【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于农业设备领域，具体涉及一种基于数据驱动的温室环境建模与控制技术。
技术介绍
我国是世界第一农业大国，农业生产是国民经济中重要的支柱产业。由于需求方式的转变，温室大棚在农业生产中的比重在逐年增加，成为农业生产的重要组成部分。温室在设施农业中占有越来越重要的生产地位，由于其在生产过程中受外界气候变化的影响较小，能够满足人们在不同季节对各种农产品的需求，能够实现作物优质高效生产。温室作物的生产由于其本身的优越性正得到国家的重视和大力支持，其栽培面积也在逐年上升，成为整个农业生产中的重要组成部分。目前我国已成为温室作物栽培面积最大的国家，成为名副其实的世界设施作物栽培第一大国。温室的基本作用是要在外界多变的自然气候条件下，创造出一个适合作物生长的小气候环境，因此温室环境控制是目前温室中最为重要的关键技术之一。温室环境控制的控制目标是给生长在温室中的作物提供最佳适宜的生长环境，也即将温室中的小气候环境根据农作物的不同阶段的生长需要进行实时控制。通常在温室中需要通过加热、通风、二氧化碳注入、喷雾和补光等控制手段将温室环境调节到适宜作物生长的状态，从而提高作物的产量和质量。近年来，随着物联网技术，自动控制技术的飞速发展，我国的温室环境控制技术有了较为突出的进步，在提高土地和环境资源利用率，促进农业增产增收，加快我国农业现代化进程中起着越来越重要的作用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于数据驱动的温室环境建模与控制方法的开发与利用，能够建立面向控制需求的温室环境的模型，并提出采用基于神经网络的非线性多模型自适应解耦控制实现温室环境的多个回路的有效...
【技术保护点】
一种基于数据驱动的温室环境建模与控制技术主要包括：系统模型（2）设计和控制器（3）设计，其中系统模型（2）包括采用系统辨识方法对温室环境系统（1）的多个工况点进行建模的基于数据驱动的多模型建模模块（21），以及以任意精度逼近非线性函数的神经网络作为补偿器的神经网络补偿模块（22）；控制器包括采用带死区的辨识算法解决温室环境系统中温度、湿度、光照强度等多个回路的强耦合问题以及温室环境中所存在的多个参数不确定性问题的线性自适应解耦模块（31），用于提高控制系统性能的基于神经网路的多模型非线性自适应解耦控制模块（32），以及实现在上述两个控制器之间进行切换控制的切换机构（33）。
【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的温室环境建模与控制技术主要包括：系统模型（2）设计和控制器（3）设计，其中系统模型（2）包括采用系统辨识方法对温室环境系统（1）的多个工况点进行建模的基于数据驱动的多模型建模模块（21），以及以任意精度逼近非线性函数的神经网络作为补偿器的神经网络补偿模块（22）；控制器包括采用带死区的辨识算法解决温室环境系统中温度、湿度、光照强度等多个回路的强耦合问题以及温室环境中所存在的多个参数不确定性问题的线性自适应解耦模块（31），用于提高控制系统性能的基于神经网路的多模型非线性自适应解耦控制模块（32），以及实现在上述两个控制器之间进行切换控制的切换机构（33）。2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的多模型建模模块，其特征在于：利用温室环境的输入输出数据，采用系统辨识方法对温室环境的多个工况点进行建模，本专利采用自适应辨识算法建立多个线性模型以增强温室环境模型精度和降低系统的不确定参数以及扰动的影响。3.根据权利要求1所述的神经网络补偿模块，其特征在于：采用以任意精度逼近非线性函数的神经网络作为补偿器提高模型精度以补偿系统的强非线性对系统带来的影响，克服了传统的多个线性模型难以描述温室环境模型的强非线性特性的问题，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王永刚，贾国花，石颉，姜迎春，
申请(专利权)人：苏州睿渲恒晟智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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