基于CFD模型的設(shè)施溫室小氣候環(huán)境預(yù)測(cè)和控制研究.pdf

1、隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化推進(jìn)，設(shè)施農(nóng)業(yè)已成為發(fā)展農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化基礎(chǔ)指標(biāo)?，F(xiàn)代溫室能夠?yàn)樽魑锾峁┻m宜的生長(zhǎng)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)作物的高效高質(zhì)生產(chǎn)。其中，溫室的環(huán)境調(diào)控作為調(diào)節(jié)作物生長(zhǎng)環(huán)境的主要手段，是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代溫室的關(guān)鍵技術(shù)之一。對(duì)被控對(duì)象建立精確的數(shù)學(xué)模型是傳統(tǒng)控制方法的主要形式，建立合理精確的溫室環(huán)境模型是實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境控制的重要前提。由于溫室環(huán)境的復(fù)雜性，在模型的建立過(guò)程中往往含有不確定的參數(shù)，因此需要對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)?；谟?jì)算流體力學(xué)(Computatio

2、nal FluidDynamics，CFD)的建模技術(shù)，雖然可以模擬溫室小氣候環(huán)境，但CFD計(jì)算量大，計(jì)算耗時(shí)久，因此需要對(duì)其進(jìn)行并行計(jì)算。計(jì)算以溧陽(yáng)地區(qū)溫室大棚為研究對(duì)象，建立夏季、秋季、冬季溫室小氣候環(huán)境的CFD模型，在MATLAB與FLUENT協(xié)同平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室CFD模型的參數(shù)辨識(shí)，并搭建四種不同并行結(jié)構(gòu)的計(jì)算平臺(tái)，對(duì)比得到并行效率最高計(jì)算平臺(tái)，并在此基礎(chǔ)上探索了基于CFD模型的溫室小氣候環(huán)境預(yù)測(cè)控制方法。論文主要研究?jī)?nèi)容有以下

3、幾點(diǎn):
　　(1)在對(duì)溫室合理簡(jiǎn)化的基礎(chǔ)上，采集數(shù)據(jù)，構(gòu)建夏季自然通風(fēng)條件下、秋季自然通風(fēng)條件下、冬季封閉條件下溫室小氣候環(huán)境CFD模型。在FLUENT平臺(tái)的單機(jī)單核、單機(jī)多核、多機(jī)多核三種運(yùn)行環(huán)境下對(duì)夏季自然通風(fēng)條件下、秋季自然通風(fēng)條件下、冬季封閉條件下的溫室CFD模型分別進(jìn)行計(jì)算，所得溫室溫濕度分布符合實(shí)際，且在單機(jī)單核環(huán)境下計(jì)算耗時(shí)300s在單機(jī)多核與多機(jī)多核的并行環(huán)境下計(jì)算耗時(shí)90s，并行環(huán)境下，計(jì)算耗時(shí)大幅減少。此模型的

4、建立為后續(xù)模型參數(shù)辨識(shí)與預(yù)測(cè)控制做好了準(zhǔn)備。
　　(2)在MATLAB并行化環(huán)境搭建與程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)PPSO算法(ParallelParticle Swarm Optimization)對(duì)溫室CFD模型參數(shù)辨識(shí)。其中MATLAB作為PPSO算法運(yùn)行平臺(tái)，F(xiàn)LUENT作為溫室CFD模型計(jì)算平臺(tái)，利用MATLAB與FLUENT的I/O文件操作功能，建立基于共享文件機(jī)制下的MATLAB與FLUENT協(xié)同平臺(tái)，CFD模型參數(shù)辨識(shí)及后

5、續(xù)試驗(yàn)均在此平臺(tái)上完成。設(shè)計(jì)搭建了四種結(jié)構(gòu)的計(jì)算平臺(tái)并對(duì)比各計(jì)算平臺(tái)下溫室環(huán)境CFD模型參數(shù)辨識(shí)的計(jì)算效率，結(jié)構(gòu)1單機(jī)單核PSO+單機(jī)多核FLUENT計(jì)算耗時(shí)9.6h;結(jié)構(gòu)2單機(jī)單核PSO+多級(jí)多核FLUENT計(jì)算耗時(shí)30.1h;結(jié)構(gòu)3單機(jī)多核PPSO+單機(jī)多核FLUENT計(jì)算耗時(shí)11h;結(jié)構(gòu)4多機(jī)多核PPSO+單機(jī)多核FLUENT計(jì)算耗時(shí)5.7h。結(jié)構(gòu)4計(jì)算耗時(shí)最短、效率最高，解決了溫室CFD模型辨識(shí)耗時(shí)久的問(wèn)題，故結(jié)構(gòu)4為最優(yōu)計(jì)算結(jié)

6、構(gòu)。
　　(3)基于最優(yōu)計(jì)算結(jié)構(gòu)，利用最優(yōu)辨識(shí)參數(shù)建立溫室環(huán)境CFD預(yù)測(cè)模型，分別對(duì)夏季自然通風(fēng)條件下、秋季自然通風(fēng)條件下、冬季封閉條件下的CFD預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。在最優(yōu)辨識(shí)參數(shù)取值下溫室預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果誤差較小。因此辨識(shí)到的最優(yōu)參數(shù)合理，建立的溫室環(huán)境CFD預(yù)測(cè)模型有效。
　　(4)基于MATLAB與FLUENT協(xié)同平臺(tái)，探索研究基于CFD模型的溫室環(huán)境模型預(yù)測(cè)控制(Model Pred

7、ictive Control，MPC)方法。模型選擇為濕簾-風(fēng)機(jī)通風(fēng)條件下的溫室CFD模型，控制設(shè)備選擇為溫室的濕簾和風(fēng)機(jī)，預(yù)測(cè)時(shí)域設(shè)置為3，采樣時(shí)間設(shè)置為6。將其結(jié)果與同等條件下采用比例-積分-微分控制(Proportion IntegralDerivative，PID)此溫室CFD模型結(jié)果對(duì)比，MPC控制算法下溫室溫度計(jì)算結(jié)果與參考溫度絕對(duì)偏差為1.27℃，相對(duì)濕度計(jì)算結(jié)果與參考相對(duì)濕度絕對(duì)偏差為18％。PID控制算法下溫室溫度計(jì)算