引言

溫室綜合環(huán)境控制就是對如溫度、濕度、光照強度等環(huán)境因子進行綜合調節(jié)和控制。通過合理地控制溫室中的各個執(zhí)行機構，使作物和環(huán)境因子達到最佳的統(tǒng)一，這是溫室控制的目標。溫室系統(tǒng)是一個非線性、大滯后、大慣性、強耦合、時變的復雜大系統(tǒng)，它要受到多變的外部環(huán)境、受控對象的不確定性、作物形態(tài)、尺寸不斷變化的影響.針對模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡控制的優(yōu)缺點，本文將模糊理論的知識表達與神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習能力有機地結合起來，采用快速的學習算法，提出了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制方案。

1 溫室模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器結構的確定

對溫室內作物影響最大的環(huán)境因子為溫度和濕度。因此，在本文設計的溫室模糊控制器中，輸入量選擇兩個，分別是溫度誤差、濕度誤差，輸出量有六個，分別是天窗、遮陽網(wǎng)、循環(huán)風機、側窗、燃油加熱器、微霧加濕器。圖1 為溫室智能控制基本結構圖。

圖1 溫室智能控制基本結構圖

其拓撲結構如圖 2 所示：

圖2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器拓撲結構

2.模糊推理規(guī)則的制定

將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的模型描述為：

訓練初始參數(shù)設置如下，各變量的論域分別為：

式中m 為隸屬函數(shù)的中心值，σ為隸屬函數(shù)的寬度。m 和σ的初始參數(shù)值可以憑經(jīng)驗給出，若沒有可靠的經(jīng)驗，則初始參數(shù)值可按如下規(guī)則設定:將隸屬度函數(shù)的中心取為均勻分布在定義域內，隸屬度函數(shù)的寬度則可取為同一值，使得相鄰隸屬函數(shù)交點的隸屬度值等于0.5。對于溫度誤差 m 取值為-6、-4、-2、0、2、4、6，σ取值為1.2。濕度誤差m 取值為-4、-2、0、2、4，σ取值為1.2。天窗，燃油加熱器的m 取值為0、2、4、6，σ取值為1.2。而對于循環(huán)風機，側窗，遮陽網(wǎng)和微霧加濕器，其值為開關量0 和1。模糊控制器控制規(guī)則的設計原則是使系統(tǒng)輸出相應的動態(tài)性能與穩(wěn)態(tài)性能達到最佳。即當誤差較大時，選擇控制量以盡快消除誤差為主，而誤差較小時，選擇控制量以防止超調，主要考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

根據(jù)專家經(jīng)驗，將控制過程中各種可能出現(xiàn)的情況及相應的控制策略進行分析匯總，可得到35 條控制規(guī)則，用“IF-THEN”形式的條件語句來加以描述，部分條件語句如下：

3.溫室模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的學習算法

4. 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器仿真與結果分析

根據(jù)上述設計思路，對系統(tǒng)進行仿真研究。其中輸入輸出訓練集的一一對應關系是基于上述模糊規(guī)則給出，模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡得以有效的結合。

圖3 為系統(tǒng)在MATLAB 中的仿真曲線，在經(jīng)345 次訓練后，誤差可達到0.000745347，小于期望誤差的最小值0.001。仿真實驗結果表明，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器在溫室系統(tǒng)中的應用具有良好的效果。溫室控制系統(tǒng)仿真結果如圖4 所示。

圖 3 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的誤差曲線圖

圖 4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)溫度仿真曲線

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制則超調量小，響應快，無振蕩，平穩(wěn)性好，而且穩(wěn)態(tài)誤差很小。這說明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制的動態(tài)特性和靜態(tài)特性最為優(yōu)越。從能量損耗角度來講，由于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的響應時間快，調節(jié)時間短，超調量小，這時對加溫的調節(jié)更接近于實際室內所需負荷的要求，這樣就可以更好的達到滿足作物生長所需的溫度及節(jié)能的效果。

5.小結

綜上所述，為了獲得滿意的控制系統(tǒng)性能，將神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊控制技術相結合，引入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法，系統(tǒng)通過網(wǎng)絡學習訓練使控制精度大為提高，使系統(tǒng)有了較強的適應性和魯棒性，獲得比較理想的控制效果，提高控制方面的優(yōu)越性，也為實際控制提供了理論依據(jù);該控制器模型的設計方法和實現(xiàn)技術主要是從工程應用的角度出發(fā)進行的，具有實踐性和可操作性，仿真研究及實驗結果驗證了設計的合理性與可行性，該控制器模型具有較高的應用價值。