果蔬温室温度智能自适应控制

钱雅楠，陈吉，许癸驹

重庆工程学院（重庆 400000）

随着工业控制技术和农业生产技术的快速发展，农作物温室温控技术在国内外得到广泛应用[1-2]。温室温控技术作为国家在农业种植领域的重要研究课题，我国对农作物测控技术进行大量研究，并取得重要成果。温室作为发展农业经济的一个重要载体，内部通常种植经济效益高的反季或抗寒能力差的果蔬。

番茄、黄瓜等果蔬是中国主要蔬菜品种，也是冬季重要的反季农作物。这些果蔬对于温室温度非常敏感，昼夜温差控制合适通常会大幅提高温室果蔬产量，反之温度控制精度波动大会严重响应果蔬产量，因此需要对温室温度进行高精度控制[3-4]。温室温度控制通常采用PID进行调节，即设定一个温室目标温度，通过温度传感器采集温室温度，通过比较目标温度与采集到温度偏差大小，对PID输出进行调节，进而控制温控设备开关。

温室环境通常是一个非线性、时滞性、时变性复杂系统，传统PID控制方法虽然成本低、控制方式简单，但传统PID控制方法参数固定不变，遇到复杂系统时，通常与目标温度误差较大、控制精度也较低，无法根据温室环境进行自适应调整，环境适应性较差。

模糊控制规则不依赖于被控对象精确的数学模型，易于实现。模糊控制理论是将温度设定值与采集值偏差及偏差率分成不同的模糊值，建立模糊规则表，通过条件语句形成模糊模型，根据模糊查表法形成模糊控制算法。

为了提高室温温度控制自适应性，提高温度控制精度，基于模糊控制理论提出一种符合温室果蔬种植的高精度智能控制算法。仿真结果表明，该控制方法超调量小、收敛速度快，能有效改善传统PID控制精度低、自适应性能差等缺点。

1 温度阈值计算

为了对室温大棚温度进行精确控制，需要确定温度阈值。王健等[5]、袁洪波等[6]基于温度积分算法的温室环境控制方法中，提出温度积分法解决传统阈值设置方式单一、对外部环境自适应能力差等问题，该算法结构简单、能耗低。因此，采用温度积分法计算温度阈值，果蔬在生长过程中在时间段P（1，2，…，n）平均温度TP为：

式中：T(t)为温室一天中任意时刻的温度。

由式（1）可得：

式中：Tdj为温室内实际平均温度；Ted为平均目标温度。

由平均目标温度Ted对TP进行替代得到Ted的数学模型：

式中：t为当前日期；Ti(t)为实际的日平均气温。

为提高控制精度，将天数细分为多个时间段，假设总共分为N个时间段，那么可得第n个时间段的目标温度：温室内温度低于Ten时，则温度不适于果蔬生长所需的积温要求，因此需要控制温控器进行加温，因此该数值可作为温度控制的界限值。

2 模糊PID控制算法

模糊控制理论因其不依赖于精确数学模型，在非线性、时滞性、时变性系统中具有重要作用。由于温室温控制系统复杂多变，提出一种模糊免疫PID控制方法，进而提高温室温控系统的自适应性。传统PID控制器结构如图1所示。

图1 传统PID控制器结构

PID控制数学模型为：

PID改进后数学模型为：

PID比例项为：

为使传统PID控制器具有自适应性，提出一种基于模糊免疫的PID温室温度控制器，模糊免疫PID控制器结构如图2所示。其中，比例系统kp由式（7）进行调节，积分系数ki和微分系数kd由模糊控制理论进行实时调节[7-8]。

图2 模糊免疫PID控制器

为提高系统的抗干扰能力，在模糊控制中引入免疫理论，k代抗原数目为ε(k)，TH细胞输出为TH(k)，TS对细胞影响为TS(k)，则TH细胞可接收到的总刺激为：

式中：TH(k)=k1ε(k)，TS(k)=k2f(Δs(k))ε(k)。

假设温度偏差e(k)可由ε(k)获得，u(k)为S(k)的输入量，则有：

式中：kp1=K{1-ηf[u(k)，Δu(k)]}；K为控制器响应速度，η为控制器稳定系数，且满足K=k1，η=k2/k1。

模糊免疫PID控制器输出为：

式中：k^i=kp1ki，k^d=kp1kd。

3 仿真分析

为验证基于模糊免疫PID控制器在室温温控系统中的有效性，使用Matlab仿真软件进行仿真分析。分别对传统PID控制、模糊PID控制及模糊免疫PID这3种控制器分别进行仿真，通过对比3种控制器的超调量、稳定周期及控制精度，确定模糊免疫PID控制器的优势，如图3所示。

结果表明，目标温度设定25℃，传统PID控制器超调量约45%，且温度出现明显超调，最大超调35℃，经过1 500 s系统才趋于稳定；模糊PID控制器相较于传统PID控制器超调量明显减小，约13%，调节时间约600 s；而提出的模糊免疫PID控制器能迅速达到目标温度，且超调量明显减小，在500 s时便可趋于稳定。基于模糊免疫的PID控制器具有更好的动静态特性，能够显著提高果蔬温度控制精度。

图3 仿真曲线

4 结语

为提高果蔬温室大棚温度控制精度，提出一种基于模糊免疫PID温室温度控制方法，给出方法的详细设计过程，通过模糊免疫实现传统PID参数的自适应在线调整。通过Matlab对该算法进行仿真，仿真结果表明，方法相比于传统PID控制和单纯模糊PID控制超调量更小、响应速度更快，稳态误差更小。控制方法能有效适应温室大棚的非线性、时滞性、时变性特点，能显著改善果蔬温室温度控制效果。