温室作物生长模型的温室小气候控制方法研究(附件)
摘要：针对一般温室作物生长过程和农业生产广泛使用的温室大棚结构，为优化传统人工经验设定温室温湿度控制目标的不足与缺陷，利用MATLAB建模软件搭建温室小气候模型和温室作物生长模型。智能控制温室小气候模型的温度和湿度，影响温室作物生长模型，观察分析模型输出结果，研究不同控制方法的优劣。控制系统使用了比例积分微分控制和模型预测控制两种控制方法，两种控制方法在相同外界条件下分别作用于温室小气候模型和温室作物生长模型，以优化控制目标，使得控制系统获得较高的生产效益和经济效益。
目录
摘要 3
关键词 3
Abstract 3
Key words 3
1 选题背景 3
1.1 问题的提出 3
1.2 国内外研究状况 4
1.2.1 国外研究状况 4
1.2.2 国内研究状况 4
1.3 研究的目的和内容 5
2 温室小气候模型与作物模型建模 5
2.1 MATLAB建模工具简介 5
2.2 温室小气候模型简介 5
2.2.1 温室内空气温度模拟 6
2.2.2 温室内空气湿度模拟 6
2.3 温室作物模型简介 7
2.3.1 叶面积模拟 7
2.3.2 光合作用模拟 8
2.3.3 干物质生产 9
2.4 PID控制方法 9
2.4.1 PID控制简介 9
2.4.2 PID控制的具体实现 10
2.5 MPC控制方法 11
2.5.1 MPC控制简介 11
2.5.2 MPC控制的具体实现 11
3 实验仿真与分析 12
3.1 无控制器 13
3.1.1 控制器参数设置 13
3.1.2 模型运行结果 13
3.1.3 仿真结果分析 14
3.2 PID控制系统 14
3.2.1 控制器参数及算法参数设置 14
3.2.2 模型运行结果 15
3.2.3 实验仿真结果分析 18
3
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.3 MPC控制系统 19
3.3.1 控制器参数及算法主要参数设置 19
3.3.2 模型运行结果 19
3.3.3 实验仿真结果分析 23
3.4 优化控制分析 23
3.4.1 实验结果图 23
3.4.2 优化控制实验结果分析 24
4 总结 25
致谢 25
参考文献 25
基于温室作物生长模型的温室小气候控制方法研究
引言
温室要在复杂的外界气象环境下，为作物生长提高更适宜的环境，以达到高产出、高品质、低成本等为目标，因此越来越受到人们的关注。建立温室小气候模型的目的和意义在于为温室结构优化、综合控制优化以及智能决策提供理论基础和工具手段。
1 选题背景
1．1 问题的提出
伴随着设施农业的发展，温室成为优化作物质量、增强效率的重要设备。设施农业是利用设施、科学技术，在一定程度内优化环境因子，使作物、动物等在最优的环境（温度、湿度、水）下生长发育，使得农业生产不全部依赖于自然环境，并获得优于自然环境的生产成果。配备了现代机械控制系统的温室，通过多种设备的协同运行，为温室内作物提供最适宜温度、湿度等环境。温室是当代设施农业中研究最多、发展最快的部分[1]。遗传和环境是影响作物品质的主要原因，其中作物的生长环境决定了作物的遗传因子的影响能力。因此适合作物生长的环境对设施农业栽培作物的生产十分关键，尤其是温度、湿度、太阳光照等关键环境因子。建立合适的温室小气候模型，可以模拟温室内各种环境因子随时间变化的情况；建立适宜的温室作物模型，可以模拟预测作物在温室内给定环境因子下的生长发育情况。建立模拟模型在优化温室作物生长发育和调控最适温室环境因子方面比传统人工控制更优，有利于实现提高作物质量，缩短或延长生长周期等目标。随着现代设施农业的发展，能源、技术、资源的利用率将不断提高，获得最大的产业效益[2]。
1．2 国内外研究状况
1. 2. 1 国外研究状况
对温室内小气候环境建模的研究在全世界已经发展了几十年，温室系统是一个包含自然因素、生物因素和物理设备因素的多因素复杂系统，模拟温室小气候的关键是对于影响温室内环境的环境因子的模拟，例如光照、室外温度、室外风速、室外湿度等。建立温室小气候模拟模型是优化温室结构和调控、监测温室内环境的重要手段。国外从上世纪60年代开始研究温室内环境数学模型，当时模型参数单一，关系较为简单[3]；80年代后，荷兰等国家进一步研究温室外气象环境、温室内小气候环境、温室内作物间的关系，建立了温室模型和作物生长模型及在二者基础上的温室环境最优控制目标调控模型KASPRO[4]。
国外作物模拟模型研究始于上世纪60年代，以荷兰和美国的研究者提出的植物光能吸收及光合作用的模拟模型为标志，在上世纪70年代到80年代作物模型研究十分活跃，从某一生理发育阶段的模拟到完整的生理发育过程的模拟，越来越系统化、机理化[5]。国外的研究者在这段时间总结出了CERES、GOSSYM、SOYGRO、SUCROS[6]等模型，均实现了整体模拟和预测作物的生长发育过程及最终产量的积累过程。温室作物模拟研究晚于大田作物模拟研究，Spitter教授在大田作物模型的研究基础上，提出了TOMSIM番茄生长发育模型，偏重于对番茄生长过程中冠层吸收太阳辐射的模拟研究，并且模拟了番茄冠层不同层次的叶面积指数，进一步得出番茄的每日光合作用积累[1]。以色列、法国和美国的研究者，基于温室番茄建立了TOMGRO模拟模型，该模型基本涵盖了影响作物生理发育过程的所有因素，参数特别多，另一方面也使得模型过于繁杂，不具备很好的实际运用性能。不过在近年来的研究改进下，该模型向不同的侧重面发展，实际运用效果大幅提高。
1. 2. 2 国内研究状况
我国的温室模型研究开始于上世纪90年代，建立了通用于不同构造的温室，模拟温室内温度、湿度等主要环境因子随时间变化的情况，成为研究温室建模的开端。同时期，还有相关研究者通过对温室外自然环境与温室内小气候的作用，及温室内小气候不同因素间的相互影响，总结了室外相同环境因素对温室内各环境因素影响的差异。
现今，温室建模方法研究有两类，一类是实验建模方法，一类是机理建模方法。运用了神经网络的实验建模方法建立温室小气候模型效果较好[7]。张静[8]运用RBF网络建立温室模型，与设定的标准数据相比有较好的模拟效果。陈雨青[9]使用“GAIBP”算法建立的夏季温室小气候神经网络模型，能很好的模拟温室内温度，得到的模拟的温度的误差值非常小。机理建模方法是目前使用较为广泛的温室建模方法，能够更全面的研究温室内小气候受室外环境、作物发育的影响程度。
国内在温室控制方面取得已经取得了一定成果，一种研究方向是对温室设施的研究，另一种研究方向是控制算法。
目录
摘要 3
关键词 3
Abstract 3
Key words 3
1 选题背景 3
1.1 问题的提出 3
1.2 国内外研究状况 4
1.2.1 国外研究状况 4
1.2.2 国内研究状况 4
1.3 研究的目的和内容 5
2 温室小气候模型与作物模型建模 5
2.1 MATLAB建模工具简介 5
2.2 温室小气候模型简介 5
2.2.1 温室内空气温度模拟 6
2.2.2 温室内空气湿度模拟 6
2.3 温室作物模型简介 7
2.3.1 叶面积模拟 7
2.3.2 光合作用模拟 8
2.3.3 干物质生产 9
2.4 PID控制方法 9
2.4.1 PID控制简介 9
2.4.2 PID控制的具体实现 10
2.5 MPC控制方法 11
2.5.1 MPC控制简介 11
2.5.2 MPC控制的具体实现 11
3 实验仿真与分析 12
3.1 无控制器 13
3.1.1 控制器参数设置 13
3.1.2 模型运行结果 13
3.1.3 仿真结果分析 14
3.2 PID控制系统 14
3.2.1 控制器参数及算法参数设置 14
3.2.2 模型运行结果 15
3.2.3 实验仿真结果分析 18
3
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.3 MPC控制系统 19
3.3.1 控制器参数及算法主要参数设置 19
3.3.2 模型运行结果 19
3.3.3 实验仿真结果分析 23
3.4 优化控制分析 23
3.4.1 实验结果图 23
3.4.2 优化控制实验结果分析 24
4 总结 25
致谢 25
参考文献 25
基于温室作物生长模型的温室小气候控制方法研究
引言
温室要在复杂的外界气象环境下，为作物生长提高更适宜的环境，以达到高产出、高品质、低成本等为目标，因此越来越受到人们的关注。建立温室小气候模型的目的和意义在于为温室结构优化、综合控制优化以及智能决策提供理论基础和工具手段。
1 选题背景
1．1 问题的提出
伴随着设施农业的发展，温室成为优化作物质量、增强效率的重要设备。设施农业是利用设施、科学技术，在一定程度内优化环境因子，使作物、动物等在最优的环境（温度、湿度、水）下生长发育，使得农业生产不全部依赖于自然环境，并获得优于自然环境的生产成果。配备了现代机械控制系统的温室，通过多种设备的协同运行，为温室内作物提供最适宜温度、湿度等环境。温室是当代设施农业中研究最多、发展最快的部分[1]。遗传和环境是影响作物品质的主要原因，其中作物的生长环境决定了作物的遗传因子的影响能力。因此适合作物生长的环境对设施农业栽培作物的生产十分关键，尤其是温度、湿度、太阳光照等关键环境因子。建立合适的温室小气候模型，可以模拟温室内各种环境因子随时间变化的情况；建立适宜的温室作物模型，可以模拟预测作物在温室内给定环境因子下的生长发育情况。建立模拟模型在优化温室作物生长发育和调控最适温室环境因子方面比传统人工控制更优，有利于实现提高作物质量，缩短或延长生长周期等目标。随着现代设施农业的发展，能源、技术、资源的利用率将不断提高，获得最大的产业效益[2]。
1．2 国内外研究状况
1. 2. 1 国外研究状况
对温室内小气候环境建模的研究在全世界已经发展了几十年，温室系统是一个包含自然因素、生物因素和物理设备因素的多因素复杂系统，模拟温室小气候的关键是对于影响温室内环境的环境因子的模拟，例如光照、室外温度、室外风速、室外湿度等。建立温室小气候模拟模型是优化温室结构和调控、监测温室内环境的重要手段。国外从上世纪60年代开始研究温室内环境数学模型，当时模型参数单一，关系较为简单[3]；80年代后，荷兰等国家进一步研究温室外气象环境、温室内小气候环境、温室内作物间的关系，建立了温室模型和作物生长模型及在二者基础上的温室环境最优控制目标调控模型KASPRO[4]。
国外作物模拟模型研究始于上世纪60年代，以荷兰和美国的研究者提出的植物光能吸收及光合作用的模拟模型为标志，在上世纪70年代到80年代作物模型研究十分活跃，从某一生理发育阶段的模拟到完整的生理发育过程的模拟，越来越系统化、机理化[5]。国外的研究者在这段时间总结出了CERES、GOSSYM、SOYGRO、SUCROS[6]等模型，均实现了整体模拟和预测作物的生长发育过程及最终产量的积累过程。温室作物模拟研究晚于大田作物模拟研究，Spitter教授在大田作物模型的研究基础上，提出了TOMSIM番茄生长发育模型，偏重于对番茄生长过程中冠层吸收太阳辐射的模拟研究，并且模拟了番茄冠层不同层次的叶面积指数，进一步得出番茄的每日光合作用积累[1]。以色列、法国和美国的研究者，基于温室番茄建立了TOMGRO模拟模型，该模型基本涵盖了影响作物生理发育过程的所有因素，参数特别多，另一方面也使得模型过于繁杂，不具备很好的实际运用性能。不过在近年来的研究改进下，该模型向不同的侧重面发展，实际运用效果大幅提高。
1. 2. 2 国内研究状况
我国的温室模型研究开始于上世纪90年代，建立了通用于不同构造的温室，模拟温室内温度、湿度等主要环境因子随时间变化的情况，成为研究温室建模的开端。同时期，还有相关研究者通过对温室外自然环境与温室内小气候的作用，及温室内小气候不同因素间的相互影响，总结了室外相同环境因素对温室内各环境因素影响的差异。
现今，温室建模方法研究有两类，一类是实验建模方法，一类是机理建模方法。运用了神经网络的实验建模方法建立温室小气候模型效果较好[7]。张静[8]运用RBF网络建立温室模型，与设定的标准数据相比有较好的模拟效果。陈雨青[9]使用“GAIBP”算法建立的夏季温室小气候神经网络模型，能很好的模拟温室内温度，得到的模拟的温度的误差值非常小。机理建模方法是目前使用较为广泛的温室建模方法，能够更全面的研究温室内小气候受室外环境、作物发育的影响程度。
国内在温室控制方面取得已经取得了一定成果，一种研究方向是对温室设施的研究，另一种研究方向是控制算法。
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