2022年节能控制算法智能温室自动化控制系统设计方案.docx

《2022年节能控制算法智能温室自动化控制系统设计方案.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2022年节能控制算法智能温室自动化控制系统设计方案.docx（13页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用基于节能掌握算法的智能温室自动化掌握系统设计摘 要：温室自动化掌握系统是依据温室大棚内的温湿度、土壤水分、土壤 温度等传感器采集到的信息,接到上位运算机上进行显示,报警,查询；监控 中心将收到的采样数据以表格形式显示和储备,然后将其与设定的报警值相比 较,如实测值超出设定范畴,就通过屏幕显示报警或语音报警,并打印记录；本文基于此设计了以节能掌握算法为核心的温室自动化掌握系统上位机软件；在保证温室稳固有效运行的前提下,引入节能的思想,使温室生产达到高产、低耗的目标,从而为解决温室高能耗的问题供应了一条有效途径；关键词：温

2、室自动化掌握系统多因子和谐掌握温室模型节能优化掌握0 引 言 温室作为现代农业进展的载体,其重要性日益被越来越多的国家所重视,而现代农业进展的最重要的因素便是进展温室及其掌握技术,通过有效的途径 来掌握温室内的作物生长环境使作物健康的生长；在能源日益紧缺的今日,如 何把节能的思想应用到现代温室的环境掌握中也已成为人们关注的焦点；我国 温室产业的进呈现状是掌握方法简洁、技术落后且能耗较高；为此本文在结合 国内外温室掌握讨论的基础上,通过引入以温室模型为基础的节能掌握算法,设计了节能型的智能温室掌握系统上位机软件,可实现对温室有效的节能控 制；1 温室自动化掌握系统的整体框架托普物联网认为,通常整

3、个温室自动化掌握系统分为3 层：最顶层是温室掌握的上位机软件,其中集成了温室掌握的掌握规章库以及温室的模型方程,仍设计了一些面对用户的功能模块,以实现与用户之间良好的交互性；中间层 为温室掌握的下位机,用以接收上位机的掌握指令并把掌握指令转化为温室内 各个执行机构的动作指令,同时接收来自温室现场端传感器采集的温室气候及 执行机构状态信息,并把这些信息转化成肯定的格式传给温室掌握上位机软 件；最底层是温室掌握现场,分布着各种执行机构以及传感器,以实现对温室 环境的掌握和温室内各种数据的实时采集；系统框图如图 1 所示；本文的重点在于温室上位机掌握软件中节能算法的实现；2 上位机功能模块设计名师归

4、纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用Visual Basic 60 具有丰富的开发工具,采纳面对对象技术、图形化的 应用开发环境；它有一个功能极其强大的集成环境,使得开发人员可通过菜单、界面、图形浏览工具、对话框以及嵌入的各种生成器来轻松地完成各种复杂的操作；基于这种优势,温室掌握上位机软件挑选了Visual Basic 6；0 开发环境进行开发设计；通过对温室掌握上位机功能的分析,设计了各个功能模块,分别针对不同的掌握要求以及用户需求；上位机的功能模块框图1 如图 2 所示；名师归纳总结 - -

5、 - - - - -第 2 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用温室掌握上位机软件有手动掌握功能；在手动掌握模式下,用户可以依据 实际要求在上位机软件中操作执行机构的开启或关闭命令,向下位机发送相应 的指令来掌握温室现场,从而可以通过手动操作监控室内上位机的方式掌握温 室现场的执行机构；温室上位机软件仍可以运行在自动掌握模式下；在此模式下,上位机可以 不在人为干预下自动掌握温室现场；该自动运行模式下所用的掌握策略采纳温室环境多因子和谐掌握算法H1；该算法基本思想为：针对温室这样一个非线性、分布参数、时变、大时延、多变量耦合的复杂对象,并且

6、各掌握手段之间 也存在着很强的耦合性,通过结合设施园艺的一些体会方法,对温室系统进行 变换和等效处理,将问题简化；利用温室对温湿度等因子掌握精度要求不是很 高的特点,把重点放在多因子如何和谐上；通过把温室内的环境参数分为主类 因子和次类因子,再建立次类因子与主类因子的和谐关系函数,从而将多因子 掌握变成以温度单类因子为主的单因子掌握；再以前馈和反馈掌握排除各类因 子和谐带来的不确定性,建立多因子和谐掌握算法；基于该多因子和谐掌握算法设计的上位机自动运行掌握软件在上海孙桥等 温室基地已验证有很好的掌握成效,能够把温湿度等环境因子掌握到一个相宜 的区间内,提高了温室作物的产量和生长效率；由于温室的

7、运行需要消耗较高 的能耗,特殊是加热的成本较为昂贵,考虑到降低温室掌握的运营成本的需 要,引入一种节能的掌握方法；该方法主要是基于温室模型的优化掌握,运用基于外部种群的多目标偏好遗传算法1,把能耗作为最终的偏好信息,运算出能耗最低的掌握量作为实际温室的掌握输入；该节能算法通过与多因子和谐控 制算法相融合可以有效地实现温室的稳固运行与降低能耗的需求；3 节能优化掌握名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用对于温室的作物来讲,作物相宜生长的环境参数一般来说都是一个区间值,也即温室内的温度、湿度、CO

8、：等环境变量值只要维护在作物相宜生长的范畴内即能满意作物的生长要求,这样就为实现温室节能掌握供应了一种可 能；而使温室内的环境满意所要求的区间会有如干个掌握策略,并且对这一组 的掌握策略进行能耗的运算和分析,挑选其中最节能的掌握策略来掌握温室现 场,就既能达到温室作物生长的环境要求,又能满意节能的要求；在温室环境掌握问题中,温室内的空气温度、湿度是主要的掌握对象,这 些量可以通过加热、喷雾和通风来转变；这样使温室内温度和湿度达到所要求 的区间就会有如干组加热、喷雾和通风对应的掌握输入；通过运算每组掌握量 的能耗,挑选其中能耗最低的一组掌握输入,就能达到节能掌握的目的；31 模型与算法 在传统的

9、掌握问题中,只有把实际的掌握输入施加于掌握现场才能获得相 应的掌握结果；然而要在掌握施加之前得到掌握方法和掌握结果的对应关系,必需建立掌握对象的模型,在温室掌握中也即须建立温室的温湿度模型,在此 引入 GDPasgianos 等人提出的一个温室温湿度的动态方程；名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用通过该温室温湿度动态方程,在已知温室体积、热交换系数等参数的情形 下,可以得到温室内的温度、湿度值的变化量与加热、喷雾以及通风量之间的 关系；用基于外部种群的多目标偏好遗传算法获得一组加热、喷雾、通

10、风,使 温湿度达到目标区间内的数据对；该算法的基本思想是依据用户事先定义的偏 好区域设定一个偏好参考点,这样在遗传算法的进化过程中,通过度量每一代 种群个体与参考点的距离来得到每一代的虚拟聚类点,然后再利用外部种群使 得距离参考点最近的个体保留下来；算法流程 1 如下：1参数初始化,包括种群中个体数目NIND、种群规模 Pop、外部种群个体数目 OutNIND、外部种群规模 Outpop、运算代数 Maxgen；名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用2创建初始种群 Chrom并置进化代数 ge

11、n=1；3对 Chrom中个体进行轮盘赌挑选,产生父代种群Parent_Chrom；4 对 Parent Chrom 中个体进行交叉和变异遗传操作得到子代种群 offspringChrom；5 将 Parent Chrom 和 offspring Chrom； Chrom 合 并 得 到 种 群 Median6运算种群 MedianChrom中个体与偏好区域中心的距离,得到虚拟参考点 Jt ,依据 f 和动态半径 rt 得到虚拟偏好区域 ojt,rt ；判断种群 MedianChrom 中个体与区域 ojt,rt 的关系,如属于区域 n_t ,rt 就放入 Outpop,否就不放入 Outpo

12、p；7运算 MedianChrom和 Outpop 中个体的 rank 、拥挤距离；8依据 rank 和拥挤距离对 MedianChrom 进行挑选,更新种群 Chrom；依据 rank 和拥挤距离对外部种群 Outpop 进行挑选,更新外部种群 Outpop；9gen=gen+1,假如 gen ,否就终止循环并输出 Chrom 和Outpop；其中虚拟偏好区域力_ t ,rt 为每一代中的详细数据的一个集合,该集合近似地反映了用户的偏好区间在每一代中的区域；通过将该算法与上述的温室模型相结合,也即在算法流程的 6中增加一步：种群 MedianChrom 的个体输入温室模型中得到相应的温度、湿

13、度值,再依据温度、湿度值是否在虚拟偏好区域力 _ t , t 内来判定原 MedianChrom的个体是否放入外部种群；由此最终输出所得到的外部种群 Outpop 即为满意温室达到温湿度区间内的一组加热、喷雾、通风数据对；由于这 3 个控制输入的功率是不同的加热的能耗大,喷雾次之,通风最小所以在此引入一个能耗的目标函数；上式中的系数值 也即权值 可以依据详细的温室执行机构的功率值来转变其大小,从而可以偏向于挑选耗能更低的通风或是喷雾来掌握；通过对能耗值的运算和比较可以得到上述外部种群中能耗最小的数据对,从而可以得到既最名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页,共 11 页精选学习资料

14、 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用节能又符合温室环境掌握要求的掌握策略；32 VB 与 Matlab 混合编程 为了能够让 VB 编写的上位机软件调用该节能算法从而实现温室的节能运 行,第一用 Matlab 编写相应的基于外部种群的多目标偏好遗传算法程序,其中包含了温室的模型方程；再通过Matlab 中的命令生成DLL文件供 VB程序来调用；详细步骤如下：1在 Matlab 命令行中输入 COMTOOL 命令,调用 COM生成器,显现生成器 主窗口；2新建工程并输入组件名称 DLL 文件名 ,然后再在“Class Name” 框 中输入类名称如“wenshi” ；

15、3在“Component name” 框中输入组件名称 DLL文件名 ,生成工程；4定义工程设置并添加必要相应的多目标偏好遗传算法程序的 M文件；5挑选“Build ” 菜单中的“COM Object” 选项来调用 Matlab 编译器进行编译,生成对象文件及输出文件DLL,并将 DLL文件自动注册到系统；该 DLL 动态文件的入口函数为 f=jiaquan-nsgacintw,其返回值为加 热、喷雾以及通风的标定值；而其输入 cintw 为一个数组,包含了以下信息：温室内的初始温度、初始湿度,温室外的初始温度、初始湿度,温室的体积以及温室模型所需的其他温室参数；然后就可以在VB中通过引用来调

16、用该DLL文件； VB中调用 DLL文件的部分代码如下：PrivatemydllAs wenshiwenshiclass Setmydll=Newwenshiwenshiclass Call mydlljiaquannsga1 ,f ,cintw ；通过混合编程可得到节能算法的加热、喷雾以及通风的返回值,该处的返 回值为相应的加热焦耳值、喷雾出水量值以及通风风量；依据执行机构的配置 可以把相应的值转化为加热、喷雾、通风三个执行机构的动作时间,通过上位 机发送相应的掌握指令使执行机构进行相应的操作；33 节能掌握算法的实现 在实际的温室掌握中,温室的执行机构除了模型中涉及的加热、喷雾以及通风之外

17、,仍有外遮阳、CO：施肥系统、内遮阳、天窗等,假如忽视了这些执名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用行机构的动作就不能实现真正的温室掌握；由于光照太强或 CO：浓度过低也不 能让作物健康的生长；因此通过节能掌握算法对加热、喷雾及通风进行掌握,同时引入多因子和谐掌握算法的部分掌握策略对其他的执行机构进行掌握；从 这个角度上讲,由于模型的局限性,也只能实现局部意义上的节能；图 3 为温室节能优化掌握的程序流程图；其中可以挑选单次优化运算并运 行；也可以挑选自动循环运行该节能优化掌握算法,通过一个温

18、湿度的判定来 自动挑选是否加载节能算法并施加掌握到温室；该节能优化掌握如要付诸详细 的温室现场掌握中,需要有一个可以能够完全反映实际温室环境中各种因子相 互作用机制的温室模型,而就目前在温室模型方面的讨论来说,这样的模型仍 未完善到完全可适用的程度；基于此缘由,以节能掌握算法为主的掌握策略对 温室进行完全掌握之前,需要有一个验证温室模型的过程,同时考虑到详细的 温室运行现场对掌握稳固性的要求,提出了一个较为稳固的掌握方法即结合节 能算法的自动运行方式；名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用4

19、基于节能优化的自动运行方式 在实际的温室掌握中,由于温室模型与实际温室之间存在着差异,再加上 温室掌握执行机构的动作误差以及温室掌握中存在的时间推迟,由节能算法求 得的掌握策略可能会存在较大偏差,使温室内的温湿度达不到抱负目标区间 内,这样就需要重复迭代节能算法以获得一个新的掌握输入；基于这种考虑,可能会显现节能的掌握方法所消耗的能耗大于在同等情形下的多因子和谐掌握 方法的能耗；于是引入了多因子和谐掌握算法与节能算法相结合的方法,在一 定程度上达到节能掌握的目标；同时由于多因子和谐掌握在实际温室掌握中可 以保证系统的稳固运行,采纳该混合掌握方法更能够在保证温室稳固运行的前 提下实现节能掌握；多

20、因子和谐掌握作为温室掌握的主要方式,通过温室环境多因子和谐掌握 算法可以自动掌握温室内的环境；然而在该模式下的掌握是无模型的掌握,必 须通过一个掌握过程才能够得到温室执行机构的动作时间；在本软件的设计中名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用取 1 h 为一个运算时间单位,可以得到一个时间单位内相应的掌握能耗总值；与此同时,通过节能算法可以在线运算出同等时间段内采纳节能优化掌握算法 所需要的能耗值：从而可以在每个小时比较一次总能耗,然后再进行总能耗的 对比；能耗的对比方法分为两种：一种是用户自己

21、进行对比并打算是否在多因子 和谐掌握下调用节能算法对温室进行掌握；另一种是上位机软件自动对比作出判定,对比次数设为3 次；假如节能算法运算出的能耗值在3 个时间段内低于多因子和谐掌握的能耗值,就自动调用节能掌握算法,并把部分掌握权交给该 节能算法；在节能运行模式下,由于温室模型的局限性,可能掌握成效并不是很理 想,为了保证温室能够在无人值守情形下稳固的运行,在节能算法内设置了一 个报警返回机制；假如在调用节能算法进行掌握时,温室的环境变量显现了异 常情形,就把掌握权交回给自动运行主程序；程序的流程图如图 4 所示；通过 节能算法与温室多因子和谐掌握算法的有机结合,可以使温室掌握既稳固又在 肯定

22、程度上达到了节能的目的,为温室的节能运行供应了一条有效的途径；5 终止语 在原有的温室上位机掌握软件设计的基础上增加了温室的节能掌握算法,名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用可以有效降低温室内的运行成本,同时在保证作物生长的相宜环境条件下,实 现高产、低耗的目标；由于温室模型与实际温室之间存在肯定的差异,由节能 算法所获得掌握策略并不能使实际的温室温湿度完全达到抱负的目标区间；如 果实际的温湿度不能达到所要求的目标区间,也就失去了节能的意义了,这成 为制约节能优化掌握算法能够取得较为抱负成效的主要障碍；因此建立一个能够充分反映温室内各种环境因子相互作用的温室环境模型是下一步讨论需要解 决的问题；名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页,共 11 页