基于蔬菜温室原理下食（药）用菌菇房的环境合理化设计

谢晓玲

（陕西服装工程学院艺术设计学院，陕西 西安 712046）

随着智能控制技术的发展，采用人工智能控制方法，实现对可食(药)用菌菇房的环境合理化设计与控制。在蔬菜温度原理自适应调节下，分析食（药）用菌菇房的温度、湿度环境适应性，构建食（药）用菌菇房的温度、湿度自动控制模型。采用非线性规划方法和自适应控制方法，进行食（药）用菌菇房的环境温度控制。在蔬菜温室效应下，通过集中供热和分散供热相结合的方法，实现对食（药）用菌菇房的环境合理化设计与控制。提高食（药）用菌菇房的环境合理化设计效能，相关的控制模型研究受到人们的极大重视[1]。本文提出一种基于蔬菜温室原理下食（药）用菌菇房的环境合理化设计方法。结合温室调控方法进行食（药）用菌菇房的环境适应性调节，根据蔬菜温室效应，分析食（药）用菌菇房的温度以及湿度等参数的最佳参量值，采用模糊约束控制方法实现对食（药）用菌菇房的环境温度、湿度控制；根据控制参数进行反馈调节[2]，实现食（药）用菌菇房的环境合理化设计与控制；最后进行仿真测试分析，展示了本文方法在提高蔬菜温室原理下食（药）用菌菇房的环境合理化设计效果方面的优越性能。

1 总体构架和食（药）用菌菇房的环境合理化设计参量分析

1.1 总体构架设计

分析基于蔬菜温室原理下食（药）用菌菇房的环境合理化设计模型，进行食（药）用菌菇房环境合理性设计控制。采用Web构架方法，进行食（药）用菌菇房温度的传感器节点部署和RFID无线射频识别；食（药）用菌菇房温度自动控制中，采用温度传感器进行菌菇房环境合理化设计，在APP终端中进行食（药）用菌菇房温度的远程监测与实时控制；构建基于物联网和ZigBee网络进行食（药）用菌菇房温度自动控制和湿度控制[3]；在蔬菜温室调节下，进行环境合理化设计。系统的总体结构模型如图1所示。

图1 食（药）用菌菇房环境合理化设计系统的总体构架Fig.1 The overall framework of the environment rationalization design system for mushroom (food)

1.2 控制对象分析

根据图1的总体设计构架，采用自适应动态规划方法，得到性能指标分布矢量的协方差矩阵。

采用传输控制协议建立食（药）用菌菇房环境合理控制的对象模型[4]，结合时滞耦合控制方法构建食（药）用菌菇房环境合理化传感控制模型；设计自适应律，得到食（药）用菌菇房环境合理化控制的惯性权重。

采用A/D转换器进行食（药）用菌菇房温度的分区监测和控制，构建联合控制对象；对采集的食（药）用菌菇房温度信息进行数字FIR滤波，滤波控制函数。根据不同的工作模式需求菌菇房的温度、湿度模式更换，利用谐波检测方法进行闭环PI调节，实现菌菇房温度可编程逻辑控制的优化调节[5]，在一个温度调节周期内，驱动阿基米德螺线盘周的稳态跟踪控制方程。

2 环境合理化设计和控制优化

2.1 温度、湿度自动调节

根据蔬菜温室效应，分析食（药）用菌菇房的温度以及湿度等参数的最佳参量值[6]，得到食（药）用菌菇房环境自适应模态跟踪约束函数。

采用多通道的温度信息记录方法，进行温室原理小的环境稳定调节；在物联网体系下进行温度数据采集，选择合适控制律，得到温度、湿度自动调节的最小二乘解问题。

设计模糊可编程控制律，采用VIX（VME busextension for Instrumentation, VIX）总线设计方法，建立23根地址总线进行食（药）用菌菇房温度的自动总线传输，得到观测变量；混合射频识别技术下，得到食（药）用菌菇房温度输出的稳定解。

根据上述控制律的优化设计，对菌菇房的温度进行局部调节[7]，得到湿度控制模型。

根据模糊控制的反馈信号，结合供水温度、供水流量、回水温度，采用多分离度模糊反馈调节方法，得到菌菇房的温度、湿度调节的传递函数。

通过上面分析，实现菌菇房的温度、湿度自动调节。

2.2 控制律设计

根据菌菇房的温度变化规律构建时滞耦合系统，作为菌菇房环境合理性控制的模糊约束对象, 可以得到菌菇房环境合理性控制的反馈调节模型。

采用线性组件的增益规划（gain-scheduling）调节方法，进行菌菇房环境合理性控制的模糊调节[8]。设定菌菇房供暖温度控制精度偏差为3℃，在误差基本在1℃范围内，得到模糊传递函数。效用函数的输出端引出了反馈结果，指标函数也是可以得到的。

采用自适应线性加权方法进行稳态误差补偿，所以得到PI神经元xk的反馈积分补偿输出的迭代公式。

根据Levenberg-Marquardt算法，得到食（药）用菌菇房的环境稳定控制的稳态增益。

可以看到，食（药）用菌菇房的温度控制器通过闭环调节，实现稳态输出，综上分析，实现控制模型优化设计。

3 试验测试分析

实验采用的软件为Matlab7和SPSS21.0，对菌菇房的温度环境控制的样本选择见表1。

表1 食（药）用菌菇房的温度调节样本选择Tab.1 Fresh (drug) with mushroom room temperature control sample selection

分别在1 000W、600W和300W的加热功率下测试菌菇房的温度、湿度控制效能，得到结果见表2。

表2 温度、湿度控制控制效能Tab.2 Temperature and humidity control efficacy

根据上述分析结果，测试菌菇房温度调节的误差，得到测试结果如图2所示。

分析上述仿真结果得知，采用本文方法进行蔬菜温室原理下食（药）用菌菇房的环境合理化设计，对菌菇房的温度、湿度控制效能较好。

4 结语

在蔬菜温度原理自适应调节下，分析食（药）用菌菇房的温度、湿度环境适应性；构建食（药）用菌菇房的温度、湿度自动控制模型；实现对食（药）用菌菇房的环境合理化设计与控制；提高食（药）用菌菇房的环境合理化设计效能。本文提出一种基于蔬菜温室原理下食（药）用菌菇房的环境合理化设计方法，采用模糊约束控制方法，实现对食（药）用菌菇房的环境温度、湿度控制。根据控制参数进行反馈调节，实现食（药）用菌菇房的环境合理化设计与控制。研究得知，本文方法进行食（药）用菌菇房的环境合理化设计的效果较好。

图2 稳定调节误差测试Fig.2 stability adjustment error test