Гібридна система автоматизації для споруд захищеного грунту
DOI: http://dx.doi.org/10.31548/energiya2020.02.037
Анотація
Анотація. Проведений аналіз сучасних підходів до мінімізації енерговитрат у спорудах захищеного ґрунту. Запропоновано концептуальну модель енергетичних потоків в теплиці для дослідження зв’язків контрольованих параметрів в теплиці. Розроблено гібридну систему автоматизації регулювання параметрів мікроклімату в теплиці, використовуючи нейронечіткий підхід для визначення налаштувань ПІ-регулятора та нечітку нейронну мережу для прогнозування параметрів мікроклімату в теплиці. Моделювання показали збіг між обчисленими та вимірюваними даними. Розроблена інтелектуальна система визначення параметрів ПІ-регулятора на основі нечіткої логіки та з використанням генетичного алгоритму контролю температури та вологості в приміщенні показала ефективність використання такого рішення. За результатами використання різних методів налаштувань ПІ-регулятора отримано такі показники якості регулювання: використання генетичного алгоритму Kp =74,8, Кi=1,8; нечіткого висновку Kp= 73,1, Кi=1,8; традиційної методики налаштувань Kp= 75,1, Кi=3,1. Перевагою гібридної системи керування є те, що обмеження нечіткої системи можуть бути змінені, що дозволяє розширити використання запропонованої моделі на будь-яку теплицю з іншими характеристиками.
Для розробки та аналізу системи керування енергоефективністю тепличного господарства експериментальні дані та перелік основного електротехнологічного обладнання отримано за результатами досліджень, проведених у тепличному господарстві ПРАТ «Комбінат «Тепличний» смт. Калінівка, Броварського району, Київської обл.
Ключові слова: енергоефективність, ресурсоефективність, параметри мікроклімату, споруди захищеного ґрунту, теплиця
Повний текст:
PDFПосилання
Dudnyk, A., Lysenko, V., Zaets, N., Komarchuk, D., Lendiel, T., Yakymenko, I. (2018). Intelligent Control System of Biotechnological Objects with Fuzzy Controller and Noise Filtration Unit. 2018 International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T). Kharkiv, October 9-12. 2018, 586-590. DOI: 10.1109/INFOCOMMST.2018.8632007
https://doi.org/10.1109/INFOCOMMST.2018.8632007
Tadashi Takakura (2020). Research exploring greenhouse environment control over the last 50 years. NARO Institute for Rural Engineering, Tsukuba, Ibaraki 305-8609, Japan. Mathematics and Computers in Simulation, 167, 19-31. DOI: 10.25165/j.ijabe.20191205.5179
https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20191205.5179
Haibin, LIU, Shengyu, Fang, Xinqin, Guo (2020). Research and Design of Intelligent Greenhouse Control System Based on AIoT Fusion Technology. To cite this article: Haibin Liu et al 2020, IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 474 032036. Doi:10.1088/1755-1315/474/3/032036
https://doi.org/10.1088/1755-1315/474/3/032036
Behrooz, F, Mariun, N, Marhaban, M, Mohd Radzi, M, Ramli, A. (2018). Review of control techniques for HVAC systems-nonlinearity approaches based on Fuzzy cognitive maps. Energies 11(3). 495.
https://doi.org/10.3390/en11030495
Bennis, N.; Duplaix, J.; Enéa, G.; Haloua, M.; Youlal, H. (2008). Greenhouse Climate Modelling and Robust Control. Comput. Electron. Agric., 61, 96-107.
https://doi.org/10.1016/j.compag.2007.09.014
Blevins. T, Wojsznis. W. K, Nixon, M. (2013).Advanced control foundation: tools, techniques and applications. International Society of Automation (ISA).
Li, Y, Ding, Y, Li, D, Miao, Z. (2018). Automatic carbon dioxide enrichment strategies in the greenhouse: a review. Biosyst Eng.171, 101-119.
https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2018.04.018
Ding, J-T, Yao, H-Y, Zang, Z-L, Huang, M, Zhou, S-J. (2018). Precise control and prediction of the greenhouse growth environment of Dendrobium candidum. Comput Electron Agric, 151, 453-9.
https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.06.037
Yufeng, Xiao, Zhixia, Zhang, Yonggang ,Wang, Kai, Zhu (2019). Design of a greenhouse remote measurement and control system based on internet of things technology. IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1303 (2019) 012117, doi:10.1088/1742-6596/1303/1/012117/.
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1303/1/012117
Holovinskyi, B., Rudenskyi, A. (2002). Metodyka vyboru parametriv tsyfrovykh PID rehuliatoriv. [Method of choosing the parameters of digital PID controllers]. Elektryfikatsiia ta avtomatyzatsiia silskoho hospodarstva, 1, 81-85.
Метрики статей
Metrics powered by PLOS ALM
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.