基于节能控制算法的智能温室自动化控制系统设计

1、. 基于节能控制算法的智能温室自动化控制系统设计摘 要：温室自动化控制系统是根据温室大棚的温湿度、土壤水分、土壤温度等传感器采集到的信息，接到上位计算机上进展显示，报警，查询。监控中心将收到的采样数据以表格形式显示和存储，然后将其与设定的报警值相比拟，假设实测值超出设定围，则通过屏幕显示报警或语音报警，并打印记录。本文基于此设计了以节能控制算法为核心的温室自动化控制系统上位机软件。在保证温室稳定有效运行的前提下，引入节能的思想，使温室生产到达高产、低耗的目标，从而为解决温室高能耗的问题提供了一条有效途径。关键词：温室自动化控制系统 多因子协调控制 温室模型节能优化控制0 引 言温室作为现代农业

2、开展的载体，其重要性日益被越来越多的国家所重视，而现代农业开展的最重要的因素便是开展温室及其控制技术，通过有效的途径来控制温室的作物生长环境使作物安康的生长。在能源日益紧缺的今天，如何把节能的思想应用到现代温室的环境控制中也已成为人们关注的焦点。我国温室产业的开展现状是控制方法简单、技术落后且能耗较高。为此本文在结合国外温室控制研究的根底上，通过引入以温室模型为根底的节能控制算法，设计了节能型的智能温室控制系统上位机软件，可实现对温室有效的节能控制。1温室自动化控制系统的整体框架托普物联网认为，通常整个温室自动化控制系统分为3层：最顶层是温室控制的上位机软件，其中集成了温室控制的控制规则库以及

3、温室的模型方程，还设计了一些面向用户的功能模块，以实现与用户之间良好的交互性；中间层为温室控制的下位机，用以接收上位机的控制指令并把控制指令转化为温室各个执行机构的动作指令，同时接收来自温室现场端传感器采集的温室气候及执行机构状态信息，并把这些信息转化成一定的格式传给温室控制上位机软件；最底层是温室控制现场，分布着各种执行机构以及传感器，以实现对温室环境的控制和温室各种数据的实时采集。系统框图如图1所示。本文的重点在于温室上位机控制软件中节能算法的实现。2上位机功能模块设计Visual Basic 60具有丰富的开发工具，采用面向对象技术、图形化的应用开发环境。它有一个功能极其强大的集成环境，

4、使得开发人员可通过菜单、界面、图形浏览工具、对话框以及嵌入的各种生成器来轻松地完成各种复杂的操作。基于这种优势，温室控制上位机软件选择了Visual Basic 6。0开发环境进展开发设计。通过对温室控制上位机功能的分析，设计了各个功能模块，分别针对不同的控制要求以及用户需求。上位机的功能模块框图1如图2所示。温室控制上位机软件有手动控制功能。在手动控制模式下，用户可以根据实际要求在上位机软件中操作执行机构的开启或关闭命令，向下位机发送相应的指令来控制温室现场，从而可以通过手动操作监控室上位机的方式控制温室现场的执行机构。温室上位机软件还可以运行在自动控制模式下。在此模式下，上位机可以不在人为

5、干预下自动控制温室现场。该自动运行模式下所用的控制策略采用温室环境多因子协调控制算法H1。该算法根本思想为：针对温室这样一个非线性、分布参数、时变、大时延、多变量耦合的复杂对象，并且各控制手段之间也存在着很强的耦合性，通过结合设施园艺的一些经历方法，对温室系统进展变换和等效处理，将问题简化；利用温室对温湿度等因子控制精度要求不是很高的特点，把重点放在多因子如何协调上。通过把温室的环境参数分为主类因子和次类因子，再建立次类因子与主类因子的协调关系函数，从而将多因子控制变成以温度单类因子为主的单因子控制；再以前馈和反应控制消除各类因子协调带来的不确定性，建立多因子协调控制算法。基于该多因子协调控制

6、算法设计的上位机自动运行控制软件在桥等温室基地已验证有很好的控制效果，能够把温湿度等环境因子控制到一个适宜的区间，提高了温室作物的产量和生长效率。由于温室的运行需要消耗较高的能耗，特别是加热的本钱较为昂贵，考虑到降低温室控制的运营本钱的需要，引入一种节能的控制方法。该方法主要是基于温室模型的优化控制，运用基于外部种群的多目标偏好遗传算法1，把能耗作为最终的偏好信息，计算出能耗最低的控制量作为实际温室的控制输入。该节能算法通过与多因子协调控制算法相融合可以有效地实现温室的稳定运行与降低能耗的需求。3节能优化控制对于温室的作物来讲，作物适宜生长的环境参数一般来说都是一个区间值，也即温室的温度、湿度

7、、CO：等环境变量值只要维持在作物适宜生长的围即能满足作物的生长要求，这样就为实现温室节能控制提供了一种可能。而使温室的环境满足所要求的区间会有假设干个控制策略，并且对这一组的控制策略进展能耗的计算和分析，选择其中最节能的控制策略来控制温室现场，则既能到达温室作物生长的环境要求，又能满足节能的要求。在温室环境控制问题中，温室的空气温度、湿度是主要的控制对象，这些量可以通过加热、喷雾和通风来改变。这样使温室温度和湿度到达所要求的区间就会有假设干组加热、喷雾和通风对应的控制输入。通过计算每组控制量的能耗，选择其中能耗最低的一组控制输入，就能到达节能控制的目的。31模型与算法在传统的控制问题中，只有

8、把实际的控制输入施加于控制现场才能获得相应的控制结果。然而要在控制施加之前得到控制方法和控制结果的对应关系，必须建立控制对象的模型，在温室控制中也即须建立温室的温湿度模型，在此引入GDPasgianos等人提出的一个温室温湿度的动态方程。通过该温室温湿度动态方程，在温室体积、热交换系数等参数的情况下，可以得到温室的温度、湿度值的变化量与加热、喷雾以及通风量之间的关系。用基于外部种群的多目标偏好遗传算法获得一组加热、喷雾、通风，使温湿度到达目标区间的数据对。该算法的根本思想是根据用户事先定义的偏好区域设定一个偏好参考点，这样在遗传算法的进化过程中，通过度量每一代种群个体与参考点的距离来得到每一代

9、的虚拟聚类点，然后再利用外部种群使得距离参考点最近的个体保存下来。算法流程1如下：(1)参数初始化，包括种群中个体数目NIND、种群规模Pop、外部种群个体数目OutNIND、外部种群规模Outpop、运算代数Ma*gen。(2)创立初始种群Chrom并置进化代数gen=1。(3)对Chrom中个体进展轮盘赌选择，产生父代种群Parent_Chrom。(4)对ParentChrom中个体进展穿插和变异遗传操作得到子代种群offspringChrom。(5)将ParentChrom和offspringChrom合并得到种群MedianChrom。(6)计算种群MedianChrom中个体与偏好区

10、域中心的距离，得到虚拟参考点J(t)，根据(f)和动态半径r(t)得到虚拟偏好区域o(j(t)，r(t)；判断种群MedianChrom中个体与区域o(j(t)，r(t)的关系，假设属于区域n(_(t)，r(t)则放入Outpop，否则不放入Outpop。(7)计算MedianChrom和Outpop中个体的rank、拥挤距离。(8)根据rank和拥挤距离对MedianChrom进展选择，更新种群Chrom；根据rank和拥挤距离对外部种群Outpop进展选择，更新外部种群Outpop。(9)gen=gen+1，如果genMa*gen转(3)，否则完毕循环并输出Chrom和Outpop。其中虚

11、拟偏好区域力(_(t)，r(t)为每一代中的具体数据的一个集合，该集合近似地反映了用户的偏好区间在每一代中的区域。通过将该算法与上述的温室模型相结合，也即在算法流程的(6)中增加一步：种群MedianChrom的个体输入温室模型中得到相应的温度、湿度值，再根据温度、湿度值是否在虚拟偏好区域力_(t)，(t)来判断原MedianChrom的个体是否放入外部种群。由此最后输出所得到的外部种群Outpop即为满足温室到达温湿度区间的一组加热、喷雾、通风数据对。由于这3个控制输入的功率是不同的加热的能耗大，喷雾次之，通风最小所以在此引入一个能耗的目标函数。上式中的系数值(也即权值)可以根据具体的温室执

12、行机构的功率值来改变其大小，从而可以偏向于选择耗能更低的通风或是喷雾来控制。通过对能耗值的计算和比拟可以得到上述外部种群中能耗最小的数据对，从而可以得到既最节能又符合温室环境控制要求的控制策略。32 VB与Matlab混合编程为了能够让VB编写的上位机软件调用该节能算法从而实现温室的节能运行，首先用Matlab编写相应的基于外部种群的多目标偏好遗传算法程序，其中包含了温室的模型方程；再通过Matlab中的命令生成DLL文件供VB程序来调用。具体步骤如下：(1)在Matlab命令行中输入TOOL命令，调用生成器，出现生成器主窗口；(2)新建工程并输入组件名称(DLL文件名)，然后再在“Class

13、 Name框中输入类名称如“wenshi；(3)在“ponent name框中输入组件名称(DLL文件名)，生成工程；(4)定义工程设置并添加必要相应的多目标偏好遗传算法程序的M文件；(5)选择“Build菜单中的“ Object选项来调用Matlab编译器进展编译，生成对象文件及输出文件DLL，并将DLL文件自动注册到系统。该DLL动态文件的入口函数为f=jiaquan-nsga(cintw)，其返回值为加热、喷雾以及通风的标定值。而其输入cintw为一个数组，包含了以下信息：温室的初始温度、初始湿度，温室外的初始温度、初始湿度，温室的体积以及温室模型所需的其他温室参数。然后就可以在VB过引

14、用来调用该DLL文件。VB中调用DLL文件的局部代码如下：PrivatemydllAs wenshiwenshiclassSetmydll=New wenshiwenshiclassCall mydlljiaquannsga(1，f，cintw)。通过混合编程可得到节能算法的加热、喷雾以及通风的返回值，该处的返回值为相应的加热焦耳值、喷雾出水量值以及通风风量。根据执行机构的配置可以把相应的值转化为加热、喷雾、通风三个执行机构的动作时间，通过上位机发送相应的控制指令使执行机构进展相应的操作。33节能控制算法的实现在实际的温室控制中，温室的执行机构除了模型中涉及的加热、喷雾以及通风之外，还有外遮阳

15、、CO：施肥系统、遮阳、天窗等，如果无视了这些执行机构的动作则不能实现真正的温室控制；因为光照太强或CO：浓度过低也不能让作物安康的生长。因此通过节能控制算法对加热、喷雾及通风进展控制，同时引入多因子协调控制算法的局部控制策略对其他的执行机构进展控制。从这个角度上讲，由于模型的局限性，也只能实现局部意义上的节能。图3为温室节能优化控制的程序流程图。其中可以选择单次优化计算并运行；也可以选择自动循环运行该节能优化控制算法，通过一个温湿度的判断来自动选择是否加载节能算法并施加控制到温室。该节能优化控制假设要付诸具体的温室现场控制中，需要有一个可以能够完全反映实际温室环境中各种因子相互作用机制的温室

16、模型，而就目前在温室模型方面的研究来说，这样的模型还未完善到完全可适用的程度。基于此原因，以节能控制算法为主的控制策略对温室进展完全控制之前，需要有一个验证温室模型的过程，同时考虑到具体的温室运行现场对控制稳定性的要求，提出了一个较为稳定的控制方法即结合节能算法的自动运行方式。4基于节能优化的自动运行方式在实际的温室控制中，由于温室模型与实际温室之间存在着差异，再加上温室控制执行机构的动作误差以及温室控制中存在的时间延迟，由节能算法求得的控制策略可能会存在较大偏差，使温室的温湿度达不到理想目标区间，这样就需要重复迭代节能算法以获得一个新的控制输入。基于这种考虑，可能会出现节能的控制方法所消耗的

17、能耗大于在同等情况下的多因子协调控制方法的能耗。于是引入了多因子协调控制算法与节能算法相结合的方法，在一定程度上到达节能控制的目标；同时由于多因子协调控制在实际温室控制中可以保证系统的稳定运行，采用该混合控制方法更能够在保证温室稳定运行的前提下实现节能控制。多因子协调控制作为温室控制的主要方式，通过温室环境多因子协调控制算法可以自动控制温室的环境。然而在该模式下的控制是无模型的控制，必须通过一个控制过程才能够得到温室执行机构的动作时间。在本软件的设计中取1 h为一个计算时间单位，可以得到一个时间单位相应的控制能耗总值；与此同时，通过节能算法可以在线计算出同等时间段采用节能优化控制算法所需要的能

18、耗值：从而可以在每个小时比拟一次总能耗，然后再进展总能耗的比照。能耗的比照方法分为两种：一种是用户自己进展比照并决定是否在多因子协调控制下调用节能算法对温室进展控制；另一种是上位机软件自动比照作出判断，比照次数设为3次。如果节能算法计算出的能耗值在3个时间段低于多因子协调控制的能耗值，则自动调用节能控制算法，并把局部控制权交给该节能算法。在节能运行模式下，由于温室模型的局限性，可能控制效果并不是很理想，为了保证温室能够在无人值守情况下稳定的运行，在节能算法设置了一个报警返回机制。如果在调用节能算法进展控制时，温室的环境变量出现了异常情况，则把控制权交回给自动运行主程序。程序的流程图如图4所示。通过节能算法与温室多因子协调控制算法的有机结合，可以使