基于模糊自適應PID控制的溫室大棚控制策略研究

劉亞偉，薛 鵬

（長春工業大學 電氣與電子工程學院，吉林 長春 130022）

隨著國家城鎮化的發展和農業產量的提高，中國已成為一個農業大國，而農耕方式也逐漸由小規模種植向大規模方式變化[1]。因此，需要利用智能化控制方式來改善溫室大棚對農作物的控制。溫室大棚是一個具有大慣性、非線性、時滯性等特點的控制系統[2]，內部環境與多種因素有關，本文主要針對溫度因素進行控制研究。

傳統PID控制器結構簡單，易于操作，控制效果較好，因此在很多方面得到了較為廣泛的應用[3]。由于影響溫室環境的因素較多，本文針對溫室溫度控制系統提出模糊自適應PID控制算法，使溫度保持在穩定狀態，從而滿足溫室大棚控制要求，使溫室大棚控制實現智能化。

1 溫室大棚溫度建模

根據溫室環境控制的特點，為了實現對控制算法的研究，本文采用了溫室實驗箱作為模擬對象來建立數學模型并簡化出了相應的傳遞函數，其建模過程如下。

本模型是根據能量守恒定理得出來的，實驗箱內存儲的能量的變化量等于在單位時間內實驗箱內的流入能量和流出能量的差，則有如下公式：

式（1）中：C為實驗箱的比熱容，KJ/K；Ti為實驗箱體內被控溫度，K；TO為實驗箱附近的環境溫度，K；B為實驗箱體內的傳熱系數，KJ/sm2K；Q為單位時間內電阻絲產生的熱量，KJ/s；S為實驗箱傳熱面積，m2。

上式中左邊為實驗箱內單位時間能量的變化量，右邊是單位時間內流入實驗箱的能量Q減去單位時間內流出實驗箱的能量BS（Ti－TO）.因此可將式（1）變為：

此時得到的即實驗箱的數學模型。

如果實驗箱處于穩定的狀態，實驗箱體內的溫度Ti與通過電阻絲所發出的熱量Q都達到穩定狀態，則有如下式子：

實驗箱處于加熱的過程中時，則有如下式子：

將式子（3）和（4）代入（2）中，則有公式：

化量ΔT與控制ΔQ之間的傳遞函數為：

其中，K為實驗箱的比例系數，T為時間常數。

溫室的控制模型可以近似由上式（6）加上一個時滯環節，則有傳遞函數[4]：

式（7）中：K為增益系數；T為時間常數；τ為純滯后時間常數。

選用MATLAB為仿真工具，對模糊自適應PID控制器進行仿真，并與常規PID控制器進行比較，驗證其控制效果。

2 模糊自適應PID控制算法

2.1 PID控制

工程實際中，應用最為廣泛的調節器控制規律為比例、積分、微分控制，簡稱PID控制。PID控制是偏差比例P、偏差積分I、偏差微分D控制的簡稱。其PID控制算法為：

設r（t）為系統的設定值，y（t）為系統真實測得的值，e（t）是系統設定值與系統實測值的偏差，即e（t）＝r（t）－y（t），作為PID控制器的輸入。

2.2 模糊自適應PID控制

模糊自適應PID控制器是應用模糊數學的基本理論和方法，把控制規則的條件用模糊集來表示，并把這些模糊控制規則及有關信息作為知識存入到系統知識庫，然后根據控制系統的實際情況，運用模糊推理，實現對PID參數的自動調整。由于溫室環境是一個非常復雜的被控對象，從理論上講，將溫室內越多的環境因子作為模糊控制器的輸入量，其控制效果越好。但隨著模糊控制器輸入量的增多，模糊控制器的設計也越來越復雜，而模糊規則的制訂十分困難[5]。本文結合溫室大棚控制系統的特點，選用二維輸入的模糊控制器對PID參數進行在線調整，其模糊自適應PID控制器結構圖如圖1所示。

圖1 模糊自適應PID控制器結構圖

其中，系統設定值r（t）為溫度設定值，e和ec分別表示為溫度偏差量和偏差變化率，而模糊控制器的輸出變量KP，KI，KD為PID控制器的3個參數變量，控制器輸出量為u（t），其主要為控制執行機構的變量。y（t）就是調整后的溫室實際值。

對溫室大棚中溫度進行控制策略模糊化時，選取溫度偏差e和偏差變化率ec的模糊論域范圍均為[－4，4]，輸入量E、EC的模糊集合為{NB（負大），NS（負?。?，Z（零），PS（正?。?，PB（正大）}，則各等級對應的取值為－4，－2，0，2，4.而模糊推理出的變化量參數Δkp，Δki，Δkd的論域、等級均與E一樣。其中，隸屬函數均選擇三角型隸屬函數，則輸入變量、輸出變量的隸屬度函數曲線均如圖2所示。

由圖2模糊控制系統結構可以看出，此系統是以偏差e和偏差變化率ec為輸入語言變量，以KP，KI，KD為輸出語言變量的二輸入三輸出的模糊控制器。用偏差和偏差變化量完全可以表述整個系統的響應過程。針對不同的偏差e和偏差變化率ec，對PID控制參數KP，KI，KD的要求不同，則模糊規則如下：①當∣e（t）∣較大時，為加快系統的響應速度，應取較大的KP，這樣可以使系統的時間常數和阻尼系數減小。當然不得過大，否則會導致系統不穩定。為避免系統在開始時可能引起的超范圍控制作用，應取較小的KD，以便加快系統響應。為避免出現較大的超調，可去掉積分作用，取KI等于0.②當∣e（t）∣處于中等大小時，應取較小的KP，使系統響應的超調略小一點。此時，KD的取值對系統較為關鍵，為保證系統的響應速度，KD的取值要恰當。此時，可適當增加一點KI，但不得過大。③當∣e（t）∣較小時，為使系統具有良好的穩態性能，可取較大的KP和KI；為避免系統在平衡點出現震蕩，KD的取值應恰當。

圖2 輸入、輸出變量隸屬度函數曲線

3 仿真實驗

根據溫室控制的特點，本文針對于溫度進行控制策略研究，根據上述建立的溫室模型，即傳遞函數為公式（7）。

由數據分析結果可以看出，利用階躍響應曲線辨識的方法，通過辨識可以得到系統的模型參數為：τ＝2.5 s，k＝15，T＝10 s。確定KP，KI，KD的初始值分別為1.6，0.15，0.9.利用模糊自適應PID參數之間的在線調整，進行仿真實驗，則實驗結果如圖3所示。

圖3 實驗對比圖

由圖3所示，在PID控制算法模式下，上升時間tp為6.8 s，調整時間ts為15.8 s，超調σ%為42%.在模糊自適應PID控制算法模式下，上升時間tp為6.6 s，調整時間ts為13.4 s，超調σ%為12%.由實驗結果的對比分析可以看出，模糊自適應PID控制算法的調整時間較短，超調量較低，動態性能良好，能夠使系統保持在穩定狀態，滿足系統控制要求。

4 結論

針對溫室大棚控制系統的非線性、滯后性等特征，采用模糊自適應PID控制算法對溫室大棚中的溫度進行控制。模糊自適應PID控制策略能夠根據模糊規則及自身的自適應性在線調整PID參數大小，系統的動態性能良好，調整時間短，能夠滿足系統的穩定性要求。

［1］廖建尚.基于物聯網的溫室大棚環境監控系統設計方法［J］.農業工程學報，2016，32（11）：233-243.

［2］劉紅義，趙方，李朝暉，等.一種基于中間件的溫室遠程監測系統的設計與實現［J］.微電子學與計算機，2010，27（8）：190-193.

［3］暴翔，何小剛.基于模糊PID控制器的等速采用系統［J］.煤炭技術，2017（6）：273-275.

［4］肖世海.基于ARM的溫濕度控制器的設計［D］.杭州：浙江大學，2007.

［5］戰美，劉春紅，位耀光，等.基于模糊控制的溫室溫濕度無線智能監控系統［J］.農業工程，2013，3（3）：47-50.