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　　溫室智能控制系統(tǒng)是近年來發(fā)展起來的一種資源節(jié)約型的高效農業(yè)技術，主要是在計算機綜合控制下，創(chuàng)造適宜于作物生長的環(huán)境，實現(xiàn)優(yōu)質、高效、低耗的工業(yè)化規(guī)模生產。到目前為止，我國溫室產業(yè)無論從規(guī)模上還是從技術上都取得了很大的進展。但由于我國現(xiàn)代化的設施農業(yè)起步比較晚，溫室農產品的生產管理存在著水平低、方法落后的問題，其主要原因是溫室結構簡陋、缺乏配套設備與先進的管理技術，特別是測控系統(tǒng)的自動化水平不高。

　　要提高測控系統(tǒng)的性能除了硬件系統(tǒng)以外，控制算法也不可缺少。只有采用合理的控制算法，才能使溫室環(huán)境的綜合因子達到最優(yōu)的控制效果，才能使溫室控制系統(tǒng)達到智能化的水平。本文在回顧了我國溫室環(huán)境控制算法的基礎上，結合國際上一些比較值得注意的動向，展望未來的發(fā)展趨勢。

　　未來溫室智能控制系統(tǒng)的發(fā)展方向將是各控制算法的融合技術，專家系統(tǒng)、遺傳算法與模糊神經網絡的結合，將成為溫室智能控制系統(tǒng)的發(fā)展方向。其主要內容有:

　　1、具有優(yōu)化性能指標的模糊神經網絡控制。

　　未來溫室智能控制系統(tǒng)發(fā)展的核心仍然是以神經網絡的強大自學習功能與具有較強知識表達能力的模糊邏輯推理構成的模糊邏輯神經網絡控制系統(tǒng)。根據不同的需要，采用不同的算法對其控制參數(shù)進行優(yōu)化，如改進的BP算法、遺傳算法等。遺傳算法作為一種隨機搜索的全局優(yōu)化算法，在模糊規(guī)則的自動獲取與神經網絡的學習過程中呈現(xiàn)了強大的生命力，對控制參數(shù)尋優(yōu)進化有良好的效果，如遺傳算法調整規(guī)則集合，調整隸屬函數(shù)等。

　　2、專家控制與神經網絡、模糊控制相結合。

　　對于溫室這種復雜系統(tǒng)除了采用數(shù)學模型的方法進行定量的描述分析外，還需要利用農業(yè)專家的知識和經驗進行定性判斷，做到定性與定量的分析相結合，來解決復雜的溫室生產管理決策問題。專家系統(tǒng)以其快速的計算能力和不尋常的推理能力，具有良好的應用前景。在模糊神經網絡控制中，專家系統(tǒng)既可以作為輔助控制，間接緩解對神經網絡快速學習的要求，也可以通過專家系統(tǒng)方法直接改進神經網絡學習問題。而神經網絡的自組織、自學習特性，對環(huán)境變化有適應性，具有潛在的克服專家系統(tǒng)面臨問題的能力，如專家系統(tǒng)存在“知識獲取”瓶頸的問題，性能的“窄臺效應”等問題。

　　3、基于被控對象的特征模型描述的控制方法。

　　所謂特征模型描述，是指對被控對象建立一個比原動力學模型更為簡單的特征模型方程及有關的特征參量表達式。特征模型描述的基本原則是:當與實際對象加入同樣的控制量u時，其特征模型方程的輸出與實際對象的輸出在誤差允許的范圍內是等價的，在穩(wěn)態(tài)情況下是相等的；滿足控制任務要求，對于不同控制性能的要求，即使對同一對象也可以建立不同的特征模型描述，如對于恒值控制，要求穩(wěn)態(tài)輸出方差小，則最關鍵的參量就是靜態(tài)增益；工程上實現(xiàn)容易。溫室環(huán)境控制涉及環(huán)境模型、作物生長模型、土壤模型等，由于目前這些模型的信息量較少，基于被控對象的特征模型描述的控制方法應該是適用的。

　　總之，將智能控制與傳統(tǒng)控制及諸方法之間交叉綜合是溫室智能控制系統(tǒng)的發(fā)展趨勢，使溫室控制系統(tǒng)向著自動化、智能化、無人化的方向發(fā)展。

    文章整理來源：智慧農業(yè) http://www.kikycartoon.com/