溫室分級模糊預測控制方法探討

李相白，李建春，朱正濤，楊 康

(云南馳宏鋅鍺股份有限公司 曲 靖鋅廠，云南 曲 靖 655000)

溫室分級模糊預測控制方法探討

李相白，李建春，朱正濤，楊 康

(云南馳宏鋅鍺股份有限公司 曲 靖鋅廠，云南 曲 靖 655000)

結合模糊回歸預測和分級控制理論，在前期溫室數據因子變化率模糊回歸分析的基礎之上，設計溫室因子的分級模糊預測控制結構，調整預測時段的固定、跟蹤設定模式，合理的計算預測溫室因子值域，預測誤差提前調控能力，并通過分級疊加精化模糊控制輸出，更快更準的達到控制目標。

溫室因子;模糊回歸;預測控制

在溫室環境中，溫度、濕度等溫室因子耦合強烈［1－2］。一般的模糊控制方法對于環境溫度、濕度的監控調節遲滯較大，控制靈敏度不夠。模糊回歸分析能使病態數據對決策結果的干擾達到最小，使決策的準確性得到相應的提高［3－4］。變論域［5－6］控制基本思想是在誤差較大時擴大論域，提高控制能力;誤差較小時通過調節因子縮小論域，提高控制精度。分級變論域疊加的模糊控制方法，結合分形［7］和變論域思想，將輸入輸出分成均勻的2n+1個模糊集為一級，再把每一個模糊集均勻分成2n+1個模糊集為二級，次級計算時，輸入數值減去其上級所屬模糊集中心值，輸入輸出論域同比例壓縮，模糊規則表無需變化?？刂屏咳杉壿敵龅寞B加。相比于變論域控制，通過疊加在任意輸入時都可以得到更加精確的控制量，而不需要等到誤差變小時再精確控制。分級越多，精度越高，且增加的計算量很?。?－9］。

通過數據挖掘軟件SPSS對寧夏國家經濟林木種苗快繁工程技術研究中心1號大棚溫室2007－2009年記錄的數據進行分析。綜合溫室的室外溫度，室內溫度，室外濕度，室內濕度，CO2含量，風速，地下30 cm溫度、濕度，日輻射，日累計蒸發量，露點溫度等溫室參數因子數值情況，分析探究各主要溫室因子的模糊預測模型，在此基礎上探究結合預測和分級精化的模糊控制方法。

1 溫室模糊回歸預測模型

考慮到記錄數據是以小時為單位的，為了保證預測的有效性以及通用性。以溫室控制的主要目標因子室內溫度、室內濕度、地溫、土濕等數據的小時變化率為對象進行統計，進行試驗線性回歸分析，發現土壤濕度1和濕度2的變化率回歸表征參數R＜0.1，無法建立可信的回歸方程［10］，主要是因為土壤濕度與其他溫室因子的相關性實在太小。對于室內溫度變化率、地溫1～4變化率和室內濕度變化率都得到了比較理想的回歸模型 (表1)。

分別將溫室室內溫度、濕度變化率分成10個等級。地溫1～4分成5個等級。進行各級平均，計算得Ag(g=1，2，…，G)，具體如表2所示。

選用2008年8月7日10:53－11:49這個時間段的數據進行檢驗，其中記錄數據的間隔是以1 min為單位進行的。以11:00數據為預測基準，分別模糊預測 2，5，10，30 min以后的數值范圍。結果該模糊預測模型對于各個參數的變化趨勢預測都正確。且在10 min之內，地溫系列的預測誤差最大也就是0.14%。室內環境溫度和濕度的預測范圍誤差最大分別為3.727%和－4.341%。絕對誤差濕度最大不超過3%相對濕度，絕對溫度誤差不超過1.1℃。當時間到達30 min時除了地溫的預測誤差較小之外，溫室室內濕度和溫度誤差都已擴大。故長時段只能當成一種趨勢參考，不能用來進行實際的控制。其原因可能是時間過長，出現的意外情況和不可測因素增多，無法考慮到模型之中。

表1 溫室室內溫度、濕度變化率線性回歸結果

表2 溫室因子變化率等級分配結果

2 模糊預測控制結構

依據上述模糊回歸預測推導和分級模糊控制思想，設計溫室溫、濕度模糊預測控制結構 (圖1)。

根據預測回歸模型要求，進行溫室室內環境溫度、濕度進行控制必須采集室內溫度、室內環境濕度、室外環境濕度、瞬間直接輻射、累計直接輻射、累計凈輻射、累計日照時數。如對該溫室地溫進行預測控制還需要采集地溫1、地溫2、地溫3、地溫4、瞬間凈輻射、瞬間總輻射的數據。

圖1 分級模糊預測控制結構

采用兩級的分級模糊控制，隸屬度函數取等腰三角形，輸入輸出模糊集均取 {NB，NS，ZO，PS，PB}。輸入誤差取 ［－2，2］，誤差變化率取［－1，1］。一級查表輸出為 ［－0.5， －0.25，0，0.25，0.5］，二級查表輸出為 ［－0.5， －0.25，0，0.25，0.5］ /5。

圖1中預測時段依據控制要求設定為3種可調控方式。默認情況下為控制時效目標剩余值的0.8倍;第2方式根據專家經驗調整為固定的時段;第3方式可結合控制目標誤差和控制時效目標剩余值，在不同的階段以不同的方式變化。在本系統預測時段設置中使用第3種方式:在控制誤差較大、時間較長時，跟蹤控制時效目標剩余值變化;在控制誤差較小、時間較長時，固定設置預設值確保不超調。

在控制中，先根據傳感器采集回來的相應數據預測控制因素變化區段，再結合設定的預測時段和被控對象現測值預測設定時間后的數值區域。控制目標誤差、誤差變化率進行分級計算后輸入模糊控制器，依據相應控制規則計算控制量U1。然后結合模糊預測誤差范和目標誤差依據表3查找控制輸出調整設定系數k。計算U2=kU1作為真正的控制輸出。

表3 預測誤差下的k值

3 小結

通過研究溫室數據特點，尋找到較為可靠的溫室主控因子模糊回歸預測模型。結合分形，變論域的模糊控制理論，設計了溫室分級模糊預測控制結構。調整預測時段的設定方式可以更加靈活的控制模糊系統的輸出。為了解決模糊規則爆炸和模糊控制精度的矛盾，以及溫室因子控制中的大時滯問題提供了一種可行的解決方法。

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TP 273+.4

A

0528-9017(2011)03-0719-03

文獻著錄格式:李相白，李建春，朱正濤，等.溫室分級模糊預測控制方法探討 ［J］.浙江農業科學，2011(3):719－722.

2011-01-08

寧夏高校科學研究項目 (200804)

李相白 (1957－)，男，湖北陽新人，碩士研究生，研究方向為智能儀器與檢測技術。E-mail:lxb_0627@126.com。

(責任編輯:張才德)