智能温室大棚全方位调温系统设计与应用

王 欢

（西安职业技术学院，西安 710077）

我国农业生产的最终目标是在有限的可使用土地上获取最大产量，然而农作物的产量不仅与品种本身的遗传因素有关，还会因环境而影响产量。在农作物生长过程中，影响其生长的首要因素便是环境温度。当然，基于农作物的种类不同生长阶段对于温度的要求也会有所差异。针对华北寒冷地区的温室大棚而言，其内环境与外环境相对复杂，在农作物生长过程中对环境温度的控制较为困难。以往的温室大棚大部分都是从太阳中收集热量来维持温室内的温度，但是要遇到极端寒冷的天气，极大可能直接对农作物造成威胁甚至死亡，最终导致产量降低。所以，将网络智能技术、控制技术有效结合与应用，运用在温室大棚的管理运营中，设计出一套全面可控的温度调节系统，通过收集温室内的实时空气与土壤的温度，并依据农业专家信息数据库获取农作物对内外温度的所需要求，采用PID控制方式控制循环液在管路中的流量和温度，以最低的能耗量完成对内外温度的智能化调节，保证农作物在最合适的温度环境中健康生长。

1 智能温室大棚调温系统概述及设计

1.1 智能温室大棚调温系统概述

基于温室大棚的内环境大，其内部温度的整体控制产生较大的滞后性，相较比热容而言土壤要比空气大很多，所以温度的变化往往是非线性的，加之易受到内部环境与外部环境因素所影响，所以对其进行有效控制较为困难[1]。我国以往的温室大棚温控方法相对简单、便于操作，一般采用日光采暖、通风、遮光降温和夜间保温被罩等方式，上述方法使用成本偏低，操作控制简单，但容易使空气和土壤的相对温度分散不均匀，导致调温效果缓慢，一旦碰到极端寒冷天气，若不及时将温度调至作物成活适宜的范围，就会造成农作物冻伤导致产量降低，甚至无收成。为让温室大棚内的温度不受外界环境的完全影响，并能自己有效地调节温度，目前急需解决温室的升温、制冷和热量平衡3个问题，以此提出相应的解决方案。

（1）升温。依据城市集中供暖的理念，利用供暖管道和地下管道将热量快速传递到棚内的空气和土壤中。

（2）制冷。冬季室外环境极为寒冷，假如中午阳光直射过强，温室大棚内的温度极有可能会超出预定的安全阈值，此时可以使用对流风扇与外界产生对流，从而在最短的时间内降低棚内温度。

（3）热量平衡。安装并使用空气均衡风扇，使温室大棚内的空气进行有效循环，将热量从高温区带到低温区，快速达到热量平衡。

为能对温室大棚进行全维度的温度控制，运用埋地管道对土壤产生的温度场产生温度，并在相对侧安装散热片来调节温度，将能量有效传输给附近的土壤与空气，替换了传统收集光热的方法，最终实现迅速控温的目的，即使在非常寒冷的天气，也能快速将大棚内温度调试到适宜农作物生长的范围。

为更准确地控制内外环境的温度，将棚内空间调节分为A、B、C和D 4个区域，由3个均流风机将4个区域分开，让相邻空间区域之间相互流通。此外，温室墙壁2端还安装了对流风扇，其首要目的是与外界空气进行对流与交换，从而降低大棚的内部温度。基于大棚内的土壤温度调控，分为3个区域，可以对区域土壤温度进行具有针对性地调整与把控。除此之外，由于传热具有一定的滞后性，过高的土壤温度难以对其进行调节，因此需要提前对环境温度进行预测，选择最优的控制方式。

1.2 智能调温系统设计

利用无线网络、电子设备及计算机等先进技术方式，设计一套综合智能温控系统，该系统主要由地温管控模块、集中管控平台、供热机制管控、大棚内部温度管控模块、云端服务器和农户智能手机端构成[2]。棚内智能控温体系利用4级架构设计，其中包括环境温度测控终端、集中管控平台、云端服务器和农户智能手机端。环境温度监控终端通过网络技术与温室管控平台进行数据交换，有效防止因节点数量众多而导致的繁琐布线。每片土壤、空气分区配备并放置1个节点，每个节点在网络中被赋予1个且唯一的ID账号，这些节点通过无线网络将采集到的环境温度数据或设备作业情况信息实时发送到集中温度管理平台。温度集中管理服务器经过分析，会依据农作物的种类及生长阶段，计算出最适合农作物生长的土壤环境和气候条件，进而选择相应的控制设备。

2 智能温室大棚节点设计与温度控制

2.1 温室大棚节点设计

节点开发中选择高度集成的芯片作为节点的核心零件，该芯片不光具有微控制器，还集成了无线网上协议（ZigBee）射频板块，完成大棚内部节点之间的通信。该节点主要分为以下模块：高增益天线、温度传感器、加热管道温度控制单元及锂电池。开发节点主要有以下2个任务：首先是利用温度传感器收集土壤、空气和循环液体中的实时温度数值，进而利用ZigBee网络传送到服务器终端；其次是接收集中管理平台发出的指令，有效控制供暖、交流泵或循环阀门等具有执行作用部件的安全运行。

2.2 热交换与传导模型

因为空气比热容较低，流动性能较强，其热传导的速度相对较快，可通过风扇在内部循环或与外部环境置换气体，较短时间内达到预定温度。土壤内部温度主要会受到埋地管道热传导和空气热交换2种因素的影响，但是土壤的热传导具有一定的滞后性。为更加准确控制土壤热传导，则需要构建1个热传导模型。在建模的理想状态下，需要假设以下条件：①埋地管道、循环液体和附近土壤是共通不一且均匀的材料；②埋地管道的导热系数与温室土壤的导热系数相同；③埋地管道与土壤之间的热交换被称为三维热传导；④忽略沿埋管道延伸方向的温度差；⑤埋地管道弯曲截面按直管计算。

2.3 模型控制方案

依据以往相关经验得知，土壤温度不仅与埋地管道的直径、深度和铺设距离等相关参数产生联系，还与管道循环液的温度及流动速度相关，前者是铺设完成后的非可调节参数，后者则是可调节参数。所以，引入有效控制的观念，并通过温度采集的监测数据，利用构建的三维非定常热导方程，通过RBF-PID控制循环液温度和流动速度的调节，在以往的PID控制中增加了RBF神经网络，实现了土壤温度RBF-PID的调节，自觉适应环境调节温度参数，提升系统的灵活性。利用网络识别器的信息，可以随时调整控制器的比例、积分及微分等参数，并在调整过程中进行自我学习，进而使温度调整更精准、更快捷[3]。基于各不相同的内外环境条件，集中管理平台预设的相对应的管控方针如下。

案例1：如果发现温室大棚内整体的温度偏高，立即开启对流风机与外界冷空气进行置换，直到大棚内温度处于安全阈值内。

案例2：如果大棚内各区域的温度不平衡，立即开启均衡风机，根据各个区域实际温度情况，将高温区的气体吹向低温区，直至棚内各区域温度处于平衡状态。

案例3：假设碰到连续阴雨天气或极端寒冷天气等恶劣天气，大棚内相对气温低于适合农作物生长的温度时，应开启电加热设备的加热系统，打开管道循环阀门，启动相应的循环泵进行相对温度循环，实时监测相对空气温度。如发现棚内区域温度不平衡等现象，可自动遵循案例2使用原则进行操作。

案例4：假如温室内土壤温度无法满足农作物生长需求，第一步就是依据传热模型与传热公式估算液体循环速度所需的热量与温度，并利用RBF-PID对上述2个参数进行自适应调节。基于土壤的传热速度较缓慢，传热时间相对较长，需要持续监测埋地管道附近土壤的温度变化，当调整到规定阈值内时，且外部环境能够保持土壤温度几乎不变时，此时将循环液分流回储罐中。

3 智能温室大棚调温管控平台测试与应用

3.1 温室大棚调温智能系统测试结果

为有效检测设计系统的可行性和控温的准确性，在同一个温室集群中选择了2个结构（朝向、面积、高度和材质）相同的1号温室和2号温室，并且2个温室处在相同的地理位置。本研究设计的综合智能调温系统安装于2号温室，1号温室不对其进行过多处理作为参考比较。选择一段时间下午5时至次日凌晨3时作为测试时间，验证温控系统的性能与功能。温控设备在开机前，当天下午5时的土壤和空气的初始温度分别为16.3℃和17.2℃。因为温室内外环境在不断发生变化，5时后日照效应逐渐退去，使得大棚内的温度快速降低。为控制温度最大程度接近预定温度值，在无光照的情况下，需要启动供暖系统，依据温度监测结果，自适应调节水温和循环管道中的水流速度[4-5]。5时以后大棚外部温度从0℃左右快速下降，深夜降到了-16℃左右。虽然对大棚进行了保温措施，但受外界冷空气因素的影响，大棚内部温度下降速度迅速，最低气温约8℃，最低土温也降到7℃左右，如果长期处于这样的环境中，农作物就会出现冻伤的危险。

2号大棚在同样的天气条件下，使用了全方位的智能温度调节系统，研究数据得出，即使外部环境温度很低，但通过使用加热和循环系统，在循环开始阶段液体温度和风机转速均较高，为进行高效传热，在整个过程中，随着外界温度的变化，智能调节设备的运行状态和循环液的温度也会随之变化。测试结果表明：启动调温设备后，空气与土壤的温度分别达到了预定的温度阈值，由此便能保证农作不被受外界极端天气所影响，有助于农作物产量增加。

3.2 温度集中管控终端

温室大棚中的集中管控平台实际上是一个连接网络终端的服务器，功能模块齐全。主要由登录权限管理、网络配置、云端服务器接口管理、温度监控、温室分区管理、作物专家信息数据库和分析数据等构成。服务终端利用板卡与温室内的温度监测和温度调节设备节点完成数据交换，采集温室内各个区域的气温、土壤温度和设备作业情况，并将信息发送到云端服务器将其保存在本地数据库中。依据目前温室种植的农作物的种类及生长周期从信息库中获取合适的生长温度信息，然后服务器运行得到相应的温度控制方式，将具体的执行方案发送到需要执行设备网络，最终实现棚内智能化温度调节。

4 结束语

农业信息数据收集、农业信息处理及农业信息管理等需要通过互联网技术与相应的传感器对环境数据进行采集与整理。数据管理工作者基于传感器的相关信息系统对采集数据进行处理和研究，最后利用人工处理方式或系统自动处理方式对数据进行进一步加工，自动干预操作设备完成作业，最终实现智能农业信息化、智能农业机械化、辅助农业管理人员决策和辅助农作物种植人员种植农作物等目标。以往的日光温室抗寒能力较差，而且在调温方面只考虑气温对农作物的影响，忽视了土壤表面温度是农作物生长的首要环境因素。所以，文章利用集中供暖的理念，综合温度智能控温系统设计，依据气候变化状况，采用大热源管道分别对空气及土壤进行加热，另在温室内安装均衡风机，有效缓解温室内气流不畅所造成的温度分布不平衡现象。同时，建立土壤三维非定常温度与传热数学模型，利用智能控制达到对土壤温度的准确调节，在根源上解决温度调节的滞后与不平衡问题。