输入变量 基本论域
eT
ecT
eH
ecH
［－ 4，+ 4］ ［－ 1，+ 1］ ［－ 8，+ 8］ ［－ 4，+ 4］
模糊集
A
A
A
A
量化等级
9
9
9
9
模糊论域
B
B
B
B
量化因子
1． 0
4． 0
0． 5
1． 0
结合研 究 对 象 实 际 情 况，既 考 虑 控 制 规 则 的 灵 活 性又兼顾简单易行。表 1 中，4 个输入变量模糊集均取 为 A，A 为｛ NB，NS，ZE，PS，PB｝ ； 模糊论域均取为 B，B 为｛ － 4，－ 3，－ 2，－ 1，0，1，2，3，4｝ 。模糊控制器的输 出控制变量为 前 窗、天 窗、后 窗、遮 阳 帘、通 风 机、加 湿 器和加热器。这 7 个变量均为开关量，只有开和关（ 0 / 1） 两种状态，分别用符号 u1 、u2 、u3 、u4 、u5 、u6 、u7 表示这
际 观 测 。系 统 运 行 结 果 表 明 ： 当 温 湿 度 值 设 定 为 22 ℃ 和 70 % ＲH 时 ，控 制 过 程 平 稳 、超 调 量 小 、运 行 稳 定 ，能 够 满
足温室作物对生长环境的要求。
关 键 词 ： 温 室 ； 模 糊 控 制 系 统 ； 模 糊 控 制 器 ； PLC
图 2 温湿度模糊控制系统原理图 Fig． 2 The schematic diagram of temperature and humidity fuzzy
control system
图 3 模糊控制器结构图 Fig． 3 The structure of fuzzycontroller
2 温湿度模糊控制器设计
模糊集
量化等级
NB
NS
ZE
PS
PB
－4
1
0
0
0
0
－3
0． 5
0． 5
0
0
0
－2
0
1
0
0
0
－1
0
0． 5
0． 5
0
0
0
0
0
1
0
ห้องสมุดไป่ตู้
0
1
0
0
0． 5
0． 5
0
2
0
0
0
1
0
3
0
0
0
0． 5
0． 5
4
0
0
0
0
1
2． 3 模糊控制规则的制定 模糊控制规则的形成实质上是把操作者的经验或
专家的知识和经验进行凝练得到的若干条模糊控制 规则［8］。 经对实际温 室 控 制 系 统 的 研 究 ，发 现 温 湿 度 间存在一定的耦合 性 ，即 当 通 过 某 一 执 行 机 构 改 变 温 度（ 湿度） 时湿度（ 温度） 也会发生变化，因此在制定模 糊控制规则时就要渗透解耦的思想。基于此，对 7 种 执行机构的开关状态做如下考虑： u1 、u2 和 u3 每打开一 个设备降温和降湿效果增强一点，但速度较慢； u5 开通
1． 1 模糊控制系统理论 模糊控制系统通常有 5 个部分组成［5］： 输入或输
出接 口、模 糊 控 制 器、执 行 机 构、被 控 对 象 和 测 量 装 置。其控制原理框图，如图 1 所示。其核心部分是模 糊控制器，模 糊 控 制 器 的 控 制 规 律 由 软 件 编 程 来 实 现。模糊控制系统的控制过程如下： 微机采样获得被 控量的精确值后与给定值比较得到偏差信号并计算 出偏差变化率； 然后将其量化成模糊量作为模糊控制 器的输入 ，再经模糊 控 制 规 则 进 行 模 糊 推 理 得 到 模 糊 控制量； 接着把该模糊量反模糊化成精确量传输给执 行机构，最后执行机构作用于被控对象； 如此循环下 去，实现被控对象的精确模糊控制。
图 2 中，T 和 H 分别为模糊控制系统输出的温室 环境温度和湿度值； T1 、H1 分别为根据专家经验给出 的农作物生长最佳的温度和湿度值； eT1 、eH1 分别为给 定值与温室 环 境 的 实 际 测 量 值 的 偏 差； ecT1 、ecH1 分 别 为温湿度偏差随时间的变化率。图 2 中模糊控制器算
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2014 年 9 月 法推理过程如图 3 所示［5］。
农机化研究
第9 期
7 个变量。 2． 2 隶属函数的确定
由于三角形隶属度函数在输入值变化时比正态分 布或高斯型具有 更 高 的 灵 活 性［6］，因 此 本 研 究 中 温 湿 度偏差与偏差变化率均选取三角形隶属度函数。图 4 为各输入变量的隶属度函数，选择的模糊集宽度为 4。 因为宽度过小会造 成 部 分 区 间 空 缺 ，可 能 找 不 到 相 应 的控制规则，收敛性不好； 宽度过大会造成控制规则 的重叠部分过多 ，相 互 间 影 响 加 大 并 且 响 应 速 度 也 变 慢［7］。
中图分类号： TP273 ． 4
文献标识码： A
文章编号： 1003 － 188X（ 2014） 09 － 0147 － 05
DOI:10.13427/ki.njyi.2014.09.032
0 引言
当今农业现代化 技 术 越 来 越 受 到 重 视 ，而 温 室 大 棚是高效农业发展 的 一 个 重 要 组 成 部 分 ，因 此 研 究 开 发适合我国国情及 具 有 性 能 优 越 、低 成 本 且 运 行 可 靠 的高度智能化温室控制系统是当前该领域研究的热 点问题［1］。 在温室智 能 控 制 中 ，对 温 室 内 的 环 境 因 子 如温度、湿度、CO2 浓度及光照度等的有效控制是实现 农作物优质、高产及高效的关键环 节。其 中，温 度 与 湿度的变化对农 作 物 的 影 响 是 最 显 著 的 两 个 因 素［2］。 温室生产周期长且 过 程 复 杂 ，决 定 了 温 室 系 统 是 一 个 多变量 、非线性 、时 变 、强 耦 合 、大 惯 性 的 复 杂 系 统 ，因 此很难建立精确 的 数 学 模 型 进 行 控 制［3］。 近 年 来 ，由 于模糊控制算法具有无需知道被控对象的精确数学 模型，就 能 够 达 到 较 高 控 制 精 度 的 特 点 ，促 使 这 种 算 法在处理复杂系统中的非线性与模型的不确定性问 题中得到较为广 泛 的 研 究 和 应 用［4］。 基 于 此 ，以 温 室 大棚 为 研 究 对 象，在 模 糊 控 制 理 论 的 基 础 上，针 对 温 度与湿度控制算法 进 行 了 深 入 研 究 ，设 计 了 一 个 温 湿 度模糊控制系统，完成了模糊控制算法的 PLC 程序， 并对温湿度的控制效果进行了实际观测。结果表明， 该系 统 控 制 过 程 平 稳、超 调 量 小，能 够 为 农 作 物 提 供 较好的生长环境。
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2014 年 9 月
农机化研究
第9 期
后其降温和降湿速度明显比 u1 、u2 、u3 快； u4 降温作用 明显，对湿度基本无影响； u6 主要起加湿作用，降温为 次要作用； u7 主要为增温作用，降湿为次要作用。研究 中制定了温度与湿 度 之 间 、温 度 变 化 率 与 湿 度 变 化 率 之间的两个模糊控 制 规 则 表 ，在 此 仅 列 出 温 度 与 湿 度 之间的模糊控制规则，如表 3 所示。表 3 中，U 为 u1 到 u7 这 7 个变量的开关状态，开用“1”表示，关用“0”表 示。
究是在 STEP7 编程环境下完成的模糊控制程序。
3． 1 输入量采样和 ET /EH计算程序 研究中应用的温湿度传感器的变送单元分别取 0
～ 50℃ 、0 ～ 100% ＲH，线性对应电流 均 为 4 ～ 20mA，
因此在编写 PLC 程序前需把温湿度的值与 PLC 中的
数字量关系建立起来。具体过程如下： 以温度为例，
图 4 输入变量隶属度函数 Fig． 4 Membership funtions of input variables
根据隶属度函数对输入变量量化为 9 个等级，其 相应的隶属度赋值如表 2 所示。
表 2 模糊变量的隶属度赋值 Table 2 The membership values of fuzzy variables
要从组合中判决出 一 个 精 确 的 控 制 量 ，这 也 就 是 反 模 糊化的过程［9］。 常用 的 判 决 方 法 有 重 心 法 、最 大 隶 属
度法和中位数法等 ，本 研 究 采 用 重 心 法 计 算 模 糊 控 制
输出的精确控制量。其具体表达式为
n
n
u＇ = ∑ωjμ（ ωj） /∑μ（ ωj）
控制 。为 此 ，以 显 著 影 响 温 室 作 物 生 长 的 温 湿 度 为 研 究 对 象 ，构 建 了 一 个 温 湿 度 模 糊 控 制 系 统 方 案 ，应 用 模 糊 控
制系 统 理 论 设 计 了 温 湿 度 模 糊 控 制 器 ，编 写 了 模 糊 控 制 算 法 的 PLC 程 序 ，并 对 温 湿 度 的 模 糊 控 制 效 果 进 行 了 实
（ 1）
j =1
j =1
其中，n 为模糊变量个数，ωj 为模糊变量，μ（ ωj ）
是对应模糊变量的隶属度。
本系统反模糊化的具体过程： 首先温湿度误差或
其误差变化率经量 化 后 得 到 相 应 的 量 化 等 级 ，根 据 量
化等级查询各个执行机构在控制规则表中对应的控
制规则并使其激活。然后，由式 （ 1 ） 计算各个执行机
2． 1 输入与输出变量的模糊化 根据温室大棚的 实 际 状 况 ，以 温 湿 度 偏 差 及 其 偏
差变化率为输入变 量 ，各 输 入 变 量 的 模 糊 化 信 息 如 表 1 所示。
表 1 输入变量模糊化信息 Table 1 The fuzzy message of input variables