关键词：温室环境；模糊PID控制算法

Abstract: Aiming at the problems of single algorithm, insufficient precision, low efficiency and long time delay in the research of greenhouse environmental control system, this paper studies a low-cost and high-reliability greenhouse ambient intelligence monitoring system based on fuzzy PID control algorithm and regulation design of Internet of Things. This system is based on PID control algorithm, introduces fuzzy control algorithm, and makes use of the characteristics that fuzzy control algorithm can control quickly without being too accurate to mathematical model, which overcomes the obvious shortcomings of traditional PID algorithm such as large overshoot and long overshoot time, and can shorten control time and improve anti-interference ability on the premise of ensuring control accuracy.

Key words: Greenhouse environment; Fuzzy PID control algorithm

1  引言

在农业生产中，利用温室效应进行的反季节生产技术为提高产品的生产质量提供了技术保障和理论基础。而如何将温室效应中的温度与湿度等高效地控制在合适的范围内，需要先进科技的支持。自动化技术作为当今社会推动产业进步、提高生产质量的关键技术为各行各业提供了优秀的过程控制解决方案。因此，如何将自动化控制技术合理地应用于温室效应中的各个参数的控制，即实现温室环境的自动化控制，对于推动现代化温室的发展及高效高质的生产活动具有重大意义。

2  系统硬件设计方案

该系统主要分为三个子模块，分别是信息采集模块、数据处理模块、环境参数控制模块，三个模块协调工作，对温室环境进行实时监控。

信息采集模块以AM2302数字温湿度传感器检测温室空气温湿度信息，以SHT11土壤温湿度传感器检测土壤温湿度信息，用B-530红外二氧化碳传感器检测温室中的二氧化碳浓度。数据处理模块以主控芯片CC2530为核心，接收传感器采集到的信息，通过显示模块显示当前的温室环境参数，并将信息进行处理后经无线模块NFR24L01再发送给上位机，上位机经过模糊PID计算后，如果参数偏离设定值，则通过无线网络向主控芯片发出控制信号，控制继电器动作，打开风机、换气扇等设备动作，并发出报警信息，系统硬件框图如图1所示。

图1  系统硬件框图设计                                                                                                  

3  系统软件设计

3.1  下位机软件设计

下位机主要功能是采集传感器送来的数据，并显示数据信息，同时将数据通过无线网络发送给上位机。当数据超过设定值后，驱动报警电路进行报警，同时，接收到上位机传来的控制信息，驱动控制设备动作调节温室环境信息。下位机流程图如图2所示。

                  图2  下位机软件流程图

3.2  上位机软件设计

上位机是具有强大的数据处理能力并将数据统一输入输出的计算机，其控制方式是通过将需要进行的指令转换为协调器等通讯设备能够处理的时序命令，并通过串口将命令发送到协调器。或者接收从协调器传送回的信息并进行处理。本文基于C#语言和VS编译环境，开发了相应的上位机软件，其结构如图3所示。

                                  图3  上位机软件结构

3.3  模糊PID控制

模糊PID控制算法的实现方法是基于传统的PID控制结构，在控制过程中引入模糊控制逻辑，利用模糊控制规则对控制系统所监测的各项参数，比如偏差、相邻偏差的变化，进行模糊化及模糊运算，以此实现控制器的准确控制。

为了获得更加有效和精确的PID参数值，需要在整定过程中对系统的输入及输出量进行对比，包括偏差和偏差的变化量，而这些量不仅需要考虑当前控制状态，也要满足不同时段的参数变化，最终使得被控对象具有良好的动态特性。其控制原理如图4所示。

                                   图4  PID模糊自整定控制原理图

4  结语

本文通过对温室环境监控系统的需求分析，结合温室环境中各个参数的具体情况，针对温室环境控制系统的非线性时变问题，提出了模糊PID算法，实现了温室环境中相应参数的控制。经测试，系统能满足温室环境监测的需求，具有较高的实用价值。

参考文献：

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[4]张猛，房俊龙，韩雨. 基于ZigBee和Internet的温室群环境远程监控系统设计[J]. 农业工程学报，2013,29(a01).

[5]Fourati F. Multiple neural control of a greenhouse[J]. Neurocomputing, 2014, 139.

作者简介：

王艳玲（1982.03-），女，山东淄博人，硕士，副教授，研究方向：自动控制

叶梦诚（1996.08-），男，山东威海人，齐鲁理工学院2015级电气工程及其自动化专业，本科。

基金项目：山东省高校科技计划项目（J17KB147）