２１世(shi)紀(ji)是設施農業迅速(su)發展的時期。 發達國家(jia)與發展中國家(jia)紛紛采取措(cuo)施，加大投資，大力(li)發展智能化設施農業。設施農業是采用先進(jin)的科(ke)學技術和工廠化生產方式，把作物(wu)種植在(zai)一個相(xiang)對(dui)封閉(bi)的空間，為作物(wu)的高效生產提(ti)供適宜(yi)的生長環境，並且(qie)在(zai)任何(he)地區，一年四季均(jun)能種植任何(he)作物(wu)的現代化農業。設施農業是農業現代化的重要標誌，其(qi)特點(dian)表現為高產量、高品質、環保、周年可持續(xu)生產。與此同(tong)時智能溫室監測係統的出現更是加速(su)了(liao)農業科(ke)學推廣，對(dui)農業現代化水平的提(ti)高起到了(liao)積(ji)極(ji)的推動作用。

溫室內作物(wu)生長到一定時期，一方麵對(dui)溫室環境進(jin)行調控會影(ying)響作物(wu)的生長，另一方麵作物(wu)光合作用、蒸騰(teng)作用的改變又(you)對(dui)室內環境因子產生新的影(ying)響，從而產生了(liao)一種反(fan)饋作用機製，而在(zai)現有的溫室環境控製係統並沒有考(kao)慮(lv)到這種反(fan)饋作用機製。如果能同(tong)時對(dui)設施內的溫度、光照、二氧化碳濃度等進(jin)行智能調控，並能考(kao)慮(lv)到作物(wu)反(fan)饋作用機製，這種調控方式既(ji)節約(yue)資源(yuan)又(you)提(ti)高生產效率。研究溫室環境控製的現狀(zhuang)及(ji)發展趨勢，不(bu)僅(jin)可以提(ti)高作物(wu)的產量和降(jiang)低溫室能耗，而且(qie)對(dui)未(wei)來溫室環境調控的發展具(ju)有重要的指導意義(yi)。

１溫室環境控製研究現狀(zhuang)

１．１國內研究現狀(zhuang)

目前(qian)溫室環境控製係統主要針(zhen)對(dui)溫度和濕度控製進(jin)行研究。采用模(mo)糊控製方法，通(tong)過建立模(mo)糊控製係統模(mo)型和對(dui)模(mo)糊控製器的設計，引(yin)入解耦(ou)參數，實現係統的溫濕度解耦(ou)控製，提(ti)高了(liao)溫濕度控製的精(jing)度。針(zhen)對(dui)溫室氣候控製方法中溫濕度之間的耦(ou)合作用，提(ti)出以溫度控製為主、濕度控製為輔的控製策(ce)略(lue)，並建立兩變量輸入、三變量輸出的控製主回(hui)路(lu)和補償回(hui)路(lu)模(mo)糊控製係統，從而為溫濕度控製提(ti)供了(liao)一種行之有效的方法。采用逆係統方法對(dui)溫室環境非線性係統進(jin)行了(liao)解耦(ou)和線性化，同(tong)時對(dui)隨機的擾(rao)動進(jin)行補償，采用ＰＤＦ控製算法和Ｓｍｉｔｈ預估(gu)補償對(dui)線性化後的係統進(jin)行了(liao)綜(zong)合校(xiao)整，在(zai)選擇(ze)校(xiao)正後閉(bi)環係統的參數時考(kao)慮(lv)了(liao)非線性係統解耦(ou)的要求。通(tong)過對(dui)曆史(shi)溫室環境數據(ju)的合理分析，將溫室的溫度控製模(mo)型近似為一階慣性加時滯(zhi)環節。基於該(gai)溫度近似模(mo)型采用Ｚｈｕａｎｇ等中提(ti)出的時間為權誤差積(ji)到分指標最優的參數自整定公式來整定ＰＩＤ控製器參數，將整定後的ＰＩＤ控製器應用於溫室控製。

通(tong)過數據(ju)挖掘，利用采集的溫室內、外溫度及(ji)室內濕度數據(ju)對(dui)溫室狀(zhuang)態進(jin)行分類，提(ti)出一種基於各(ge)類別中的溫室溫、濕度變化率相(xiang)關性進(jin)行模(mo)糊解耦(ou)控製。考(kao)慮(lv)開關設備組合作用下溫室測控係統的非線性動態特性，提(ti)出結構(gou)簡(jian)單、不(bu)需複(fu)雜數值計算的離(li)散預測模(mo)型，對(dui)設備組合進(jin)行滾動優化預測控製，大大簡(jian)化溫室測控係統預測控製算法的複(fu)雜性，緩解了(liao)測控係統分布大時滯(zhi)問題。

１．２國外研究現狀(zhuang)

國外的溫室環境起步較(jiao)早，溫室環境控製經(jing)過多年的發展，控製技術和理論發展到較(jiao)高水平。隨著用於溫室環境控製的作物(wu)模(mo)型的研究，研究人員將溫室物(wu)理模(mo)型和作物(wu)模(mo)型結合起來，以實現溫室的高效生產。

進(jin)行模(mo)擬研究確定溫室二氧化碳施肥的優化措(cuo)施，其(qi)方法是在(zai)建立一係列函數（作物(wu)生長函數、溫室函數、設備函數及(ji)成本函數）之後，進(jin)行數值尋優得到不(bu)同(tong)溫光水平下最優的二氧化碳施肥量，並給出一係列圖表用於指導實際二氧化碳施肥操(cao)作管(guan)理；利用作物(wu)的光合作用和蒸騰(teng)作用進(jin)行溫室內短期的優化與控製，利用有效積(ji)溫的原理進(jin)行溫室的長期的優化與控製，將短期優化和長期優化相(xiang)結合，實現了(liao)以經(jing)濟最優為目標的溫室環境控製。

利用作物(wu)的光輻(fu)射吸收、葉片的光合作用和呼吸作用預測模(mo)型建立了(liao)溫室環境控製係統，根據(ju)自然光照來控製溫室內的溫度，係統在(zai)節省能源(yuan)和由於光照減弱而導致的作物(wu)產量降(jiang)低之間取得了(liao)很好(hao)的平衡。基於作物(wu)與環境的動態響應時間尺度不(bu)同(tong)，前(qian)人把溫室作物(wu)生產優化控製問題分成慢(man)速(su)子問題和快(kuai)速(su)子問題２個子問題。

隻考(kao)慮(lv)慢(man)速(su)子問題，考(kao)慮(lv)快(kuai)速(su)子問題。解決整個優化控製問題的科(ke)學家(jia)，提(ti)出把係統分解為２個時間尺度的方法，根據(ju)該(gai)方法首先解決長期問題，然後用長期問題的結果來計算短期問題的軌(gui)跡並把該(gai)方法應用到生菜生產的優化控製中。從以上文獻可以看出，國外進(jin)行溫室環境控製時已經(jing)考(kao)慮(lv)到作物(wu)與環境的相(xiang)互作用機製，同(tong)時考(kao)慮(lv)到作物(wu)動態響應與環境動態響應的時間尺度不(bu)一致性，但應用到黃(huang)瓜(gua)生長的優化控製中較(jiao)少。

２溫室環境控製存在(zai)的問題

目前(qian)國內溫室環境自動控製、智能化管(guan)理等方麵的研究未(wei)能結合作物(wu)的生長狀(zhuang)態和過程，對(dui)溫室內作物(wu)生長與溫室環境之間的相(xiang)互作用缺乏(fa)有機結合，同(tong)時對(dui)溫室內作物(wu)生長發育的機理和產量形成沒有進(jin)行深入而有實質性的研究，使這些研究成果在(zai)實用性上受(shou)到不(bu)同(tong)程度的影(ying)響，溫室環境無法實現高產高效的綜(zong)合控製，控製的精(jing)度和穩(wen)定性比較(jiao)差。同(tong)時溫室環境調控和作物(wu)生長管(guan)理並沒有完全(quan)以經(jing)濟效益為目標，對(dui)設施內機構(gou)（或設備）的調控效果模(mo)型和調控成本模(mo)型等方麵未(wei)能進(jin)行深入研究。由於模(mo)型參數難以取得、某些變量難以觀(guan)測等諸多因素的影(ying)響，使得控製精(jing)度和可靠性比較(jiao)低。

３展望

溫室環境控製係統將向(xiang)分布式、自動化、智能化、網絡化方向(xiang)發展，並應將專家(jia)係統、遺傳算法和模(mo)糊神經(jing)網絡等各(ge)種控製算法及(ji)仿真預測相(xiang)融合。優化控製係統的性能，合理利用溫室空間，充(chong)分節約(yue)能源(yuan)以提(ti)高利用率，為溫室作物(wu)創造(zao)適宜(yi)的生長環境，促(chun)進(jin)設施農業的全(quan)麵發展。