大棚花卉种植智能辅助决策支持系统关键技术研究

作者:黄侠;吴舰;吴楠 刊名:工业控制计算机 上传者:慕殿峰

【摘要】针对温度的时变非线性,将传统的温室控制与农业专家库结合起来,采用模糊算法来实现温室信息采集,从硬件和软件上的设计达到对温室环境的精细化控制,实验表明此系统对无线传感采集的数据进行模糊化的智能辅助控制系统精度高,动态性能好,鲁棒性强。

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本文针对大棚花卉种植的温度智能模糊控制的研究,由于控制对象的复杂性无法给出确切的数学模型[2],智能模糊控制的鲁棒性强,恰恰对此可以达到满意的效果,运用农业信息专家库,可以对温度进行智能调节,对花卉的种植进行温室培养,使得花卉的生长环境得到优化,减少因天气季节变化而造成的损失,提高种植效率和质量。1模糊控制系统的设计控制器是双输入单输出的二维模糊控制器,其原理图如图1,输入清晰量e和其变化率de/dt,Ke和Kec是量化因子,是输入变量从基本论域变换到相应模糊集的论域需要乘上的因子,经隶函数模糊化后,输入变量是大棚花卉的温度偏差E和温度偏差变化率EC,输出变量为调整值U,Ku是比例因子,是输出量从模糊集的论域变换到基本论域必须乘上的因子,u是清晰化值。图1二维模糊控制器原理图E=T-T0(1)EC=dE/dt(2)式中,E-温度值的偏差;T-温度值的测量值;T0-温度值的设定值;EC-温度偏差的变化率。利用MATLAB中的FIS编辑器进行设计一个双输入单输出的Mamdani控制器[3],其中清晰量输入变量是e,ec,u;经隶函数将其模糊化,其模糊集为E、EC、U;不同的系统选取不同的隶函数也不同,根据其实际情况,此系统选择三角形隶函数。对基本论域模糊化的处理,一般花卉生长的温度e的基本论是在[0,30]摄氏度,温度偏差的基本论域为[-5,+5],设二者对应的模糊论域为:E的论域邀-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6妖;EC的论域邀-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6妖。其输入语言变量选择邀NL(负大),NM(负中),NS(负小),ZE(0),PS(正小),PM(正中),PL(正大)妖。花卉温度偏差E和温度偏差变化率EC都采用相同的三角隶函数,其温度偏差E和温度偏差变化率的隶属度函数如图2。图2温度偏差隶函数和温度偏差变化率隶函数温度调节输出控制量u的基本论域为[0,1,2,3]为四个等级,温度调节输出的模糊论域U为{0,1,2,3,4},分别对4种温度调节状态:ZO(不加热或者不通风),PS(缓慢加热或者缓慢通风),PM(中等加热或者中等通风),PB(快速加热或者快速通风),输出变量隶函数如图3。图3输出变量隶函数图对近似模糊推理的设置,其实就是模糊规则的设计,模糊控制规则的建立就是其控制系统的核心,就是用操作者总结的经验来制定规则从而达到有效的控制[4]。输入的模糊论域变量是[-6,6],E和EC的模糊语言值各设定为7个,输出变量U是对应四种等级,因此模糊语句就有49句语言规则。根据温度偏差E和温度偏差变化率EC,以及输出变化量U,可知模糊语言描述如下:IFE=NBANDEC=NB,THENU=PB;IFE=NBANDEC=NM,THENU=PB;IFE=NBANDEC=NS,THENU=PB;IFE=NBANDEC=ZO,THENU=PB;IFE=NBANDEC=PS,THENU=PM;IFE=NBANDEC=PM,THENU=PS;IFE=NBANDEC=PB,THENU=PS;依此类推共有49条控制语言规则,得出模糊关系后可以推理计算出U,其观测图如图4。图4输出变量三维曲面观测图对模糊清晰化的处理,就是对输出模糊量U的清晰化,经模糊化的输入量得出的输出结果是模糊量,是不能直接用来产生实际行动的,需要解模糊清晰化处理,一般使用最大隶属度方法进行决策,将模糊的输出变量变为精确的执行动作,达到精细的温度控制。2系统的硬件设计该控制系统有上位机和下位机,下位机的主要部分是大棚温度采集系统,主要

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