基于模糊PID的温室大棚温度控制系统研究

◎潘晓贝

基于模糊PID的温室大棚温度控制系统研究

◎潘晓贝

（三门峡职业技术学院 电气工程学院，河南 三门峡 472000）

确定了温室大棚温度模型，对温室大棚温度控制系统进行了研究，设计了温室大棚温度模糊自适应PID控制器，并进行仿真测试。仿真结果表明，该控制器具有良好的动态性能，输出无超调，响应时间快。测试证明，本系统对温室温度能起到一定的调控效果，可以为农作物的生长创造适宜的环境。

温室；温度控制；模糊PID；MATLAB

在现代农业生产中，温室大棚应用越来越广泛。而温室内的温度是影响农作物生长的最重要的环境参数，它关系到农作物的生长和农产品的高产。因此，温室大棚内温度的智能监控就尤为重要。而传统的温室温度控制大多由人工定期操作，温度不稳定，不利于农作物的生长，已不能满足现代智能温室的要求。笔者进行了基于模糊PID控制的温室大棚温度控制系统的研究，实现温度控制系统的智能化。

1 系统工作原理

本系统的控制量主要是温室内的温度，执行机构主要有：加热设备、加湿设备、降温设备和风机等，系统能对温室大棚内的温度进行调控，使其稳定在满足果蔬等农作物生长所需的条件值。[1]

图1 系统总体结构

系统总体结构如图1所示，包括监制平台、ZigBee协调器、ZigBee节点、温度传感器和各种执行机构。[2]ZigBee无线传感器节点采集温室内的温度参数，采集来的温度参数通过ZigBee无线传感器网络传送到DSP控制平台，控制平台根据温室模型及控制理论算法，对温度参数进行分析处理后，发出命令去指挥相关执行机构工作，从而起到自动调节温室大棚内温度的作用，使温室内温度达到满足农作物生长的最佳条件。

2 温度模型的建立

式中：V是温室大棚的体积（m3）；Tin是温室大棚内的温度（℃）；Qrad是照射在温室大棚覆盖层的单位面积的太阳辐射能（W/m2）；Qheat为加热装置的加热功率（w），其表达式如下：Qheat（t）=ch×Heat（t） （2）

式（2）中：ch表征加热源的传热系数。

经过实地考察并查阅大量资料，提出温室内温度动态模型如式（1）所示：

参考当地一温室大棚内影响果蔬生长的环境因子所得数据，并根据有关运算法则算出M（t）的相对平均值M。用M替代M（t）后对式(3)进行推导计算得到：

式(4)中，Heat（S）是调控温度的控制输出传递函数，传递函数系数为：

综上所述，温室大棚内的温度控制系统的动态数学模型近似为带时滞扰动的一阶惯性系统。

3 温度模糊PID控制器的设计

3.1 温度模糊控制器结构的确定

由于温室大棚内的温度系统是时滞扰动的一阶惯性系统，传统PID控制算法已不适用，本系统采用模糊PID控制算法，把常规控制和模糊控制融合起来，取二者之长。

温度模糊控制器如图2所示，该系统为两输入三输出的结构。输入量是e（温室大棚内温度偏差）和 ec（偏差变化率），输出量是：kp、ki、kd，即控制的三个参数。[3]

3.2 模糊化

模糊上的论域是和的变化范围,即：e，ec=｛-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6｝

模糊子集是｛PB，PM，PS，ZO，NS，NM，NB｝，表示从正大到负大。

确定隶属函数时考虑到要在保证稳定性的前提下，提高系统的动态响应，本系统选用简单高效的三角形函数作为隶属函数。[4]

3．3 建立模糊规则

自整定规律如下[5]：

（1）误差的减小通过比例控制来实现，要想系统响应越快Kp就得越大，但同时也会增大超调量。因此，在控制后期，Kp的值不宜过大。

（2）积分控制虽然有滞后性但静差可消除。开始时Ki小些，后期慢慢增大，用以减少静态误差。

图2 温度模糊PID控制器结构

（3）微分控制能加速系统响应速度，但过大容易产生振荡，因此后期应逐渐减小，保证系统稳定运行。

3．4 解模糊

从模糊集合变换到实际输出就是解模糊。解模糊采用重心法。推理和合成规则分别为Min法和Max法。则输出即为PID参数的修正值。经过模糊后的PID参数计算公式见式（6）：

KP=K＇P+｛e,ec｝pKi=K＇i+｛e,ec｝iKd=K＇d+｛e,ec｝d（6）

图3 日温度变化示意

4 系统仿真

通过分析得到温室内的温度系统是带时滞扰动的一阶惯性系统，传递函数如下：

参考某温室的采样数据，得到传递函数系数如下：1/K=4.440.31,T=713.628，τ=12

利用MATLAB软件对温度控制系统进行仿真，并对传统PID控制算法也进行了仿真，得出结论：模糊PID控制算法的输出曲线无超调，响应时间快。[6]

5 系统测试

对系统调试后在实验室内用电暖气模拟温室内的加热装置来对温度控制系统进行模拟测试，以检验本系统的控制效果。为了对比效果，分别对未经控制的室内温度和经过控制的室内温度进行了测量，并根据测量所得数据画出日温度变化示意图，如图3所示。

由图3日温度变化示意图可以看出经过控制的室内温度比未经控制的温度变化得缓慢一些。试验证明：本系统对温室温度可以起到一定的调控效果，基本可以为农作物的生长创造适宜的环境。当然，由于测试环境所限，加上电暖气的作用范围小，故系统的调控效果并没有完全显现出来。

6 总结

笔者首先建立了温室大棚温度模型，分析得出了温室大棚的温度系统是带时滞扰动的一阶惯性系统，由此确定采用模糊PID控制算法，设计了温室大棚温度模糊自适应PID控制器，并进行仿真测试。仿真结果表明，该控制器具有良好的动态性能，输出无超调，响应时间快。实验测试证明，本系统对温室温度可以起到一定的调控效果，可以为农作物的生长创造适宜的环境。

[1]董文国.蔬菜温室大棚智能监控系统的设计[D].曲阜：曲阜师范大学，2012．

[2]潘晓贝，郭志冬.基于ZigBee的温室环境监控系统设计[J].三门峡职业技术学院学报，2014（4）：112-116．

[3]程朗萍，张凤翔.基于模糊控制的煤矿井下含尘气体除湿系统研究[J].西南师范大学学报（自然科学版），2016(3):45-50．

[4]暴翔,何小刚.基于模糊PID控制器的等速采样系统[J].煤炭技术，2017(6)：273-275．

[5]高峰，姬长英，王海青，等.基于自整定模糊PID的DSP温度控制系统设计[J].科学技术与工程，2011，11(18)．

[6]胡波，陈阿林，孙小涛.基于Matlab/Simulink的遥感图像处理[J].重庆师范大学学报（自然科学版），2012，29（4）:102-106．

TP272

B

1671-9123（2017）03-0137-04

2017-08-18

河南省高等学校重点科研项目资助性计划（16A510030）

潘晓贝（1982-），女，河南灵宝人，三门峡职业技术学院电气工程学院讲师。

（责任编辑 卞建宁）