温室大棚温湿度模糊控制系统及PLC程序设计
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1 温湿度模糊控制系统方案
收稿日期： 2013 － 10 － 06 基金项目： 河南省科技计划项目（ 132102110173） ； 河南省高等学校骨干
教师资助计划项目（ 2010GGJS － 212） 作者简介： 卞和营（ 1971 － ） ，男，河南兰考人，副教授，硕士研究生，（ E
－ mail） bhy9639@ 163． com。
要从组合中判决出 一 个 精 确 的 控 制 量 ，这 也 就 是 反 模 糊化的过程［9］。 常用 的 判 决 方 法 有 重 心 法 、最 大 隶 属
度法和中位数法等 ，本 研 究 采 用 重 心 法 计 算 模 糊 控 制
输出的精确控制量。其具体表达式为
n
n
u＇ = ∑ωjμ（ ωj） /∑μ（ ωj）
1． 1 模糊控制系统理论 模糊控制系统通常有 5 个部分组成［5］： 输入或输
出接 口、模 糊 控 制 器、执 行 机 构、被 控 对 象 和 测 量 装 置。其控制原理框图，如图 1 所示。其核心部分是模 糊控制器，模 糊 控 制 器 的 控 制 规 律 由 软 件 编 程 来 实 现。模糊控制系统的控制过程如下： 微机采样获得被 控量的精确值后与给定值比较得到偏差信号并计算 出偏差变化率； 然后将其量化成模糊量作为模糊控制 器的输入 ，再经模糊 控 制 规 则 进 行 模 糊 推 理 得 到 模 糊 控制量； 接着把该模糊量反模糊化成精确量传输给执 行机构，最后执行机构作用于被控对象； 如此循环下 去，实现被控对象的精确模糊控制。
图 2 中，T 和 H 分别为模糊控制系统输出的温室 环境温度和湿度值； T1 、H1 分别为根据专家经验给出 的农作物生长最佳的温度和湿度值； eT1 、eH1 分别为给 定值与温室 环 境 的 实 际 测 量 值 的 偏 差； ecT1 、ecH1 分 别 为温湿度偏差随时间的变化率。图 2 中模糊控制器算
控制。
3 温湿度模糊控制 PLC 程序设计
温湿度模糊控制 PLC 程序包括输入量的采样与 模糊化程序 、量化 等 级 程 序 、模 糊 控 制 查 询 程 序 、执 行 机构控制程序和预警程序等［10］，在此仅介绍有关输入 采样 、误差的计算 和 模 糊 控 制 查 询 的 部 分 程 序 。 本 研
构的输出值，计算结果等于 0． 5 时，执行机构保持原
来状态； 计算结果大于 0． 5 时，执行机构开； 计算结果
小于 0． 5 时，执行机构关。基于这种 思 想，可 建 立 各
执行 机 构 的 模 糊 控 制 查 询 表，放 在 内 存 中，编 写 相 应
的 PLC 程序即可实现模糊控制器对执行机构的实时
图 4 输入变量隶属度函数 Fig． 4 Membership funtions of input variables
根据隶属度函数对输入变量量化为 9 个等级，其 相应的隶属度赋值如表 2 所示。
表 2 模糊变量的隶属度赋值 Table 2 The membership values of fuzzy variables
2． 1 输入与输出变量的模糊化 根据温室大棚的 实 际 状 况 ，以 温 湿 度 偏 差 及 其 偏
差变化率为输入变 量 ，各 输 入 变 量 的 模 糊 化 信 息 如 表 1 所示。
表 1 输入变量模糊化信息 Table 1 The fuzzy message of input variables
2014 年 9 月
农机化研究
第9 期
温 室 大 棚 温 湿 度 模 糊 控 制 系 统 及 PLC 程 序 设 计
卞和营，薛亚许，王军敏
（ 平顶山学院 电气信息工程学院，河南 平顶山 467000）
摘 要： 温 室 大 棚 环 境 系 统 是 一 个 具 有 非 线 性 、时 变 和 大 惯 性 等 特 点 的 复 杂 系 统 ，难 以 建 立 精 确 的 数 学 模 型 进 行
·147·
2014 年 9 月 法推理过程如图 3 所示［5］。
农机化研究
第9 期
7 个变量。 2． 2 隶属函数的确定
由于三角形隶属度函数在输入值变化时比正态分 布或高斯型具有 更 高 的 灵 活 性［6］，因 此 本 研 究 中 温 湿 度偏差与偏差变化率均选取三角形隶属度函数。图 4 为各输入变量的隶属度函数，选择的模糊集宽度为 4。 因为宽度过小会造 成 部 分 区 间 空 缺 ，可 能 找 不 到 相 应 的控制规则，收敛性不好； 宽度过大会造成控制规则 的重叠部分过多 ，相 互 间 影 响 加 大 并 且 响 应 速 度 也 变 慢［7］。
图 2 温湿度模糊控制系统原理图 Fig． 2 The schematic diagram of temperature and humidity fuzzy
control system
图 3 模糊控制器结构图 Fig． 3 The structure of fuzzycontroller
2 温湿度模糊控制器设计
图 1 模糊控制系统原理图 Fig． 1 The schematic diagram of fuzzy control system
1． 2 温湿度模糊控制系统方案 本文对温度 、湿度 两 个 显 著 影 响 温 室 作 物 生 长 的
参数进行深入分析 研 究 ，构 建 的 温 湿 度 模 糊 控 制 系 统 方案如图 2 所示。
中图分类号： TP273 ． 4
文献标识码： A
文章编号： 1003 － 188X（ 2014） 09 － 0147 － 05
DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2014.09.032
0 引言
当今农业现代化 技 术 越 来 越 受 到 重 视 ，而 温 室 大 棚是高效农业发展 的 一 个 重 要 组 成 部 分 ，因 此 研 究 开 发适合我国国情及 具 有 性 能 优 越 、低 成 本 且 运 行 可 靠 的高度智能化温室控制系统是当前该领域研究的热 点问题［1］。 在温室智 能 控 制 中 ，对 温 室 内 的 环 境 因 子 如温度、湿度、CO2 浓度及光照度等的有效控制是实现 农作物优质、高产及高效的关键环 节。其 中，温 度 与 湿度的变化对农 作 物 的 影 响 是 最 显 著 的 两 个 因 素［2］。 温室生产周期长且 过 程 复 杂 ，决 定 了 温 室 系 统 是 一 个 多变量 、非线性 、时 变 、强 耦 合 、大 惯 性 的 复 杂 系 统 ，因 此很难建立精确 的 数 学 模 型 进 行 控 制［3］。 近 年 来 ，由 于模糊控制算法具有无需知道被控对象的精确数学 模型，就 能 够 达 到 较 高 控 制 精 度 的 特 点 ，促 使 这 种 算 法在处理复杂系统中的非线性与模型的不确定性问 题中得到较为广 泛 的 研 究 和 应 用［4］。 基 于 此 ，以 温 室 大棚 为 研 究 对 象，在 模 糊 控 制 理 论 的 基 础 上，针 对 温 度与湿度控制算法 进 行 了 深 入 研 究 ，设 计 了 一 个 温 湿 度模糊控制系统，完成了模糊控制算法的 PLC 程序， 并对温湿度的控制效果进行了实际观测。结果表明， 该系 统 控 制 过 程 平 稳、超 调 量 小，能 够 为 农 作 物 提 供 较好的生长环境。
输入变量 基本论域
பைடு நூலகம்eT
ecT
eH
ecH
［－ 4，+ 4］ ［－ 1，+ 1］ ［－ 8，+ 8］ ［－ 4，+ 4］
模糊集
A
A
A
A
量化等级
9
9
9
9
模糊论域
B
B
B
B
量化因子
1． 0
4． 0
0． 5
1． 0
结合研 究 对 象 实 际 情 况，既 考 虑 控 制 规 则 的 灵 活 性又兼顾简单易行。表 1 中，4 个输入变量模糊集均取 为 A，A 为｛ NB，NS，ZE，PS，PB｝ ； 模糊论域均取为 B，B 为｛ － 4，－ 3，－ 2，－ 1，0，1，2，3，4｝ 。模糊控制器的输 出控制变量为 前 窗、天 窗、后 窗、遮 阳 帘、通 风 机、加 湿 器和加热器。这 7 个变量均为开关量，只有开和关（ 0 / 1） 两种状态，分别用符号 u1 、u2 、u3 、u4 、u5 、u6 、u7 表示这
PS 0010001 0110001 0100000 0101100 1011100
PB 0110001 1110001 1100000 1101100 1111100
2． 4 反模糊化
模糊控制器输出的是模糊语言不同取值的一种组
合，由 于 被 控 对 象 只 接 受 一 个 精 确 的 控 制 量 ，因 此 需
究是在 STEP7 编程环境下完成的模糊控制程序。
3． 1 输入量采样和 ET /EH计算程序 研究中应用的温湿度传感器的变送单元分别取 0
～ 50℃ 、0 ～ 100% ＲH，线性对应电流 均 为 4 ～ 20mA，
因此在编写 PLC 程序前需把温湿度的值与 PLC 中的
数字量关系建立起来。具体过程如下： 以温度为例，
（ 1）
j =1
j =1
其中，n 为模糊变量个数，ωj 为模糊变量，μ（ ωj ）
是对应模糊变量的隶属度。
本系统反模糊化的具体过程： 首先温湿度误差或
其误差变化率经量 化 后 得 到 相 应 的 量 化 等 级 ，根 据 量
化等级查询各个执行机构在控制规则表中对应的控
制规则并使其激活。然后，由式 （ 1 ） 计算各个执行机
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2014 年 9 月
农机化研究
第9 期
后其降温和降湿速度明显比 u1 、u2 、u3 快； u4 降温作用 明显，对湿度基本无影响； u6 主要起加湿作用，降温为 次要作用； u7 主要为增温作用，降湿为次要作用。研究 中制定了温度与湿 度 之 间 、温 度 变 化 率 与 湿 度 变 化 率 之间的两个模糊控 制 规 则 表 ，在 此 仅 列 出 温 度 与 湿 度 之间的模糊控制规则，如表 3 所示。表 3 中，U 为 u1 到 u7 这 7 个变量的开关状态，开用“1”表示，关用“0”表 示。
控制 。为 此 ，以 显 著 影 响 温 室 作 物 生 长 的 温 湿 度 为 研 究 对 象 ，构 建 了 一 个 温 湿 度 模 糊 控 制 系 统 方 案 ，应 用 模 糊 控
制系 统 理 论 设 计 了 温 湿 度 模 糊 控 制 器 ，编 写 了 模 糊 控 制 算 法 的 PLC 程 序 ，并 对 温 湿 度 的 模 糊 控 制 效 果 进 行 了 实
模糊集
量化等级
NB
NS
ZE
PS
PB
－4
1
0
0
0
0
－3
0． 5
0． 5
0
0
0
－2
0
1
0
0
0
－1
0
0． 5
0． 5
0
0
0
0
0
1
0
0
1
0
0
0． 5
0． 5
0
2
0
0
0
1
0
3
0
0
0
0． 5
0． 5
4
0
0
0
0
1
2． 3 模糊控制规则的制定 模糊控制规则的形成实质上是把操作者的经验或
专家的知识和经验进行凝练得到的若干条模糊控制 规则［8］。 经对实际温 室 控 制 系 统 的 研 究 ，发 现 温 湿 度 间存在一定的耦合 性 ，即 当 通 过 某 一 执 行 机 构 改 变 温 度（ 湿度） 时湿度（ 温度） 也会发生变化，因此在制定模 糊控制规则时就要渗透解耦的思想。基于此，对 7 种 执行机构的开关状态做如下考虑： u1 、u2 和 u3 每打开一 个设备降温和降湿效果增强一点，但速度较慢； u5 开通
用 I 表示电流值，T 表示温度值，X 表示实时温度转换
际 观 测 。系 统 运 行 结 果 表 明 ： 当 温 湿 度 值 设 定 为 22 ℃ 和 70 % ＲH 时 ，控 制 过 程 平 稳 、超 调 量 小 、运 行 稳 定 ，能 够 满
足温室作物对生长环境的要求。
关 键 词 ： 温 室 ； 模 糊 控 制 系 统 ； 模 糊 控 制 器 ； PLC
表 3 模糊控制规则表 Table 3 The table of fuzzy rules
ET
EH
NB
NS
ZE
PS
PB
NB 0000011 1000001 0000010 0101010 1011110
NS 0010011 1100001 0000010 0001010 1101110
ZE 0000001 0000001 0000000 0001000 1101100
收稿日期： 2013 － 10 － 06 基金项目： 河南省科技计划项目（ 132102110173） ； 河南省高等学校骨干
教师资助计划项目（ 2010GGJS － 212） 作者简介： 卞和营（ 1971 － ） ，男，河南兰考人，副教授，硕士研究生，（ E
－ mail） bhy9639@ 163． com。
要从组合中判决出 一 个 精 确 的 控 制 量 ，这 也 就 是 反 模 糊化的过程［9］。 常用 的 判 决 方 法 有 重 心 法 、最 大 隶 属
度法和中位数法等 ，本 研 究 采 用 重 心 法 计 算 模 糊 控 制
输出的精确控制量。其具体表达式为
n
n
u＇ = ∑ωjμ（ ωj） /∑μ（ ωj）
1． 1 模糊控制系统理论 模糊控制系统通常有 5 个部分组成［5］： 输入或输
出接 口、模 糊 控 制 器、执 行 机 构、被 控 对 象 和 测 量 装 置。其控制原理框图，如图 1 所示。其核心部分是模 糊控制器，模 糊 控 制 器 的 控 制 规 律 由 软 件 编 程 来 实 现。模糊控制系统的控制过程如下： 微机采样获得被 控量的精确值后与给定值比较得到偏差信号并计算 出偏差变化率； 然后将其量化成模糊量作为模糊控制 器的输入 ，再经模糊 控 制 规 则 进 行 模 糊 推 理 得 到 模 糊 控制量； 接着把该模糊量反模糊化成精确量传输给执 行机构，最后执行机构作用于被控对象； 如此循环下 去，实现被控对象的精确模糊控制。
图 2 中，T 和 H 分别为模糊控制系统输出的温室 环境温度和湿度值； T1 、H1 分别为根据专家经验给出 的农作物生长最佳的温度和湿度值； eT1 、eH1 分别为给 定值与温室 环 境 的 实 际 测 量 值 的 偏 差； ecT1 、ecH1 分 别 为温湿度偏差随时间的变化率。图 2 中模糊控制器算
控制。
3 温湿度模糊控制 PLC 程序设计
温湿度模糊控制 PLC 程序包括输入量的采样与 模糊化程序 、量化 等 级 程 序 、模 糊 控 制 查 询 程 序 、执 行 机构控制程序和预警程序等［10］，在此仅介绍有关输入 采样 、误差的计算 和 模 糊 控 制 查 询 的 部 分 程 序 。 本 研
构的输出值，计算结果等于 0． 5 时，执行机构保持原
来状态； 计算结果大于 0． 5 时，执行机构开； 计算结果
小于 0． 5 时，执行机构关。基于这种 思 想，可 建 立 各
执行 机 构 的 模 糊 控 制 查 询 表，放 在 内 存 中，编 写 相 应
的 PLC 程序即可实现模糊控制器对执行机构的实时
图 4 输入变量隶属度函数 Fig． 4 Membership funtions of input variables
根据隶属度函数对输入变量量化为 9 个等级，其 相应的隶属度赋值如表 2 所示。
表 2 模糊变量的隶属度赋值 Table 2 The membership values of fuzzy variables
2． 1 输入与输出变量的模糊化 根据温室大棚的 实 际 状 况 ，以 温 湿 度 偏 差 及 其 偏
差变化率为输入变 量 ，各 输 入 变 量 的 模 糊 化 信 息 如 表 1 所示。
表 1 输入变量模糊化信息 Table 1 The fuzzy message of input variables
2014 年 9 月
农机化研究
第9 期
温 室 大 棚 温 湿 度 模 糊 控 制 系 统 及 PLC 程 序 设 计
卞和营，薛亚许，王军敏
（ 平顶山学院 电气信息工程学院，河南 平顶山 467000）
摘 要： 温 室 大 棚 环 境 系 统 是 一 个 具 有 非 线 性 、时 变 和 大 惯 性 等 特 点 的 复 杂 系 统 ，难 以 建 立 精 确 的 数 学 模 型 进 行
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2014 年 9 月 法推理过程如图 3 所示［5］。
农机化研究
第9 期
7 个变量。 2． 2 隶属函数的确定
由于三角形隶属度函数在输入值变化时比正态分 布或高斯型具有 更 高 的 灵 活 性［6］，因 此 本 研 究 中 温 湿 度偏差与偏差变化率均选取三角形隶属度函数。图 4 为各输入变量的隶属度函数，选择的模糊集宽度为 4。 因为宽度过小会造 成 部 分 区 间 空 缺 ，可 能 找 不 到 相 应 的控制规则，收敛性不好； 宽度过大会造成控制规则 的重叠部分过多 ，相 互 间 影 响 加 大 并 且 响 应 速 度 也 变 慢［7］。
图 2 温湿度模糊控制系统原理图 Fig． 2 The schematic diagram of temperature and humidity fuzzy
control system
图 3 模糊控制器结构图 Fig． 3 The structure of fuzzycontroller
2 温湿度模糊控制器设计
图 1 模糊控制系统原理图 Fig． 1 The schematic diagram of fuzzy control system
1． 2 温湿度模糊控制系统方案 本文对温度 、湿度 两 个 显 著 影 响 温 室 作 物 生 长 的
参数进行深入分析 研 究 ，构 建 的 温 湿 度 模 糊 控 制 系 统 方案如图 2 所示。
中图分类号： TP273 ． 4
文献标识码： A
文章编号： 1003 － 188X（ 2014） 09 － 0147 － 05
DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2014.09.032
0 引言
当今农业现代化 技 术 越 来 越 受 到 重 视 ，而 温 室 大 棚是高效农业发展 的 一 个 重 要 组 成 部 分 ，因 此 研 究 开 发适合我国国情及 具 有 性 能 优 越 、低 成 本 且 运 行 可 靠 的高度智能化温室控制系统是当前该领域研究的热 点问题［1］。 在温室智 能 控 制 中 ，对 温 室 内 的 环 境 因 子 如温度、湿度、CO2 浓度及光照度等的有效控制是实现 农作物优质、高产及高效的关键环 节。其 中，温 度 与 湿度的变化对农 作 物 的 影 响 是 最 显 著 的 两 个 因 素［2］。 温室生产周期长且 过 程 复 杂 ，决 定 了 温 室 系 统 是 一 个 多变量 、非线性 、时 变 、强 耦 合 、大 惯 性 的 复 杂 系 统 ，因 此很难建立精确 的 数 学 模 型 进 行 控 制［3］。 近 年 来 ，由 于模糊控制算法具有无需知道被控对象的精确数学 模型，就 能 够 达 到 较 高 控 制 精 度 的 特 点 ，促 使 这 种 算 法在处理复杂系统中的非线性与模型的不确定性问 题中得到较为广 泛 的 研 究 和 应 用［4］。 基 于 此 ，以 温 室 大棚 为 研 究 对 象，在 模 糊 控 制 理 论 的 基 础 上，针 对 温 度与湿度控制算法 进 行 了 深 入 研 究 ，设 计 了 一 个 温 湿 度模糊控制系统，完成了模糊控制算法的 PLC 程序， 并对温湿度的控制效果进行了实际观测。结果表明， 该系 统 控 制 过 程 平 稳、超 调 量 小，能 够 为 农 作 物 提 供 较好的生长环境。
输入变量 基本论域
பைடு நூலகம்eT
ecT
eH
ecH
［－ 4，+ 4］ ［－ 1，+ 1］ ［－ 8，+ 8］ ［－ 4，+ 4］
模糊集
A
A
A
A
量化等级
9
9
9
9
模糊论域
B
B
B
B
量化因子
1． 0
4． 0
0． 5
1． 0
结合研 究 对 象 实 际 情 况，既 考 虑 控 制 规 则 的 灵 活 性又兼顾简单易行。表 1 中，4 个输入变量模糊集均取 为 A，A 为｛ NB，NS，ZE，PS，PB｝ ； 模糊论域均取为 B，B 为｛ － 4，－ 3，－ 2，－ 1，0，1，2，3，4｝ 。模糊控制器的输 出控制变量为 前 窗、天 窗、后 窗、遮 阳 帘、通 风 机、加 湿 器和加热器。这 7 个变量均为开关量，只有开和关（ 0 / 1） 两种状态，分别用符号 u1 、u2 、u3 、u4 、u5 、u6 、u7 表示这
PS 0010001 0110001 0100000 0101100 1011100
PB 0110001 1110001 1100000 1101100 1111100
2． 4 反模糊化
模糊控制器输出的是模糊语言不同取值的一种组
合，由 于 被 控 对 象 只 接 受 一 个 精 确 的 控 制 量 ，因 此 需
究是在 STEP7 编程环境下完成的模糊控制程序。
3． 1 输入量采样和 ET /EH计算程序 研究中应用的温湿度传感器的变送单元分别取 0
～ 50℃ 、0 ～ 100% ＲH，线性对应电流 均 为 4 ～ 20mA，
因此在编写 PLC 程序前需把温湿度的值与 PLC 中的
数字量关系建立起来。具体过程如下： 以温度为例，
（ 1）
j =1
j =1
其中，n 为模糊变量个数，ωj 为模糊变量，μ（ ωj ）
是对应模糊变量的隶属度。
本系统反模糊化的具体过程： 首先温湿度误差或
其误差变化率经量 化 后 得 到 相 应 的 量 化 等 级 ，根 据 量
化等级查询各个执行机构在控制规则表中对应的控
制规则并使其激活。然后，由式 （ 1 ） 计算各个执行机
·148·
2014 年 9 月
农机化研究
第9 期
后其降温和降湿速度明显比 u1 、u2 、u3 快； u4 降温作用 明显，对湿度基本无影响； u6 主要起加湿作用，降温为 次要作用； u7 主要为增温作用，降湿为次要作用。研究 中制定了温度与湿 度 之 间 、温 度 变 化 率 与 湿 度 变 化 率 之间的两个模糊控 制 规 则 表 ，在 此 仅 列 出 温 度 与 湿 度 之间的模糊控制规则，如表 3 所示。表 3 中，U 为 u1 到 u7 这 7 个变量的开关状态，开用“1”表示，关用“0”表 示。
控制 。为 此 ，以 显 著 影 响 温 室 作 物 生 长 的 温 湿 度 为 研 究 对 象 ，构 建 了 一 个 温 湿 度 模 糊 控 制 系 统 方 案 ，应 用 模 糊 控
制系 统 理 论 设 计 了 温 湿 度 模 糊 控 制 器 ，编 写 了 模 糊 控 制 算 法 的 PLC 程 序 ，并 对 温 湿 度 的 模 糊 控 制 效 果 进 行 了 实
模糊集
量化等级
NB
NS
ZE
PS
PB
－4
1
0
0
0
0
－3
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0
1
2． 3 模糊控制规则的制定 模糊控制规则的形成实质上是把操作者的经验或
专家的知识和经验进行凝练得到的若干条模糊控制 规则［8］。 经对实际温 室 控 制 系 统 的 研 究 ，发 现 温 湿 度 间存在一定的耦合 性 ，即 当 通 过 某 一 执 行 机 构 改 变 温 度（ 湿度） 时湿度（ 温度） 也会发生变化，因此在制定模 糊控制规则时就要渗透解耦的思想。基于此，对 7 种 执行机构的开关状态做如下考虑： u1 、u2 和 u3 每打开一 个设备降温和降湿效果增强一点，但速度较慢； u5 开通
用 I 表示电流值，T 表示温度值，X 表示实时温度转换
际 观 测 。系 统 运 行 结 果 表 明 ： 当 温 湿 度 值 设 定 为 22 ℃ 和 70 % ＲH 时 ，控 制 过 程 平 稳 、超 调 量 小 、运 行 稳 定 ，能 够 满
足温室作物对生长环境的要求。
关 键 词 ： 温 室 ； 模 糊 控 制 系 统 ； 模 糊 控 制 器 ； PLC
表 3 模糊控制规则表 Table 3 The table of fuzzy rules
ET
EH
NB
NS
ZE
PS
PB
NB 0000011 1000001 0000010 0101010 1011110
NS 0010011 1100001 0000010 0001010 1101110
ZE 0000001 0000001 0000000 0001000 1101100