日光温室小气候环境作为强耦合、易受外界环境影响的大时滞非线性系统;同时,在小气候环境变量中,室内温度主要影响着作物的生长,因此温度作为温室环境首要的被控对象;且在夏季日光温室使用的控制设备最多、控制情况最为复杂。因此本文主要研究日光温室夏季室内温度调控。首先,针对大面积、复杂环境下温室温度的整体测量,提出了基于相融矩阵的自适应加权融合算法,对所部署的多个同质温度传感器测量值,先进行失效数据的剔除,在此基础之上进行数据融合,得出能够表征温室整体环境的温度值。其次,建立温室温度机理模型,确定了影响室内温度的主要因素,将温度系统按设备开关组合,将温室划分为四种工作模式,确定了各个模式下温室的工作特征,为切换控制状态转移规则的制定提供依据;同时采用带输入的自回归滑动平均模型完成四种模式下的系统辨识,为预测控制提供了温度预测参考模型。再次,针对日光温室室内温度的优化控制,通过引入作物的积温理论,规划控制的温度目标区间,在切换控制的基础上提出了基于模型预测的温度控制方法。其中,切换控制器通过室内外温度不同区间组合设计切换规则;模型预测控制以温度的控制误差、设备切换次数、系统能耗为约束建立系统性能指标函数,将控制问题转化为求解目标函数值最小问题,求解后得到局部最优的开关设备控制序列,通过滚动优化机制进入最佳温度切换控制状态。实验结果表明:模型预测控制精度高于事件触发切换控制,可以有效调控温室内的温度,且节能效果显著。最后,设计了日光温室智能控制系统,该系统由远程控制端和现场集控中心两部分组成。其中,现场集控中心由无线传感器网络进行数据采集,并基于Lab VIEW开发监控软件,该软件包含数据处理、模型预测控制等功能模块,控制指令通过PLC控制卷帘机、风机、湿帘动作,对温度进行调控。远程控制端以GRM500模块为核心,通过智能手机使用数据网络远程控制PLC对温室现场进行操作。通过连续实验表明,系统稳定可靠,能够有效调节室内温度,并降低能耗。