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溫室環境監測與控制的未來發展方向
發布時間：2020-06-19
設施農業被看作是21世紀最具活力的農村新產業，集中代表了現代農業的發展方向，是21世紀中國農業發展的重要支柱，但設施園藝是一項高投入、高產出的產業，它的高投入不僅體現在建設過程中，高能耗是更重要的一方面。據統計，大型加溫溫室能源成本占運行成本的40%~60%(不含夏季降溫能耗)。荷蘭溫室耗能占全國天然氣總消耗電10%，溫室采暖設施費用占溫室總投資的25%左右；在日本每生產10kg黃瓜需消耗5L石油，比糧食生產消耗的能量高50~60倍。據統計中國燃料費用甚至要占生產費用的60%。Sheard，G.F.也指出，全世界一年農業生產中的耗能有35%用于溫室的加溫，能源消耗的費用占溫室作物生產總費用的15%~40%，智能的溫室控制系統可使同時期的溫度從21.1℃升到22.1℃，總能量消耗可減少34%。
隨著數字化農業生產工廠在中國的推廣，環境調控已成為增加生產，提高種植效益的重要手段，這一點已經得到了廣泛的認可，提高溫室環境監測的有效性，降低溫室能耗費用，是溫室研究的一個重要方向。
1 溫室環境監控系統的設計
最近幾年來，由于溫室能源消耗占成本的比例很大，許多研究者從節省溫室能源消耗為出發點對溫室進行改進，其中改進控制系統的性能也成為一重要的研究領域，許多新型的控制算法嵌入控制系統中，也取得了很好的效果。1984年UdinktenCateandChalla描述了包含溫室環境、短期作物、長期作物三層的分等級系統，基于葉子光合作用模型的動態氣候控制系統，為了延長花期的CARE系統，1998年，李萍萍等研究的溫室環境因子綜合自動控制系統。近幾年，優化的氣候控制系統發展得很迅速，適用性也很好，以最佳生態位為標準的跟蹤反饋控制系統，以溫度為主控參數的日光溫室綜合環境控制系統，用數學模型描述植物的生理過程實時控制智能生長系統，在溫室環境控制系統中集成了動態的模型。這些系統的設計越來越以植物生長的最適宜環境為中心，進行整體的設計。
2 溫室環境控制的算法方面
從早期的PID算法，以及余用對PID算法改進的Smith預估器在溫度控制系統中，能使溫度控制精度達到±0.2℃左右，到綜合考慮溫室內溫度、濕度、光照度、CO2濃度等生長環境綜合作用的多變量綜合控制法，再到融入一些新算法的控制器，如汪小曰山等提出的溫室內溫度的模糊控制，模糊控制最大動偏差為1.5，加熱系統的靜差為0.5℃。朱偉興等研制的遺傳優化模糊控制器，能不斷根據溫室結構和作物生長情況的變化來自動修正控制算法，效果明顯提高。任雪玲等針對溫室環境控制中時延問題的預測模糊PID控制，可以提前預測溫室環境的時滯，比單純的模糊控制器穩態精度有了進一步提高。陳聯誠等用神經網絡控制算法建立了溫度自動監測系統，溫度檢測平均誤差為0.4℃。宮赤坤等用遺傳模糊神經網絡控制算法研究的溫室溫濕度遺傳模糊神經網絡控制，實驗表明是可行的。龍利平研究專家系統控制算法，系統精度控制在0.5℃左右，完全滿足溫室溫度控制的要求。這些新的算法如模糊控制算法、遺傳算法、神經網絡控制算法、專家系統控制算法等，有效地提高了控制系統的精度和效率。
3 溫室環境控制硬件方面
早期使用的單片機的控制系統，如果系統一旦出現故障，整個系統都會失控。中期使用基于工業控制機(IPC)的溫室控制系統，所有輸入、輸出功能都由IPC集中控制，危險過于集中，一旦工控機發生故障將會使整個系統癱瘓。后期有基于PLC(可編程邏輯控制器)的溫室控制系統，可實現多臺PLC、多個溫室的網絡化分布式控制；集散型溫室控制系統(Distributioncontrollingsystem:DCS)，即分布式控制系統。近來的嵌入式Linux系統，可提高溫室系統網絡支持、并發處理及功能升級能力，降低系統開發難度，滿足溫室計算機控制系統日益復雜化的需要，是溫室控制系統發展的方向。在網絡發展的前提，總線也由基于RS-485總線控制模式到基于現場總線溫室智能控制系統模式。現代溫室正向著自動化、智能化、多媒體化與網絡化方向發展。
智能溫室控制系統
