基于cfd非稳态模型的温室温度预测控制

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1、2014年12月农业机械学报第45卷第12期doi:10．6041/j．issn．1000-1298．2014．12．048*基于CFD非稳态模型的温室温度预测控制1，211周伟李永博汪小旵(1．南京农业大学工学院，南京210031;2．新疆农业大学机械交通学院，乌鲁木齐830052)摘要:以Venlo温室内温度场为研究对象，提出了一种基于计算流体动力学(CFD)非稳态模拟模型的预测控制方法。CFD模型作为虚拟温室环境，将其非稳态模拟产生的时间序列数据代替真实的物理试验数据，结合系统辨识理论将CFD模型转

2、换成基于数据的系统控制模型，实现基于CFD的温室温度预测控制。仿真结果表明，基于CFD的预测控制实现温室温度控制的平均偏差为2.65℃，标准偏差为3.27℃，可将室内温度平稳有效地控制在作物生长允许的温度范围内。系统辨识、控制算法和CFD技术的结合，提高了控制器设计的效率，丰富了温室控制系统的设计方法。关键词:温室建模CFD系统辨识模型预测控制中图分类号:S24文献标识码:A文章编号:1000-1298(2014)12-0335-06获得温室控制动作的最优值。由于受数值计算的时引言间和复杂程度限制，以及稳

3、态模型的非时变特性，温室温度控制是涉及流动、传热等物理现象的CFD模型不适合用在以在线控制为目标的温室控控制系统，该类系统建模存在参数众多、物理测量代制系统中。价高且周期长、建模过程依赖试验获取大量试验数本文针对具体试验温室的控制目标，以温室内［1］据等问题，因而其控制器设计往往耗时费力。基温度为被控对象，通过CFD非稳态数值计算获取连于计算流体动力学(CFD)的建模方法，在分析温室续时间域内反映被控系统外部特征的输入/输出数传热传质机理的基础上对温室内环境进行模拟预测据;考虑到CFD模拟的耗时性和复杂性

4、，利用系统［2－7］研究，其模拟结果已被证明具有良好的吻合性。辨识技术把CFD模型转换成基于数据的温室温度对于已验证的有效的CFD模型，一次数值模拟相当预测模型，实现基于CFD的温室温度预测控制，最［8］于实现了一次物理测量，其最大的优点是可通过后通过仿真试验求取温度设定值下的最优控制结快速地改变和重组输入条件，获取温室结构特征、外果。界的气象条件以及作物生长等参数对温室内部小气1温室温度预测模型候环境的影响。对于涉及非稳态、非线性过程的温室流体流动及热传导过程的温室温度控制，采用基1.1温室温度CFD非

5、稳态模拟模型于CFD的方法更易获得有价值的信息，若能将模拟本文研究的温室位于南京农业大学工学院，东产生的详尽的流场数据插入到温室的控制系统中，经118°46'，北纬32°03'，为双脊Venlo型铝合金玻用于控制系统建模和控制器设计，不仅可以提高研璃温室，覆盖物为4mm浮法玻璃，透光率大于究效率，减少成本，而且对温室环境控制系统设计提88%，设有开窗系统、外遮阳系统、内遮阳系统、喷雾供了一种新的实现思路。系统和滴灌系统，通风天窗位于屋脊两侧，天窗尺寸2目前将CFD模型用于温室控制系统设计的研为长2.0m×

6、宽0.85m，屋顶通风面积为20.4m，［9－10］究较少，李永博等提出了基于CFD稳态模拟模其中北侧天窗2组(6个)和南侧天窗2组(6个)型的温室温度场均匀性控制和多指标GA优化控制联动，最大开度21°，无侧窗。具体物理结构如图1方法，两种方式均以CFD稳态模型的输出作为优化所示。控制系统的输入，通过反复循环执行CFD数值计算基于CFD非稳态模型的温室温度预测控制前收稿日期:2014-07-06修回日期:2014-09-02*国家自然科学基金资助项目(61273227)、江苏省科技支撑计划资助项目(BE

7、2011336)和江苏省前瞻性研究资助项目(SBY201220290)作者简介:周伟，博士生，新疆农业大学讲师，主要从事设施农业模拟与控制研究，E-mail:zhouweixj@126．com通讯作者:汪小旵，教授，博士生导师，主要从事农业生物环境模拟与调控研究，E-mail:wangxiaochan@njau．edu．cn336农业机械学报2014年na－1－i其中A(q)=1+∑aiqi=1nbi－1－jBi(q)=∑bijqj=1nc－1－iC(q)=1+∑ciqi=1式中y(k)———k时刻温室内

8、温度，℃ui(k)———k时刻第i个输入，i=1，2，…，5u1、u2、u3、u4、u5———室外温度、室外相对湿图1温室物理结构度、室外太阳辐射、室外Fig．1Physicalstructureofgreenhouse风速和天窗开度－1－1提是一个合理有效的CFD非稳态模型，对于图1所na、nbi、nc———多项式A(q)、Bi(q)、－1示的温室，该模型可参照文献［11－14］。室内空气C(q)的阶数流动过程遵循基于雷诺时