葉 超 姚文斌 萬(wàn) 航

（浙江經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 310016）

0 引言

我國(guó)是一個(gè)有著悠久農(nóng)業(yè)種植歷史的國(guó)家， 但我國(guó)的農(nóng)業(yè)都是傳統(tǒng)模式， 國(guó)內(nèi)的溫室種植起步時(shí)間較晚， 一直到20 世紀(jì)60 年代才開(kāi)始引進(jìn)和建造了全國(guó)第一個(gè)塑料大棚溫室，且規(guī)模很小。 經(jīng)過(guò)這幾十年的發(fā)展，雖然溫室種植的數(shù)量已經(jīng)增加了很多，但是其智能化程度并沒(méi)有跟上，還處于科技含量比較低的層次。 因此，迫切需要一個(gè)具有高效益且成本比較低的溫室。

小型花卉玻璃溫室對(duì)溫度的控制是一個(gè)非常復(fù)雜的問(wèn)題，且具有很大的變化性、非線性，其中隨機(jī)性也非常強(qiáng)，因此很難去建立一個(gè)完整的數(shù)學(xué)模型。 傳統(tǒng)的控制方式都無(wú)法很精準(zhǔn)地控制玻璃溫室內(nèi)的溫度變化，而模糊控制無(wú)須提前建立數(shù)學(xué)模型，根據(jù)實(shí)際發(fā)生的變化，利用使用人員的經(jīng)驗(yàn)，就可以對(duì)其進(jìn)行控制。

1 模糊控制器的設(shè)計(jì)

1.1 模糊控制系統(tǒng)的組成

模糊控制又被稱為模糊邏輯控制，它是一種以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī)數(shù)字控制技術(shù)[1]。 模糊控制器是一種非常容易被掌控的非線性控制器，該控制器的魯棒性和適應(yīng)性很好，同時(shí)該控制器的容錯(cuò)率也很高[2]。 模糊控制器的理論化操作步驟如圖1 所示。

圖1 模糊控制器示意圖

模糊控制器的控制規(guī)律是用計(jì)算機(jī)的程序來(lái)完成，實(shí)現(xiàn)一步模糊控制算法的過(guò)程是：計(jì)算機(jī)采樣獲得被控制量的準(zhǔn)確值， 然后將該控制量與給定值對(duì)比得到誤差信號(hào)E； 一般選用誤差信號(hào)E 作為模糊控制器的一個(gè)輸入量， 將誤差信號(hào)E 的精準(zhǔn)量進(jìn)行模糊量化轉(zhuǎn)化成模糊量， 誤差信號(hào)E 的模糊量可以用對(duì)應(yīng)的模糊語(yǔ)言說(shuō)明； 然后得到誤差E 的模糊語(yǔ)言集合的一個(gè)子集e；然后利用合成規(guī)則對(duì)子集e 和模糊控制規(guī)則R進(jìn)行模糊決策，從而可以獲得模糊控制量u，u=Er[3]。

1.2 溫室溫度模糊控制器設(shè)計(jì)

模糊控制器是根據(jù)人對(duì)目標(biāo)環(huán)境的操控來(lái)進(jìn)行模擬的，在玻璃溫室的真實(shí)環(huán)境中，需要使用人員時(shí)刻監(jiān)控著溫度的變化， 根據(jù)溫度變化進(jìn)行平臺(tái)的操作，來(lái)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的溫度控制[4]。 然而，對(duì)于小型花卉玻璃溫室，對(duì)于溫度變化的控制需要更快的反應(yīng)，且穩(wěn)定性要高，因此，需要建立一個(gè)模糊控制平臺(tái)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)視玻璃溫室內(nèi)的溫度變化。 本文建立的模糊控制平臺(tái)根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控獲得小型花卉玻璃溫室的室內(nèi)溫度參數(shù)t，將該參數(shù)t 與最優(yōu)化的溫度做一個(gè)減法，可以得到參數(shù)誤差e， 經(jīng)過(guò)模擬控制平臺(tái)中的多個(gè)參數(shù)的模糊控制（過(guò)程為模糊化—模糊推理—逆模糊化），得到參數(shù)u[5]。 作用到被控制的對(duì)象上，讓該目標(biāo)可以迅速地調(diào)整小型花卉玻璃溫室中的溫度，如圖2 所示。

圖2 小型花卉玻璃溫室模糊控制系統(tǒng)流程圖

1.3 輸入模糊化

本文使用了Matlab 軟件來(lái)建立模糊控制系統(tǒng)的模型， 對(duì)模糊溫度控制做出仿真使用了Matlab 中的simulink 功能。 根據(jù)玻璃溫室溫度控制系統(tǒng)條件的需要，可以得到輸入量為玻璃溫室內(nèi)真實(shí)溫度t，反饋數(shù)據(jù)真實(shí)溫度和目的溫度的偏差e， 輸出量為控制溫度u。 接著對(duì)，溫度區(qū)域進(jìn)行模糊化和逆模糊化處理。

根據(jù)試驗(yàn)的真實(shí)情況分析，得到了e 與t 的 范圍是 [-20,20]，[0,40]。 由于溫度控制系統(tǒng)的操控精度問(wèn)題，本文對(duì)e 與t 都采用了7 個(gè)模糊子集合的劃分，獲得了7 個(gè)模糊子集合輸入情況和所屬的示意圖。

圖3 溫度偏差的模糊子集合與歸屬函數(shù)

其中，Z 為零，PS 為正小，PM 為正中，PB 為正多，NS 為負(fù)小，NM 為負(fù)中，NB 為負(fù)多。

按照溫度偏差的模糊集與隸屬度函數(shù)示意圖，從上面可以獲取e 的取值，見(jiàn)表1 所示。

溫度偏差的模糊子集與隸屬度函數(shù)如圖4 所示。

圖4 真實(shí)溫度的模糊集合歸屬函數(shù)

其中，Z 為零，PS 為正小，PM 為正中，PB 為正多，NS 為負(fù)小，NM 為負(fù)中，NB 為負(fù)多。

根據(jù)溫度偏差的模糊集與隸屬度函數(shù)示意圖，從上面可以獲得e 的 取值，如表2 所示。

1.4 輸出逆模糊化

輸出量為溫度控制參數(shù)u，定義其范圍為[-20,20]，與 輸入模糊化相同，u 也有7 種模糊子輸出情況，輸出量u 的歸屬度函數(shù)如圖5 所示：

表1 迷糊偏差e 模糊控制的取值表

表2 真實(shí)溫度t 模糊控制的取值表

圖5 輸出u 的歸屬度函數(shù)

其中，Z 為零，PS 為正小，PM 為正中，PB 為正多，NS 為負(fù)小，NM 為負(fù)中，NB 為負(fù)多。

根據(jù)真實(shí)溫度的模糊集與隸屬度函數(shù)示意圖，從這里可以得到真實(shí)溫度的取值表，如表3 所示。

表3 真實(shí)溫度t 模糊控制的 取值表

1.5 模糊規(guī)則

根據(jù)人工控制的策略和獲得的數(shù)據(jù)，構(gòu)建了與實(shí)際溫度范圍相似的模糊規(guī)則，通過(guò)仿真與調(diào)整，最終得到了如下的模糊規(guī)則，如表4 所示。

表4 模糊規(guī)則

將表1、表2、表3、表4 的數(shù)據(jù)相結(jié)合，采用最大隸屬度法，就可以得到控制子集的相應(yīng)量化，如表5所示。

表5 輸出u 的模糊控制規(guī)則量化表

2 結(jié)語(yǔ)

為驗(yàn)證本文的模糊控制系統(tǒng)的準(zhǔn)確性， 采用了Matlab 軟件進(jìn)行仿真，經(jīng)仿真得出結(jié)果，如圖6 所示，采用模糊控制的控制系統(tǒng)具有反饋速度最快、控制的準(zhǔn)確性高、穩(wěn)定性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，在達(dá)到預(yù)期溫度的時(shí)候可以忽略其中的超調(diào)量。 由于模糊控制系統(tǒng)的適用性極強(qiáng)，所以只要修改部分參數(shù)，就可以控制其他的對(duì)象。 因此，該控制系統(tǒng)能極大的應(yīng)用到不同種類的花卉玻璃溫室當(dāng)中。

圖6 溫度控制圖像