基于STM32的智能溫室模糊控制器的設計

聞晶，孟文，徐正平

(西南交通大學機械工程學院，四川成都610031)

隨著科學技術的迅速發展，現代化農業得到了長足的進步，溫室工程已成為高效農業的重要組成部分。目前，西方發達國家可以根據作物的要求和特點對溫室內光照、溫度、濕度等諸多因子進行自動控制。而在我國溫室控制中，普遍控制能力低、自動化程度落后、抵御自然災害能力差。在溫室因素控制方面，我國的溫室控制系統還停留在單因子控制階段。模糊控制是一種解決復雜非線性系統、難以建立數學模型系統以及不確定內部擾動的多輸入多輸出系統的控制問題的新方法。作為智能領域中最具有實際意義的一種控制方法，已經在很多行業中解決了傳統控制方法無法或者是難以解決的問題，取得了令人矚目的成效。將模糊控制技術應用到溫室控制中，可消除溫度、濕度等環境因子的耦合度，使作物始終生長在適宜的環境中。

1 系統總體設計

1.1 系統總體結構

該溫室控制系統以STM32 作為控制器，采用nRF24L01 無線模塊傳輸數據，可工作在自動和手動兩種工作狀態。當工作在自動狀態時，不需人工干預，可自動調節溫室環境;當工作在手動狀態時，需要用戶控制裝置的運行狀態。該系統主要由三部分組成，即采集端、處理端和PC端。系統總體結構如圖1所示。

圖1 系統總體結構

1.2 系統控制過程

采集端主要負責采集數據、傳輸數據、接收上位機指令并控制相應裝置。為了提高可靠性，減輕CPU負荷，采用CPLD控制傳感器的啟停和通道的切換。

處理端主要作為采集端和PC端通信的橋梁，同時在溫室環境不適宜時聲光報警，提醒用戶進行相應操作。當處理端接收到采集端發送過來的數據，通過RS232 上傳給PC機。當用戶通過PC機下發指令時，處理端將數據傳送給采集端。PC端主要用來監控溫室的環境因素，并下發控制指令。監控軟件采用VC6.0 編寫，可在自動與手動兩種狀態中切換。該軟件可以曲線的形式顯示環境因子的運行狀態，并可將相關數據保存。

2 算法設計

2.1 概述

傳統的溫室控制中，采用單因子控制方法，溫度、濕度等環境因子之間相互耦合。當溫度低而加熱時，水分蒸發而增加溫室內濕度。當溫度高而制冷時，經過制冷器的氣流濕度下降使整個溫室濕度下降。同樣，當加濕或除濕也會改變溫室中的溫度。溫室的這種特點可以將其認為一個大滯后強耦合的控制系統。采用傳統的PID控制對純滯后參數時變的控制系統不理想，也解決不了溫、濕度的強耦合問題。而模糊控制器不依賴系統數學模型，具有很強的魯棒性，很適合溫室環境的控制。采用模糊解耦的方法可以解決溫、濕度的耦合問題。

2.2 模糊控制系統結構

該模糊控制系統是一個多輸入、多輸出的控制系統。輸入變量有溫、濕度偏差及其變化率，輸出變量為溫、濕度實際控制量。此處，將偏差量設為實際值與設定值之差。當偏差為正時，溫室內實際溫、濕度高于設定值，此時應降溫或去濕;同理，當偏差為負時，應加熱或加濕。系統的核心部分是模糊推理部分，包括模糊化、模糊推理和解模糊三個部分。為了消除環境因子之間的耦合，可根據模糊輸出結果對另外的環境因子進行補償。模糊控制系統結構如圖2所示。

圖2 模糊控制系統結構

2.3 模糊控制器的設計

2.3.1 輸入變量的模糊化

模糊控制器選用雙輸入、單輸出控制方式。分別記溫度偏差和濕度偏差為ET、EH，溫度變化率和濕度變化率為ECT、ECH。對于溫度控制，在±1℃內為模糊控制區，超出這個范圍則為確定控制區。在模糊控制區，由模糊控制器調節溫室環境。在確定控制區，系統強制加熱或制冷。對于濕度控制，相對濕度在±5%以內為模糊控制區。在模糊控制區，將溫、濕度偏差都劃分為7個模糊子狀態，分別為:PL(正大)、PM (正中)、PS (正小)、Z (零)、NS(負小)、NM (負中)、NL (負大)。將溫度變化率和濕度變化率劃分為5個模糊子狀態，即PL (正大)、PS (正小)、Z (零)、NS (負小)、NL (負大)。取溫度偏差及其變化率論域為(－1，1)，濕度偏差及其變化率論域為(－5，5)。隸屬度函數采用三角函數，各模糊子狀態對應如圖3、4所示。

圖3 溫度偏差(℃)

圖4 濕度偏差(%)

圖5 溫度變化率(℃/s)

圖6 濕度變化率(% /s)

記溫度輸出控制為UT，濕度輸出控制為UH。同樣將其劃分為7個模糊子狀態，取UT論域為(－1，1)，UH論域為(－5，5)，其隸屬度函數和圖3、圖4相同。

2.3.2 模糊控制規則及模糊解耦

確定模糊控制規則的原則是:系統輸出響應的動靜態特性達到最佳。當偏差較大時，選擇控制量應盡快消除偏差;當偏差較小時，以系統穩定為主，此時應防止超調。根據系統的輸入/輸出特性，以消除溫度偏差為控制目標，可制定如表1所示的控制規則。

表1 模糊控制規則表

由模糊控制規則可以得出模糊控制器語言規則的輸入輸出關系，其關系是一個非線形的關系曲面。對于所有的ECT、ET可計算出UT，然后使用面積重心法可得到相應的控制量。

采用同樣的方法可以得到濕度模糊控制輸出表。

2.3.3 模糊補償規則

根據日常生活經驗，制冷、除濕分別對濕度和溫度影響較大，補償也應較大。而加熱、除濕對濕度、溫度影響較小，故補償也應較小。根據以上經驗可得出如表2、表3所示模糊補償規則。

表2 濕度補償

表3 溫度補償

實際控制時需將模糊補償結果和模糊控制器輸出結果相加，將該結果制成表，存儲在控制器中。然后，根據變量偏差和偏差變化查表就可得到相應控制量。

3 系統仿真

通過MATLAB的Simulink 工具箱進行仿真。以黃瓜為例，在育苗期需保持溫室溫度為13～15℃，濕度白天保持在70%～75%。設定溫度T=14℃，濕度H=75%為控制目標。假設溫室內環境溫度為13.5℃，環境濕度為72%。此時，溫室度都在模糊控制區內，模糊控制器可自行調節溫室環境。根據上述模糊控制器，可建立如圖7所示的模糊控制系統模型。

圖7 模糊控制系統Simulink仿真模型

為了更直觀地反映控制效果，現將模糊控制與傳統PID 進行比較。由于溫、濕度模型相近，此處只將溫室環境中溫度因子進行比較。由于溫室具有大滯后性和非線形的特點，選擇溫室溫度模型為三階慣性純延遲環節，取傳遞函數為:

使用常規PID控制方法，在MATLAB 中建立如圖8所示的仿真模型。

圖8 溫室溫度常規PID Simulink仿真模型

仿真結果如圖9所示。

圖9 仿真結果

4 結論

由仿真結果可以看出:采用模糊控制方法超調量小、響應快;而采用傳統PID控制方法，超調量大、響應周期長。由于模糊控制方法的強魯棒性和自適應性，很適合應用于很難建立模型的對象上。采用模糊補償的方法，就可以很好地解決環境因子的耦合問題。

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