使用圖形化系統設計開(kāi)發(fā)新穎的便攜式智能溫室

　　便攜式智能型溫室簡(jiǎn)介

　　溫室的結構被分為三部分：耕種區，供電系統和智能控制系統。作物被種植于耕種區，里面有養分槽、輸送系統與一個(gè)用于控制耕種區溫度的水槽。我們將智能控制系統中的所有傳感器與執行機構都放置在耕種區中，并在耕種區外圍覆蓋了密封的塑料膜。

　　供電系統是便攜式智能型溫室的第二個(gè)重要部件。這里，我們采用了一個(gè)供電電路為所有的電力、電子裝置供電。為了開(kāi)發(fā)可持續使用的溫室，我們運用了綠色工程的技術(shù)，采用了一個(gè)400W風(fēng)力渦輪發(fā)電機與一塊60W光電電池，即時(shí)在環(huán)境狀況不佳時(shí)，每天也可為系統提供 3.3 kWh的電力。這一系統包括了變頻器與蓄電池。

　　第三個(gè)部件是智能控制系統，我們可以將之細分為傳感器與執行機構組、供電用開(kāi)關(guān)控制器、智能型核心控制器，以及硬件接口電路。

　　智能溫室的監控

　　溫室的幾項變量會(huì )影響作物的數量與質(zhì)量。便攜式智能型溫室可以控制養料的用量、光照強度、溫度以及耕種區內的濕度，另一個(gè)重要的變量則是供電控制。我們使用一組傳感器來(lái)偵測變量，一組執行機構來(lái)進(jìn)行控制。

　　NI USB-6211 M系列多功能DAQ模塊可以采集光照強度、溫度、濕度和養料等變量并產(chǎn)生信號。我們同時(shí)還使用了擁有128 MB DRAM、2 GB硬盤(pán)的cRIO-9014 實(shí)時(shí)控制器， NI 9265模擬輸出模塊與 NI 9215模擬輸入模塊，以監控供電系統。最后，我們對智能型核心控制器中的數據進(jìn)行處理，計算出合理的響應并輸出，以對整個(gè)系統實(shí)現控制。

　　智能型核心控制器

　　便攜式智能型溫室的主要組件是基于A(yíng)I技術(shù)的智能型核心控制器?？刂破魇怯蓴祩€(gè)模糊控制器(Fuzzy control)和類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Neural network)所組成的，模糊控制器會(huì )控制光照強度并管理養料，而類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )則用于開(kāi)發(fā)溫度、濕度和供電等控制器。在開(kāi)發(fā)核心控制器時(shí)，我們還采用了本校于2008年開(kāi)發(fā)的LabVIEW下的智能控制工具包(Intelligent Control Toolkit for LabVIEW)，這一工具包正在專(zhuān)利申請中。

　　我們用模糊控制器來(lái)控制光照強度并管理養料。智能型核心控制器需要測量濕度、光照強度與溫度的值。我們針對每輸入端子的三個(gè)隸屬函數(Membership function)提出27條模糊規則(Fuzzy rule)，以取得合理響應。這些規則參考了農業(yè)專(zhuān)家的意見(jiàn)、書(shū)籍、研究論文與實(shí)驗數據。在提出每個(gè)輸入端子的隸屬函數后，我們也針對光照強度與養料管理的輸出隸屬函數提出報告。

　　我們使用類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )開(kāi)發(fā)了溫度、濕度和供電控制器。使用USB-6211來(lái)測定溫室內外的溫度，以獲得實(shí)驗數據。為了采用動(dòng)態(tài)類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )建構系統模型，我們使用了2880個(gè)樣本與后向傳播訓練 (Backpropagation training)表達式，找出系統的溫度類(lèi)神經(jīng)模型。然后我們執行了模糊控制及經(jīng)典的比例-積分-微分(PID)控制。最后，我們以動(dòng)態(tài)類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )構建了整個(gè)控制器模型，這是由于使用經(jīng)典 PID只能用于單個(gè)設定點(diǎn)，但是這一控制器卻可以用于所有的設定點(diǎn)。

　　我們利用三種不同的知識庫(真實(shí)數據、發(fā)電機和光伏電池系統的神經(jīng)模型以及數學(xué)方程式)，以動(dòng)態(tài)類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )建構了電源控制器模型。我們根據輻射和風(fēng)速變量與供電量的比較值，按照和室內溫度溫室模型一樣的方式建構發(fā)電機和光伏電池的神經(jīng)模型?？刂破魍ㄟ^(guò)預測最大供電，在兩個(gè)電源系統之間切換。