日光温室物联网技术探究范文

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1智能网络控制系统数学模型和算法设计

对于智能网络的控制系统控制模型，本文采用PID算法。PID算法是常用的闭环系统算法，可以根据传感器采集的信息对外部环境进行控制。为了提高控制系统的灵敏度，本文对PID算法进行了改进。图2表示改进前的PID算法控制收敛模式图。由图2可以看出:在控制系统达到稳定之前存在一定的波动，这使得控制系统具有一定的延时性，降低了控制系统的灵敏度。 

图3表示改进后的PID算法控制时间频率响应图。由图3可以看出，在控制系统达到稳定之前的波动时间缩短，系统的延时性降低，灵敏性增大。智能网络操控系统的实现是以信息采集系统为基础的，信息采集过程分为前传递信息和后传递信息。F－INF表示信息驱动的前向驱动，B－INF表示信息驱动的后向驱动。F－INF可以进行组网管理以及信息采集和传递，最终报告节点属性。B－INF可以报告自己节点的能量属性以及网络资源信息等。对于信息的采集如下:

2智能网络控制系统在日光温室物联网设计中的应用研究

为了验证第2节中智能控制网络系统数学模型和算法的有效性，本文以日光温室的物联网设计为例，对模型和算法进行了验证。图4为本文设计的日光温室物联网智能网络控制系统。由图4可以看出:日光温室的智能控制主要是通过PLC来完成的，传感器将数据传递给PLC之后利用PLC数据处理系统将结果进行反馈调节，最后又通过PLC发出命令指令，控制电机的动作。电机实现开关动作，可以实现日光温室内的温度、气体流通情况以及湿度的检测，检测结果又会通过传感器传递给PLC系统，最终达到闭环控制的目的。

表1为实际输出结果与拟合结果的对比。其中，拟合值表示闭环系统最终的数学输出值，输出值表示电机的最终动作值。由表1可以看出:在相同样本输入的情况下，输出值和拟合值的结果相差不大，最大仅为0．2%，到达了控制要求。图5为日光温室网络控制系统在运算过程中计算机的丢包率。由图5可以看出:随着测试次数的增加，丢包率有所降低，其中最低仅为0．4%，丢包率比较低，符合计算机数据传输的精确性要求。图6为日光温室网络控制系统在运算过程中计算机的延时特性。由图6可以看出:随着测试次数的增加，延时时间有所缩短，其中最低仅为7s，延时时间比较短，系统的灵敏性比较高。

3结语

本文依据PID闭环控制算法原理，结合PLC硬件系统对传感器智能网络控制系统进行了深入的研究，并建立了智能网络控制系统的数学模型和控制算法，最后以日光温室的智能控制调节为例对算法进行了验证。通过实验发现，PID算法改进后的系统反应动作的延时时间大大降低，由原来的24s缩短为8s，提高了系统的灵敏度。在温室智能控制系统运行过程中，电机输出值和闭环PLC系统拟合值的结果相差最大仅为0．2%，达到了控制要求。丢包率最低仅为0．4%，符合计算机数据传输的精确性要求。系统的延时性最低仅为7s，延时时间比较短，系统的灵敏性比较高。

作者：王向军刘志刚李荣汪小志林卫国孙欣杰单位：北京农业职业学院信息技术系南昌大学环境与化学工程学院华中农业大学工学院