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伊连云 《农业装备与车辆工程》2007,(12):48-50
介绍了温室环境的特点，根据其特点提出温室温度控制要求，以温度作为优先控制的环境因子进而确定了以PLC为核心的温室温度控制系统．对温室温湿度进行实时控制。重点设计了温室温度控制主程序及功能指令的应用技巧。 相似文献
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温室大棚温湿度模糊解耦控制系统设计与仿真 总被引：4，自引：0，他引：4
温室环境系统是一个多变量、非线性、时变和滞后的系统,各变量之间具有耦合关系,很难建立精确的数学模型。其中,温度和湿度的变化是最基本的因子,对农业作物影响最为显著。为此,采用模糊控制方法,通过建立模糊控制系统模型和对模糊控制器的设计,引入解耦参数,实现了该系统的温湿度解耦控制,使系统的温湿度控制精度大大提高。实验结果表明:当温室温湿度设定值分别为20℃和70%时,温湿度变化超调量较小,控制过程比较平稳,系统环境达到了作物生长的需求。 相似文献
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基于RBF神经网络的温室温度调控研究 总被引：1，自引：0，他引：1
根据光合作用对温室环境因子的非线性,结合RBF神经网络对非线性的良好辨识能力,研究出一种温度调控技术。结合温室光照、温度变化规律,运用RBF神经网络建立温室生菜光合速率与二者的量化模型,通过生菜的光合作用速率来衡量生菜生长状况,在温室小气候里实现对生菜产量的量化控制。该模型预测精度较高,可作为温室测控系统环境因子调控依据。 相似文献
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荷兰温室环境控制系统的发展 总被引：1，自引：0，他引：1
温室中的环境指的是温室中作物在地面以上的生长空间。温室中的环境由许多个因子组成,诸如光、温度、相对湿度、二氧化碳浓度等是其中较为重要的几个。种植者可以利用农场管理系统对上述因子进行人为的影响,即环境控制,以给作物提供一个最佳的温室内生长条件。温室环境控制的方法这些年在荷兰发展得非常快,本文将就这些发展变化及其未来的发展趋势做一些简要的介绍。 相似文献
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《农机化研究》2021,(12)
为解决温室温度、湿度环境精准控制问题,基于PID算法并结合温度、湿度热力学分析,提出了一种温室温湿度耦合控制方法。通过实验结合参数辨识方法建立温室温度、湿度的数学模型;从热力学角度分析温度与湿度之间存在的耦合关系,得出温湿度耦合函数;将耦合函数作为温湿度之间的影响关系添加到基于PID算法的控制模型中,最终建立了基于PID算法的温湿度耦合控制模型。实验结果表明:加入温湿度耦合关系后,耦合控制相较于无耦合控制方法,温度控制与湿度控制系统的系统稳态时间分别减少73.3%和50%,系统稳态误差均为0,系统更加稳定准确。温湿度独立控制方法很难实现温室温度与湿度的协调准确控制,而采用耦合控制方法能够大幅度提高控制系统的稳定性、快速性及准确性,实现了温室温湿度的精准控制,从而提高了温室作物的生产品质。 相似文献
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针对目前温室环境系统中,环境监测数据只能反映当前环境状况,无法预测温室环境变化趋势,导致温室环境控制效果差的问题,提出一种基于Elman神经网络的温室环境因子预测方法。以采集的温室内温度、湿度以及二氧化碳浓度的历史数据作为预测模型的输入,建立Elman神经网络预测模型,进而实现精确的温室环境因子变化预测。结果表明,Elman模型优于BP和RBF模型,温度、湿度和二氧化碳浓度预测结果的均方误差分别为0.003 9、0.005 9和0.028 3,决定系数分别为0.991 5、0.967 8和0.973 9。该模型预测结果较理想,可以为温室环境调控提供一定的决策支持。 相似文献
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对温室环境中温度、湿度、光照、CO2浓度等环境因子进行调控是实现设施作物生产高产、优质、高效的关键。以WinCC组态软件为上位机编程软件,以PLC为控制器,设计一种基于PLC的智能温室控制系统。该系统人机界面友好,性能稳定可靠,性价比高,能很好地实现对智能温室环境因子的自动控制,满足温室作物生长环境控制要求。 相似文献
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随着现代计算机信息技术和自动化控制技术在农业领域的快速发展，温室的结构档次正不断提高，加之农作物对外部环境的依赖性强，搭建一种适合农作物生长的温室环境控制系统，已成为农业种植者的迫切需求。该文针对温室环境信息智能化管理需求，通过调控农作物的环境因素，创造出适宜农作物生长的环境，从而达到农作物反季节生产和提高产量的目的。为了进一步提高温室智能控制的精准度以及提高农作物生产效率，基于PID控制算法，设计了一套典型的、符合我国农情的温室环境控制系统。该系统将在调节温室环境参数和改善作物生长环境方面发挥重要作用。 相似文献
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为了给冬季作物提供适宜的生长环境,综合考虑自然光和节能因素,提出了一种基于光照的温室加热系统模糊PID控制方法。首先,根据温室的光照强度和天气预报信息,建立温室内温度的设定模型;然后,结合常规PID控制算法简单、鲁棒性好及可靠性的优点,采用模糊控制思想对PID控制参数进行调整,使控制系统可以依据不同的偏差相应地调整;最后,使用Mat Lab中Simulink对控制算法进行了仿真试验。结果表明:该控制方法稳定性高、动态响应好、抗干扰能力强,为提高温室生产的经济效益提供了理论依据。 相似文献
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针对农业温室环境的精确建模和控制问题,提出了一种基于模糊神经网络的智能控制方案。首先,在考虑室内外环境因素下,构建一个有效的温室环境数学模型,获得通风量、喷雾量和加热量的微分表达式;然后,利用一种自适应模糊神经推理系统(ANFIS),以温度和湿度差作为输入,通过神经网络自学习和模糊推理获得控制输出;最后,通过遗传算法优化控制器的输出比例因子,提高控制响应速度和稳定性。实验结果表明:该方案能够快速且稳定地追踪环境设置值,具有很好的控制效果。 相似文献
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以冬季日光温室为研究对象.综合考虑温度和湿度因子对口光温室环境的影响,应用模糊控制与PID控制相结合的方法实现对北方日光温室冬季温度的控制,并利用MATLAB命令方式和Fuzzy Logic Toolbox实现对该控制系统的仿真.仿真实验结果证明:本系统对于日光温室温度的控制效果比较理想,在外界扰动较大的情况下能够快速达到设定的温度值,抗干扰能力强,反映速度快,有较强的鲁棒性. 相似文献
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基于CFD模拟模型的温室温度场均匀性控制 总被引：6，自引：0，他引：6
为达到精确控制温室环境因子的目的,提出一种基于计算流体力学(CFD)模拟模型的试验设计(DOE)优化控制系统,通过正交试验设计,在尽可能少的CFD求解次数下,获得环境因子控制的最优组合;以温度场控制为例,通过引入均匀性评价指标,以CFD为计算工具不断改变控制输入的组合,使该指标达到极小,从而在原有温度定值控制基础上,使温室作物温度生长的局部差异减小,提高温室综合生产效率;最后以试验实例给出了这种方法求解的基本过程,结果表明优化后的效果明显,控制组合方式易于获得。 相似文献
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我国农业温室控制系统控制模式的研究 总被引：2，自引：2，他引：0
近年来,人们对温室环境的控制要求越来越高,随着计算机技术的日新月异和科学技术的不断进步,以微型计算机为核心的温室控制系统得到了长足的发展,并逐步迈入智能化阶段。另外,传感器技术、自动化技术和通信技术的迅猛发展也为现代温室控制系统提供了多种控制模式。根据温室控制所经历的3个发展阶段,介绍了温室控制系统的几种典型控制模式,并简要地分析了其优缺点以及今后温室控制系统的发展趋势。 相似文献
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物联网温室环境调控系统 总被引：3，自引：0，他引：3
针对温室环境远程调控过程中自动控制参数无法修改或缺少远程手动控制模式的问题，设计了温室环境远程测控系统。系统可分为温室现场测控层、服务器层和用户应用层。现场测控层基于无线传感器网络获取温室内外环境信息，并配备了网络摄像头实时监测；服务器层以ARM为硬件平台，采用Linux C语言完成无线通信模块软件设计和服务器的设计；用户应用层基于Web和Andorid技术，构建提供温室内外即时环境信息查询和自动控制方法选择、控制目标调整、在线视频查看温室内部情况等功能远程终端。试验结果表明，本系统自动测控周期最短为5s，数据传输误码率和丢包率较低，能够满足实时、可靠监测的需求，视频图像流畅清晰，操作简单，界面友好，提高了温室环境测控系统的适用性。 相似文献
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基于模糊神经网络的温室控制系统 总被引：1，自引：1，他引：0
为了实现温室节能以及安全控制,针对温室环境的大滞后、多输入、多输出、非线性和难以建立数学模型等特点,提出用模糊神经网络进行温室温度控制的方法,采用神经网络在线调整训练模糊规则的控制方式,实现了温室内温度的模糊控制.利用该方法能提高温室控制系统的精确性、适应性和鲁棒性,有利于节能.结果表明,基于模糊神经网络的温室控制系统运行效果良好,控制过程响应快,无震荡,超调量小,稳态误差小,能满足使用要求. 相似文献