)江 212013;4.江蘇省農(nóng)業(yè)裝備與技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育點(diǎn),江蘇 鎮(zhèn)江 212013)
為了給冬季作物提供適宜的生長(zhǎng)環(huán)境,綜合考慮自然光和節(jié)能因素,提出了一種基于光照的溫室加熱系統(tǒng)模糊PID控制方法。首先,根據(jù)溫室的光照強(qiáng)度和天氣預(yù)報(bào)信息,建立溫室內(nèi)溫度的設(shè)定模型;然后,結(jié)合常規(guī)PID控制算法簡(jiǎn)單、魯棒性好及可靠性的優(yōu)點(diǎn),采用模糊控制思想對(duì)PID控制參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,使控制系統(tǒng)可以依據(jù)不同的偏差相應(yīng)地調(diào)整;最后,使用MatLab中Simulink對(duì)控制算法進(jìn)行了仿真試驗(yàn)。結(jié)果表明:該控制方法穩(wěn)定性高、動(dòng)態(tài)響應(yīng)好、抗干擾能力強(qiáng),為提高溫室生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益提供了理論依據(jù)。
溫室;光照強(qiáng)度;模糊算法;加熱系統(tǒng);PID控制
溫室生產(chǎn)的目的是通過(guò)為作物提供適宜的環(huán)境,實(shí)現(xiàn)作物正常的生長(zhǎng)發(fā)育,同時(shí)盡量降低生產(chǎn)成本。在我國(guó)大部分地區(qū),冬季環(huán)境溫度相對(duì)較低,不能滿(mǎn)足作物生長(zhǎng)的需求。為了保證作物冬季的正常生長(zhǎng)發(fā)育,通常需要對(duì)溫室進(jìn)行加溫。
溫室內(nèi)溫度值的設(shè)置和控制方法對(duì)作物生長(zhǎng)和溫室運(yùn)行成本的投入影響非常大。如何對(duì)溫度設(shè)定值進(jìn)行決策和控制,已成為溫室環(huán)境控制技術(shù)的研究熱點(diǎn)之一。Marsh等建立了白天溫室溫度與作物所處的日照階段、生長(zhǎng)期等之間的函數(shù)關(guān)系,得到作物所需的最佳溫度,加溫費(fèi)用節(jié)省了10%~30%[1]。李志偉等將作物生長(zhǎng)發(fā)育1天所需的溫度劃分為若干個(gè)階段,實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境的動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)控[2]。已有研究表明:根據(jù)自然光照調(diào)控溫室系統(tǒng)的溫度,可以在投入和產(chǎn)出之間取得較好的平衡[3-6]。溫室是一個(gè)非常復(fù)雜的非線(xiàn)性系統(tǒng),環(huán)境因子間存在相互作用,難以建立精確的數(shù)學(xué)模型。模糊控制技術(shù)根據(jù)人類(lèi)思維的模糊性建立的模糊邏輯控制器,不需要建立精確的數(shù)學(xué)模型[7]。本文提出根據(jù)光照條件確定溫度設(shè)定值,并采用模糊控制思想對(duì)PID控制參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,從而實(shí)現(xiàn)充分自然光,精確控制室內(nèi)溫度,降低環(huán)境控制成本和生產(chǎn)能耗。
1.1 不同天氣狀況下光照強(qiáng)度變化規(guī)律
試驗(yàn)時(shí)間為2015年12月-2016年2月,試驗(yàn)地點(diǎn)為江蘇大學(xué)農(nóng)業(yè)裝備工程學(xué)院的Venlo型玻璃溫室。從溫室環(huán)境監(jiān)控平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)出冬季的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù),分別選出晴天和陰雨天等典型天氣對(duì)應(yīng)的光照數(shù)據(jù),并進(jìn)行整理分析,得到晴天和陰雨天每時(shí)段的平均光照值,如表1和表2所示。
表1 晴天典型光照強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
續(xù)表1
表2 陰雨天典型光照強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
1.2 基于光照強(qiáng)度的溫度設(shè)定值的確定
不同光照條件下番茄的光合速率與溫度的關(guān)系曲線(xiàn)如圖1所示。
圖1 不同光照條件下番茄光合速率與溫度的關(guān)系
從圖1中可以看出:在同樣的溫度條件下,光照強(qiáng)度增大時(shí),光合速率也增大;在同樣的光照強(qiáng)度下,光合速率隨著溫度的升高而增大,但到達(dá)最大值后,如果溫度繼續(xù)升高,光合速率下降;光照強(qiáng)度從100μmol/(m2·s)增大到1450μmol/(m2·s)時(shí),光合速率最大時(shí)對(duì)應(yīng)的溫度值相應(yīng)地從22℃增大至29℃。
在進(jìn)行溫室環(huán)境調(diào)控的過(guò)程中,可以根據(jù)溫室內(nèi)光照強(qiáng)度動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)溫度的設(shè)定值,使其達(dá)到最大光合速率。根據(jù)圖1中不同光照強(qiáng)度條件下凈光合速率和溫度間關(guān)系,回歸擬合出光照強(qiáng)度和對(duì)應(yīng)的最適溫度值關(guān)系式,即
Ti=3.5225Ln(LQi)+4.1479
(1)
其中,Ti為i時(shí)刻光照情況下作物實(shí)現(xiàn)最大光合速率時(shí)對(duì)應(yīng)的溫度值(℃);LQi為i時(shí)刻光照強(qiáng)度[μmol/(m2·s)]。
從圖1中可以看出:在光合速率曲線(xiàn)最高點(diǎn)的兩側(cè),番茄的光合速率的變化并不大,適宜溫度的范圍較寬,在弱光的條件下更寬。因此,在進(jìn)行調(diào)控過(guò)程中,并不是一定要將溫室內(nèi)的溫度調(diào)節(jié)到作物的最佳生長(zhǎng)點(diǎn),而是設(shè)定在光合速率的允許變化幅度范圍之內(nèi)即可,則
TSi=[Ti-ΔT,Ti+ΔT]
(2)
其中,TSi為i時(shí)刻光合速率允許變化幅度范圍內(nèi)時(shí)對(duì)應(yīng)的溫度變化范圍(℃);ΔT為溫度的允許波動(dòng)范圍(℃),此處取值為2℃。
結(jié)合天氣預(yù)測(cè)信息,確定當(dāng)天天氣狀況。針對(duì)溫室溫度具有大滯后、強(qiáng)慣性等特點(diǎn),采用前饋控制,即在分析當(dāng)時(shí)的光照強(qiáng)度后,結(jié)合天氣預(yù)報(bào)的天氣狀況下的光照強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表(表1或表2),查表得出下一時(shí)段(1h)光照強(qiáng)度值,并以此光照強(qiáng)度進(jìn)行溫度控制目標(biāo)的設(shè)定,計(jì)算方法為
(3)
其中,LQSi為i時(shí)刻查表1或表2對(duì)應(yīng)的光照強(qiáng)度[μmol/(m2·s)];LQS(i+1)為(i+1)時(shí)刻查表1或表2對(duì)應(yīng)的光照強(qiáng)度[μmol/(m2·s)]。
已有研究表明:作物在夜間呼吸作用強(qiáng)度與植株的生物量成正比,同時(shí)對(duì)溫度比較敏感,呈指數(shù)變化;番茄在30℃以下呼吸強(qiáng)度隨溫度的增加而增加[8-9]。
因此,在進(jìn)行溫室溫度調(diào)控時(shí),應(yīng)盡量抑制作物的呼吸??紤]到晝夜溫差對(duì)番茄生長(zhǎng)有較大影響,要求晝夜溫差保持在一定的范圍內(nèi)。研究表明:晝夜溫差控制在6℃(4~10℃)左右最有利于番茄的生長(zhǎng)[8-9]。在滿(mǎn)足晝夜溫差的前提下,為了確保有機(jī)物的正常運(yùn)輸,前半夜的溫度可以高于后半夜。
夜間溫度采用時(shí)段法計(jì)算,即將夜間時(shí)段tnight分成3個(gè)時(shí)間段(i=1,2,3),i=1時(shí)表示日落后,即t1= 0.2tnight,這一階段主要實(shí)現(xiàn)光合產(chǎn)物的有效運(yùn)輸;i=2時(shí),t2= 0.4tnight,該階段主要是光合產(chǎn)物運(yùn)輸結(jié)束,轉(zhuǎn)向抑制呼吸消耗階段;i=3時(shí),t3= 0.4tnight,該階段主要是抑制作物呼吸作用,減少光合產(chǎn)物的消耗。利用溫度變化因子Tfac及夜間平均溫度來(lái)計(jì)算夜間第i個(gè)時(shí)段的溫度設(shè)定值Ti,如式(4)~式(7)所示。這樣既保證了晝夜溫差,也有益于有機(jī)物的運(yùn)輸和減少呼吸作用的消耗。
(4)
tnight=24-tday
(5)
Tfac(i)=0.05i2-0.35i+1.5 (i=1,2,3)
(6)
Ti=Tfac×Tnight
(7)
其中,Tday為白天溫度值;Tnight為夜間平均溫度值;tday為白天時(shí)間長(zhǎng)度(h);tnight為夜間時(shí)間長(zhǎng)度(h);Ti為夜間溫度設(shè)置值。
3.1 模糊PID結(jié)構(gòu)
模糊PID控制關(guān)系為
(8)
模糊PID選擇雙輸入-三輸出的模糊控制器,以偏差e和偏差變化率ec為輸入,利用模糊控制原理對(duì)作為輸出的3個(gè)PID參數(shù)Δkp、Δki和Δkd進(jìn)行實(shí)時(shí)在線(xiàn)調(diào)整,以滿(mǎn)足不同偏差e及偏差變化率ec對(duì)控制器參數(shù)的不同要求,從而使控制系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)、靜態(tài)性能,結(jié)構(gòu)原理如圖2所示。
圖2 模糊PID結(jié)構(gòu)原理圖
3.2 模糊PID控制器的設(shè)計(jì)
模糊PID控制器的輸入(e、ec)和輸出(Δkp、Δki、Δkd)5個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)的模糊子集均定義為{NB(負(fù)大)、NM(負(fù)中)、NS(負(fù)小)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)}??刂破鬏斎雃和ec的變化范圍對(duì)應(yīng)在模糊集合上的論域是:[-3,3],Δkp、Δki和Δkd為[-6,6]。e和ec的隸屬函數(shù)是采用靈敏度高的等腰三角函數(shù),Δkp、Δki和Δkd的隸屬函數(shù)采用的是高斯函數(shù)。為了保證控制系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性能,對(duì)e的隸屬函數(shù)進(jìn)行了不規(guī)則化,在e接近0附近提高了靈敏度,對(duì)應(yīng)的隸屬函數(shù)分布如圖3所示。
圖3 模糊PID控制器的隸屬度函數(shù)
控制規(guī)則是進(jìn)行模糊推理的重要依據(jù),也是模糊控制器的核心。根據(jù)農(nóng)作物的生長(zhǎng)規(guī)律,并結(jié)合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)找出PID這3個(gè)參數(shù)與e和ec之間的關(guān)系,構(gòu)造出模糊控制規(guī)則。
為了驗(yàn)證算法在理論上的可行性及有效性,本研究使用MatLab進(jìn)行仿真試驗(yàn)。根據(jù)番茄的生長(zhǎng)規(guī)律,綜合考慮經(jīng)濟(jì)效益以及能源節(jié)約等因素,試驗(yàn)中采用結(jié)合光照的動(dòng)態(tài)變溫控制方式。溫室采用熱風(fēng)機(jī)加熱器進(jìn)行環(huán)境加熱的調(diào)控,根據(jù)文獻(xiàn)[11]對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析所得到的溫室環(huán)境調(diào)控效果模型[如式(9)]和調(diào)控成本模型[如式(10)],并對(duì)調(diào)控效果模型進(jìn)行拉氏變換得式(11),以便于后期求解系統(tǒng)的輸出和確定系統(tǒng)的傳遞函數(shù)。
Tt=Ti+0.1086×t×e0.0626t
(9)
(10)
(11)
其中,Tt為t時(shí)刻對(duì)應(yīng)的溫度值;Ti為溫度初始值;P為執(zhí)行機(jī)構(gòu)條件下的總調(diào)控成本(元);pi(i=1,2,...,6)為間隙式執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作單次調(diào)控成本,(i=7,8,9)為連續(xù)型執(zhí)行機(jī)構(gòu)單位時(shí)間內(nèi)的調(diào)控成本;ki為執(zhí)行機(jī)構(gòu)的狀態(tài),0表示機(jī)構(gòu)動(dòng)作未執(zhí)行,1表示機(jī)構(gòu)動(dòng)作執(zhí)行,t表示執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作的時(shí)間(min)。
考慮到作物的光合作用和光強(qiáng)的關(guān)系,白天控制系統(tǒng)將根據(jù)光強(qiáng)進(jìn)行溫室溫度的動(dòng)態(tài)調(diào)控;考慮到前半夜作物體內(nèi)物質(zhì)的運(yùn)輸,將溫度設(shè)置在18℃;后半夜以盡量抑制呼吸作用的消耗為目的,溫度設(shè)置為15℃。
運(yùn)用MatLab中的Simulink搭建如圖4所示的模型進(jìn)行仿真。
圖4 模糊PID控制器的仿真框圖
在階躍信號(hào)的作用下,被控系統(tǒng)響應(yīng)曲線(xiàn)如圖5所示。從圖5可以看出:與常規(guī)PID控制方法相比,模糊PID控制具有穩(wěn)定性更好、響應(yīng)速度更快、過(guò)渡時(shí)間更短的優(yōu)勢(shì)。
圖5 階躍信號(hào)下被控系統(tǒng)的響應(yīng)曲線(xiàn)
多階段不同溫度設(shè)定值的溫度跟蹤曲線(xiàn)如圖6所示。
圖6 不同PID控制下的溫度跟蹤曲線(xiàn)
從圖6中可以看出:模糊PID控制系統(tǒng)能較好地抑制溫度的強(qiáng)烈波動(dòng),在溫度分階段控制時(shí)基本上能實(shí)現(xiàn)溫度控制系統(tǒng)無(wú)靜差追蹤,滿(mǎn)足抗干擾性強(qiáng)、魯棒性好自調(diào)整能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。
本文針對(duì)的是溫室冬季加熱系統(tǒng)的控制,考慮到加熱風(fēng)機(jī)為連續(xù)型執(zhí)行機(jī)構(gòu),式(10)中溫室環(huán)境調(diào)控成本模型可簡(jiǎn)化為
P=(k7p7+k9p9)t
(12)
由式(12)可知:常規(guī)PID控制和模糊控制下的成本消耗均與加熱時(shí)間直接相關(guān)。由圖6中仿真結(jié)果可知:模糊PID控制下的加熱時(shí)間是常規(guī)PID控制下的50%,對(duì)應(yīng)的能耗也降低了50%,由此驗(yàn)證了使用模糊PID控制溫室冬季加熱系統(tǒng)的高效性。
提出了一種基于光照的溫室加熱系統(tǒng)控制方法,并采用模糊PID算法進(jìn)行加熱系統(tǒng)的控制。通過(guò)MatLab中Simulink仿真與分析表明:基于光照的模糊PID控制較基于光照的PID控制,具有較強(qiáng)的魯棒性與自調(diào)整性,取得良好的控制效果。該控制方法充分利用自然光對(duì)溫度進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,改善了控制系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)性能,提高了溫室生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益。
[1] Marsh L S,Albright L D.Economically optimum day temperatures for greenhouse hydroponic lettuce production part II. Results and simulations[J]. Transactions of the ASAE, 1991, 34(2):557-562.
[2] 李志偉, 王雙喜, 高昌珍, 等. 以溫度為主控參數(shù)的日光溫室綜合環(huán)境控制系統(tǒng)的研制與應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2002,18(3):68-71.
[3] Aaslyng J M, Lund J B, Ehler N, et al. IntelliGrow: a greenhouse component-based climate control system[J].Environmental Modeling & Software, 2003,18(7):657-666.
[4] 王紀(jì)章, 李萍萍, 毛罕平, 等.基于模型的溫室環(huán)境調(diào)控技術(shù)研究[J]. 沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2006, 37(3):463-466.
[5] 郭曉剛, 夏穎. 模糊控制在溫室控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 2013, 34(1):50-54.
[6] 張志宏. 基于WSN的壩上溫室光照度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué), 2016(2):486-489.
[7] 楊衛(wèi)中, 王一鳴, 李海健. 溫室溫度模糊控制參數(shù)在線(xiàn)自整定算法[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2005, 36(9):79-82.
[8] 毛麗萍, 李亞靈, 溫祥珍. 苗期晝夜溫差對(duì)番茄產(chǎn)量形成因子的影響分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2012, 28(16):172-177.
[9] 楊再?gòu)?qiáng), 王學(xué)林, 彭曉丹, 等. 人工環(huán)境晝夜溫差對(duì)番茄營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)和干物質(zhì)分配的影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014,30(5):138-147.
[10] 王紀(jì)章, 李萍萍, 毛罕平. 基于作物生長(zhǎng)和控制成本的溫室氣候控制決策支持系統(tǒng)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2006, 22(9):168-171.
[11] 劉文定,王東林. MATLAB/Simulink與過(guò)程控制系統(tǒng)[M]. 北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2012.
Fuzzy PID Control of Greenhouse Winter Heating System Based on Illumination
Zuo Zhiyu1a,1b, Qin Lijuan1a, Mao Hanping1c,2, Lv Tianyuan3, Zhuo Minmin4, Tan Jie4
(1.Jiangsu University a.School of Agricultural Equipment and Engineering;b.Institute of Agricultural Engineering;c.Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment and Technology (Jiangsu University) ,Ministry of Education, Zhenjiang 212013, China;2.Synergistic Innovation Center of Modern Agricultural Equipment and Technology of Jiangsu Province, Zhenjiang 212013, China;3.High-tech Key Laboratory of Agricultural Equipment and Intelligence of Jiangsu Province, Zhenjiang 212013, China;4.Nursing Base of State-key Laboratory of Modern Agricultural Equipment and Technology Designated by Jiangsu Province, Zhenjiang 212013, China)
In order to provide a suitable growth environment for winter crop, a novel fuzzy PID control method for greenhouse heating system based on light was proposed by taking the natural light and energy-saving factors into consideration. Firstly, the temperature setting model for greenhouse was established according to the light intensity in greenhouse and weather information. Owing to the advantages of conventional PID control algorithm, which is simple, robustness and reliability, this paper then adjusted PID control parameters by combining with PID control. This kind of control system could be adjusted depending on the deviation.Finally, Simulink in Matlab was applied to do control algorithm simulation.Simulation results showed that the proposed control method was high stability, good dynamic response and strong anti-jamming capability, which could provide a theoretical basis for improving the economic benefits of greenhouse production.
greenhouse; light intensity; fuzzy algorithm; heating system; PID control
2016-07-22
國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAD08B03);國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61233006);國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(31201659);江蘇省重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目(BE2015347);江蘇省農(nóng)業(yè)科技自主創(chuàng)新資金項(xiàng)目(CX(15)1033);江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(2014-2017);江蘇政府留學(xué)獎(jiǎng)學(xué)金(2013-2016)
左志宇(1977-),男,湖南湘鄉(xiāng)人,副教授,博士研究生,(E-mail)zuozy@ujs.edu.cn。
S625.4;S24
A
1003-188X(2017)06-0214-05