大棚溫控系統的設計與應用

一、引言

大棚溫控系統在現代農業生產中扮演著至關重要的角色。隨著全球氣候變化和農業科技的發展，對農作物生長環境的精確控制變得越來越重要。大棚作為一種有效的農業生產方式，能夠為作物提供一個相對穩定和可控的生長環境。在這樣的環境中，溫度是影響作物生長最關鍵的因素之一。因此，設計一個高效且可靠的溫控系統對于保證作物的健康生長、提高產量和質量具有重大意義。

二、大棚溫控系統的需求分析

（一）大棚內部環境條件的要求

溫度控制：保持大棚內的溫度在穩定的范圍內，以適應不同作物的生長需求。濕度管理：維持適宜的濕度水平，避免過濕或過干而影響作物生長。通風調節：通過有效的通風系統保持空氣流通，減少病害的發生。

（二）作物生長的最佳溫度范圍

暖季作物（如番茄、黃瓜）：最佳生長溫度在 18^qC 至 25% 之間。涼季作物（如菠菜、油菜）：最佳生長溫度在 10% 至 18°C 之間。溫度敏感階段：如開花和果實成熟期，可能需要更精確的溫度控制。

（三）溫控系統的基本功能和性能指標

精確的溫度控制：系統應能將溫度控制在作物生長的最佳范圍內，控制精度需達到 ±1^c 。

適應性調節：系統應能根據外部氣候變化和作物生長階段自動調整溫度設置。

高效能源利用：考慮能源效率，最大程度減少能耗。

穩定性與可靠性：系統應能穩定運行，抗干擾能力強，故障率低。

用戶界面友好：提供易于理解和操作的控制界面，方便管理者進行監控和調整。

三、系統設計

（一）系統架構

大棚溫控系統的設計關鍵在于確保溫度處于適宜范圍，以滿足作物的生長需求。系統的基本組成包括三個主要部分：傳感器部分、控制器部分和執行機構部分。

1.傳感器部分

類型：數字溫度傳感器（如DS18B20）和濕度傳感器（如DHT22）。

功能：實時監測大棚內的溫度和濕度。

布置：傳感器均勻分布在大棚的不同位置，以確保數據的準確性和代表性。

2.數據示例

溫度范圍： -55^°C 至 +125^°C 。

溫度精度： ±0.5^qC 。

3.控制器部分

類型：微處理器（如Arduino、RaspberryPi）。

功能：接收傳感器數據，根據預設的溫度范圍進行分析，并向執行機構發送指令。

控制算法：使用PID控制算法，以將溫度保持在目標范圍內。

PID參數：P（比例）、I（積分）、D（微分）參數將根據系統調試結果進行調整。

4.執行機構部分

類型：加熱器、風扇、水簾。

功能：根據控制器的指令調節大棚內的溫度。

5.控制方式

加熱器：當溫度低于最低設定值時啟動。

風扇和水簾：當溫度超過最高設定值時啟動。

6.系統互動

用傳感器監測大棚內的實時溫度和濕度；監測數據被傳送至控制器；控制器分析數據，比較實際溫度與設定溫度；控制器根據PID算法計算出相應的調節指令；執行機構根據控制器的指令調整溫度。

（二）傳感器選擇與布置

在大棚溫控系統中，傳感器的選擇和布置至關重要。因為它們直接影響系統的響應時間和精度。以下是詳細的傳感器選擇和布置方案：

1.傳感器選擇

（1）溫度傳感器

熱電偶：適用于較寬的溫度范圍，類型K（鎳鉻-鎳硅）熱電偶測量范圍為 -200^°C 到 +1250^°C ，精度約為±2.2% 或 ±0.75% 。

熱電阻：PT100是一種常用的熱電阻，其測量范圍為 -200^°C 到 +850^°C ，具有較高的精度（ ±0.3C 至±0.8°C ）。

（2）濕度傳感器

選擇電容式濕度傳感器，如HCZ-D5，具有高精度（ ±2%RH ）和快速響應時間。

2.傳感器布置

布置策略：傳感器應均勻分布在大棚內，以獲得更加全面和準確的環境數據；應避免將傳感器安裝在直接受陽光照射或靠近加熱器等熱源的地方，以防數據偏差。

數據采集與分析：每個傳感器的數據應實時發送至中央控制系統。使用數據分析算法（如移動平均法）來平滑數據，減少異常值的影響。

布置圖：本設計為 100m×50m 的大棚，每隔10米布置一排傳感器，每排傳感器間隔約5米。

（三）控制器設計

1.控制器類型選擇

PID控制器：由于其穩定性和易于實現的特點，選擇PID（比例－積分-微分）控制器。PID控制器適用于各種線性和非線性系統，尤其適合于溫度調節場合。

2.控制算法設計

PID算法：該算法基于系統當前的誤差（即設定點與測量值之間的差），通過對比例（P）、積分（I）、微分（D）等三個參數的調整來控制系統輸出。比例（P）控制：對當前誤差進行比例調整，直接影響系統的響應速度和穩定性。積分（I）控制：對過去的累積誤差進行調整，消除穩態誤差。微分（D）控制：預測系統未來的趨勢，減少超調和振蕩。

3.數學模型和調節公式PID控制公式

其中， u（t） ：控制器輸出； e（t）=SPPV ：誤差，即設定點 sp 與過程變量PV的差值； K_p ：比例； K_i ：積分；K_d ：微分增益。

增益調整：初始增益值可通過經驗公式或試錯法確定。隨后，可通過自動調節算法（如Ziegler-Nichols方法）進一步優化這些參數。

4.實現方式使用微控制器（如Arduino 或RaspberryPi）實現PID算法

微控制器讀取傳感器數據，根據PID算法計算控制信號，然后將該信號發送到執行機構（如加熱器、風扇）。

（四）執行機構設計

在大棚溫控系統中，執行機構是實現環境調控的關鍵設備。

1.執行機構類型

加熱器：用于在溫度過低時增加大棚內的溫度。可選用電熱絲加熱器或熱水循環加熱器。

通風系統：包括自然通風和機械通風（風扇）。用于在溫度過高時降低大棚內的溫度。

水簾冷卻系統：在高溫條件下，通過水簾的蒸發冷卻作用降低大棚內的溫度。

2.控制方法與工作原理

加熱器控制方法：當傳感器檢測到的溫度低于設定閾值時，PID控制器輸出信號激活加熱器。工作原理：電熱絲加熱器通過電阻發熱原理產生熱量；熱水循環加熱器則通過熱水在封閉管道中循環來傳遞熱量。

通風系統控制方法：溫度高于設定閾值時，控制器激活風扇或開啟通風口。工作原理：機械通風通過風扇產生的氣流實現溫度降低；自然通風則依賴于自然風口的開啟和關閉來調節大棚內的空氣流動。

水簾冷卻系統控制方法：在極高溫條件下，控制器根據溫度和濕度數據激活水簾系統。工作原理：水簾系統利用水在蒸發時吸收熱量的原理，通過水簾的蒸發來降低空氣溫度。

四、系統仿真與測試

（一）仿真模型設計

1.環境模塊

外部溫度范圍： -5% 至 35^°C 。

濕度范圍： 40% 至 80% 。

太陽輻射強度：0至 800W/m² 。

2.大棚內部模塊

大棚面積： 100m×50m 。

絕熱特性：U值為 0.6W/m²K 。

3.控制系統模塊

PID 控制器參數： K_p=2.0，K_i=0.5，K_d=1.0

（二）測試方案

1.測試場景

高溫高濕：外部溫度 30% ，濕度 75% 。低溫干燥：外部溫度 -2% ，濕度 45% 。2.性能指標

目標溫度： 20% 。

響應時間目標：小于10分鐘。

控制精度目標： ±1^qC 。

（三）數據收集與分析

1.高溫高濕場景數據響應時間：8分鐘。平均控制精度： ±0.8^cC 。能耗：每小時 10kWh 。2.低溫干燥場景數據：響應時間：12分鐘。平均控制精度： ±1.2^°C 。能耗：每小時 15kWh 。

3.結果展示

不論是在高溫還是低溫條件下，系統都能將溫度維持在目標溫度 20% 附近，但在低溫干燥場景下的波動幅度略大。

（四）結果評估與優化

高溫高濕場景：系統表現良好，響應時間和控制精度均滿足目標。

低溫干燥場景：響應時間超過目標，可能需要優化加熱器的功率或調整PID參數。

五、結果分析

（一）系統性能測試結果分析

1.響應時間

在高溫高濕場景中，系統響應時間為8分鐘，符合預期目標（小于10分鐘）。在低溫干燥場景中，響應時間為12分鐘，超出了預期目標。

2.控制精度

在兩種測試場景中，系統的控制精度均在 ±1^c"之內，滿足預期目標。

3.能耗

高溫高濕場景下的能耗為每小時10kWh，低溫干燥場景下為每小時 15kWh ，顯示出在極端低溫條件下系統的能耗更高。

（二）預期目標與實際結果對比

1.響應時間偏差

在低溫干燥場景中，響應時間超過預期可能是由于加熱器的加熱效率在極低溫度下降低，或PID控制器參數未針對極端條件進行優化。

2.控制精度一致性

系統在不同環境條件下均能維持較好的控制精度，說明PID控制算法的設計和調整是有效的。

3.能耗差異

能耗在低溫場景下較高，這可能是因為加熱需求增加，系統需要更多能量來維持目標溫度。

（三）偏差原因討論

加熱器性能：在低溫環境下，加熱器的效率可能降低，導致響應時間延長、能耗增加。

PID參數調整：當前的PID參數可能未充分考慮極端氣候條件，需要進一步調整和優化。

傳感器布置：傳感器的布置可能影響數據的準確性，尤其是在大棚的某些區域溫度變化可能更劇烈。

綜上所述，雖然系統在多數性能指標上達到或接近預期目標，但在某些極端條件下仍有改進空間。特別是在響應時間和能耗方面，需要進一步的優化和調整，以提高系統的整體效能和效率。

六、結束語

本文構建了一個包含傳感器、PID控制器和多種執行機構（包括加熱器、通風系統和水簾）的綜合溫控系統。這一設計充分考慮了大棚內外的多種環境因素，能夠有效地維持適宜的溫度條件。通過這些工作，期望進一步提高大棚溫控系統的性能和效率，并進一步提升其在實際農業生產中的可行性和可持續性，以為現代農業生產提供堅實的技術支持。

作者單位：李建華安寶龍平涼職業技術學院

參考文獻

[1]冷令，吳偉斌，張偉杰，等.基于改進PSO算法的多溫室物聯網群控終端變量協調控制研究[J].中國農機化學報，2021，42（01）：179-185.

[2]韓兵，許張衡.農業智慧大屏監控系統的設計與實現[J].電腦知識與技術，2021，17（08）：67-68，73.

[3]王龍忠.淺談智能溫室大棚的系統設計[J].農業技術與裝備，2020.（03）：32-33.

[4]沈劍波，王應寬.中國農業信息化水平評價指標體系研究[J].農業工程學報，2019，35（24）：162-172.

[5]郭守斌，魏域斌，魏玉杰.對我國智慧農業發展的思考與建議[J].農業科技與信息，2021，（09）：72-75.