一種基于模糊參數自適應調整的溫度控制系統設計方法

趙明翰,李乃星,曹培培,鄭秋實,李俊杰

(上海無線電設備研究所,上海 201109)

0 引言

隨著農業生產技術的快速發展,溫室農作物的高效率種植對溫室溫度的控制精度以及控制效率提出了更高的要求。溫室是指通過對設施內的環境進行高精度控制,實現種植作物周年連續生產的高效農業系統。溫室栽培[1-2]是利用計算機和傳感系統對植物生長環境進行自動控制,使設施內的植物生長發育不受或很少受自然條件制約的省力型生產方式。

溫室的立體栽培形式可使栽培面積提高幾倍甚至幾十倍,并可實現周年不間斷栽培。隨著我國國民經濟的發展和人民生活質量的提升,我國溫室將迎來最佳發展機遇期,市場前景十分廣闊。目前我國溫室總面積已經超過300萬公頃,位居世界第一。其中,具備智能環境控制能力的聯棟溫室因其效率高、周期短、耗能少和不易受氣候影響等優點而成為現代智慧農業發展的方向。但目前我國溫室總面積中該類溫室占比不到3%。究其原因,在于連棟溫室可控設備多、控制復雜,屬高投入高產出的先進溫室,且大多使用國外的環境控制設備,投產及使用維護成本居高不下,這嚴重抑制了我國高科技溫室的推廣發展。因此,提升國產溫控設備的溫度控制效率與精度,優化現有國產溫室控制系統的設計方案具有重要意義。

相比于一些發達國家,我國對溫室的研究起步相對較晚。近年來,隨著傳感器、自動化、物聯網技術的發展,國家在智慧農業領域的政策支持和財政投入力度越來越大,對溫室的研究也進入了高速發展階段。文獻[3]提出了一種基于多傳感器并行控制多個控溫設備的系統。該系統可提升溫室的網絡化和分布式管理效率,但需要掛載多個回路,控制過程較為復雜。文獻[4-5]提出了基于自動控制器的動態溫度控制回路處理方案。該方案可有效提升溫度控制精度,但最終溫度收斂速度較慢,溫控壓縮機需要頻繁啟停,影響壓縮機的使用壽命以及溫度控制效率。文獻[6]提出了基于加熱爐的溫度控制方式,可實現溫室加熱功能,但該溫控方式精度較低,無法滿足較高精度的溫控要求。

本文提出一種溫度控制方案,采用模糊比例-積分-微分(proportion integration differentiation,PID)自適應控制算法,提升溫度控制效率,縮短溫度收斂時間,避免溫控壓縮機頻繁啟停。本方案不增加額外的探測及溫控設備,通過優化回路控制實現溫控精度以及溫控效率提升。

1 系統建模

在空調系統的工作過程中,高壓的液態制冷劑通過膨脹閥進入蒸發器,吸熱汽化形成低壓氣體,再經過壓縮機壓縮變為高壓氣體,然后通過冷凝器冷凝變回高壓液體,如此循環,實現熱量的搬運。溫度的變化過程一般可以分為兩個階段:制冷劑熱循環和空間溫度交換循環[7]。

對于制冷劑的熱循環過程,由于涉及到復雜的相變過程和熱傳遞過程,因而難以建立精確的數學模型。一般認為以空調壓縮機為輸入,制冷劑熱量轉換為輸出的傳遞函數為一階慣性環節[8]。同時,由于制冷劑的熱交換過程需要一定時間,因此需要在傳遞函數中增加時滯環節。制冷劑的熱轉換傳遞函數框圖如圖1所示,其中K為比例系數,T為時間常數,τ為滯后時間。

圖1 制冷劑熱轉換傳遞函數框圖

結合實際物理環節進行測試,得到系統參數K=5,T=1,τ=5 s。最終得到以空調壓縮機為輸入、制冷劑熱量轉換為輸出的傳遞函數

對于制冷劑熱量轉換過程,首先對不考慮時滯環節的傳遞函數進行建模分析,再在得到的數學模型上增加時滯環節,最終完成模型的建立。

在建立不包含時滯環節的模型時,需要進行如下假設:a)忽略風扇對空氣的做功;b)忽略空間內空氣的熱傳遞,認為空間內的空氣溫度一致;c)忽略濕度變化對溫度的影響。在滿足這些假設條件的前提下,空間中的能量平衡方程可寫為

式中:Qr表示空間內空氣具有的熱量;Qf表示空調系統向空間內空氣傳遞的熱量;Qw表示被控空間以外向空間傳遞的熱量;Qd表示空間內部物體向空間內空氣傳遞的熱量,包括設備工作產生的熱量和人員活動產生的熱量。

假設整個過程中空氣密度ρ、定壓比熱容Cp和空間體積Vr不變,則Qr隨時間t的變化可以通過室溫tr隨時間t的變化來表示,即

根據式(2),將Qw和Qd對空間空氣溫度的影響整合為總擾動d,為了方便研究,將總擾動d設定為常數擾動。此時,可以得到室溫變化量Δtr的增量形式的微分方程

式中:Tr為室溫慣性系數;Kr為擾動引發的溫度變化量到室溫變化量的傳遞系數;Δtd為擾動引發的溫度變化量。

可以看出,此時的傳遞函數具有一階慣性環節的形式,相關參數通過對已有的實際溫室進行多次測量取平均得到,對應的傳遞函數

聯合式(1)和式(5),得到系統傳遞函數

同時,由于在實際的系統運行過程中,選定工作模式后,熱量只能進行單向傳遞,因此需要在控制輸出端增加一個下限為零的飽和環節[9],最終得到的系統原理框圖如圖2所示。在圖2的基礎上可以進行后續控制器的進一步設計。

圖2 系統原理框圖

2 模糊控制器設計

模糊控制是以模糊集合理論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎的一種新型智能控制方法[10-11]。其本質是依靠專家經驗,模擬人的行為來進行決策和控制[12]。模糊控制的基本過程是:首先通過模糊化接口,利用符合實際情況的模糊規則,對輸入信號進行模糊化處理[13];然后將已經模糊化處理的輸入信號與事先設計好的由專家經驗構成的規則庫進行對應;最后再利用解模糊化接口將模糊變量轉換成精確的輸出量來進行控制[14]。模糊控制的基本原理如圖3所示。

圖3 模糊控制的基本原理框圖

對于本文中的研究對象,使用二維模糊控制器,選取偏差量e和偏差量的一階微分e·(在實際系統中為偏差量的一階差分Δe)作為模糊控制器的輸入,采用“If A and B,then C”的模糊控制規則[15]。將模糊控制器的輸出比例參數Kp、積分參數Ki和微分參數Kd作為PID控制器的輸入。得到的模糊PID 控制器原理框圖如圖4所示。

圖4 模糊PID 控制器原理框圖

定義e和模糊子集為{LN,MN,SN ZERO,SP,MP,LP} ,其分別表示控制偏差e和偏差量一階微分在模糊集合中處于{負大,負中,負小,零,正小,正中,正大}子集中。模糊控制規則見表1～表3。

表1 Kp 模糊控制規則表

表2 Ki 模糊控制規則表

表3 Kd 參數模糊控制規則表

通過模糊控制器得到PID 控制器的參數Kp,Ki,Kd[16],再將參數帶入傳統的PID 控制器,得到模糊PID 控制器。對應的算法公式為

式中:u(k)為k時刻的控制指令;e(k)為k時刻的偏差量;T為控制周期。

3 仿真驗證

根據得到的數學模型對溫室溫度控制系統模型進行仿真分析。設輸入溫度為3 ℃的階躍信號,擾動為常值擾動。

首先進行單位負反饋控制,得到的輸出溫度曲線如圖5所示。

圖5 單位負反饋控制下溫度變化曲線

由圖5可以看出,由于系統中存在時滯環節,系統存在明顯的超調。同時,由于系統中存在常值擾動信號和非線性飽和環節,實際的輸出溫度并不能穩定在3℃,而是在持續振蕩,甚至存在發散的趨勢。

采用傳統PID 控制,得到的輸出溫度曲線如圖6所示。

圖6 傳統PID 控制下溫度變化曲線

由圖6可以看出,相較于單位負反饋控制,使用傳統PID 控制能夠保證系統收斂,但收斂速度較慢,存在明顯的振蕩現象。溫控系統的控制精度為0.1℃,調節時間為600 s。對于仿真結果中表現出的振蕩現象,在實際的物理系統中將反映為壓縮機的頻繁啟停,這會對壓縮機的使用壽命產生不良影響。同時,溫度的反復振蕩也會使作物生長受到影響。因此,需要盡量減少振蕩次數,以優化壓縮機工作狀態,延長壓縮機的使用壽命并提高作物生長效率。

采用模糊PID 控制時,得到的系統輸出溫度曲線如圖7所示。

圖7 模糊PID 控制下溫度變化曲線

從圖7 的結果來看,使用模糊PID 控制后,系統的收斂速度明顯加快,振蕩次數明顯減少,性能得到了明顯改善。溫控系統穩態控制精度小于0.05℃,溫度調節時間小于300 s。從作物生長效率和壓縮機壽命的角度來看,更少的溫度振蕩次數意味著更高的作物生長效率,同時,更少的振蕩次數會明顯減少壓縮機的啟停次數,對于提高壓縮機壽命有著積極意義。

4 結束語

本文針對溫室溫度控制系統設計了一種基于模糊PID 控制的自適應控制器,并結合具體的溫室模型進行了設計及仿真驗證。仿真結果表明,相比于其他溫室溫度控制方法,本文提出的基于模糊PID 的自適應控制器具有更高的溫度控制精度以及更短的溫度調節時間,可以有效提升溫控設備的控制效率。同時,本文提出的優化算法不需要額外增加探測及控制設備,具有較強的工程實用性。