一种应用于温室大棚的温湿度先进控制方法技术

本发明专利技术涉及一种应用于温室大棚的温湿度的先进控制方法，其特征在于：该方法在MATLAB的SIMULINK中建立大棚温湿度模型，在OPTO22中建立基于预测PI算法的主控制器和对角解耦控制器，再连接MATLAB和OPTO22进行通讯，构成一个以预测PI控制算法的对角解耦控制模型。基于温室大棚这个特殊的对象，采用先进的预测PI控制算法设计其温湿度控制器，避免了传统PID控制算法调节速度慢、波动大的问题；坑干扰性强，实现形式简单，控制效果好，可用于实际工业过程。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及一种应用于温室大棚的温湿度的先进控制方法，其特征在于：该方法在MATLAB的SIMULINK中建立大棚温湿度模型，在OPTO22中建立基于预测PI算法的主控制器和对角解耦控制器，再连接MATLAB和OPTO22进行通讯，构成一个以预测PI控制算法的对角解耦控制模型。基于温室大棚这个特殊的对象，采用先进的预测PI控制算法设计其温湿度控制器，避免了传统PID控制算法调节速度慢、波动大的问题；坑干扰性强，实现形式简单，控制效果好，可用于实际工业过程。【专利说明】
本专利技术涉及，属于过程控制
。
技术介绍
温室大棚的主要用途是一种可以改变植物生长环境，根据作物生长的最佳生长条件，调节温室气候使之一年四季满足植物生长需要，不受气候和土壤条件的影响，能够避免外界四季变化和恶劣气候对其影响的场所，并且能在有限的土地上周年地生产各种不同的蔬菜、鲜花等反季节作物的一种温室设施。与行业其它过程比较，温室大棚是一个典型的多输入多输出(MMO)复杂非线性系统，温室内各环境因子分布不均，具有非线性、时变性、大惯性和大滞后且相互耦合的特性，各环境因子的控制也并不完全独立，且控制回路互相耦合在一起。温度升高的同时湿度降低，湿度增大的时候温度要下降，对一个因子按给定设定值进行控制时，总会引起另一因子的变化。因此温室大棚的温湿度控制运用简单的PID控制算法难以达到闭环自动控制的目的，更无法保证控制的速度与精度，难以达到满意的控制效果。传统的温室控制系统通常采用单因子控制，控制方式相对简单，但忽视了环境因子间的耦合作用，调节某一环境因子时不考虑其他因子的变化和影响。如控制温度时不考虑湿度变化对温度的影响，并且一般只控制单个温度调节机构，不考虑其他执行机构动作对温度的影响，像这样的单因子控制难以保证多输入多输出(MMO)耦合温室大棚控制系统有良好的控制效果。大量的现代温室控制系统采用的都是多因子协调控制，采用的是专家经验型模糊控制策略，通过专家经验建立模糊控制规则，从而综合协调控制各环境因子，这种控制方式对开关型控制对象比较有效，但控制精度不是很高，无法得到精确的控制量且控制律缺乏一定的连续性。上述温室大棚的温湿度控制方法都存在各自的局限性，难以达到令人满意的控制效果。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种能消除温室大棚中温湿度的强耦合性和大滞后性且抗干扰性强，满足其应用的先进控制方法。为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是提供了，其特征在于，步骤为:步骤1、建立温室大棚温湿度先进控制系统，该系统包括基于预测PI算法的温度预测PI控制器与湿度预测PI控制器、基于对角解耦的解耦控制器及大棚温湿度过程模型，人为给定需要大棚达到的温度输入信号SPl⑴及湿度输入信号SP2⑴，计算得到温度系统误差Error I (t)及湿度系统误差Error 2 (t), Error I (t) =SP I (t) -PVI (t),Error2(t)=SP2(t)-PV2(t),PVl (t)及PV2 (t)分别为温室大棚温湿度先进控制系统的输出温度及输出湿度，即PVl (t)及PV2(t)分别为温室大棚的实时温度及实时湿度；步骤2、将温度系统误差Eirorl⑴及湿度系统误差Eirorf⑴分别做为温度预测PI控制器及湿度预测PI控制器的输入，得到温度输出信号OPl(t)及湿度输出信号0P2(t)，温度预测PI控制器或湿度预测PI控制器的输入输出关系为:【权利要求】1.，其特征在于，步骤为: 步骤1、建立温室大棚温湿度先进控制系统，该系统包括基于预测PI算法的温度预测PI控制器与湿度预测PI控制器、基于对角解耦的解耦控制器及大棚温湿度过程模型，人为给定需要大棚达到的温度输入信号SPl (t)及湿度输入信号SP2 (t)，计算得到温度系统误差 Errorl (t)及湿度系统误差 Error2 (t)，Errorl (t) =SPl (t) -PVl (t)，Error2(t)=SP2(t)-PV2(t),PVl (t)及PV2 (t)分别为温室大棚温湿度先进控制系统的输出温度及输出湿度，即PVl (t)及PV2(t)分别为温室大棚的实时温度及实时湿度； 步骤2、将温度系统误差Eirorl (t)及湿度系统误差Eir0r2(t)分别做为温度预测PI控制器及湿度预测PI控制器的输入，得到温度输出信号OPl (t)及湿度输出信号0P2 (t)，温度预测PI控制器或湿度预测PI控制器的输入输出关系为: 【文档编号】G05D27/02GK103941782SQ201410142916【公开日】2014年7月23日 申请日期:2014年4月10日 优先权日:2014年4月10日 【专利技术者】任正云, 谭志君, 陈一志, 冯琪, 郭朝伟, 李娜 申请人:东华大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种应用于温室大棚的温湿度先进控制方法，其特征在于，步骤为：步骤1、建立温室大棚温湿度先进控制系统，该系统包括基于预测PI算法的温度预测PI控制器与湿度预测PI控制器、基于对角解耦的解耦控制器及大棚温湿度过程模型，人为给定需要大棚达到的温度输入信号SP1(t)及湿度输入信号SP2(t)，计算得到温度系统误差Error1(t)及湿度系统误差Error2(t)，Error1(t)=SP1(t)‑PV1(t)，Error2(t)=SP2(t)‑PV2(t)，PV1(t)及PV2(t)分别为温室大棚温湿度先进控制系统的输出温度及输出湿度，即PV1(t)及PV2(t)分别为温室大棚的实时温度及实时湿度；步骤2、将温度系统误差Error1(t)及湿度系统误差Error2(t)分别做为温度预测PI控制器及湿度预测PI控制器的输入，得到温度输出信号0P1(t)及湿度输出信号0P2(t)，温度预测PI控制器或湿度预测PI控制器的输入输出关系为：u(t)=K(1+1pTi)e(t)-1pTi[u(t)-u(t-L)],]]>其中，p为微分算子，e(t)、u(t)分别为温度预测PI控制器或湿度预测PI控制器的输入和输出，K为过程增益的倒数，Ti为控制过程主导时间常数，L为控制过程滞后时间；步骤3、设计解耦控制器的温度传递函数D11(s)、温度对湿度影响传递函数D12(s)、湿度对温度影响传递函数D21(s)及湿度传递函数D22(s)，其中：D11(s)=e‑4s；D12(s)=8.2s+13(10,1s+1);D21(s)=1.1(9.2s+1)1.8(7.6s+1);]]>D22(s)=e‑5s；将温度输出信号OP1(t)做为温度传递函数D11(s)及湿度对温度影响传递函数D21(s)的输入，将湿度输出信号OP2(t)做为温度对湿度影响传递函数D12(s)及湿度传递函数D22(s)的输入，将温度传递函数D11(s)的输出与温度对湿度影响传递函数D12(s)的输出做卷积得到解耦后的温度信号MV1(t)，将湿度对温度影响传递函数D21(s)的输出与湿度传递函数D22(s)的输出做卷积得到解耦后的湿度信号MV2(t)；步骤4、建立大棚温度控制对象过程模型Gp11(s)、大棚温度对湿度影响控制对象过程模型Gp12(s)、大棚湿度对温度影响控制对象过程模型Gp21(s)及大棚湿度控制对象过程模型Gp22(s)，其中：Gp11(s)的传递函数模型为：Gp12(s)的传递函数模型为：Gp21(s)的传递函数模型为：Gp22(s)的传递函数模型为：将温度信号MV1(t)做为大棚温度控制对象过程模型Gp11(s)及温度影响控制对象过程模型Gp21(s)的输入，将湿度信号MV2(t)做为大棚温度对湿度影响控制对象过程模型Gp12(s)及大棚湿度控制对象过程模型Gp22(s)的输入，将大棚温度控制对象过程模型Gp11(s)的输出与大棚温度对湿度影响控制对象过程模型Gp12(s)的输出做卷积得到输出温度PV1(t)，将大棚湿度对温度影响控制对象过程模型Gp21(s)的输出与大棚湿度控制对象过程模型Gp22(s)的输出做卷积得到输出湿度PV2(t)，将输出温度PV1(t)与输出湿度PV2(t)反馈给温度预测PI控制器与湿度预测PI控制器，最终使其与温度输入信号SP1(t)及湿度输入信号SP2(t)的误差逐步减小，趋于稳定接近于0。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：任正云，谭志君，陈一志，冯琪，郭朝伟，李娜，
申请(专利权)人：东华大学，
类型：发明
国别省市：上海;31