温室多孔毛管热风采暖试验与控制算法研究

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温室冬季生产中,供热采暖占其能耗费用的主要部分,现有采暖方式的增温对象多为温室整体空间,热量损失多、增温均匀性差,多孔毛管热风采暖主要对作物的根部和冠层进行集中加热,耗能低、加热集中、增温均匀。   为研究多孔毛管热风采暖的实际增温效果,构建多孔毛管热风采暖试验系统,以毛管进口温度、进口压力、出风孔径等为试验参数,测量毛管前端孔口、中间孔口与末端孔口围护空间内温升数据,分析研究温升在毛管沿程方向上和垂直空间内的分布规律及其与试验参数之间的关系。分析研究表明:1、毛管沿程方向上采暖温升略有降低;垂直空间内温升呈先上升后下降的驼峰状变化趋势。2、毛管进口温度在35℃~45℃、进口压力在3.0kPa~7.5kPa条件下,热风采暖系统可以使围护空间内温度升高大约4℃~9℃,温升与进口温度以及进口压力之间均为非线性正相关关系。   采用智能控制方法对采暖过程进行控制,提高多孔毛管热风采暖系统采暖效率,进一步降低采暖能耗:1、利用神经网络建立热风采暖系统模型,通过试验数据对神经网络模型进行训练,采用PSO算法(粒子群算法)对模型网络权值进行优化,提高模型的精度。2、采用能够实现参数自调整的PID神经元控制器对采暖系统进行控制,设计了两种PID神经元控制器网络拓扑结构,通过仿真试验对比,确定控制器的网络拓扑结构,利用PSO算法对控制器网络初始权值进行优化。对优化后的控制系统进行仿真,结果表明:基于神经网络和PID神经元的多孔毛管温室热风采暖控制系统具有较快的响应速度以及较强的跟随性能。   本研究为温室节能降耗提出了一种新途径,为温室冬季采暖提供了更为精细、节约、高效和智能的方法。
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