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    (中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)化系，安徽 合肥 230026）秦琳琳，吳 剛
                                               
    秦琳琳 (1975-）女，安徽樅陽(yáng)人，講師，1998年畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)化系，獲工學(xué)學(xué)士學(xué)位，2008年獲得中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)控制理論與控制工程專業(yè)的博士學(xué)位。2003年至今留校任教。目前主要研究方向?yàn)槿斯きh(huán)境測(cè)量、建模、控制優(yōu)化研究工作，主持過“多溫區(qū)晶體生長(zhǎng)爐系統(tǒng)辨識(shí)與控制算法研究任務(wù)”項(xiàng)目，參與國(guó)家農(nóng)業(yè)863項(xiàng)目：可控環(huán)境農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集自動(dòng)控制系統(tǒng)研究、溫室無線測(cè)控網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究與集成、田間作物信息成像光譜儀的研制和應(yīng)用。

    摘要：本文論述了國(guó)內(nèi)外溫室小氣候建模的主要方法，溫室控制采用的主要技術(shù)，探討了國(guó)內(nèi)溫室控制的發(fā)展方向。

    關(guān)鍵詞：溫室；小氣候；建模；環(huán)境控制

    Abstract: The development of greenhouse microclimate model and the control algorithms of greenhouse microclimate were summarized in this paper. And the prospect of intelligent control in greenhouse is expected, especially in China.
    Key words: Greenhouse; Microclimate; Modeling; Environmental control

    現(xiàn)代溫室特殊的結(jié)構(gòu)及材料(透光、密閉、保溫等）形成了一個(gè)與外界大氣候環(huán)境相對(duì)隔離的特殊的內(nèi)部小氣候環(huán)境，影響溫室小氣候環(huán)境的環(huán)境因子主要包括光輻射、溫度、濕度、CO2濃度、空氣流速等。溫室環(huán)境控制在利用自然資源的基礎(chǔ)上，通過改變環(huán)境因子獲得作物生長(zhǎng)的最佳條件，從而達(dá)到增加作物產(chǎn)量、改善品質(zhì)、調(diào)節(jié)生產(chǎn)周期、提高經(jīng)濟(jì)效益的目的。以溫室作物生產(chǎn)為主要特征的農(nóng)業(yè)，因具有技術(shù)和勞動(dòng)力密集、土地和水資源利用率高的特點(diǎn)，在解決農(nóng)民增收、提高土地和水資源利用率，提高農(nóng)業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力中的作用越來越突出。

    溫室面積在世界范圍內(nèi)迅速增長(zhǎng)，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2002年全世界溫室面積達(dá)90萬公頃。大型連棟溫室在2003年已達(dá)到65萬公頃。2006年末，我國(guó)溫室面積81千公頃，其中現(xiàn)代溫室3500公頃，國(guó)外引進(jìn)約200公頃。國(guó)內(nèi)溫室控制技術(shù)始于80年代，90年代將計(jì)算機(jī)用于溫室的管理和控制，但是，迄今為止，用于商業(yè)經(jīng)營(yíng)的現(xiàn)代溫室大部分采用進(jìn)口溫室的軟硬件設(shè)備。與國(guó)外先進(jìn)水平相比，我國(guó)溫室農(nóng)業(yè)在科技含量和技術(shù)水平，特別是在設(shè)施作物環(huán)境模擬與溫室小氣候調(diào)控方面，還存在較大差距。

    1 溫室小氣候環(huán)境建模

    溫室小氣候建模的目的是對(duì)于影響溫室小氣候的主要環(huán)境因子進(jìn)行建模，包括單因子或者多因子，它是認(rèn)識(shí)溫室機(jī)理的理論基礎(chǔ)，也為溫室的控制提供了決策依據(jù)。

    溫室環(huán)境受室外氣候環(huán)境、溫室結(jié)構(gòu)與構(gòu)造、控制設(shè)備及作物等影響，對(duì)溫室環(huán)境建模要綜合考慮這些因素的影響，一般以能量平衡方程和質(zhì)量平衡方程為理論依據(jù)研究溫室的溫度、濕度、CO2濃度的模型。廣義上，溫室環(huán)境指的是與作物生長(zhǎng)相關(guān)的作物根上環(huán)境和作物根際環(huán)境，根上環(huán)境包括：溫室內(nèi)溫度、光照強(qiáng)度、相對(duì)濕度、CO2濃度等；根際環(huán)境對(duì)于基質(zhì)(土壤）栽培的作物包括：基質(zhì)(土壤）溫度、酸堿度、營(yíng)養(yǎng)成分，對(duì)于營(yíng)養(yǎng)液栽培的作物其根際環(huán)境包括：溫度、電導(dǎo)率(EC）值、酸堿度(pH）值、離子濃度(主要是氮、磷、鉀）等。一般所指的溫室環(huán)境是指狹義的溫室小氣候環(huán)境，因此溫室環(huán)境模型可以定義為溫室小氣候環(huán)境因子與其影響因素之間的關(guān)系的數(shù)學(xué)描述。

    自19世紀(jì)60年代以來，基于能量與質(zhì)量平衡觀點(diǎn)的理論模型，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)做了深入研究工作。從輻射、通風(fēng)、水、熱、氣交換等基本過程到綜合的小氣候模型。荷蘭、以色列等國(guó)家對(duì)溫室微氣候的研究起步較早，自荷蘭的Businger(1963）將溫室分為覆蓋物、室內(nèi)空氣、作物、土壤4層，并使能流公式化以來，其研究方法成為以后建模的核心。荷蘭人De Jong (1990）用計(jì)算流體力學(xué)(computational fluid dynamics，CFD） 知識(shí)，以溫室內(nèi)外的溫度差、室外風(fēng)速、天窗開角作為參數(shù)研究了溫室內(nèi)外的空氣交換速率。

    J.C.Bakker，G.P.A.Bot，H.Challa，N.J.Van de Braak(1995）在溫室建模與控制的專著中，綜合了與溫室相關(guān)的各領(lǐng)域研究成果，從植物的生理學(xué)、熱力學(xué)角度研究溫室內(nèi)溫度、濕度、二氧化碳濃度的變化模型。H.F. de Zwart(1996）的博士論文中建立較為完備的溫室過程仿真模型(Venlo型溫室，KASPRO）。與此同時(shí)，有很多學(xué)者開始與作物相關(guān)(蒸騰作用、光合作用）的研究，Cecilia Stanghellini(1995）將作物的蒸騰作用作為影響溫室濕度平衡的主要因子之一，并用大葉方程描述了作物的蒸騰，同時(shí)給出方程中各參數(shù)(凈輻射、邊界層阻力）的計(jì)算方法。這些理論研究幫助人們更深地認(rèn)識(shí)溫室內(nèi)物質(zhì)與能量的動(dòng)態(tài)變化，同時(shí)為溫室環(huán)境控制奠定了理論基礎(chǔ)，有助于實(shí)現(xiàn)溫室控制的最終目標(biāo)—最優(yōu)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

    溫室建模的另一種方法是基于輸入輸出數(shù)據(jù)的模型：包括線性模型、非線性模型(Chalabi and Bailey, 1989）、簡(jiǎn)化但仍有物理意義的基于數(shù)據(jù)的模型(Udink,1985）、純黑箱模型(Seginer,1994,1997）。在溫度控制的建模問題中，溫室的熱動(dòng)力平衡方程常常是建模的基礎(chǔ)。很多學(xué)者認(rèn)為以溫度為輸出量時(shí)，溫室可以看作一個(gè)一階大慣性加純滯后對(duì)象。Albert Setiawan et al.(2000）用一階有時(shí)延的模型比較了偽微分反饋控(Pseudo-Derivative-Feedback control）與PI控制的優(yōu)缺點(diǎn)，該研究采用工業(yè)中最常用的模型來描述系統(tǒng)，未分析系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和參數(shù)變化情況。J. Boaventura Cunha et al.(1997）將室外溫度、室外光輻射、室外濕度、室外風(fēng)速作為輸入量，采用遞推最小二乘建立了溫室內(nèi)溫度的二階模型。H. Uchida Frausto et al.(2002）基于ARX模型與ARMAX模型對(duì)沒有加熱的自然通風(fēng)的溫室進(jìn)行建模，效果較好，但是建模所用溫室內(nèi)部溫度數(shù)據(jù)是通過Gembloux Dynamic Greenhouse Climate Model(GDGCM）獲得的，沒有利用實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型的有效性。J. Boaventura Cunha et al.(2003）比較了機(jī)理建模、ARX模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。其中ARX模型將室外溫度、室外光輻射、室外濕度、室外風(fēng)速作為輸入量，利用遞推最小二乘建立了溫室內(nèi)溫度的二階模型，模型的參數(shù)是在線時(shí)變的，但是對(duì)于模型的結(jié)構(gòu)沒有作分析。Litago et al.(2005）采用時(shí)間序列分析的方法對(duì)自然通風(fēng)溫室的溫濕度進(jìn)行建模。J.M.Herrero et al.(2007）針對(duì)溫室模型的非線性機(jī)理模型中的參數(shù)多、測(cè)量困難的問題，采用多目標(biāo)進(jìn)化算法，同時(shí)考慮溫度和濕度的擬合誤差，對(duì)15個(gè)參數(shù)進(jìn)行非線性魯棒辨識(shí)。Patilet al.(2008）采集了1年的數(shù)據(jù)，分別基于ARX、ARMAX、NNARX三種模型對(duì)熱帶溫室溫度系統(tǒng)進(jìn)行建模，實(shí)驗(yàn)證明線性模型能描述一年中的溫度系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化，文章認(rèn)為外部溫度、太陽(yáng)輻射、相對(duì)濕度和云量這四個(gè)輸入變量中，最重要的參數(shù)是室外溫度，最不相關(guān)的是太陽(yáng)輻射。

    國(guó)內(nèi)研究溫室建模研究也取得了可喜進(jìn)展。宮赤坤、陳翠英和毛罕平(2000）采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)溫室模型進(jìn)行了辨識(shí)。顧寄南和毛罕平(2001）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了溫室內(nèi)溫度和濕度的變化符合指數(shù)函數(shù)規(guī)律，提出了一種溫室微氣候的建模思路。陳雨清和丁為民(2002）以智能控制理論為工具，建立了以上海地區(qū)現(xiàn)代化溫室為代表的夏季溫室微氣候的模擬預(yù)測(cè)模型，研究了國(guó)內(nèi)夏季氣候條件下進(jìn)口溫室內(nèi)微氣候變化規(guī)律以及各個(gè)因子的單獨(dú)作用分析，為消化吸收進(jìn)口溫室技術(shù)提供理論基礎(chǔ)。羅衛(wèi)紅等(2005）在上海對(duì)進(jìn)口的荷蘭 Venlo 型溫室，校驗(yàn)了 De Zwart(1996）的仿真模型，針對(duì)我國(guó)南方夏季高溫、高濕、多云的氣候特點(diǎn)對(duì)模型做了修改，并考慮作物蒸騰對(duì)于溫室氣候的影響, 利用溫室的三季試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)。何芬等(2008）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，運(yùn)用敏感性分析方法對(duì)影響溫室濕度的主要因子作出分析，并采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模獲得較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。李晉等(2008）選擇MISO的ARIMAX模型描述系統(tǒng)，采用“統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)”和“模型擬合度檢驗(yàn)”相結(jié)合的方法確定模型結(jié)構(gòu)，通過遞推增廣最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)，建立了試驗(yàn)溫室的溫度系統(tǒng)模型。

    日光溫室是我國(guó)特有的一種溫室建筑結(jié)構(gòu)，由于日光溫室結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、造價(jià)低廉，在我國(guó)北方應(yīng)用廣泛，國(guó)內(nèi)已有很多關(guān)于日光溫室建模的研究。李元哲(1994）在忽略作物冠層和側(cè)墻的影響的情況下，初步建立了溫室微氣候的數(shù)學(xué)模型，并提出了數(shù)值解法，在國(guó)內(nèi)較早地應(yīng)用數(shù)值法研究溫室微氣候模型。酈偉等(1997）在建立溫室模型時(shí)進(jìn)一步考慮了作物冠層的能量平衡。王定成(2004）引入了一種支持向量機(jī)回歸建模方法建立溫室氣候模型。李樹海、馬承偉(2004）等建立了多層覆蓋連棟溫室的溫、濕度動(dòng)態(tài)機(jī)理模型, 定量描述了溫室內(nèi)的對(duì)流換熱、土壤熱傳導(dǎo)、太陽(yáng)輻射、長(zhǎng)波熱輻射、植物蒸騰、地面蒸發(fā)、水汽凝結(jié)、機(jī)械通風(fēng)和自然通風(fēng)等物理過程。佟國(guó)紅，李保明(2007）等用CFD中非穩(wěn)態(tài)方法求解控制方程，模擬了晴天溫室內(nèi)溫度動(dòng)態(tài)變化過程的模型。孟力力等(2009）在溫室質(zhì)能傳遞的基礎(chǔ)上，對(duì)溫室后墻、土壤、后坡采用分層考慮方式，建立了日工溫室熱環(huán)境模擬模型。

    溫室環(huán)境系統(tǒng)是溫度場(chǎng)、濕度場(chǎng)、光場(chǎng)等多種因素相互耦合的復(fù)雜系統(tǒng)，溫室小氣候的各種環(huán)境因子不是孤立的，而是相互聯(lián)系的。國(guó)外已有一些典型的綜合環(huán)境模型：如荷蘭的KASPRO模型、比利時(shí)的GDGCM模型、法國(guó)的SIMULSERRE模型、美國(guó)的POLY-2模型等。而國(guó)內(nèi)尚未見到有這樣的完整的小氣候模型的報(bào)道。

    2 溫室小氣候環(huán)境控制

    國(guó)內(nèi)外研究應(yīng)用的幾種現(xiàn)代溫室控制方式主要包括：基于單片機(jī)的溫室環(huán)境因子控制、分布式智能型溫室計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)、基于現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)的溫室控制系統(tǒng)、基于PLC的溫室控制系統(tǒng)和基于ZigBee技術(shù)的無線網(wǎng)絡(luò)智能控制系統(tǒng)模式等。

    研究對(duì)象主要是從兩個(gè)方面：?jiǎn)我蜃涌刂坪投嘁蜃泳C合控制，按照控制對(duì)象和控制算法可分類如下：現(xiàn)代化溫室中的噴霧系統(tǒng)、簾幕系統(tǒng)(遮陽(yáng)幕、保溫幕）、農(nóng)用補(bǔ)光系統(tǒng)和二氧化碳增施系統(tǒng)等均采用開關(guān)控制。開關(guān)控制的算法簡(jiǎn)單、易實(shí)施，但缺點(diǎn)是精確度較低、控制設(shè)備在目標(biāo)參數(shù)設(shè)定值附近會(huì)頻繁切換，導(dǎo)致降低設(shè)備損耗和能耗增加。實(shí)際中，通常采用延時(shí)、盲區(qū)設(shè)置或參數(shù)測(cè)量多次進(jìn)行平均等辦法改善控制效果。

    加熱系統(tǒng)(熱水管道）、自然通風(fēng)(天窗，側(cè)窗）系統(tǒng)采用比例或比例加積分等傳統(tǒng)控制原理調(diào)節(jié)。離散PID控制存在一定誤差，原因是外部環(huán)境條件的變化，如光照和風(fēng)速對(duì)溫度都會(huì)產(chǎn)生影響，因此，只有在外部環(huán)境因子變化較小時(shí)，可以采用離散PID控制。J.C.Bakker et al.(1995）對(duì)溫室的自然通風(fēng)和水暖加熱的溫度系統(tǒng)采用PI控制、PID、前饋控制。J. Boaventura Cunha et al.(1997）以通風(fēng)和加熱為控制變量，采用PID方法控制室內(nèi)溫度。

    對(duì)于溫室溫濕度的耦合控制，CO2濃度控制等大多采用模糊邏輯控制。

    此外，將反饋技術(shù)、非線性技術(shù)、模型預(yù)測(cè)控制、專家的控制監(jiān)督等這些技術(shù)應(yīng)用到溫室的控制中去也日益受到重視。Albert Setiawan et al.(2000）將溫室溫度的傳遞函數(shù)作為一階純滯后模型進(jìn)行分析，仿真比較了PDF(Pseudo-Derivative-Feedback）控制算法與PI控制算法的優(yōu)缺點(diǎn)，以溫室內(nèi)熱水溫度加熱系統(tǒng)為例的試驗(yàn)證明了采用PDF控制算法具有超調(diào)小、控制精度高及魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)。希臘國(guó)立雅典科技大學(xué)(National Technical University of Athens）和薩洛尼卡亞力士多德大學(xué)的三位研究人員以加熱泵電機(jī)的功率信號(hào)為控制量，把溫度控制問題看作一個(gè)極點(diǎn)配置問題或解LQR問題，并對(duì)解這兩種問題的算法進(jìn)行了改進(jìn)(稱為MROC算法），獲得了比較好的控制效果。G.D.Pasgianos etal.(2003）提出溫室環(huán)境控制的非線性反饋技術(shù)，對(duì)于輸入輸出采用線性化和解耦，在控制中考慮了溫濕度的耦合，對(duì)外部擾動(dòng)(室外溫度、濕度、光照）采用前項(xiàng)通道的反饋補(bǔ)償。J.P. Coelho et al.(2005）將模型預(yù)測(cè)控制用于溫室的氣候控制。M.Y.El Ghoumari et al.(2005）分別建立了溫度、濕度、二氧化碳濃度的微分方程, 然后采用Sequential Quadratic Programming 方法對(duì)方程中較難獲得的熱傳遞系數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，辨識(shí)誤差在±2%以內(nèi)，最后用模型預(yù)測(cè)控制天窗的開度、加熱系統(tǒng)的溫度和CO2的釋放流量，克服了PI控制的可能開窗同時(shí)加熱缺以及夜間開窗、切換設(shè)定值時(shí)響應(yīng)慢的缺點(diǎn)。

    國(guó)內(nèi)在溫室的控制算法方面也做出很多嘗試。潘蘭芳與王萬良(2000）研究了基于自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)的溫室環(huán)境建模方法。王萬良(2000）建立了溫室分布參數(shù)的模糊邏輯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，提出了基于神經(jīng)優(yōu)化計(jì)算的優(yōu)化控制算法，并應(yīng)用于溫室環(huán)境的加熱升溫分布參數(shù)優(yōu)化過程控制。姚斌與徐立鴻(2003）針對(duì)現(xiàn)有模型的參數(shù)時(shí)變和控制變量耦合問題提出了基于遺傳算法滾動(dòng)優(yōu)化的溫室滾動(dòng)控制策略，并采取了非線性前饋和反饋來對(duì)控制變量解耦。王紀(jì)章、李萍萍等(2006）提出了基于溫室作物光合作用模型的溫濕環(huán)境調(diào)控方法，并與控制器連接，取得了良好的結(jié)果。王子洋、秦琳琳等(2008）提出了基于切換控制的溫室溫濕度控制系統(tǒng)建模與預(yù)測(cè)控制。秦琳琳(2009）研究了基于混合邏輯動(dòng)態(tài)建模的溫室溫度系統(tǒng)的預(yù)測(cè)控制。引入輔助變量，將溫室天窗開關(guān)動(dòng)作、溫度控制的約束條件以混合整數(shù)線性不等式表示，與溫度系統(tǒng)的離散狀態(tài)空間模型統(tǒng)一起來，分別建立了基于機(jī)理的混合邏輯動(dòng)態(tài)模型和基于辨識(shí)的混合動(dòng)態(tài)邏輯模型，實(shí)驗(yàn)證明了模型的適用性與控制方法的合理性。

    3 我國(guó)溫室小氣候環(huán)境建模與控制的發(fā)展趨勢(shì)

    進(jìn)口溫室雖然技術(shù)先進(jìn)但使用效果卻不好，普遍存在能耗大、運(yùn)營(yíng)成本高、效益差等問題，主要原因是進(jìn)口溫室原產(chǎn)地多集中在溫帶國(guó)家的沿海地區(qū)，四季氣候溫和；而我國(guó)地處東亞季風(fēng)氣候區(qū)，地域廣闊，南北氣候特征差異巨大：華北，東北屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，夏季炎熱多雨，冬季寒冷干燥；西北屬半干旱和干旱氣候，降雨量少，溫差大，日照時(shí)間長(zhǎng)；南方地區(qū)，夏季雨熱同期，冬季低溫高濕。這種氣候特征使得我國(guó)現(xiàn)代溫室小氣候系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性與進(jìn)口溫室原產(chǎn)地相比差別很大，與溫室作物生產(chǎn)特點(diǎn)相差很大，因而溫室小氣候環(huán)境因子調(diào)控方式相差很大。例如，高溫就必須降溫，而外界高溫高濕，僅僅開天窗是不夠的，但是運(yùn)行濕簾風(fēng)機(jī)或噴淋降溫又會(huì)增加濕度，所以我國(guó)現(xiàn)代溫室小氣候環(huán)境調(diào)控有本國(guó)特點(diǎn)，實(shí)施困難。因此，在完善溫室作物和環(huán)境模型理論研究與方法的基礎(chǔ)上，針對(duì)我國(guó)的具體國(guó)情和氣候條件，將模型降階、參數(shù)估計(jì)與系統(tǒng)辨識(shí)等理論引入溫室小氣候環(huán)境建模，研究開發(fā)適用于生產(chǎn)實(shí)踐的溫室作物生長(zhǎng)發(fā)育和小氣候環(huán)境模型，對(duì)提高我國(guó)溫室作物生產(chǎn)管理和環(huán)境調(diào)控水平及設(shè)施作物生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益，促進(jìn)我國(guó)設(shè)施農(nóng)業(yè)由粗放的定性管理向精確的自動(dòng)化和智能化管理的轉(zhuǎn)變，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

    另一方面，由于我國(guó)溫室生產(chǎn)管理技術(shù)相對(duì)較低，溫室環(huán)境控制設(shè)備大多數(shù)為開關(guān)控制設(shè)備(如天窗、遮陽(yáng)、濕簾、風(fēng)機(jī)、補(bǔ)光燈、熱風(fēng)爐等），且沒有控制機(jī)構(gòu)的位置反饋，無法實(shí)現(xiàn)控制量的連續(xù)調(diào)節(jié)，也無法采用常規(guī)的微分方程或者狀態(tài)空間模型描述，為了實(shí)現(xiàn)輸出量的設(shè)定值控制，設(shè)備頻繁開關(guān)，造成設(shè)備損耗和能源浪費(fèi)。對(duì)于同時(shí)包括開關(guān)邏輯量和連續(xù)輸入量的系統(tǒng)，可以采用混合邏輯動(dòng)態(tài)建模的方法，工業(yè)中已有成功應(yīng)用。但是，溫室內(nèi)栽培的是有生命的植物，是一個(gè)內(nèi)部有源系統(tǒng)，同時(shí)受到室外溫度、濕度、光照輻射、風(fēng)速、風(fēng)向等各種輸入干擾的影響，這些擾動(dòng)輸入具有可測(cè)不可控的特點(diǎn)。因而，溫室系統(tǒng)比一般的控制對(duì)象更復(fù)雜、具有大時(shí)滯、強(qiáng)耦合、非線性等特點(diǎn)?？蓪⒒祀s系統(tǒng)的理論用于溫室建模和控制。
    總之，為解決我國(guó)溫室控制的現(xiàn)有問題，提高建模精度，有必要考慮控制設(shè)備、作物的生長(zhǎng)狀況和栽培方式對(duì)溫室小氣候環(huán)境的影響；在控制的同時(shí)加入決策，提高控制算法的實(shí)用價(jià)值，降低控制設(shè)備的開啟次數(shù)與控制設(shè)備的運(yùn)行能耗。未來的溫室控制還要與氣象技術(shù)、生物技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)化管理相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)于溫室作物高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效、生態(tài)、安全的智能管理與控制。

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     摘自《自動(dòng)化博覽》2010年第二期