基于灰色粒子群算法的溫室環(huán)境多目標(biāo)優(yōu)化控制研究.pdf

1、溫室環(huán)境控制是作物監(jiān)測(cè)的內(nèi)容之一，對(duì)于其品質(zhì)、產(chǎn)量等具有重要意義。合理控制溫室設(shè)備，使溫室內(nèi)的環(huán)境參數(shù)更好的滿足作物生長(zhǎng)是目前溫室環(huán)境控制需要解決的重要問(wèn)題。
　　為了合理調(diào)控溫室環(huán)境控制設(shè)備，一定程度上節(jié)約用電成本。本文以安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)萃園的茶樹(shù)育苗溫室為研究對(duì)象，通過(guò)引入人工控制因素，以擴(kuò)展的自回歸模型(Auto Regressive eXogenous，ARX)為基礎(chǔ)，構(gòu)建溫度、濕度及耗電量多目標(biāo)模型函數(shù)。在標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法(

2、Particle Swarm Optimization，PSO)基礎(chǔ)上，結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)理論概念，面向溫室環(huán)境進(jìn)行多目標(biāo)調(diào)控。主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)果如下:
　　(1)針對(duì)溫室環(huán)境的空間特征，對(duì)茶苗溫室進(jìn)行多源信息采集。多點(diǎn)采集溫室大棚環(huán)境溫度和濕度信息，運(yùn)用自適應(yīng)加權(quán)融合估計(jì)算法對(duì)溫室多源采集信息進(jìn)行融合，完成大棚環(huán)境多源因子在數(shù)據(jù)層的融合。運(yùn)用LabVIEW開(kāi)發(fā)軟件采集大棚環(huán)境信息，利用PH氣象站采集大氣環(huán)境信息。通過(guò)小波降噪和自適應(yīng)加

3、權(quán)融合估計(jì)算法對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，有效去除信息采集過(guò)程中存在的噪聲，保證溫濕度數(shù)據(jù)的可信度，為溫室環(huán)境建模做準(zhǔn)備。
　　(2)構(gòu)建育苗溫室環(huán)境的溫度、濕度及能耗模型。通過(guò)引入人工控制因素，圍繞ARX模型結(jié)構(gòu)，運(yùn)用系統(tǒng)辨識(shí)的方法辨識(shí)出模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，構(gòu)建育苗溫室環(huán)境的溫度、濕度模型。運(yùn)用交叉驗(yàn)證的方式檢驗(yàn)溫度和濕度模型的準(zhǔn)確性，仿真結(jié)果表明模型計(jì)算得到的溫濕度與實(shí)測(cè)的溫濕度變化趨勢(shì)一致，說(shuō)明ARX模型能有效模擬育苗溫室內(nèi)的溫度和

4、濕度信息;以調(diào)控機(jī)構(gòu)運(yùn)行消耗的電量為參考建立耗電量模型。
　　(3)算法優(yōu)化控制。通過(guò)引入灰色關(guān)聯(lián)度理論，在標(biāo)準(zhǔn)PSO算法的基礎(chǔ)上，將調(diào)控設(shè)備組合種類視為粒子的解，以溫度模型、濕度模型及能耗模型為目標(biāo)函數(shù)，以此完成溫室環(huán)境控制的多目標(biāo)優(yōu)化控制。將本文算法優(yōu)化得到的溫濕度與線性加權(quán)和法、單目標(biāo)PSO優(yōu)化得到的結(jié)果相比對(duì)，發(fā)現(xiàn)選取本文方法不僅能夠使溫室環(huán)境的溫濕度在作物適宜的生長(zhǎng)范圍之內(nèi)，相對(duì)于其余兩種優(yōu)化方法在一定程度上節(jié)約了用電成