针对西红柿生长特性的物联网集成控制的温室智能通风系统的研究与设计

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摘 要：针对西红柿喜温的生长特性以及温室用户大规模手工操作等特点，对传统的温室大棚参数控制进行改进，将PID控制与模糊算法相结合对参数进行优化控制，采用瑞萨智能控制芯片对整个系统进项智能控制，利用物联网集成控制实现对大棚的参数智能控制，实现了大棚参数的优化控制。

关键词：西红柿生长特性；温室环境；物联网；集成控制；PID控制；模糊算法

中图分类号：TP391 文献标识号：A

On Tomato Growth Characteristics of the Internet of Things Intelligent Greenhouse Ventilation System of Integrated

Control in the Research and Design

WANG Ranran1， YU Lianshuang1 ， MOU Huawei2， GUO Pengjun1 ， WANG Jinxing*

（1 Institute of Electrical and Mechanical， Shandong Agricultural University， Taian Shandong 271018， China；

2 Shandong Garden Machinery and Equipment Mainly Experiment Room， Shandong Agricultural University， Taian Shandong 271018，China）

Abstract： Aimed at tomato growth properties of thermophilic and greenhouse users against large-scale characteristics of manual operation， the paper improves the traditional greenhouses parameter control， combining with fuzzy PID control algorithm for parameters optimization control， inputs to the system using renesas intelligent control chip intelligent control， and uses the Internet of things the parameters of the integrated control of greenhouse intelligent parameters，therefore realizes the greenhouse parameters optimization control.

Keywords： Tomato Growth Characteristics； Greenhouse Environment； Internet of Things； Integrated Control； PID Control； Fuzzy Algorithm

0 引 言

现代温室是近年来发展起来的一种资源节约型的高效农业技术，温室大棚是设施农业的重要组成部分，是我国农业发展的重点之一，国内外温室种植业的实践经验表明，提高温室的信息化控制和管理水平可充分发挥温室农业的高效性。

大多数的温室大棚都种植西红柿，西红柿是喜温性蔬菜，温度过低，不能开花或授粉受精不良，导致落花甚至停止生长等生殖培育障碍。温度过高，生殖生长受到干扰与破坏，即使是短时间的高温，也会产生生理性干扰，导致落花落果或果实不发育[1]。不同生育时期对温度的要求及反应是有差别的。种子发芽的适宜温度为25～30℃。开花期对温度比较敏感，过低或过高都不利于花器官的正常发育。结果期白天适温为25～28℃，夜温为16～20℃，温度低，果实生长速度慢，日温增高到30～35℃时，果实生长速度较快，但着果少，夜温过高不利于营养物质积累，果实发育不良。26～28℃以上的高温能抑制番茄茄红素及其它色素的形成，影响果实正常转色。西红柿根系生长最适土温为20～22℃[2]。提高土温不仅能促进根系发育，同时土壤中硝态氮含量显著增加，生长发育加速，产量也必将大幅提升。

然而现在大多数温室大棚温度控制精度低，电机动作时间长等问题造成温室的温度不在适宜温度范围内，造成西红柿减产、各种病变等问题。由此可以看出温室智能控制技术[3]对于西红柿的生长有着至关重要的作用。研究开发出符合我国国情，能够带来明显经济效益、并可适用于大面积推广应用的温室自控系统即已成为目下迫切需要解决的关键技术课题。基于以上种种原因，针对我国的温室植物生长特性，进行了温室中温度，湿度，光照等单项环境因子的控制技术研究。

1系统结构

温室智能通风系统包括两种控制：手动控制和自动控制。该通风系统的手动部分是用户通过手机客户端或是手动遥控器控制电机正反转，实现通风口的开合，当系统的手动部分工作时，自动控制是不响应的。该通风系统的自动部分采用总线通信集中控制方式，主要由机械系统、控制系统和无线通信网络组成，其中控制系统和机械系统主要负责采集温室内部空气环境以及土壤环境信息，并由下位机数据采集控制模块驱动通风口的开合， GPRS模块将数据采集控制模块通过移动网络并入物联网――温室综合管理平台，系统工作框图如图1所示。

图1 系统工作框图

Fig.1 System block diagram

该系统自动工作过程如下：通过温控器的触摸屏设定温室西红柿生长的上下限温度以及电机的工作时间后，温控系统进入正常工作状态。下位机通过采集控制模块实时采集温室内的环境参数，上位机通过485通信地址扫描的方式逐个采集下位机上的地址信息，地址配对成功后下位机将相应数据上传。下位机通过485通信接收上位机的数据，该数据包括温室内的上下限温度以及电机的工作时间，下位机采集到的数据每三分钟与用户提前设定好的温度进行比较，同时判断通风口的位置，再控制下位机驱动对应位置的电机动作，带动减速器正反转，从而开关通风口，同时上位机采集到的温湿度会在屏幕上实时显示。

为满足用户特定要求，该系统设置手动工作：用户选择手动模式，此时下位机上的无线接收模块开始工作，当接收到对应编码遥控器的控制信号时，下位机根据不同按键的键值控制电机的正反转。 控制方案图如图2所示。

图2 控制方案图

Fig.2 Control scheme

2 硬件设计

物联网通过远程或自动控制湿帘风机、内外电机等设备，保证温室大棚内环境参数在最适宜作物生长的范围，同时，该物联网系统还可以通过手机流量或是短信向用户发送实时监测信息、预警信息，实现温室大棚集成化、网络化远程管理。物联网通过温控器的采集模块采集到的参数来实时控制温控器执行机构动作以调节温室内的参数，使得温室内的作物能得到最适宜的生长条件。

温控器包括显示和采集执行控制两部分，显示模块的作用是显示温室内各个部分的空气以及土壤的温湿度、温室的二氧化碳浓度、光照强度等；采集执行模块的作用有两部分，一部分是与显示模块通信，互传数据。显示模块将手工设置的参数传送给采集模块，作为采集执行模块比较的标准，采集执行模块将温室的实时数据上传显示模块，便于用户了解大棚环境参数；另一部分是用户可以通过手机GPRS手动控制温室内的风机、幕帘、浇灌设施等，硬件设计元件原理图如图3所示。

图3 硬件设计原理图

Fig.3 Principle diagram of the hardware design

3 软件设计

用户根据温室内西红柿的不同生长期对智能温室通风系统设置温室内的上下限温度，设置成功之后，下位机将上下限温度以及电机的工作时间传送给物联网平台以及下位机，下位机通过寻址的方式接受上位机的数据，接受数据成功后，上位机将接收到寻址成功信息。上位机三分钟之后通过寻址的方式询问下位机的温度数据以及电机的位置，下位机采集到数据信息与接收上位机的温度数据进行比较，从而判断电机的开关。整个系统工作流程如图4所示。

图4 系统工作流程图

Fig.4 System implementation flowchart

物联网交换平台系统的操作界面就是基于VB程序设计的。上位机的软件设计主要包括三部分内容：数据采集与通讯控制软件设计、数据处理与绘制曲线图软件设计和结果分析与处理软件设计。利用Microsoft SQL server 2008数据库管理系统，根据各模块的实际要求事先设计好库中各表的索引、约束、规则、存储过程等，便于各模块对共用的数据库的统一引用，并可以保证数据库的完整性。为保障数据库的安全，利用Microsoft SQL server 2008的系统授权机制，根据用户设置不同的权限，可以对库进行不同操作，并结合系统管理模块中的用户权限进行管理。

该系统手机客户端和物联网平台控制过程如下：根据物联网M2M设备与平台通讯协议，通过平台发送控制信号给对应地址的上位机，或者通过手机客户端发送控制信号给平台，再由平台发送给对应地址的上位机，从而完成通风口的开合。系统也可自动采集图像，通过小波特征提取，依据数据库作物生长模型自动控制日光温室温度。同时上位机可以通过链路心跳、状态心跳和数据上报实现永不掉线、时钟同步、实时环境数据等功能，用户可通过物联网平台分析各处温室的环境变化趋势，对温室实现更好的控制。

由于上下位机系统传送的数据比较多和各种干扰的存在，因此在软件设计中要对上位机接收到的数据进行CRC校验。若处理正确则直接将数据保存和处理，否则向控制系统发送错误信号要求控制系统重新发送。

4 算法处理

现有种植西红柿的温室多数没有利用算法控制，大多是用户手动控制，正因为这样，温室内的温湿度得不到很好的控制，因此温室内的西红柿在幼苗期的死亡率就高达32.4%，更甚是开花期以及上色期温湿度控制不得当造成西红柿的结果率、上色率下降，所以利用算法智能校正温度的适宜范围可以保证西红柿的各个生长期的正常生长[4]。

一些温室大棚也采用算法来智能控制温室温度，常见的就是PID控制，仅仅只是对偏量的比例、积分、微分作用，由于积分作用的缺陷，从而导致减少超调与提高精度不能兼顾[5]，得不到完美的智能控制，所以需要改进现有的算法控制才能实现预期的温度智能控制。其中积分时间越小，积分作用就越大，然而常规控制并不能实现精确度的提高，这主要是因为积分作用导致的。综上可知，在积分作用上要尽量减小其影响，为此可将PID控制改进为：输出=比例作用（P）+积分作用（I）+微分作用（D）+微积分作用（∫I），添加了微积分作用后，积分作用的影响将相应降低，但是这样参数更多，参数间的影响也会更加地不确定。各控制作用间的关系如下：

比例作用 ；积分作用

式中， K是系数；T是滞后时间与控制周期的比值（t 1）；d是微分作用。

由此PID改进算法公式为：

输出= （1）

M值越小，系统的积分作用就会越强；M值越大，积分作用就越弱。由此设定M=0，这样系统的积分作用就接近于0。P值越大，比例作用与微分作用即成比例增加；P值越小，比例作用与积分作用将成比例减小，而且P值与积分作用无关。滞后参数t定义为升温速率达到最大值的35.6%时所需的时间，其单位是秒，正确设置时间，可从根本上温度控制的精确度，具体地，t值的变化可对调节作用中的比例和微分起作用。

研究发现仅仅是升级的PID控制也不能实现各种参数之间的耦合问题，由此提出模糊算法控制，这种算法对于强耦合、多变量、时滞的复杂管理系统[6]而言，对测量误差不敏感，能够从总体上调节各变量之间的关系，很适合温室大棚的自控制系统。该系统是先将温控器AD采到数据量实施模糊化[7]，然后经过输入量模糊推理，再经解模糊变换而输出为单片机能识别的数字量，由此驱动电机来控制实现温室大棚通风口的开关，使温室的温度达到西红柿的适宜生长范围[8]。模糊处理系统的设计是模糊控制系统的核心[9]，模糊处理系统设计则如图6所示。

W U

EC

图5 模糊处理系统

Fig.5 Fuzzy processing system

如图5所示，以温度参数为例，输入温度偏差e和偏差变化率ec经过量化因子取K1=1和K2=1进行变换，生成模糊论域上的两个模糊集E、EC，随后进行模糊推理和解模糊处理，得到输出模糊论域上的控制量（温度参数），再将W（温度参数）转换成实际的控制量U（电机电压）输出，从而控制电机的正反转，达到调节温度的目的。设温度偏差e基本论域为[-5℃，5℃]，其模糊论域E={-3，-2，-1，0，1，2，3}，可求得温度偏差e的量化因子K1=3/5；偏差变化率ec的基本论域为[-3℃，3℃]，取其模糊论域EC={-3，-2，-1，0，1，2，3}，则偏差变化率ec的量化因子K2=3/3=1；并将控制量U量化为9个等级W={-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4}。实际处理中，用16位的RL780C002单片机处理U，经过DA转化后即可控制电机驱动芯片，驱动电机正反转。K1、K2的作用是使得输入量从基本论域向模糊论域转化，也就是基本论域中的一点经过量化后映射到模糊论域中最相近的整数点，再经过模糊处理作用，进而控制电机。用MATLAB仿真[10]得到的温度仿真结果可以看出温度在1-1.5min内可以回到预设定的适宜温度值范围内，实现了短时间内温度优化控制，仿真结果如图6所示。

图6 温度阶跃响应图

Fig.6 Temperature step response

5 实验结果与分析

（1）系统全自动实现温控，用户无需担心因通风口大小对于西红柿生长造成减产影响，减少了劳动力，节约了成本。

（2）根据植物不同生长期情况进行精准通风温控而非传统纯粹根据个人经验进行通风，避免了人工通风的随意性，实现数字化农业，精准量化通风温控。

（3） 使用GPRS无线网络实现了数据的远程采集，用户在办公室内就可以得到远隔千里的温室温度湿度等数据。

（4）将该温控系统与其他产品做比较实验，该温控系统更能提高西红柿的成活率以及结果率并且减少大棚用户的工作量，实用性高，独立性强，用户可以通过手机实时了解温室大棚的温湿度参数。

（5）采用集成控制，一个温控器控制三个通信盒子，实现一个大棚的温湿度监测。

（6）在寿光蔬菜产业控股集团大棚进行实地实验，1号种植西红柿的大棚是安装了温控系统的，与2号种植西红柿的普通手工控制大棚相比，结果如表1所示。

表1 两个大棚西红柿的成活率及结果率

Tab.1 Static frequency and dynamic frequency of single leaf

成活率 结果率

1号大棚 92.3% 90.6%

2号大棚 82.7.7% 86.1%

6 结束语

针对西红柿的生长特性问题，本文研究设计了基于物联网集成控制的温室智能通风系统，该系统充分考虑到温度等参数的难以精确控制问题，进行设计研究，通过物联网进行实时的监测和控制，并在下位机程序进行PID和模糊算法结合设计，同时对结果进行仿真，结果显示该系统能在短时间内对温度等参数实现精调，保证西红柿生长温度等参数成功稳控在适宜的范围内。

参考文献：

[1] 王谦，沈连峰，陈景玲.日光温室番茄气候空间分布特征[J]. 农业工程学报，2008，24（12）：183-186.

[2] 张真和，李建伟.我国设施蔬菜产业的发展态势及可持续发展对策探讨[J].沈阳农业大学学报，2003，31（1）：4-8.

[3] 李萍萍，毛罕平，等. 智能温室综合环境因子控制的技术效果及合理的参数研究[J]. 农业工程学报，1998， 14（3）： 197-199.

[4] GATES D M. The Energy environment in which we live[J].Amer. Science，1963，51：327-348.

[5] 袁洪波，王海华，庞树杰，等. 日光温室封闭式栽培系统的设计与试验[J]. 农业工程学报，2013，29（21）：159-165.

[6] GATES D M. Radiant energy， it’s receipt and disposal[J].Meteorol Monogr，1965，6（28）：1-26.

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[9] 李士勇.模糊控制・神经控制和智能控制理论[ M] .哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社， 1998.

[10]王光明， 张^， 刘国福.一种智能控制算法在智能仪器中的实现[ J] .仪器仪表学报， 2003， 24（6）：643-646.

[11]李迎霞， 杜尚丰.中国温室环境智能控制算法研究进展[ J] .农业工程学报， 2004， 20（2）：267-272.