温室环境监测与控制的未来发展方向

　　设施农业被看作是21世纪最具活力的农村新产业，集中代表了现代农业的发展方向，是21世纪中国农业发展的重要支柱，但设施园艺是一项高投入、高产出的产业，它的高投入不仅体现在建设过程中，高能耗是更重要的一方面。据统计，大型加温温室能源成本占运行成本的40%~60%(不含夏季降温能耗)。荷兰温室耗能占全国天然气总消耗电10%，温室采暖设施费用占温室总投资的25%左右；在日本每生产10kg黄瓜需消耗5L石油，比粮食生产消耗的能量高50~60倍。据统计中国燃料费用甚至要占生产费用的60%。Sheard，G.F.也指出，全世界一年农业生产中的耗能有35%用于温室的加温，能源消耗的费用占温室作物生产总费用的15%~40%，智能的温室控制系统可使同时期的温度从21.1℃升到22.1℃，总能量消耗可减少34%。

　　随着数字化农业生产工厂在中国的推广，环境调控已成为增加生产，提高种植效益的重要手段，这一点已经得到了广泛的认可，提高温室环境监测的有效性，降低温室能耗费用，是温室研究的一个重要方向。

　　1 温室环境监控系统的设计

　　最近几年来，由于温室能源消耗占成本的比例很大，许多研究者从节省温室能源消耗为出发点对温室进行改进，其中改进控制系统的性能也成为一重要的研究领域，许多新型的控制算法嵌入控制系统中，也取得了很好的效果。1984年UdinktenCateandChalla描述了包含温室环境、短期作物、长期作物三层的分等级系统，基于叶子光合作用模型的动态气候控制系统，为了延长花期的CARE系统，1998年，李萍萍等研究的温室环境因子综合自动控制系统。近几年，优化的气候控制系统发展的很迅速，适用性也很好，以最佳生态位为标准的跟踪反馈控制系统，以温度为主控参数的日光温室综合环境控制系统，用数学模型描述植物的生理过程实时控制智能生长系统，在温室环境控制系统中集成了动态的模型。这些系统的设计越来越以植物生长的最适宜环境为中心，进行整体的设计。

　　2 温室环境控制的算法方面

　　从早期的PID算法，以及余勇对PID算法改进的Smith预估器在温度控制系统中,能使温度控制精度达到±0.2℃左右，到综合考虑温室内温度、湿度、光照度、CO2浓度等生长环境综合作用的多变量综合控制法，再到融入一些新算法的控制器，如汪小曰山等提出的温室内温度的模糊控制，模糊控制最大动偏差为1.5，加热系统的静差为0.5℃。朱伟兴等研制的遗传优化模糊控制器，能不断根据温室结构和作物生长情况的变化来自动修正控制算法，效果明显提高。任雪玲等针对温室环境控制中时延问题的预测模糊PID控制，可以提前预测温室环境的时滞，比单纯的模糊控制器稳态精度有了进一步提高。陈联诚等用神经网络控制算法建立了温度自动检测系统，温度检测平均误差为0.4℃。宫赤坤等用遗传模糊神经网络控制算法研究的温室温湿度遗传模糊神经网络控制，实验表明是可行的。龙利平研究专家系统控制算法，系统精度控制在0.5℃左右，完全满足温室温度控制的要求。这些新的算法如模糊控制算法、遗传算法、神经网络控制算法、专家系统控制算法等，有效的提高了控制系统的精度和效率。

　　3 温室环境控制硬件方面

　　早期使用的单片机的控制系统，如果系统一旦出现故障，整个系统都会失控。中期使用基于工业控制机(IPC)的温室控制系统，所有输入、输出功能都由IPC集中控制，危险过于集中，一旦工控机发生故障将会使整个系统瘫痪。后期有基于PLC(可编程逻辑控制器)的温室控制系统，可实现多台PLC、多个温室的网络化分布式控制；集散型温室控制系统(Distributioncontrollingsystem:DCS)，即分布式控制系统。近来的嵌入式Linux系统，可提高温室系统网络支持、并发处理及功能升级能力，降低系统开发难度，满足温室计算机控制系统日益复杂化的需要，是温室控制系统发展的方向。在网络发展的前提，总线也由基于RS-485总线控制模式到基于现场总线温室智能控制系统模式。现代温室正向着自动化、智能化、多媒体化与网络化方向发展。