现代化温室是实现作物优质高效生产的重要设施。计算机控制是现代化温室的关键技术之一。尽管国内国外已经在温室计算机控制这一领域作了大量的研究,然而温室环境控制是一项十分复杂的工程,有人称之为“无止境的挑战”,依然有十分丰富的内容有待探索。本课题根据浙江省重大农业科技攻关项目“设施园艺实用智能温室研究与开发(No.021102542)”的研究目标,依据浙江省的气候特征和生产实际设计了温室计算机控制系统,并且对温室气候环境的控制策略、气候环境信息采集方法等进行了研究。主要研究内容和研究结果包括: (1) 温室神经网络模型和PID控制研究。因为温室容易受到室外气候的影响,建立精确数学模型存在困难。RBF神经网络结构简单,而且在逼近能力及训练速度方面都有良好的性能,因而利用从浙江大学植物实验中心的智能温室里采集的数据,建立了径向基(RBF)神经网络温室室内温度预测模型。试验结果表明,该模型的预测结果良好,均方差为0.0073。为了节省能源,精确控制温室室内温度,研究了热水加温温室的带前馈的比例积分控制方法。该方法以实测温室室内温度和设定的目标温度之间的差值为基础,结合室外温度、光照、风速等计算热水管道温度。还将遗传算法与温室神经网络模型结合起来优化带前馈的比例积分控制方法中的有关参数。结果表明:以径向基函数人工神经网络为基础来整定带前馈PI控制中使用的参数,能够提高工作效率。以目标温度和室内温度的均方根最小为评价函数,使用基本遗传算法和神经网络模型,能实现PI控制参数的自适应调整。 (2) 温室模糊控制方法的研究。为了克服PID控制的缺陷,提出使用模糊算法控制温室加热管道温度及通风窗打开的角度,将室内温度控制在开窗温度和加热温度之间。通过仿真研究,结果表明利用模糊算法控制温室温度,具有控制精度高、超调小和鲁棒性好等特点。 (3) 根据植物的积温特性,研究了积温控制思想,并提出了具体控制方法。在温室能量平衡方程的基础上研究了温室耗能的计算方法,并用于评价积温控制。基本思想是:在白天有利环境下提高室内温度,增加植物的积温;由于白天积温高,夜间加热温度则可以设置得低一些,这样夜间能量消耗减少。如果连续外界条件不利,则可以将积温控制在低水平,等到室外气候变好时,再提高室内温度,用这种后发补偿机制节约能源。 (4) 温室电气系统设计。根据浙江省重大农业科技攻关项目“设施园艺实用智能温室研究与开发(No.021102542)”的研究要求,设计了示范温室的电气系统。该电气系统使调控设施完备的示范温室实现完全自动化控制。电气设备由计算机控制、计算机控制系统由下位机、上位机、室外气象站、室内温湿度传感器、二氧化碳传感器构