基于智能預測算法的食用菌大棚溫濕度控制研究

郭海玲+劉園園+何濤+吳裴裴+高艷春

摘 要：針對食用菌大棚溫濕度控制存在的大滯后、大超調的問題，提出基于智能預測控制的食用菌大棚溫濕度控制策略，將模型預測思想與模糊蟻群智能控制算法相結合，避免傳統控制策略帶來的大棚內環境溫濕度異常問題。仿真實驗表明，智能預測控制策略可基本實現零超調的控制效果，同時縮短了系統溫濕度調節響應時間，控制過程更加穩定，控制效果優于采用智能算法的傳統控制策略。

關鍵詞：食用菌大棚；溫濕度調節；智能算法；預測控制

中圖分類號：S24 文獻標識碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20170833055

隨著食用菌的食用價值和藥用價值日益為人們所了解，國內外的食用菌銷售量大幅度增加。同時，作為我國大力倡導的“三色”農業中的白色農業，食用菌種植規模空前擴大，前景廣闊，發展空間巨大。然而，食用菌的生長過程受環境的氣象要素影響較大，特別是溫度和濕度，直接制約食用菌生長發育所需的各種酶的活性，影響食用菌的品質和產量。為了減少自然氣象要素對農業生產過程的影響，溫室大棚技術逐漸普及，食用菌大棚得到了廣泛應用。目前，雖然我國食用菌大棚已進入網絡化、智能化階段，但是生產規模較小，基礎薄弱，從業人員的技術水平較低，而且食用菌大棚應用分散性和區域性較強，導致自動化控制水平較低，對于重點控制的氣象要素——溫度、濕度普遍采用人工干預，效果較差，從而影響食用菌的生長，甚至導致培育失敗，造成較大的經濟損失。因此，對食用菌大棚溫濕度的智能控制就顯得尤為重要。

目前，食用菌大棚溫濕度控制主要采用傳統控制策略進行控制，存在大滯后和大超調等缺點，不利于對食用菌生長過程中的溫濕度進行有效控制。當大棚中溫濕度出現異常，控制系統不能在短時間內將環境溫濕度控制在適宜食用菌生長的范圍內，將會造成品質下降，甚至減產。若控制系統反應時間過長，超調過大，可能導致菌體死亡，造成嚴重的經濟損失。為避免食用菌大棚內環境溫濕度在調節過程中出現大超調情況，同時縮短控制反應時間，提出食用菌大棚溫濕度智能預測控制策略，將模型預測控制思想與智能控制算法相結合，建立食用菌大棚溫濕度智能預測控制模型，并進行仿真實驗，縮短大棚內環境溫濕度控制反應時間，避免大滯后調節，控制超調量，使溫濕度變換范圍滿足食用菌各個生長階段的需求，提高產量和品質，增加經濟效益。

1 食用菌大棚溫濕度智能預測控制策略設計

為解決傳統食用菌大棚溫濕度控制策略大滯后、大超調等缺點，在智能控制算法的基礎上添加預測控制策略，從而使系統在調節過程中更加穩定，獲得良好的動態控制效果。采用模型預測控制策略，此預測控制方法因不需精確的數學模型，從而給建模帶來了方便。模型預測算法主要由3個要素組成，分別為預測模型、滾動優化和反饋校正。預測模型可根據被控對象的歷史信息和未來輸入，預測系統未來響應；滾動優化是通過某一性能指標的最優，確定未來控制作用的機制，通過滾動優化，系統可實現隨時間推移在線優化和全局動態優化；模型預測控制算法不斷根據系統的實際輸出對預測輸出值進行優化，這一過程不但基于預測模型，而且利用了反饋信息，從而決定了模型預測控制算法必須具有反饋結構。

智能預測控制策略原理圖如圖1所示，智能控制算法采用模糊蟻群策略，在此算法的基礎上，融入模型預測控制思想，將模糊算法的輸出量傳遞到預測控制單元，輸入信號是由預設設定信號與預測優化輸出信號進行疊加而成的。模型預測算法的預測模型采用參數模型形式，選用系統的傳遞函數作為模型預測算法的預測模型，同時使用時間延遲模塊實現系統實際輸出量與預測輸出量進行對比優化，并與系統形成閉環控制，同時將優化后的信號縮放參與整個智能預測控制系統輸入量計算。

2 食用菌大棚溫濕度控制系統仿真

食用菌大棚溫濕度控制系統仿真實驗共采用3個仿真模型，分別為模糊蟻群預測控制模型、模糊蟻群控制模型和模糊PID控制模型，3個仿真模型的輸入量均為階躍信號，幅值為20，仿真時間為500，控制系統的閉環傳遞函數采用型，3種控制算法中相同部分的參數相同，通過改變算法，將輸出曲線進行比較，觀察各個算法對控制對象的控制效果。

圖2為仿真實驗各算法的輸出曲線，其中黑色實線為輸入信號，紅色實線為智能預測控制策略的輸出曲線，藍色虛線為模糊蟻群控制算法仿真輸出曲線，綠色點劃線為模糊PID控制算法的仿真輸出曲線。智能預測控制算法響應曲線穩定時間為92，最大超調量為2，響應調節過程平緩；模糊蟻群控制算法響應穩定時間為138，最大超調量為3.6，響應曲線達到最大超調量的時間為24；模糊PID算法響應穩定時間為272，最大超調量為3.4，響應曲線達到最大超調量的時間為62。

3 實驗結果分析

根據圖2可得出，模糊蟻群預測算法可基本實現零超調控制，而且其響應速度也比另2種算法快，其控制過程平穩，控制效果最為理想，由其輸出曲線與模糊蟻群算法輸出曲線進行比較，因加入預測控制策略，使整個系統溫濕度控制過程的超調量減小，甚至可實現零超調的理想控制效果，而且，調節的反應時間也被大大縮短，有利于溫濕度控制系統及時對異常情況進行調節。由模糊蟻群預測控制算法和模糊預測控制算法仿真輸出圖可知，加入蟻群算法可縮短系統的響應時間，加快控制系統穩定過程。設計的模糊蟻群預測控制策略基本可以實現食用菌大棚溫濕度的零超調控制。這樣，大棚中環境內溫濕度在調節的過程中不會出現激增的情況，最大限度地保證了溫濕度安全。同時，設計的智能預測控制算法可縮短調節時間，使系統環境溫濕度迅速恢復至正常范圍內，確保食用菌生長過程中環境溫濕度安全。

4 結語

隨著國內外食用菌市場的不斷發展和我國大農業發展的日益深化，食用菌種植規模快速擴大。同時，伴隨著食用菌大棚種植技術的發展，傳統大棚溫濕度控制策略已不能滿足控制要求，嚴重影響了食用菌生長過程中各種活性酶的活性，導致食用菌品質下降、減產，帶來經濟損失。為解決傳統溫濕度控制策略大滯后、大超調等缺點，提出基于智能預測控制的溫濕度控制策略對食用菌大棚內環境溫濕度進行控制。對食用菌大棚溫濕度控制系統進行仿真實驗，通過采用不同控制策略進行控制，觀察系統的控制效果。觀察、分析響應曲線可得出，智能預測控制策略可基本實現零超調和快速響應等控制效果，系統整體的穩態性能得到提高，而且可有效解決食用菌大棚環境溫濕度調節響應慢和超調量大等缺點，實現食用菌生長過程中對環境溫濕度的快速、有效控制，為今后同類型的研究提供參考。

參考文獻

[1]張艷麗，牛國玲，姜永成，等.育秧大棚溫濕度控制系統設計[J].安徽農業科學，2016（24）：228-229.

[2]吳麗娜，盧會國，牛永紅，等.基于Web的智能農業大棚監控系統的設計[J].氣象水文海洋儀器，2014（2）：74-77.

[3]劉俊宏，裴翀，盧會國，等.溫室大棚氣象環境監測網絡系統設計[J].農學學報，2014（5）：90-95.

作者簡介：郭海玲（1989-），女，河北承德人，碩士研究生，研究方向：農業氣象應用。endprint