试验温室温度混杂系统的建模与预测控制

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温室小气候受室外环境因子、调控设备、温室结构与材料以及内部种植作物的影响,是一个温湿度耦合、受室外环境干扰的大时滞非线性系统。在小气候环境变量中,温室温度对作物生长发育影响最大,是温室小气候环境系统的主要被控因子。温室温度调控设备主要是开关设备或者是无位置反馈的连续调节设备,设备状态一般是离散变量,而被控量(室内温度)与扰动输入(室外环境因子)都是连续变量,故针对连续系统的控制算法不适用于本系统,而常规的开关控制在大时滞的系统下容易超调,可能造成设备频繁启停,损耗电机。为解决这一问题,可将温室温度系统看作一类混杂系统,利用混杂系统建模和控制方法来研究温室温度系统。本文基于切换模型思想将温室温度系统按设备开关组合分为保温模式、自然通风模式、强制通风模式与湿帘-风机模式四个子系统,针对四个子系统分别建立ARMAX模型。首先分别确定各子系统模型的主相关输入,利用统计假设检验确定模型结构,采用带遗忘因子的递推增广最小二乘辨识模型参数,使用试验温室数据验证模型精度。基于子系统模型,引入辅助变量,将子系统切换与温度控制的约束转化为线性不等式,建立温室温度系统混合逻辑动态模型,并实验验证模型的有效性,表明模型具备一定的控制效果且预测精度较高。针对温室温度混杂系统设计混杂自动机,将温室四个子系统抽象为四个离散状态,研究混杂自动机切换率,分析各离散状态下状态转移的正确性,并验证了自动机执行的确定性和非阻塞性。采用双周期积温规划温度设定值,根据积温周期内积温总量动态调整设定值。实验验证混杂自动机控制方法的控制效果,对比分析加入设定值规划前后的控制效果,发现使用积温规划设定值可适当减少设备切换次数,降低能耗。本文基于切换模型设计多输入预测控制器,根据温室温度控制实际需求,同时将设定值跟随、设备切换次数与设备能耗加入预测控制性能指标中,求解的控制率为各设备的开关序列。控制率求解过程是最小化性能指标的优化过程,性能指标中包含的未来时刻扰动输入采用灰色预测进行短期预测,待优化问题是一个NP-hard问题,本文利用遗传算法搜索近似最优解,采用最优性剪枝穷举法验证遗传算法搜索结果。为减少设备切换损耗,引入积温理论优化预测控制设定值。实验验证预测控制算法控制性能,对比分析加入设定值规划前后的控制效果,实验表明预测控制适用于温室温度控制系统,且控制精度高于混杂自动机。
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