人工气候箱温室度模糊控制及模糊解耦

人工气候箱温湿度智能模糊控制分为温湿度模糊控制和温湿度模糊解耦两部分。设Et为温度误差,划分为7个变量等级(NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB),E′t为温度误差变化率,也划分为7个变量等级(NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB),温度输出控制为Ct。由气候箱温度控制经验,得出一系列控制规则为:IF Et IS NB AND E′t IS NB, THEN Ct IS PB;IF EtIS NM AND E′t IS Z, THEN Ct IS PM；各个变量的论域范围为:{E} ={-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6};{E′} = {- 6, - 5, - 4, - 3, - 2, - 1,0,1,2,3,4,5,6};{C} = {- 7, - 6, - 5, - 4, - 3, - 2, - 1,0,1,2,3,4,5,6,7}。

经过模糊关系计算得出模糊关系矩阵,Rt= (Et×E′t)·Ct。然后可以计算模糊输出Ct= (Et×E′t)·Rt。对于所有的Et和E′t计算出Ct,再使用重心法得到相应的模糊控制量,整理后得到控制输出表。由于模糊控制的离散性和预先规则的不确定性,有些计算可能和实际经验不太相符合,所以经过实际控制实验后将控制输出表进行了一些修改,最后得到一些结果。将结果预先存入控制器,实际控制时只需要根据温度误差和误差变化查表就可以得到相应的控制量。采用同样的方法可以得到湿度模糊控制的输出控制表。而温度控制和湿度控制存在着强耦合,温度和湿度各自独立的使用模糊控制或者其他的控制方法而不考虑它们的耦合现象,控制的效果是不会好的,甚至会出现振荡的现象。由于温度和湿度的控制相互影响,他们的数学模型又很难建立,而且不同型号的气候箱其关系又是不太一样的,所以一般的解耦方法是不太有效的,这里采用一种简单而有效的方法,即采用模糊推理的方法,根据前面模糊控制输出的结果,再进行模糊推理得出解耦补偿输出,解耦补偿输出和前面模糊输出合成以后再进行实际的控制输出。

当人工气候箱采用上文所说的温湿度耦合控制时，比用PID控制要有效率，控制效果超调小,响应快,很快达到控制输出。而且温度控制精度可以达到±0.5℃,湿度可以达到±3%，因此又被叫做智能人工气候箱。人工气候箱与光照培养箱相比，对环境参数控制的更加全面。光照培养箱是控制光照和温度，而不能控制湿度。