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2018 年第 10 期信息与电脑China Computer greenhouse; temperature control1 大棚智能恒温控制系统的建立1.1 基本核心体系架构感知层：负责采集相关数据信息。应用层：对感知层的数据进行分析并做出处理。网络层：为感知层、应用层、终端层提供网络。终端层：通过各类网络接入，进行远程控制等操作。大棚智能恒温控制系统层次如图1所示。1.2 主要实现的功能（1）对食用菌大棚的各类实时数据信息进行采集；（2）对所有的设备单元器件进行远程控制；（3）通过PID模糊控制器精准调节食用菌大棚环境；（4）通过APP的开发，实现基于智能终端的食用菌大棚应用。2 食用菌大棚菌种数据的采集2.1 大棚数据采集技术大棚的食用菌数据采集是整个系统设计、算法调研的主要组成部分，是分析和处理大棚食用菌生长情况和制定应对措施的重要依据。由于我国之前的技术条件有限，所采集的数据大多是利用简单器械采集到的基本数据，并且在数据的利用和分析上相比较国外也有很大的不足。随着大棚种植物种类的增加，各种植物的生长环境也越来越苛刻，这也导致了数据获得种类越来越多、收集范围逐渐扩大、数据更新频繁，不论从技术上还是数据上，都己改变了传统数据获取的方式。2.2 采集数据设备情况大棚内部温度是大棚食用菌生长环境中最基础的数据之一，早期采用温度计法获取，但是数据采集效率低下，且大棚内部温度差较大，导致测量数据的准确性与实际有所偏差，近年来大多采用多种电子设备、激光设备进行温度的测量。其中激光射线法可以有效测量具体的环境温度且保证数据的准确性，测量面积不易受到大棚空间的限制，而且操作简单，不用经常深入大棚中统计数据。2.3 数据的获取方法大棚由于面积较大，空间分布不均匀，所以我们将采用基金项目：基于物联网的高效食用菌大棚远程控制系统的研究（项目编号：201710379020）。作者简介：周晶晶（1996-），女，安徽安庆人，本科。研究方向：大数据。 93 2018 年第 10 期信息与电脑China Computer&Communication软件开发与应用定点获取的方法来获得想要的相关数据，主要措施是在大棚的各个区域安置各种温度传感器，并利用相关传输技术，完成数据采集。2.4 相关数据传输技术随着电子信息技术、通信技术和各类无线网络传感技术的发展，数据传输方式发生了巨大的变化。传输方式由最初的手动传输、有线数据传输发展到无线通信传输和物联网数据传输。同时，传输的数据量、数据内容和类根以及传输距离也发生了极大的变化。数据传输流程如图2所示。图 2 数据传输流程示意图这种传输技术不需要人为控制就可以自动完成数据传输，但是需要借助于相关的传输介质。随着我国信息化发展，互联网已覆盖全国，因此，这种传输方式可以完全实现，不受时空限制，已成为主流的数据传输方式。3 模糊控制算法在系统中的应用和实现3.1 模糊控制算法主要从四个方面进行数据分析。第一，先建立非线性系统模型，再进行规范化处理，将其由具体问题转变为带参数辨识问题。第二，模型的在线修正。为了使数据更加准确，通过已有的信息结合线性辨识理论的成果，对建立模型进行在线检测。第三，误差预测。每个实验都会存在一定的误差值，只有将误差值控制在一个范围内，才能更加精确地得到想要的输出值。由于建立的模型精确度难以进行人为控制，实验误差与实际相比差距较大，所以需要不断地进行误差预测，从而采用最小误差来作为模糊控制的基本算法。第四，建立模糊控制算法。通过前几步的不断努力，结合实际情况，推导出该环境下模糊控制的具体算法，然后建构起有效的实验算法结构，并利用这个结构降低模糊控制的误差值。3.2 数学描述为了使得项目研究更加简便，我们结合实际，由于大棚恒温系统中温度为非线性关系，因此，采用了非线性系统的公式：y(t+1)=0.5y(t)+e|1-y(t)|u(t)（1）其中，u表示输入量，而y表示输出量，整个公式代表系统中所说明的温度对于大棚食用菌的影响这一类控制对象。根据该式，可以很好地进行Matlab仿真，从而运用到实际中。3.3 Matlab仿真在本次仿真中，Mamdani算法需要计算模糊关系矩阵R，然后制作出控制查询表，这一过程十分烦琐，是一项艰巨的工作。我们主要利用的是自定义的算法方程式，它不同于Mamdani算法，我们利用一系列仿真软件，如Matlab软件进行仿真，结果如图3所示。图 3 数据仿真结果示意图4 结 语大棚控制系统中，温度的非线性系统性必须利用仿真软件进行研究，而这项工作主要目的就是根据仿真结果图反映出来的效果和性能，进行模糊算法的进一步修正。简单来说，本次仿真就是非线性系统模糊控制算法的应用实验，通过真实的实际问题来分析其效果和性能，从而根据其表现再进行进一步的修整和调节，从而使得算法的使用效果更好、控制性能更强。图 1 大棚智能恒温控制系统层次图 94
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