CN101002533A - 温室环境多因子协调控制算法 - Google Patents

Abstract

本发明为一种温室环境多因子协调控制算法。其基本思想是：针对温室这样一个非线性、分布参数、时变、大时延、多变量耦合的复杂对象，并且各控制手段之间也存在着很强的耦合性，本发明结合设施园艺的一些经验方法，对温室系统进行变换和等效处理，将问题简化。简化措施降低了系统建模的难度和控制算法的复杂程度，但能够满足温室环境控制的要求。该算法既能够实现温室环境多因子、多目标的控制，也能够解决温室环境多因子严重耦合的问题。

Description

温室环境多因子协调控制算法

技术领域

本发明属设施农业温室环境控制技术领域，具体涉及一种温室环境多因子协调控制算法。

技术背景

温室气候自动控制技术是温室生产过程中的一项关键技术，它的目的是，根据作物生长各个不同时期对温室气候(主要指温室内的温度、湿度、光照、等)的量化要求，通过计算机控制系统实现对温室气候指标的数据采集，处理，并由相应的自动控制算法，实现对温室的天窗、侧窗、内膜、遮阳网、加热装置、降温装置、释放装置等的自动控制，从而实现对温室气候的自动控制，营造作物生长的最适气候。该技术是提高温室作物的产量和质量的重要手段，也是实现自动调控作物上市时间的重要途径。

温室环境控制是设施农业最基本的技术实现形式之一，其目的就是营造作物生长适合的人工气候环境，使作物能够部分或者全部克服外界气候环境和土壤因素的制约，一年四季都能生长，并且缩短生产周期，提高产量、质量，进行大规模工厂化生产。

温室环境控制经历了从仅采用单纯的冬季保温措施到对植物生长所需多个条件进行控制的发展历程。目前荷兰、以色列、日本等一些农业发达的国家研制的温室已经可以成功地控制植物生长的几乎全部条件(温度、湿度、、营养液、光等)。近几年来我国各地陆续从上述国家引进了一些这样的温室，但是在运行中这些温室普遍存在系统造价、运行费用高，不适应当地气候，控制效果不理想等诸多问题。

温室环境自动控制问题主要包含两个内容：一是温室(内部)小气候环境(即温室内的温度，湿度，光照强度，浓度)的控制；二是温室作物肥水灌溉(即营养液的EC、PH和灌溉量)的控制。因此，它是一个多因子(多目标)控制系统。达到温室多因子(多目标)控制目标的控制点(即执行机构子系统)有很多，详见图5。

从自动控制学科角度看，温室环境控制问题，既有易控的一面，又有复杂难控极具挑战性的一面。具体简述如下：

1.易于控制的一面：

一般来说，温室环境控制因子的目标值，栽培专家给的都是一个区间值(在不加热的前提下)，因此其控制精度要求不象工业控制那样高。例如，室内温度控制精度高或低一度对作物的影响不是很大，这是易控的一向。

2.难控的一面：

(1)多因子、多目标控制问题：

在任何情况下，都必须同时将温室内的温度、湿度、光照强度、浓度、肥水的灌溉量控制在所要求的范围内，任何一项指标严重超标的话，都会严重影响作物生长，甚至死亡。因此，实现多因子自控是必须的。

(2)多因子严重耦合问题：

实现以上因子的控制目标的控制手段对被控目标因子的影响是严重耦合的，有些甚至是矛盾的。必须研制有效的多变量控制算法。

(3)部分目标因子有精控要求：

一是冬天加热控制。控制精度越高(减少超调)，其节能效果越明显(因为温室容积一般很大)，运行成本降低；二是肥水灌溉控制。要求能恰到好处的让作物″不饥不过饱″。饥了则严重影响作物产量，过饱了则导致水肥的严重浪费。为了做到这一点，必须研究检测手段，以了解作物的需水需肥信息，实现肥水的精准控制。

(4)实现精控制的难点：

从被控对象特性来说，A.它是一个时变对象(受温室外大气候的时变影响)，B.它是一个严重非线性对象(温室小气候是个分布参数系统)，C.它是个大容量滞后对象(因为温室容积大，故加热升温过程是一个此过程)，D它还是个多变量强耦合对象。这其中的每一点都是自动控制学科尚未完全解决的难点。

因此，温室环境自动控制问题给自动化学科带来了严峻挑战。

发明内容

本发明的目的在于提出一种可实现温室环境多因子协调控制的算法，该算法既能够实现温室环境多因子(温度、湿度、光照、CO₂浓度、营养液等)、多目标的控制，也能够解决温室环境多因子严重耦合的问题，并能对部分目标因子进行精确控制。

温室是一个非线性、分布参数、时变、大时延、多变量耦合的复杂对象，并且各控制手段之间也存在着很强的耦合性，本发明采取的策略是结合设施园艺的一些经验做法，对温室系统进行变换和等效处理，将问题简化。简化的依据是：温室内作物对于各种参数变化不是很敏感，因而其控制精度要求比一般的工业控制低。简化措施降低了系统建模的难度和控制算法的复杂程度，但能够满足温室环境控制的要求。

要按从“建模—解耦—控制的思路来研究有效的温室多因子控制算法几乎是不可能的，因为控制点(执行机构)和控制目标因子太多了，又是严重相关的，“牵一发动全身”，在理想的简化条件下建立的动念模型和实际情况又相距甚远，无法应用。本发明根据实际园艺经验将多个被控因子按重要性分成主、次两类，次类因子(如湿度、光照等)均设法与主要因子(如温度)相协调，找出协调关系函数，从而将复杂的多因子控制变成以温度单因子为主的多因子协调控制，再辅之以前馈和反馈控制消除“协调”带来的某些不确定性，形成“多因子协调综合控制算法”，从而达到多因子的控制目的。

本发明提出的温室环境多因子协调控制算法，充分利用了温室对温度湿度等因子控制精度要求不是很高的特点，把重点放在了多因子如何协调上。对强耦合的系统，将对温室环境有的温度、湿度、光照、CO₂浓度、营养液分成主次两类因子，温度作为主类因子，其余作为次类因子，建立次类因子与主类因子之间的协调关系函数，从而将多因子控制变成以温度单类因子为主的多因子控制，再以前馈和反馈控制消除各类因子协调带来的不确定性，建立多因子协调缩合控制算法，其算式如下：

T(my，m_co2，mR，mt，mw)＝α·F(mpH_set，mEC_set，m_co2set，mt_set，mR_set，mw_set)+

                       β·G(m_co2in，mt_in，mR_in，mw_in)+γ·H(mt_out，mR_out，mw_out，Fv，P_rain)

其中，T为具体控制手段，F为人工设定参数值函数，G为室外环境参数，H为室内环境参数；α、β、γ分别为对应的权值；my为营养液灌溉量，m_co2为CO₂的施放量，mR为光照目标辐射量，mt为目标温度，mw为目标湿度，mpH_set为营养液PH值的设定值，mEC_set为营养液EC值的设定值，m_co2set为CO₂浓度的设定值，mt_set为室内温度的设定值，mR_set为室内光照强度的设定值，mw_set为室内湿度的设定值，m_co2in为室内CO₂浓度，mt_in为室内温度，mR_in为室内光照，mw_in为室内湿度，mt_out为室外温度，mR_out为室外光照，mw_out为室外湿度，Fv为室外风速，P_rain为室外雨量。

本发明利用室内外各参数和人工设定值组合的一个加权线性函数T来决定各控制手段的动作。

在充分了解温室调控技术的基础上，对温室环境控制进行了简化：

1)将一天分为4个时段：早晨、白天、傍晚、夜晚，这四个时段时间长短基本不变，只根据季节进行调整，在调整的同时对系统控制参数也进行调整，以此解决温室参数时变的问题；

2)在温室顶部布置匀风机，加快空气循环，尽量使温室内部环境参数分布大致相同。

具体调控方案如下：

1)营养液控制

营养液控制，作物在白天与夜间对营养的供应要求是不一样的，营养液的供应要求取决于作物光合作用与蒸腾作用的强弱，白天，作物进行光合作用对营养元素与水分的需求主要受到温度与光照的影响，而光的热效应又是影响温室内部环境温度的主要因素，通过温度又间接影响光合作用。因此白天的营养液控制主要取决于温室内温度的变化，夜间作物不进行光合作用，但是要进行呼吸作用，为了维持其生命活动仍然需要营养液供应，此时营养液的供应可以按照一定的间隔进行，即受到时间变化的控制。所以在系统的营养液控制上，应采用“温控+时控”案。

当系统处于“温控”时段时，随着环境温度的变化，作物的生命活动也发生变化，当温度升高时，生命活动加剧，对营养液的需求量也增大，要求供液系统相应增大供液时间，减少供液时间间隔；当温度降低时，则正好相反。我们根据环境温度的动态变化调整供液时间和供应时间间隔，确保供液都按照人为设定的方案进行。而一旦系统进入“时控”时段，系统严格按照操作人员的供液和间隔时间运行，而不考虑实际温度情况。

2)CO₂控制

CO₂是作物生长必不可少的，CO₂增浓可使作物增产，果实丰硕，还可减少病虫害的发生，但CO₂过多的抑制作物生长，使室内温度上升。因此要把握好CO₂的量。蔬菜生长前期、中期均可施用，果实迅速膨大期施用效果最好。

CO₂的供应主要取决于光合作用的强弱，而光合作用的强弱又与光照和温度有关系。反过来，CO₂又会影响室内的温度。白天，光照越强，作物的光合作用和表面温度也就越高，作物就会吸收更多的CO₂；同样，CO₂会造成“温室效益”，使室内温度升高。在夜间，作物不进行光合作用，可以不考虑CO₂的施用。因此CO₂的控制可采用“光控”的方案。

3)光照控制

与营养液控制和CO₂控制类似，光照控制也是一个相对独立的环节。从控制手段讲，光照控制通过遮阳网来体现。作物的光合作用非常重要，一天内必须保持足够的光照时间，以确保作物的正常生长，但国强的光照则容易对作物表层造成伤害，因此必须采取适当的措施。

光照强度越大，温室内的温度提升越快，温度越高，同时温度越高，则湿度会相应降低，据测定温度每上升1℃，相对湿度下降2％-3％。光照对其他环境因子的影响是单方面的，不论其他环境因子如何改变，光照强度不会都受到任何的影响。因此，光照控制相对独立。

4)温度控制

温度控制是几种控制中最为复杂的，不论哪个环境因子都在影响着温度，同样温度也在影响着它们〔光照除外〕而且温度也是五个环境因子中最为重要的。

在通风的情况下，为了不增加控制的难度。可考虑采用相对简单的协调关系，但必须达到允许的控制效果范围内。因此，经过园艺经验的简化，得到其它环境因子对温度的影响如图1、图2、图3所示。

在温室加热的情况下，因温室的升温过程是个大时延，利用多步预测和智能方法结合进行处理。

5)湿度控制

湿度和温度是两个耦合性很强的变量，由实际经验可知，温度对湿度的影响较大，而湿度对温度的影响较小，可以忽略，并且湿度变化比温度变化慢的多，完全可以通过补偿来进行解藕。通过温度对湿度的补偿，温度和湿度变量都可以作为单变量处理。相对温度控制来说，湿度控制比较简单，我们采用了一些等效的经验知识实现控制目标的转化，通过控制和协调天窗和侧窗的开度，内喷雾和匀风扇启停来完成。

附图说明

图1为室内湿度对温度的影响关系。

图2为室外温度、风速对室内温度的影响。

图3为光照辐射、风速、室内湿度对天窗通风开度的影响。

图4为天窗开度增补与室外风速、室外温度关系图。

图5为温室环境控制系统结构图。

具体实施方式

下面通过实施例进一步说明本发明。

实施例1：某地改良型中档薄膜温室中对番茄生长期的控制，其温室情况如下：

1.温室总面积：5529平方米，共分三个种植区

A1区(炼苗、育苗区)：1228平方米

A2区(盆栽花区)：2048平方米

B区(种植区)：2253平方米

2.温室棚高：

A棚：5.30米

B棚：6.10米

3.当地室外气象资料：

1)全年平均值：

大气压：1025.1kPa

气温：16.2℃

日照总量：477.9KJ/cm2

日照时数：1604小时

主导风向：东南

2)冬季：

供暖室外计算温度：-2℃

最冷月室外空气平均相对湿度：75％

室外平均风速：3.1m/s

日照率：43％

极端最低气温：-8℃

主导风向：西北

3)夏季：

通风室外计算温度：31℃

最热月室外空气平均相对湿度：83％

室外平均风速：3.2m/s

极端最高气温：37℃

主导风向：东南

把一天分为4个时段：早晨(6时-9时)、白天(9时-16时)、傍晚(16时-19时)、夜晚(19时-6时)，这四个时段时间长短基本不变，只根据季节进行调整，在调整的同时对系统控制参数也进行调整，以此解决温室参数时变的问题；

在温室顶部布置匀风机，加快空气循环，尽量使温室内部环境参数分布大致相同；

1)营养液控制

营养液控制，作物在白天与夜间对营养的供应要求是不一样的，营养液的供应要求取决于作物光合作用与蒸腾作用的强弱，白天，作物进行光合作用对营养元素与水分的需求主要受到温度与光照的影响，而光的热效应又是影响温室内部环境温度的主要因素，通过温度又间接影响光合作用。因此白天的营养液控制主要取决于温室内温度的变化，夜间作物不进行光合作用，但是要进行呼吸作用，为了维持其生命活动仍然需要营养液供应，此时营养液的供应可以按照一定的间隔进行，即受到时间变化的控制。所以在系统的营养液控制上，应采用“温控+时控”案。

当系统处于“温控”时段时，随着环境温度的变化，作物的生命活动也发生变化，当温度升高时，生命活动加剧，对营养液的需求量也增大，要求供液系统相应增大供液时间，减少供液时间间隔；当温度降低时，则正好相反。我们根据环境温度的动态变化调整供液时间和供应时间间隔，确保供液都按照人为设定的方案进行。而一旦系统进入“时控”时段，系统严格按照操作人员的供液和间隔时间运行，而不考虑实际温度情况。

灌溉量my(即每天灌几次，每次灌多少)可表示为：

my＝α₁·x₁+β₁·x₂

其中x₁为光照强度、x₂为废液回收量、α₁，β₁为对应的权值。

营养液的PH值范围：mpH_(L)≤mpH≤mpH_(U)，对于番茄来说，营养液的PH值范围应保持在中性偏酸性，从5.5到6.5之间，营养液的EC值范围：mEC_(L)≤mEC≤mEC_(U)，根据番茄不同的生长阶段，其营养液的EC的控制范围也有所不同，育苗阶段，EC值控制在1.0-1.5dsm^-1，定植初期到第一花房开花，EC值控制在1.5-2.0dsm^-1，第一花房开花到收获初期，EC值控制在2.0-2.5dsm^-1，进入结果盛期，EC可值控制在3.0 dsm^-1，以提高果实的糖度。

2)CO₂控制

CO₂是作物生长必不可少的，CO₂增浓可使作物增产，果实丰硕，还可减少病虫害的发生，但CO₂过多会抑制作物生长，使室内温度上升。因此要把握好CO₂的量。蔬菜生长前期、中期均可施用，果实迅速膨大期施用效果最好。

CO₂的供应主要取决于光合作用的强弱，而光合作用的强弱又与光照和温度有关系。反过来，CO₂又会影响室内的温度。白天，光照越强，作物的光合作用和表面温度也就越高，作物就会吸收更多的CO₂；同样，CO₂会造成“温室效益”，使室内温度升高。在夜间，作物不进行光合作用，可以不考虑CO₂的施用。因此CO₂的控制可采用“光控”的方案。

白天当光照强度较大时，作物的光合作用增强，此时加大CO₂的浓度，但要有一定的上限；当光照强度低时，减小CO₂的浓度，也要保持在一定的下限之上。

m_co2＝α₁·x₁

且mco_2(L)≤mco₂≤mco_2(U)。在白昼番茄的生长的适宜温度条件下，温室内的CO₂的浓度的下限是不能低于空气中的CO₂的浓度，一般应不低于300ppm，CO₂的浓度的上限是1000ppm，因为在适宜的温度、光照和湿度条件下，绝大多数番茄品种的光合作用的CO₂饱和点是1000ppm左右，超过这个浓度，也不可能提高作物的光合作用，只会造成浪费。

3)光照控制

与营养液控制和CO₂控制类似，光照控制也是一个相对独立的环节。从控制手段讲，光照控制通过遮阳网来体现。作物的光合作用非常重要，一天内必须保持足够的光照时间，以确保作物的正常生长，但过强的光照则容易对作物表层造成伤害，因此必须采取适当的措施。

光照强度越大，温室内的温度提升越快，温度越高，同时温度越高，则湿度会相应降低，据测定温度每上升1℃，相对湿度下降2％-3％。光照对其他环境因子的影响是单方面的，不论其他环境因子如何改变，光照强度都不会受到任何的影响。因此，光照控制相对独立。光照目标辐射量mR且满足：mR_(L) ≤mR ≤mR_(U)。番茄是喜光作物，其光饱和点较高，达7万1x，光补偿点是3千1x，一般温室番茄的适宜光照强度为4-5万1x。

4)温度控制

温度控制是几种控制中最为复杂的，不论哪个环境因子都在影响着温度，同样温度也在影响着它们〔光照除外〕而且温度也是五个环境因子中最为重要的。

mt＝J(m_co2，K，mR，mw，K′，Fv)

在通风的情况下，为了不增加控制的难度，可考虑采用相对简单的协调关系，但必须达到允许的控制效果范围内。因此，经过园艺经验的简化，得到其它环境因子对温度的影响如图1、图2、图3所示。

目标温度mt：mt_(L)≤mt≤mt_(U)，一天分四个阶段：t₁-t₂-t₃-t₄-t₁(它们与作物的苗期、生长期、产果期相关)

在温室加热的情况下，因温室的升温过程是个大时延，利用多步预测和智能方法结合进行处理。对于番茄来说，白昼的最高温度界限是35℃，适宜温度是20-25℃，晚间的最低温度界限是5℃，适宜温度是8-13℃。

5)湿度控制

湿度和温度是两个耦合性很强的变量，由实际经验可知，温度对湿度的影响较大，而湿度对温度的影响较小，可以忽略，并且湿度变化比温度变化慢的多，完全可以通过补偿来进行解藕。通过温度对湿度的补偿，温度和湿度变量都可以作为单变量处理。相对温度控制来说，湿度控制比较简单，我们采用了一些等效的经验知识实现控制目标的转化，通过控制和协调天窗和侧窗的开度、内喷雾和匀风扇启停来完成。

目标湿度：

mw＝R(mt，m_co2，K，mR，K′，Fv)

应满足mw_(L)≤10mw≤mw_(U)，它随作物生长期的不同而变化，一般规律为：苗期55％，生长期70％，产果期80％。

具体的执行机构控制方案

温室环境多因子协调控制的执行机构如下：天窗、侧窗、遮阳网、加热、微雾、CO₂增浓系统、肥水混合系统。执行机构控制的基本原则为：

●冬季保温要好，尽量不开窗，少加热，节能。目标：mt≥15℃

●夏季降温要好，尽量开窗遮阳，少喷雾，节能。目标：mt≤32℃

●保护系统要灵敏，遇大风、大雨时起对温室实施实时保护。

(1)遮阳网控制

设定参数：遮阳网展开的“开槛值”：mR^(U)，幼苗期mR^(U)＝20mw/cm²，生长期mR^(U)＝30mw/cm²，产果期mR^(U)＝80mw/cm²。遮阳网卷合保护的风速性：，Fv^(U)，Fv^(U)＝10～12m/s。当光照R≥mR^(U)，展开遮阳网，否则合上；当风速Fv≥Fv^(U)，卷合上遮阳网。其中：R——光照实测值，FV——风速实测值。

(2)喷雾(湿帘)控制

设定参数：喷雾系统开启“门槛值”mt_(U)，阀值Δmt_(u)。当室内温度t≥mt_(U)，开启喷雾，t≤mt_(U)-Δmt_(U)，关闭喷雾，其中Δmt_(U)＝2℃～4℃。

(3)天窗控制

设定参数：结霜温度T＝2℃，通风温度 $\hat{T}=m{t}_i+\mathrm{\Δm}{t}_i$ ，注：mt_i为第i时段的目标温度，Δmt_i＝1℃～4℃；天窗开度K取5档值：K₁＜K₂＜K₃＜K₄＜K₅，K₀＝0，K₁＝10％，K₂＝30％，K₃＝50％，K₄＝75％，K₅＝100％。

当室外温度T_out≤T′(T′为结霜温度)或FV≥FV^(U)时，，不开窗(即：天窗开度K＝0)：

当室外温度 $T_{\mathrm{out}}\≥\hat{T}(\hat{T}$ 为通风温度)时，全开窗(即：K＝K₅＝100％)；

当室外温度T′＜T_out≤mt_(L)时，K＝K₁＝10％)；

当室外温度 $m{t}_{\left(L\right)}<T_{\mathrm{out}}<\hat{T}$ 时，K可选择K₂，K₃，K₄开启，具体算法如下：

K＝K₁(10％)+ΔK

ΔK——天窗开度增补值。它与室外风速FV，室外温度T_out相关，见图4。公式： $\mathrm{\&Delta;K}=\max \left(\mathrm{\&Delta;K}\right)-\max \left(\mathrm{\&Delta;K}\right)\frac{\mathrm{FV}}{F{V}^{\left(U\right)}}$

●综上可得天窗开度控制简化算法如下：

K＝ΔK+K₁＝K₀(0)       当FV≥FV^(U)或T_out≤T′

K＝ΔK+K₁＝K₁(10％)    当mt_(L)＞T＞T′

K＝ΔK+K₁＝K₂(30％)    当FV＜FV^(U)，通风温度

＞T_out≥mt_(L)

K＝ΔK+K₁＝K₃(50％)    当FV＜FV^(U)，通风温度

＞T_out≥mt_(L)

K＝ΔK+K₁＝K₄(75％)    当FV＜FV^(U)，通风温度

≤T_out

K＝ΔK+K₁＝K₅(100％)  当FV＜FV^(U)，通风温度

≤T_out

保护算法：当雨量R_ian≥R² _ian，关闭天窗(即K＝0)R¹ _ian＝小雨1，R² _ian＝中雨2，R³ _ian＝大雨3，R⁴ _ian＝暴雨4，R⁵ _ian＝大暴雨5通风温度

的计算：T＝mt_i+Δmt_i    (一般Δmt_i＝1℃)

(4)侧窗控制

当T_out＜mt_(L)时，侧窗不开(K′＝0)；

当T_out≥mt_(L)时，K′开度为三档：K₁′(5％)，K₂′(50％)，K₃′(100％)。

具体如下：

K′＝K₀′(0)当T_out＜mt(L)时或R_ian≥R³ _ian(大雨量)或FV≥FV^(U)K′＝K₁′(5％)当通风温度

＞T_out≥mt_(L)，但w_i≥mw+Δw_i(w_i——仓内湿度实测值)

K′＝K₂′(50％)当通风温度

＞T_out≥mt_(U)

K′＝K₃′(100％)当通风温度

≤T_out

(5)加热控制

当仓内温度t≤mt_(L)+Δt₁(15.5℃)加热至mt_(L)+Δt₂时停止

(mt_(L)＝15℃，Δt₁＝0.5℃，Δt₂＝2Δt₁＝1℃)——可在热风机上设定室温16℃。自动加热。

当仓内温度w≥mw_(U)加热，至w＝mw_(U)-Δw₂时停止(Δw₂＝5％mw_(U))——这可由计算机的加热启停控制来自动加热，须保证温室内温度t＜上限温度mt_(U)。

(6)内膜控制

当T_out≤mt_(L)，且在晚上三个时段，内膜关闭；其它时段，内膜打开。

Claims (1)

1、一种温室环境多因子协调控制算法，其特征在于将对温室环境有的温度、湿度、光照、CO₂浓度、营养液分成主次两类因子，温度作为主类因子，其余作为次类因子，建立次类因子与主类因子之间的协调关系函数，从而将多因子控制变成以温度单类因子为主的多因子控制，再以前馈和反馈控制消除各类因子协调带来的不确定性，建立多因子协调综合控制算法，其算式如下：

$T(\mathrm{my},m_{{\mathrm{co}}_2},\mathrm{mR},\mathrm{mt},\mathrm{mw})=\mathrm{\&alpha;}\&CenterDot;F({\mathrm{mpH}}_{\mathrm{set}},{\mathrm{mEC}}_{\mathrm{set}},m_{{\mathrm{co}}_2\mathrm{set}},{\mathrm{mt}}_{\mathrm{set}},{\mathrm{mR}}_{\mathrm{set}},{\mathrm{mw}}_{\mathrm{set}})+$

$\mathrm{\&beta;}\&CenterDot;G(m_{{\mathrm{co}}_2\mathrm{in}},{\mathrm{mt}}_{\mathrm{in}},{\mathrm{mR}}_{\mathrm{in}},{\mathrm{mw}}_{\mathrm{in}})+\mathrm{\&gamma;}\&CenterDot;H({\mathrm{mt}}_{\mathrm{out}},{\mathrm{mR}}_{\mathrm{out}},{\mathrm{mw}}_{\mathrm{out}},\mathrm{Fv},P_{\mathrm{rain}})$

其中，T为具体控制手段，F为人工设定参数值函数，G为室外环境参数，H为室内环境参数；α、β、γ分别为对应的权值；my为营养液灌溉量，m_co2为CO₂的施放量，mR为光照目标辐射量，mt为目标温度，mw为目标湿度，mpH_set为营养液PH值的设定值，mEC_set为营养液EC值的设定值，m_co2set为CO₂浓度的设定值，mt_set为室内温度的设定值，mR_set为室内光照强度的设定值，mw_set为室内湿度的设定值，m_co2in为室内CO₂浓度，mt_in为室内温度，mR_in为室内光照，mw_in为室内湿度，mt_out为室外温度，mR_out为室外光照，mw_out为室外湿度，Fv为室外风速，P_rain为室外雨量；

设一天分为4个时段，即早晨、白天、傍晚、夜晚，同时温室内部环境参数分布相同；

1)营养液控制

早晨、白天和傍晚的营养液控制由温室内温度决定，夜间营养液的控制按照时间间隔进行，营养液灌溉量my满足：

my＝α₁·x₁+β₁·x₂

其中x₁为光照强度、x₂为废液回收量、α₁，β₁为对应的权值；

营养液的PH值范围：mpH_(L)≤mpH≤mpH_(U)，营养液的EC值范围：mEC_(L)≤mEC≤mEC_(U)；

2)CO₂控制

CO₂控制由光照强度决定，CO₂的控制采用光控的方法；

光照强度与CO₂的浓度关系如下式所示，

$m_{{\mathrm{co}}_2}={\mathrm{\&alpha;}}_1\&CenterDot;x_1$

且mco_2(L)≤mco₂≤mco_2(U)；

3)光照控制

光照控制采用遮阳网，光照越大，使温室内的提升，同时温室内的湿度相应降低，据温度每上升1℃，相对湿度下降2％-3％，光照目标辐射量mR满足：mR_(L)≤mR≤mR_(U)；

4)温度控制

$\mathrm{mt}=J(m_{{\mathrm{co}}_2},K,\mathrm{mR},\mathrm{mw},K^{\&prime;},\mathrm{Fv})$

建立目标温度mt：mt_(L)≤mt≤mt_(U)；

5)湿度控制

湿度的控制通过控制和协调天窗和侧窗的开度、喷雾系统和匀风扇启停完成，对目标湿度 $\mathrm{mw}=R(\mathrm{mt},m_{{\mathrm{co}}_2},K,\mathrm{mR},K^{\&prime;},\mathrm{Fv})$ 满足：mw_(L)≤mw≤mw_(U)；

6)遮阳网控制

设遮阳网展开的“开槛值”：mR^(U)，遮阳网卷合保护的风速为Fv^(U)，Fv^(U)为10～12m/s，当光照R≥mR^(U)，展开遮阳网，否则合上；当风速Fv≥Fv^(U)，卷合上遮阳网，其中：R为光照实测值，FV为风速实测值；

7)喷雾控制

设喷雾系统开启“门槛值”mt^(U)，阀值Δmt^(U)。当室内温度t≥mt^(U)，开启喷雾，t≤mt^(U)-Δmt^(U)，关闭喷雾，其中Δmt^(U)为2℃～4℃；

8)天窗控制

设通风温度 $\hat{T}={\mathrm{mt}}_i+{\mathrm{\&Delta;mt}}_i,$ 其中，mt_i为第i时段的目标温度，Δmt_i为1℃～4℃，

天窗开度为K：

当室外温度T_out≤T′或FV≥FV^(U)时，天窗开度K为0；

当室外温度 ${\mathrm{mt}}_{\left(L\right)}<T_{\mathrm{out}}<\hat{T}$ 时，K具体算法如下：

K＝K₁(10％)+ΔK

ΔK为天窗开度增补值，ΔK与室外风速FV，室外温度T_out相关如下式：

$\mathrm{\&Delta;K}=\max \left(\mathrm{\&Delta;K}\right)-\max \left(\mathrm{\&Delta;K}\right)\frac{\mathrm{FV}}{{\mathrm{FV}}^{\left(U\right)}}$

9)侧窗控制

当T_out＜mt_(L)时，侧窗不开(K′＝0)；

当T_out≥mt_(L)时，K′开度为三档：K₁′为5％，K₂′为50％，K₃′为100％。

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