模糊控制在溫室大棚溫度控制系統中的應用

楊晶 王鐵濱 孫珊珊 初秀娟 滿樹良

1 引言

我國農業正處于從傳統到優質、高效、高產的現代化農業轉化的初期。溫室大棚作為現代化農業的重要產物，已經得到了廣泛的應用。而現代化的農業生產是離不開環境控制的，溫室大棚是北方的一些地區在近些年發展起來的生產設施，主要用于調節溫濕度、CO2氣體濃度和光照等環境因素，使農作物擁有最佳的生長環境。目前，我國的大多數溫室控溫設備都是比較簡陋的，環境仍然是靠人工經驗來進行控制管理，已嚴重的影響了農業的穩定快速發展。因此，我們迫切的需要設計出一種高效益、低成本的溫室大棚溫度控制系統。

溫室大棚對溫度的控制是—個較為復雜的系統，具有實時變化性強、非線性、隨機干擾較大、過程機理錯綜復雜等特點，所以難以去建立一個精確的數學模型，采用傳統的控制方法、控制理論，其控制效果都不是很好[1]。這種情況下，模糊控制就顯得意義重大，因為模糊控制是不需要預先建立一個精確的數學模型的，根據實際數據并參考操作人員的經驗，就可以進行實時的控制，將其應用在溫室大棚溫度控制系統中正適合。

2 系統設計

所謂模糊控制系統是一種自動的控制系統，它以模糊數學和模糊語言形式的知識來表示，以模糊邏輯推理來作為理論基礎，并借助于計算機控制技術來構成的一種具有閉環結構的數字控制系統[2]。系統由模糊控制器、輸入/輸出接口裝置、傳感器、廣義對象四個部分組成。其中廣義對象包括了被控對象和執行機構，傳感器將各種過程的被控制量和被控對象轉換為電信號，模糊控制器再通過輸入/輸出接口將數字信號量從被控對象處獲取，并經過數模變換把模糊控制器決策的輸出的數字信號轉變為模擬信號送給執行機構，繼而去控制被控對象[3]。可見，整個系統的核心就是模糊邏輯控制器。本文著重介紹此部分。

3 模糊控制器設計

3.1 模糊控制器的結構

模糊控制器由模糊化 （Fuzzification）、模糊推理 （Fuzzy Reasoning）、模糊量的去模糊（Defuzzification）三部分組成，它們都是建立在知識庫（Knowledge Base）基礎上的。其控制原理如圖1所示。

模糊控制器的輸入量是非模糊量時，必須要轉化成模糊量以后才能夠用于模糊推理。而模糊化就是將確定量變換成模糊集的過程。其主要的功能是根據輸入語言變量的隸屬度函數去確定相應于每個語言值的隸屬度。輸入量模糊化后，下一步進行的就是模糊推理。模糊推理是模糊控制器對于給定的模糊輸入量，根據判定的模糊規則以及事先規定好的推理方法求出模糊輸出量的過程，它是模糊控制器的核心。在模糊推理中得出的模糊輸出量必須轉換成非模糊的輸出，所以去模糊就是將模糊集變換成確定值的過程。根據模糊推理得到的輸出模糊隸屬函數，可用不同的方法找到一個比較具有代表性的精確值來作為控制量。

3.2 模糊控制器的設計

（1）確定模糊控制器的輸入、輸出變量

系統的輸入變量為大棚溫度與實際溫度的偏差E和偏差的變化率DE，輸出變量為控制加熱裝置的供電電壓U。

（2）定義模糊子集

T（E）= {NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}

其中，NB表示負；NM表示負中；NS表示負小；ZE表示零；PS表示正小；PM表示正中；PB表示正大。

溫度偏差、偏差變化率的隸屬函數賦值表如表1所示。

根據過程控制的實際經驗來得到模糊控制的規則，實質上就是將操作員的控制經驗加以總結從而得出一條條的模糊條件語句，將這些語句（規則）進行匯總，得出成如表2所示的模糊控制規則表。

模糊控制算法是系統實現模糊控制的關鍵，其實現的方法目前主要有兩種，即公式法和查表法。可以根據不同系統的不同情況來選用不同的控制算法。本系統采用的是查表法來實現的。在查表法中，根據模糊控制規則表利用直接法計算出輸入輸出的模糊關系矩陣，即控制表。

在系統中，由于偏差 E和偏差的變化率DE的論域都有 7 個元素{-3，-2，-1，0，1，2，3}，所以，在輸入時偏差E或偏差的變化率DE的值會量化到7個元素之中的任意一個。這樣求出所有可能的輸入組合及其對應的輸出控制量，就形成了相應的模糊控制表。其部分控制規則描述如下：

4 結語

為了驗證該模糊控制策略和設計方案的正確性，以便獲得較好的控制效果，借助 MATLABA對溫室大棚溫度控制系統進行了仿真試驗[4]。經試驗得出，采用模糊控制要比采用普通PID控制的超調量小，控制效果好，并且能更好的改善系統的靜態與動態特性。可見，在溫室大棚溫度控制系統中采用模糊控制而不用去建立精確的數學模型，只需根據實際數據并參考操作人員的經驗，就可以進行實時的控制，這對于環境條件較復雜的情況是一種非常有效的控制策略，可取得比較滿意的控制效果。

參考文獻

[1] 王立舒，等.日光溫室溫、濕度模糊控制系統研究[J].東北農業大學學報.2005，36（5）：625-627.

[2] 王立新.模糊系統與模糊控制教程[M].北京：清華大學出版社，2003.

[3] 許力.智能控制與智能系統 [M].北京：機械工業出版社，2007.

[4] 馮冬，張希平，費敏銳.一種基于MATLAB的模糊控制器綜合優化設計方法[J].系統仿真學報.2004，4：849-852.