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第一章绪论1.1章节随着国民经济的飞速发展，较低技术、较低附加值的农业产品以无法符合人们日益增长的非常丰富的物质市场需求，面临竞争白热化的市场形势，粗放型农业以不合适社会的发展，必需转变农业粗放型的快速增长方式，回头农业工业化、技术化和现代化的发展道路才能提升产品竞争力。

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本文摘要：第一章绪论1.1章节随着国民经济的飞速发展，较低技术、较低附加值的农业产品以无法符合人们日益增长的非常丰富的物质市场需求，面临竞争白热化的市场形势，粗放型农业以不合适社会的发展，必需转变农业粗放型的快速增长方式，回头农业工业化、技术化和现代化的发展道路才能提升产品竞争力。

第一章绪论1.1章节随着国民经济的飞速发展，较低技术、较低附加值的农业产品以无法符合人们日益增长的非常丰富的物质市场需求，面临竞争白热化的市场形势，粗放型农业以不合适社会的发展，必需转变农业粗放型的快速增长方式，回头农业工业化、技术化和现代化的发展道路才能提升产品竞争力。农业生产过程与自然环境关系密切，农产品的生产不受地域、气候和环境等诸多大自然因素的影响和制约，为了挣脱这种影响，不应大力发展温室农业。随着科学技术水平的变革，温室生产早已仍然是非常简单的挡风遮雨和提升温度，利用新技术、新材料和新能源可以对温室内各种环境因子展开监测和掌控，甚至几乎挣脱自然环境的束缚，人为地建构适合作物生长的最佳环境，生产出有高品质、高质量的农产品[1-3]。

1.2研究的目的和意义温室环境掌控是一门简单的综合性技术，它是集当代农业生物学、环境科学、电子技术、计算机控制与管理科学等多门学科于一体的综合技术。任何一种作物的生长、开花、结果都必须适当特定的环境条件，具备区域性和季节性，这是长年自然选择的结果。有所不同种类的作物生长必须有所不同的环境条件。

温室智能环境掌控主要是对温室环境因子展开综合的调节和掌控，就是对温室中的温度、湿度、光照、CO2浓度等环境因子调节掌控，为有所不同作物的生长、繁殖获取适合的环境，使作物与环境获得较好的统一[4]。目前，常用的温室环境控制器主要有单片机，工控机，PLC[5]。

以单片机为核心的控制系统，一般来说以MSC51系列单片机为基础，使用8位CPU,系统中的数据采集，算法构建，设备掌控都由单片机已完成。该类掌控方式的优点是需要全局管理，研发周期短，操作者非常简单、价格低廉，缺点是布线简单，可靠性劣，稳定性较低、元件不易损毁且输出/输入信号一般来说为模拟量或电源量，自动化程度较低。由于温室环境高温高湿，有利于单片机的长年平稳工作，单片机再次发生故障不会造成整个监控系统中断，影响农业生产。以工控机为核心的控制系统能对温室中的各种参数和变量展开有效地掌控。

工控机融合模拟量采集卡，数字量采集卡以及其他输出输出模块共同完成温室环境的监测与掌控。工控机控制系统的优点是稳定性低，抗干扰能力强劲，需要适应环境温室中的农业生产环境，缺点是工控机价格昂贵，不合适推广应用。常用于温室掌控的控制算法有PID掌控，模糊控制，神经网络，遗传算法等几种掌控方法[6]。PID算法通过计算出来偏差的比例、分数、微分调整输出量已完成掌控，一般来说算法中的比例环节需要提升系统的快速性，比例环节通过比例系数调整系统偏差，由于成倍数的缩放偏差，输入修正，所以需要成倍数的修正偏差，使系统较慢超过目标值。

比例起到的大小各不相同比例系数，比例系数越大，比例起到就不会就越强劲，输入的修正幅度也不会越大，但是过大的修正幅度不会使系统超调量减小，相当严重时会导致系统不平稳。分数环节通过大大的对偏差分数，大大的修正输入，以后偏差为零，因此分数起到需要有效地提升精度，强化系统对参数变化的适应能力，分数环节通过转变分数时间常数的大小调整分数起到的输入结果，分数时间常数就越小，分数环节对输入结果的修正能力就不会就越强劲，但是过度的修正，不会导致系统内敛相反输入，内敛胜向输入，引发波动，导致系统相当严重不平稳。微分的起到需要叙述系统变量的变化率，所以将系统偏差微分，可以取得偏差变化的“加速度”进而可以提早对偏差展开修正。

因此，微分环节需要提升系统对动态过程的预见能力，解决惯性环节的影响，增大偏差变化，增大修正时间。微分环节的修正能力各不相同微分时间常数，微分时间常数越大，对偏差的修正起到就不会越大，某种程度，过度的强化修正起到，不会导致系统不平稳。因此整定PID参数的时候，要在分数和比例、微分之间构成一种均衡[7]。模糊控制以模糊数学为理论基础首先，通过一定的方式将具体的信息模糊化从而获取信息，然后，按照一定规则处置信息，最后将模糊不清的信息数字化进而输入信息。

它是一种范围掌控，类似于人工手动掌控，人工控制主要凭经验参予掌控，对掌控对象只需大约理解不必须精确的掌控模型。人工手动掌控是一种由人作为控制器的控制系统是典型的智能控制系统，其中包括了人的高级智能活动。在生产活动中人作为控制器观测被控对象的输入，然后根据观测结果，通过大脑做出决策，最后手动调整输出。就这样大大的继续执行：观测，决策，继续执行，超过希望的输入。

这实际是一个过程变化到掌控行动之间的同构关系，这个同构是通过人的决策来构建的。人在决策中并不是通过准确的计算出来来构建决策，而是依赖定性或模糊不清科学知识[8-10]构建的。本课题以设计一套温室智能监控系统为目的。

其设计以PLC为掌控核心，融合环境传感器、执行机构、定点摄像头以及上位机监控软件对温室环境综合调控，以超过作物生长市场需求。该系统应用于小型温室中通过传感器动态监测温室内的空气温度、空气湿度、土壤水分值等环境参数进而对温室内环境或人为的或自动的展开调控，使温室内环境需要更佳的适应环境作物生长。并且以该监控系统作为研究平台以温室中温度，湿度为研究对象，研究温室中温度与湿度之间的关系以及它们的相互影响。

同时以PID掌控理论作为理论基础设计温室温度PID控制器，调节温室温度，并依据温室温湿度变化关系补偿温室湿度使温室环境中的温湿度需要获得合理的调节。最后将该设备运用于农业生产中，为作物获取好的生长环境，为种植者建构效益，因此，研究该课题具备深远影响的理论意义和根本性的现实意义。

1.3国内外研究现状温室掌控大体经历了人工手动掌控、机械设备掌控、电子设备掌控、微机综合掌控等几个发展阶段。温室环境掌控本质是作物生长环境的优化问题。其最低目标是能使农业生产和工业生产一样不不受地域、季节等环境因素的制约，并且需要构建全过程高效的生产自动化。温室环境简单具备多环境因子，大延时，强劲耦合等特点。

想掌控多种因素同时超过作物生长所须要最佳指标是不有可能的，想掌控单一因素而不对其它因素产生影响也很艰难，所以说道，要构建温室环境气候条件的全局性综合掌控很艰难。但是，随着电子技术的飞速发展和微型计算机的普及应用于，以及计算机性能的大幅度提高和价格的上升，同时预示着PID掌控理论、模糊控制技术、神经网络技术和遗传算法等理论的发展成熟期，以微机为核心的温室综合环境控制系统取得了前所未有变革发展，并逐步踏入网络化、智能化阶段[11]。1.3.1国外研究动态在温室环境掌控方面，国外跟上较早于，20世纪80年代初，美国的雨鸟、摩托罗拉等几家公司就合作开发了智能中央计算机灌溉控制系统，并于20世纪90年代在全美获得了普遍的应用于[12]。

目前，美国的科研人员将计算机控制、作物生长影像监测分析、准确播种等先进设备技术应用于到温室中，大大提高了温室生产的自动化程度，用于计算机展开掌控的温室已非常广泛，已占到温室总量的82％。荷兰温室农业繁盛，温室环境控制技术先进设备，荷兰的农业是玻璃温室里的农业，早在80年代，荷兰人就已将计算机应用于温室的生产中，目前，荷兰用于计算机控制的温室已占到温室总量的85％。以色列对农作物的灌溉使用了现代化的滴灌和微喷灌系统，在作物附近都加装了传感器以检测水、肥的状况，并将水、肥情况上载办公室里的中心计算机，中心计算机与田间的控制器展开通讯，可便利地遥控灌溉和播种，使水肥的利用率超过80％～90％[13]。

此外，英国、希腊、德国、西班牙、日本等国家将新技术应用于温室中，在智能温室的研究与应用于中正处于领先地位。由于温室环境参数的程固有的非线性，使得温室环境的线性系统模型不能在环境参数较小的变化范围内确保模型精确度[14]。

因此，使用非线性系统模型的识别方法是一个必然趋势。当前，使用智能化系统辩识方法对非线形系统展开建模的研究十分风行，在温室环境辩识中有大量研究。

1994年Saginert等人就使用人工神经网络方法对温室气候展开辩识，作者利用法国INRA和英国Silsoe研究所的数据分别创建了三层前向BP神经网络模型，网络的输入量为气候变量(室外光强度、室外温度、室外湿度、室外风速等)、控制变量(加热器的热通量、以弧度回应的通风口关上角度、以时长回应的喷雾量等)、状态变量(叶面积指数)和时间变量(日期、时间)，模型预测量为室内温度、室内光强度、以湿球湿度回应的室内湿度以及土壤温度等室内环境参数，并且通过变动网络的输入输出数目仔细观察网络的预测能力，通过分析网络权值大小，辨别哪些输出变量对变量预测更为最重要，结果得出结论风向和叶面积指数对室内环境影响并不大的结论[15]。1996年Saginer等人将神经网络加到到温室环境计算机控制系统中，通过试验仿效专家掌控。

结果显示，神经网络需要很好的仿效专家的掌控思想[16]。2000年VanStraten等利用作物的光合作用和蒸腾作用展开温室内短期的优化掌控，利用有效积温的原理展开温室长年的优化掌控，将短期优化和长年优化结合，构建了以经济拟合为目标的温室环境掌控。2003年Aeslyng等人应用于机理分析法分析植物的光合作用、呼吸作用等涉及物理生物过程中能量吸取与消耗，根据热平衡理论创建温室温度均衡方程，通过调整光照量调节温室温度，通过较好的光照利用率，减少作物产量，提升作物品质。

2005年PauloSalgado等人将模糊控制应用于温室的温湿度掌控中，该方法是一种多输出多输入的掌控方法，利用该方法解法耦超过温室温湿度的综合调控。这些理论的经常出现，使得温室环境控制技术开始向智能控制技术过渡性[17]。第六章总结与未来发展6.1总结日光温室环境监测与控制技术是现代农业的最重要组成部分，在农业生产过程中，提升温室环境监测与控制技术水平，不利于节约生产资源，节省人力成本，提升作物产量。

本文针对如何调控温室环境，合理调节温室中的温度与湿度，使作物需要较好的生长，明确已完成工作有以下几方面：（1）设计了温室监控系统，该系统使用模块化设计由收集模块，掌控模块，表明模块，工业摄像机，PLC以及上位机软件等几部分构成。该系统以PLC为核心，融合其它模块共同完成温室环境信息的收集与掌控。同时，上位机软件还具备数据对比分析及历史数据查找等功能。（2）以温室温度湿度为研究对象，记录有所不同条件下，温室温度湿度的变化。

通过试验及数理统计软件分析试验温室温湿度之间的关系。经分析得出结论，在试验温室中温度增高，湿度上升显著，温度减少，湿度增高；湿度转变（增高或减少），温度有所变化，变化幅度并不大。

温度的变化对湿度影响较小；湿度的转变对温度影响较小。（3）应用于机理分析法，根据能量守恒以及温室中的物理生物变化创建了温室温度模型。（4）依据PID算法原理及温室环境特点设计了PID控制器及掌控方案，融合温度模型及试验温室涉及物理参数，利用ZieglerNiehols公式求出PID调节参数，同时应用于Simulink对PID掌控方案展开建模同时调整PID参数。

建模结果表明PID温度控制需要符合温室对温度的掌控拒绝，需要提升系统稳定性，增加调节时间。（5）应用于PLC构建温室的温湿度掌控，融合PLC的PID指令，利用脉宽调制的方式掌控温室温度，试验指出PID控制算法运营可信，有效地的提升了系统的稳定性。同时，融合温湿度变化关系，温度变化的同时，对湿度展开补偿，经试验检验，补偿后湿度值基本合乎掌控拒绝。

6.2未来发展温室环境是一个综合的、多参数、强劲耦合的简单系统。全然的研究温度与湿度对温室环境的影响是过于的，只研究温度与湿度之间的关系也是过于的，针对本文的不足之处，可在以后的工作中作如下研究：（1）本文中上位机软件使用Delphi撰写，为单机应用软件，不具备联网功能，今后可联合开发基于Andriod系统或iOS系统的移动终端监控软件，使温室环境的监测与掌控更为便利化。（2）本文下位机所使用的核心PLC耗资太高，设计出有的监控设备体积略为大，在稳定性完全相同的条件下应考虑到使用体积小，耗资略高于的处置核心研发温室环境监控设备。

（3）本文所辟温室温度模型是在忽视了很多外界因素理想条件下创建的，过于精确，今后可在温室建模方面尝试一些新方法。（4）本文中用于的控制算法为经典控制算法PID控制算法，温室环境为简单系统全然依赖一种算法过于全面，今后可尝试多种算法牵头掌控。

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