溫室智能控制系統(tǒng)加熱設備

在已經取得的眾多建模研究成果中，大多數溫室系統(tǒng)相關模型（例如作物生長和小氣候模型）都是面向研究的，它們的研究對象大多是試驗溫室而非實際生產溫室，側重于某些子過程的模擬，試驗數據在時空上存在不完整性，不能覆蓋整個溫室系統(tǒng)和作物生長周期。這類面向研究的模型主要考慮的是得到作物生長高產所需的“*”的溫室內部氣候環(huán)境參數設定值，而較少考慮生產過程中的溫室外氣候變化情況、溫室智能控制系統(tǒng)溫室內控制設備的能力和達到“*”所需付出的能量等代價，也就是說，利用面向研究的模型而獲得的參數設定值在實際生產溫室中未必能達到，以室內溫度為例，受制于加熱設備的功率以及散熱能力，并同時考慮室外低溫的影響，某種所謂的*溫度在某些情況下可能根本不能達到，即便能達到也可能會消耗大量的能量等代價，從而導致低經濟效益?？梢姡@樣的“*”在眾多的溫室環(huán)境模型中，大多溫室智能控制系統(tǒng)只考慮了通風這一控制操作，而具有加熱和噴霧等操作的溫室環(huán)境模型相對較少。針對溫室小氣候控制的需求，1984年Arinze提出了一種包括加熱和通風操作的溫室環(huán)境動態(tài)模型，溫室智能控制系統(tǒng)建立了室內溫度、濕度、冠層溫度、覆蓋層溫度等環(huán)境狀態(tài)的動態(tài)微分方程。為提高模擬精度，土壤被劃分為多個層次，并建立了每一層土壤的溫度動態(tài)變化方程。盡管模擬精度比較高，由于土壤和覆蓋層被劃分為多個層次，模型的階數（即模型包含的狀態(tài)微分方程個數）比較高，給環(huán)境控制器的設計帶來了很大的困難。這類溫室智能控制系統(tǒng)模型一般更注重對溫室熱效應的模擬，至今還在研究以適應不同地區(qū)和結構的溫室。
在實際溫室生產中是沒有意義的。所以，與面向研究的模型不同，面向實際生產自動化控制過程的模型必須要考慮各種控制設備的實際調控能力和調控過程中付出的能量等代價。
溫室智能控制系統(tǒng) http://www.tpwlw.com/baike/info_38.html
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