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

1、溫室環(huán)境控制是作物監(jiān)測的內(nèi)容之一，對于其品質(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是目前溫室環(huán)境控制需要解決的重要問題。
　　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)萃園的茶樹育苗溫室為研究對象，通過引入人工控制因素，以擴展的自回歸模型(Auto Regressive eXogenous，ARX)為基礎(chǔ)，構(gòu)建溫度、濕度及耗電量多目標模型函數(shù)。在標準粒子群算法(

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)境進行多目標調(diào)控。主要研究內(nèi)容和結(jié)果如下:
　　(1)針對溫室環(huán)境的空間特征，對茶苗溫室進行多源信息采集。多點采集溫室大棚環(huán)境溫度和濕度信息，運用自適應(yīng)加權(quán)融合估計算法對溫室多源采集信息進行融合，完成大棚環(huán)境多源因子在數(shù)據(jù)層的融合。運用LabVIEW開發(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。通過小波降噪和自適應(yīng)加

3、權(quán)融合估計算法對采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，有效去除信息采集過程中存在的噪聲，保證溫濕度數(shù)據(jù)的可信度，為溫室環(huán)境建模做準備。
　　(2)構(gòu)建育苗溫室環(huán)境的溫度、濕度及能耗模型。通過引入人工控制因素，圍繞ARX模型結(jié)構(gòu)，運用系統(tǒng)辨識的方法辨識出模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，構(gòu)建育苗溫室環(huán)境的溫度、濕度模型。運用交叉驗證的方式檢驗溫度和濕度模型的準確性，仿真結(jié)果表明模型計算得到的溫濕度與實測的溫濕度變化趨勢一致，說明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)控機構(gòu)運行消耗的電量為參考建立耗電量模型。
　　(3)算法優(yōu)化控制。通過引入灰色關(guān)聯(lián)度理論，在標準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函數(shù)，以此完成溫室環(huán)境控制的多目標優(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PSO優(yōu)化得到的結(jié)果相比對，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范圍之內(nèi)，相對于其余兩種優(yōu)化方法在一定程度上節(jié)約了用電成