智 能 控 制 - 郑州大学精品课程建设网

基于模糊控制的蔬菜大棚温度

控制系统导师：师黎姓名：刘雨洲1引言2复合型模糊PID控制器设计3模糊控制器设计部分4计算机仿真部分5仿真分析部分6结论摘要

以蔬菜大棚温度的控制为对象，采用模糊控制器来实现控制,并阐述了控制器的设计思想,且成功应用于蔬菜大棚的控制中,取得了理想的控制效果。由于蔬菜大棚的温度经常受到外界诸多因素的影响,因此采用常规的自动控制方式往往不能达到理想的控制效果,而模糊控制方式是比较好的选择。关键词:计算机控制;模糊控制器;蔬菜大棚;仿真1引言现代蔬菜大棚能够通过人工控制环境因素，满足植物的最佳生长条件，使植物地上部分和根系的生长环境得到优化。越来越多的理论与实践研究结果表明，合适的生态环境，尤其是合适的温度，能够大幅提高蔬菜大棚作物产量。模糊控制系统不需要对被控对象的精确描述，系统的鲁棒性强，非常适合应用于温室这种非线性时变系统。目前模糊控制技术鉴于其可以解决非线性、建模难的问题而被广泛应用,在这个过程中蔬菜大棚温度作为一个非线性对象,干扰因素较多,难以获得准确的数学模型。因此,可以采用模糊控制来实现对蔬菜大棚温度的控制,其中模糊控制可以迅速将大偏差范围调节到小偏差区域,缩短调节时间,使控制精度大大提高。这种控制策略动态响应快,超调量小,温度控制稳定。模糊控制的突出特点在于：①控制系统的设计不要求知道被控对象的精确数学模型，只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据。②控制系统的鲁棒性强，适应于解决常规控制难以解决的非线性、时变及大纯滞后等问题。③以语言变量代替常规的数学变量，易于形成专家的“知识”。④控制推理采用“不精确推理”(ApproximatcReasoning)。推理过程模仿人的思维过程。由于介入了人类的经验，因而能够处理复杂甚至“病态”系统。2复合型模糊PID控制器复合型模糊PID控制系统的结构如下图所示。其中参数A为模糊控制与PID控制的比例权重,由实际温度与设定温度的偏差来控制。当A=0时,蔬菜大棚温度完全由模糊控制器控制;当A=1时,蔬菜大棚温度由PID控制;而在一般情况下,二者共同作用。A的大小调节规则为:当偏差较大时,A值偏小;当偏差较小时,A值偏大。3模糊控制器设计

3.1模糊控制器论域设计为了减少系统响应过程的超调量和震荡,保证系统的稳定性,温度模糊控制器的输入变量为温差E和误差变化率EC,其输出变量为频率增量Δu。误差论域E、EC均取为E={-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},其语言值采用NB(负大)、NM(负中)、NS(负大)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)和PB(正大)共七个模糊子集来描述。在Matlab命令窗口运行Fuzzy函数来建立一个FIS文件,选择模糊控制器的类型为MAM-DANI型,相应的模糊集为E、EC、U，根据系统是一个双输入单输出的二维模糊控制器，要求确定其输入温度偏差E和温差变化率EC的量化论域划一致，都选用三角形隶属度函数(Trimf);输出U的隶属度函数为三角形(Trimf)。它们的隶属度函数如图(a),图(b)所示。

图(a)E(Ec)的隶属度函数

图(b)U的隶属度函数其中,隶属度函数均为三角形分布,输出频率增量的论域为Δu={-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9},其语言值取用NL(负很大)、NB(负大)、NM(负中)、NS(负小)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)、PL(正很大)共九个模糊子集来描述。模糊控制规则对模糊控制系统的品质起到了关键的作用。模糊控制规则的设计原则是:当误差较大时,控制量应尽量使得误差减小:当误差较小时,应在尽量消除误差的同时,防止出现较大的超调现象。它是基于人的控制经验和直觉推理,经分析、整理、加工和提炼而得到的一组条件语句。对二输入单输出的控制器一般采用以下形式:IfE

and△E

thenU，根据专家知识和熟练操作工的经验,可总结出49条模糊条件语句,从而建立模糊控制规则表(如表1所示)。表1模糊控制规则表EECNBNMNSZOPSPMPBNBPLPLPLPBPBPMPMNMPLPBPBPBPMPSPSNSPBPBPMPMZONSNMZOPMPSZOZOZONMNBPSPMPSZOPZNMNBNBPMNSNSNMNBNBNBNLPBNMNMNBNBNLNLNL控制调节PID控制与模糊控制比例权重的系数也由模糊控制器来完成,其模糊分布与模糊控制规则分别如图2与表2所示。图2比例权重的模糊控制器的模糊分布函数表2比例权重的模糊控制器的控制规则表ENBNMNSZOPSPMPBAZOPSPMPBPMPSZO4计算机仿真MATLAB是国际上流行的控制系统计算机辅助设计软件工具，它提供了强大的矩阵运算、数值分析、数据处理、图形绘制等科学计算与可视化功能，其包含的模糊逻辑(fuzzylogic)工具箱是进行模糊推理和模糊控制器仿真的工具包，集成了FIS编辑器、隶属函数编辑器、模糊规则编辑器等可视化工具，使用户快速开发模糊控制器成为可能。本文在分析了温室内环境温度动态数学模型的基础上，利用强大的MATLAB模糊逻辑工具箱及Simulink

内含的功能元件，建立了蔬菜大棚环境温度模糊控制系统的模型，并对其进行了仿真分析。4.1仿真模型本次仿真搭建的系统模型如下图所示,蔬菜大棚设定温度夜晚为16℃，白天为22℃。其中模糊控制器FuzzyLogicController用来调节比例权重系数A,为达到蔬菜大棚温度的良好控制目的,而调解PID控制与模糊控制的比例部分。模糊控制部分FuzzyLogicController1给出的控制信号Δu经积分环节积累,与PID控制部分一起控制压缩机转速模型后得到温度变化量ΔT,再与设定温度和蔬菜大棚外干扰共同作用于蔬菜大棚模型。4.2仿真结果验证控制效果的仿真结果如图所示,经实际观测,仿真结果与蔬菜大棚的实际温度变化有较好的一致性,可反映蔬菜大棚中的温度变化情况。整定后的Kd=0.5,Ki=0.5,Kp=10。温度过程是典型的大惯性，含纯滞后的控制对象，取传递函数为取惯性时间常数T=50,K=12,滞后时间常数为5S.仿真结果如下：5仿真分析种植的大棚蔬菜对温度要求比较高，最适合生长温度为20℃～30℃，冬季温度低于15℃形成不了佛焰苞，13℃以下出现冻害。根据作物生长要求以及节约能源和经济性方面的考虑，采用变温管理的方法，控制系统的设定温度是夜晚处于16℃，白天为22℃，从仿真结果看，蔬菜大棚内的温度维持在设定值上下，表明模糊控制器的运行状态良好。温度控制曲线基本达到了设定温度的要求，体现了模糊控制在处理多输入系统中的优越性及可靠性。仿真结果证明了温室环境温度模糊控制策略的可行性及有效性。6结论通过PID控制与模糊控制相结合对压缩机功率的调节,再通过对复