浅析温室降温模式自动切换控制范文

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摘要：我国南方地区的温室普遍采用多种开关降温设备．对于种植户来说，如何实现多种开关设备的协调控制是个重要的问题．根据设备运行的开关组合，划分了温室的运行模式，并把温室系统看作是在多种运行模式之间不断切换的切换系统．根据不同运行模式的降温效果，设计了一种自动切换控制方法．仿真结果表明，该控制方法能够实现温室不同运行模式的自动切换控制，且简单易行，应用方便．

关键词：温室；降温；切换控制

引言

经过近30年的努力，我国温室建设与生产取得了突飞猛进的发展，目前温室面积已跃居世界第一位［1］．在我国南方地区，由于温室在一年大部分时间内都需要降温操作，因此该地区温室内通常安装有多种降温设备，如天窗、风扇、湿帘和遮阳网等．这些设备通常采用开关控制方式．开关控制的优点是设备价格低、易操作以及易维护等，但这种方式增加了设计温室小气候环境控制方法的难度．经典控制理论与方法和现代控制理论与方法均难以应用于这类系统．因此，对于种植户来说，如何实现这些设备的自动协调控制是个难题．至今，许多种植户仍采用手动切换不同设备的方式，非常费力．为了避免手动切换的繁琐，种植户多数时候只使用风扇降温，即仅使用机械通风这一种降温模式．但是，忽略其他降温模式会导致温室运行能耗增加，这有悖于温室建设时安装多种降温设备的初衷．目前针对温室系统普遍采用开关设备的研究文献并不多．宫赤坤等［2］针对一个包含天窗、南卷帘、北卷帘、东西卷帘、遮阳网、风扇、喷淋等多种开关设备的温室，根据设备对温室温湿度影响的强弱程度，对设备进行了等级划分，然后采用模糊控制方法对其进行了仿真研究．随后，他们又采用BP神经网络和遗传算法对模糊控制规则进行了优化［3－4］．王子洋等［5］根据温室不同设备的开关组合状态建立了温室切换系统，并基于每种组合下的模型预测结果来优化设备的开关控制．秦琳琳及Ma等［6－7］考虑室内温度，构建了温室天窗的混杂逻辑动态模型，并实现了温室天窗的开关控制．随后，阳斌和秦琳琳等［8－9］均从混杂自动机建模的角度研究了温室天窗的开关控制．储著东等［10］基于混杂自动机理论，结合天窗、风扇和湿帘这3种降温设备，研究了夏季温室温度调控系统的自动控制．上述研究成果已将混杂系统的概念引入到温室系统，对温室小气候环境控制具有积极意义．本文根据不同设备运行的开关组合，划分了温室系统的运行模式，并把温室系统看作是在多种运行模式之间不断切换的切换系统．然后根据不同运行模式的降温效果来设计自动切换控制方法，以实现多种开关设备的自动协调控制．

1温室降温切换控制系统

这里考虑天窗、风扇、湿帘和外遮阳网这4种常见设备，每种设备仅具有ON／OFF两种工作状态．虽然天窗和外遮阳网可以连续调节，但实际温室中通常没有反馈单元，因此不能实施连续控制．首先，根据天窗、风扇、湿帘这3种设备的开关组合来划分温室系统的运行模式．3种设备共有8种开关组合．不过，由于3种设备的工作组合具有一定约束关系，因此部分组合没有实际意义．例如，开启湿帘时，要求必须开风扇、关天窗．根据温室的实际运行情况，最终确定了4种有意义的运行模式，分别称之为被动模式、自然通风模式、机械通风模式和湿帘—风扇降温模式．被动模式为所有设备均不工作时温室所处的状态．温室降温过程实际上是在这4种运行模式之间不断切换的过程，因此温室系统可以看作是一个切换系统．由于外遮阳网的工作状态取决于室外太阳辐射强度，可以与上述4种运行模式任意重合，所以没有将其纳入到温室运行模式的划分之中．温室降温切换控制系统如图1所示。在被动模式下，当室外太阳辐射不断透射至温室内时，由于温室的密闭性以及覆盖层形成的温室效应，室内热量不断增加，温度也相应地逐渐升高，因此被动模式具有保温和升温的效果．自然通风是通过开启天窗或侧窗等方式来实现的．这种模式下室内外空气形成对流，因而具有一定的降温效果．由于自然通风模式几乎不消耗电能源，因此自然通风在温室生产过程中被广泛使用．但是，自然通风受通风窗口面积以及室外风速等因素影响，其降温效果有限，且具有一定的不确定性．相比之下，机械通风的降温能力较强，受室外风速影响很小，降温效果更为稳定．就这两种降温模式来说，它们均不能把室内温度降低至室外温度以下．在炎热的夏季，为了保持较低的室内温度，需要采用湿帘—风扇降温模式．湿帘—风扇降温是根据水蒸发吸热原理来达到室内降温目的的，具有更强的降温能力．在这3种降温模式中，后两种模式在其运行过程中持续消耗电能源．为了减少温室运行能耗，后两种模式一般不宜长时间运行．

2温室降温切换控制方法

对于切换系统来说，实现其控制的关键在于设计合适的切换规则．根据以上对温室降温切换系统的描述，下面将根据不同运行模式的降温能力来设计切换控制规则．为了方便描述，使用符号TH表示室内温度上限设定值，符号TL表示下限设定值，符号Tstop表示机械通风降温和湿帘—风扇降温的停止阈值．对于该控制系统来说，理想状态是将室内温度控制在设定范围（TL，TH）内．假设温室初始处于被动模式，且外遮阳网卷起，室内温度在设定范围（TL，TH）内．切换控制方法设计如下：（1）当室内温度上升至上限设定值TH时，温室由被动模式切换至降温能力较弱的自然通风模式．（2）在自然通风模式下，如果室内温度降至TL，温室则由自然通风模式切换至被动模式；如果室内温度长时间持续在TH以上，或降低后再次上升至TH，温室则由自然通风模式切换至机械通风模式．这里设置长时间持续时间的限制为6min．（3）在机械通风模式下，如果室内温度降至Tstop，那么温室切换至自然通风模式；如果室内温度降低后再次上升至TH，则切换至湿帘—风扇降温模式；或者机械通风在设定时间内不能把室内温度降至Tstop，也切换至湿帘—风扇降温模式．这里设置规定时间也为6min．（4）在湿帘—风扇降温模式下，当室内温度降至Tstop时，规定温室切换至自然通风模式．在上述切换过程中，当室内温度被调节到设定范围（TL，TH）内时，记住最后一次所采取的降温模式．当室内温度再次上升至TH时，温室自动采取上一次所采取的降温模式．这样，在每次降温操作时，无需都从自然通风模式开始，由此避免了运行模式的频繁切换．外遮阳网的控制单独进行．在上述过程中，当太阳辐射强度超过设定阈值时，展开外遮阳网；当太阳辐射强度低于设定阈值时，则卷起外遮阳网．为避免遮阳网频繁开关，设置其启动阈值略大于关闭阈值．根据以上分析，可以得到如图2所示的温室降温系统的运行模式切换机制．

3仿真试验

针对上述温室降温自动切换控制要求和方法，本文采用文献［11］中的温室小气候机理模型对其进行仿真检验．该模型充分考虑了温室降温系统的上述运行模式．式中：ρa为空气密度，g／m3；Vg为温室体积，m3；Ca为空气比热容，J／（g•℃）；t为时间，s；Tin（t）为t时刻的室内空气温度，℃；Qradin（t）为进入温室的太阳辐射功率，W；Qnv（t）为自然通风所引起的热功率损失，W；Qmv（t）为机械通风所引起的功率损失，W；Qpf（t）为湿帘—风扇降温所引起的功率损失，W；Qexch（t）为室内空气通过覆盖材料与室外空气进行热交换而导致的功率损失，W；Qtran（t）为作物蒸腾吸热功率，W；xj（j＝1，2，3）为控制变量，其取值为0和1（0表示关闭，1表示开启）．根据温室实际运行情况和上述分析可知，决策变量在任何时间最多只能有一个取值为1，即满足式（1）中的约束条件．我国南方地区夏季炎热，室外温度常在30℃以上，采用自然通风和机械通风均很难满足降温要求，因此，一般只能采用湿帘—风扇降温和遮阳降温，即不会出现上述多种降温模式相互之间不断切换的现象．而在春秋季节，白天温度并不太高，对于温室的降温需求，上述3种降温模式通常都能满足，因此存在多种降温模式不断切换的现象．这里选择了2017年10月8日和9日两天的白天8：00—18：00时段．所需要的室外环境因子为空气温度（Temp）、相对湿度（RH）、太阳辐射强度（Rad）和风速（Wind）．在所选择的时段内，4种环境因子随时间变化情况如图3所示．在图3中，Temp1，RH1，Rad1和Wind1依次为8日的环境数据；Temp2，RH2，Rad2和Wind2依次为9日的环境数据．由于只有整点时刻的数据，因此采用RBF神经网络对数据进行了拟合与插值处理．插值周期设置为1min．太阳辐射数据来自文献［12］．笔者建立了南京地区逐时太阳能强度及其计算模型，并计算出了每月日照天数内每h的平均辐射强度．这里选取了10月平均每d的逐时太阳辐射强度，然后采取RBF神经网络进行拟合与插值处理．为使其接近实际测量值，在原始值的基础上增加了±10％的随机噪声．由于风速数据为风力等级，而非具体的风速数值，因此需要根据风力等级对照表给风力等级赋予具体的风速值［13］．由于仿真中没有考虑风向的影响，因此选择了每个风力等级对应的最小风速值．设置室内温度上限为30℃，下限为22℃，机械通风和湿帘—风扇降温的停止阈值温度均设置为上下限的平均值．遮阳网启动阈值设置为320W／m2，关闭阈值设置为300W／m2．室内温度初始值设置为25℃，相对湿度为70％．为方便仿真，设置湿帘水温比室外温度低6℃．在MATLAB软件中，对上述切换控制方法进行了仿真．

4仿真结果

2017年10月8日温室内温度的仿真结果如图4所示，运行模式的切换过程如图5所示；2017年10月9日温室内温度的仿真结果如图6所示，运行模式的切换过程如图7所示．在运行模式的切换图形中，以数字0，1，2，3分别对应被动模式、自然通风模式、机械通风模式和湿帘—风扇降温模式的运行状态，实线表示运行模式的切换过程，以数字0和4分别表示遮阳网的关闭和展开状态，虚线表示遮阳网的切换过程．上述仿真结果表明，本文所提出的控制方法能够将室内温度较好地控制在设定范围内，同时实现了温室运行模式的合理切换．在10月8日的温室运行过程中，共采用了自然通风、机械通风和湿帘—风扇3种降温模式，而在10月9日的运行过程中，由于室外风速较大，仅采用了自然通风这一种降温模式．

5结论

针对我国南方地区温室同时设置多种开关降温设备的情况，本文将温室系统看作一个切换系统，提出了一种基于运行模式降温能力的自动切换控制方法．仿真结果表明，该方法能够实现多种降温模式的合理切换控制，为我国现代化温室多种开关降温设备的协调控制提供了一种简单易行的方法．

参考文献：

［1］王新坤，李红．我国温室的研究现状与发展趋势［J］．排灌机械工程学报，2010，28（2）：179－184．

［2］宫赤坤，陈翠英，毛罕平．温室环境多变量模糊控制及其仿真［J］．农业机械学报，2000，31（6）：52－5.

［3］宫赤坤，毛罕平．温室温湿度遗传模糊神经网络控制仿真研究［J］．江苏大学学报（自然科学版），2000，21（6）：35－37．

［4］宫赤坤，毛罕平．温室夏季温湿度遗传模糊神经网络控制［J］．农业工程学报，2000，16（4）：106－109．

［5］王子洋，秦琳琳，吴刚，等．基于切换控制的温室温湿度控制系统建模与预测控制［J］．农业工程学报，2008，24（7）：188－192．

［6］秦琳琳，石春，吴刚，等．基于混杂系统的温室天窗温度系统建模［J］．系统仿真学报，2010，22（4）：833－836．

［8］阳斌，秦琳琳，吴刚．基于混杂自动机的温室温度系统建模与控制［C］．中国自动化学会控制理论专业委员会会议论文集，2011：1627－1631．

［9］秦琳琳，石春，吴刚．现代温室温度混杂系统的建模［J］．北京工业大学学报，2014，40（7）：996－1000．

［10］储著东，秦琳琳，陆林箭，等．实验温室温度系统混杂控制器设计与分析［J］．中国科学技术大学学报，2015，45（4）：268－274．

［12］黄静，陈志鹏，李存霖，等．南京地区的太阳能辐射特性［J］．电力与能源，2013，34（1）：82－84.

作者：尹晶晶 徐振峰 单位：安徽国防科技职业学院