[发明专利]一种应用于温室大棚的温湿度先进控制方法

摘要

本发明涉及一种应用于温室大棚的温湿度的先进控制方法，其特征在于：该方法在MATLAB的SIMULINK中建立大棚温湿度模型，在OPTO22中建立基于预测PI算法的主控制器和对角解耦控制器，再连接MATLAB和OPTO22进行通讯，构成一个以预测PI控制算法的对角解耦控制模型。基于温室大棚这个特殊的对象，采用先进的预测PI控制算法设计其温湿度控制器，避免了传统PID控制算法调节速度慢、波动大的问题；坑干扰性强，实现形式简单，控制效果好，可用于实际工业过程。

主权项

一种应用于温室大棚的温湿度先进控制方法，其特征在于，步骤为：步骤1、建立温室大棚温湿度先进控制系统，该系统包括基于预测PI算法的温度预测PI控制器与湿度预测PI控制器、基于对角解耦的解耦控制器及大棚温湿度过程模型，人为给定需要大棚达到的温度输入信号SP1(t)及湿度输入信号SP2(t)，计算得到温度系统误差Error1(t)及湿度系统误差Error2(t)，Error1(t)=SP1(t)‑PV1(t)，Error2(t)=SP2(t)‑PV2(t)，PV1(t)及PV2(t)分别为温室大棚温湿度先进控制系统的输出温度及输出湿度，即PV1(t)及PV2(t)分别为温室大棚的实时温度及实时湿度；步骤2、将温度系统误差Error1(t)及湿度系统误差Error2(t)分别做为温度预测PI控制器及湿度预测PI控制器的输入，得到温度输出信号0P1(t)及湿度输出信号0P2(t)，温度预测PI控制器或湿度预测PI控制器的输入输出关系为：$u\left(t\right)=K(1+\frac{1}{p{T}_i})e\left(t\right)-\frac{1}{p{T}_i}[u\left(t\right)-u(t-L)],$其中，p为微分算子，e(t)、u(t)分别为温度预测PI控制器或湿度预测PI控制器的输入和输出，K为过程增益的倒数，T_i为控制过程主导时间常数，L为控制过程滞后时间；步骤3、设计解耦控制器的温度传递函数D₁₁(s)、温度对湿度影响传递函数D₁₂(s)、湿度对温度影响传递函数D₂₁(s)及湿度传递函数D₂₂(s)，其中：D₁₁(s)=e^‑4s；$D_{12}\left(s\right)=\frac{8.2s+1}{3(\mathrm{10,1}s+1)};D_{21}\left(s\right)=\frac{1.1(9.2s+1)}{1.8(7.6s+1)};$D₂₂(s)=e^‑5s；将温度输出信号OP1(t)做为温度传递函数D₁₁(s)及湿度对温度影响传递函数D₂₁(s)的输入，将湿度输出信号OP2(t)做为温度对湿度影响传递函数D₁₂(s)及湿度传递函数D₂₂(s)的输入，将温度传递函数D₁₁(s)的输出与温度对湿度影响传递函数D₁₂(s)的输出做卷积得到解耦后的温度信号MV1(t)，将湿度对温度影响传递函数D₂₁(s)的输出与湿度传递函数D₂₂(s)的输出做卷积得到解耦后的湿度信号MV2(t)；步骤4、建立大棚温度控制对象过程模型G_p11(s)、大棚温度对湿度影响控制对象过程模型G_p12(s)、大棚湿度对温度影响控制对象过程模型G_p21(s)及大棚湿度控制对象过程模型G_p22(s)，其中：G_p11(s)的传递函数模型为：G_p12(s)的传递函数模型为：G_p21(s)的传递函数模型为：G_p22(s)的传递函数模型为：将温度信号MV1(t)做为大棚温度控制对象过程模型G_p11(s)及温度影响控制对象过程模型G_p21(s)的输入，将湿度信号MV2(t)做为大棚温度对湿度影响控制对象过程模型G_p12(s)及大棚湿度控制对象过程模型G_p22(s)的输入，将大棚温度控制对象过程模型G_p11(s)的输出与大棚温度对湿度影响控制对象过程模型G_p12(s)的输出做卷积得到输出温度PV1(t)，将大棚湿度对温度影响控制对象过程模型G_p21(s)的输出与大棚湿度控制对象过程模型G_p22(s)的输出做卷积得到输出湿度PV2(t)，将输出温度PV1(t)与输出湿度PV2(t)反馈给温度预测PI控制器与湿度预测PI控制器，最终使其与温度输入信号SP1(t)及湿度输入信号SP2(t)的误差逐步减小，趋于稳定接近于0。