автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Интеллектуальная система контроля влажности и температуры воздуха в теплице

На правах рукописи

фМ

САВОСИН СЕРГЕЙ ИВАНОВИЧ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ВЛАЖНОСТИ И ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА В ТЕПЛИЦЕ

Специальность 05.13.06 - «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (сельское хозяйство)»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

□034Э0В13

Москва 2009

003490813

Работа выполнена на кафедре электрооборудования и автоматики Российского государственного аграрного заочного университета (РГАЗУ)

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Солдатов Виктор Владимирович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Герасенков Александр Александрович;

кандидат технических наук, доцент Шаховской Андрей Владимирович

Ведущая организация: Научно-исследовательский институт

«Агроприбор», г. Москва

Защита состоится 10 февраля 2010 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 220.056.03 в Российском государственном аграрном заочном университете (РГАЗУ) по адресу: 143900, Московская обл., г. Балашиха, ул. Ю. Фучика, д. 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного аграрного заочного университета (РГАЗУ).

Автореферат разослан «/5"» декабря 2009 г.

С авторефератом диссертации можно ознакомиться на сайте Российского государственного аграрного заочного университета: www.rgazu.ru

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, профессор

Мохова О. П.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Важнейшей задачей сельскохозяйственного производства является равномерное круглогодичное обеспечение населения свежими овощами. Для решения указанной задачи около 25% всех производимых овощей должны выращиваться в утепленном грунте, парниках и теплицах.

Теплицы, благодаря своей высокой технической оснащенности, позволяют выращивать овощи круглогодично, во всех климатических зонах России.

Среди технологических процессов, проводимых в теплицах, особую важность имеют процессы автоматического контроля и поддержания параметров микроклимата теплиц. Одними из важнейших параметров, определяющих скорость развития растений, являются влажность и температура воздуха внутри теплицы.

Непрерывный автоматический контроль основных параметров микроклимата в теплицах необходим по двум основным причинам. Во-первых, контроль микроклимата необходим для точного поддержания оптимальных параметров среды в теплице, обеспечивающих интенсификацию прироста растительной продукции. Во-вторых, необходимость точного автоматического контроля параметров микроклимата обусловлена высокой энергоемкостью процессов управления такими параметрами, как влажность и температура воздуха в теплице. Так, например, в Центральном районе РФ при превышении температуры внутренней воздушной среды теплиц сверх необходимой на 1°С, за год в расчете на 1 га площади теплиц, расходуется дополнительно 100 тонн условного топлива. Примерно такие же размеры перерасхода топлива возникают при выходе за требуемые границы управления влажностью воздуха в теплицах.

При этом известно, что контроль параметров микроклимата теплиц характеризуется наличием большого числа непрогнозируемых помех, информационной неопределенностью. Указанная неопределенность обусловлена необходимостью обработки трудно поддающихся формализации данных. В частности, трудно поддается определению зависимость выходного сигнала системы контроля влажности воздуха в теплице от ее входных сигналов. Указанное обстоятельство осложняет учет температурной поправки при контроле влажности воздуха в теплице системами, основанными на использовании традиционных математических моделей.

Поэтому оптимальным решением указанной задачи является разработка автоматических систем контроля параметров микроклимата теплиц, основанных на использовании современного математического аппарата нечеткой логики. Моделям, созданным на основе нечеткой логики, присущи такие свойства искусственного интеллекта, как самоадалтация и самообучение. Поэтому нечеткая логика относится к, так называемым, интеллектуальным технологиям обработки информации, а системы, основанные на нечеткой логике, являются интеллектуальными, что обеспечивает высокую эффективность их применения в условиях информационной неопределенности.

Следует отметить, что вопросам исследования методов и систем автоматического управления отдельными параметрами микроклимата в теплицах боль-

шое внимание уделено в работах А.В. Шаврова, В.В. Солдатова, В.И. Загинай-лова и других авторов.

В то же время вопросы исследования и разработки систем автоматического контроля параметров микроклимата, способных работать в условиях информационной неопределенности теплиц, изучены слабо. Поэтому разработка интеллектуальной системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице, основанной на нечеткой логике, является актуальной темой.

Объектом исследований являются теплицы.

Предметом исследований являются методы и системы автоматического контроля параметров микроклимата в теплице.

Цель и задачи исследований. Цель настоящей работы заключается в разработке методов и программно-технических средств для практической реализации системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице, эффективной в условиях информационной неопределенности, при наличии непрогнозируемых помех.

Для достижения этой цели поставлены следующие задачи:

1. Разработать метод определения оптимального расположения и минимального количества датчиков влажности и температуры воздуха в теплице.

2. Разработать метод идентификации нелинейного выходного сигнала автоматической системы контроля влажности воздуха в теплице, основанный на использовании нечеткого логического вывода и повышающий точность контроля указанной влажности в условиях информационной неопределенности.

3. Разработать функциональную схему и алгоритм работы интеллектуальной системы контроля влажности воздуха в теплице, основанной на использовании метода нечеткого логического вывода и способной автоматически компенсировать влияние температуры на результаты измерений.

4. Разработать в программной среде МаЙаЬ метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха.

5. Разработать и реализовать интеллектуальную систему контроля влажности и температуры воздуха в теплице, способную эффективно работать в условиях информационной неопределенности.

Методы исследования. Решение поставленных задач осуществлялось с использованием методов теорий нечетких множеств и автоматического управления, электрических цепей, погрешностей, вероятностей и математической статистики, дифференциальных уравнений. Достоверность теоретических положений подтвердилась экспериментальной проверкой полученных результатов, а также с помощью имитационного компьютерного моделирования.

Научная новизна исследований заключается в следующем:

1. Разработан метод определения оптимального расположения и минимального количества датчиков влажности и температуры воздуха в теплице.

2. Разработан метод идентификации нелинейного выходного сигнала автоматической системы контроля влажности воздуха в теплице, основанный на использовании нечеткого логического вывода и повышающий точность контроля указанной влажности в условиях информационной неопределенности.

4

3. Разработана функциональная схема и алгоритм работы интеллектуальной системы контроля влажности воздуха в теплице, основанной на использовании нечеткого логического вывода и способной автоматически компенсировать влияние температуры на результаты измерений.

4. Разработан в программной среде Matlab метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха. Данный метод автоматически устраняет температурную погрешность контроля влажности воздуха в теплице.

Практическая ценность результатов исследований заключается в следующем:

- разработана интеллектуальная система контроля влажности воздуха в теплице, основанная на использовании нечеткого логического вывода и способная автоматически компенсировать нежелательное влияние температуры на результаты измерений;

- разработана структура программного обеспечения персонального компьютера (ПК), позволяющая эффективно реализовать интеллектуальную систему контроля влажности воздуха в теплице;

- разработан в программной среде Matlab метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха, позволяющий повысить точность контроля влажности воздуха в теплице;

- разработана и практически реализована интеллектуальная система контроля влажности и температуры воздуха в теплице, способная работать в условиях информационной неопределенности объекта контроля.

Внедрение результатов исследований. Результаты исследований использованы для контроля влажности и температуры воздушной среды теплицы фермерского хозяйства «КФХ Лебедевское» Орловской области.

Апробация. Основные положения и результаты работы доложены на: научно-технических конференциях профессоров, преподавателей, аспирантов и научных работников МГУЛ (1999, 2000 гг.); X Международной научно-практической конференции "Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве", г. Углич, 2008 г.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. Метод определения оптимального расположения и минимального количества датчиков влажности и температуры воздуха в теплице.

2. Метод идентификации нелинейного выходного сигнала автоматической системы контроля влажности воздуха в теплице, основанный на использовании нечеткого логического вывода и повышающий точность контроля указанной влажности в условиях информационной неопределенности.

3. Функциональная схема и алгоритм работы интеллектуальной системы контроля влажности воздуха в теплице, основанной на использовании нечеткого логического вывода и способной автоматически компенсировать влияние температуры на результаты измерений.

4. Разработанный в программной среде Matlab метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха. Данный метод автоматически устраняет температурную погрешность контроля влажности воздуха в теплице.

Публикации. Теме диссертации посвящены 10 научных работ, из которых две являются патентами РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов, списка литературы и приложения. Она изложена на 132 страницах, включая 22 рисунка, 13 таблиц и список литературы из 131 наименования.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность решаемой проблемы, изложено краткое содержание глав диссертации, приведены основные положения, выносимые на защиту, определена цель и поставлены задачи исследования.

В первой главе рассмотрены известные математические модели, описывающие связь между скоростью роста растений и значениями параметров микроклимата теплицы. При этом отмечено, что для поддержания оптимальных значений указанных параметров необходим их непрерывный контроль с помощью современных автоматических систем контроля. Проведен анализ описанных в литературе средств и систем контроля параметров микроклимата теплиц. По результатам указанного анализа отмечено, что даже самые современные известные системы контроля параметров микроклимата слабо приспособлены для работы в условиях непредсказуемых помех и информационной неопределенности, характерных для теплиц. Установлена целесообразность разработки систем контроля параметров микроклимата теплиц, основанных на использовании интеллектуальных технологий обработки информации и современных программно-технических средств. Проведен анализ названных технологий и средств. В заключение главы даны выводы, определяющие конкретные задачи диссертационной работы.

Вторая глава посвящена разработке математических моделей контроля влажности и температуры воздуха в теплице в условиях информационной неопределенности и непредсказуемости возмущающих воздействий, влияющих на температурный и влажностный режимы теплицы. Отмечено, что, как объект контроля и управления параметрами микроклимата теплица имеет пространственно распределенные параметры, так как влажность <р — <p(t,x,y,z) и температура Т -T{t,x, у, z) ее внутренней воздушной среды зависят не только от времени t, но и от пространственных координат х, у, z точки, в которых они измеряются.

Разработана математическая модель, описывающая динамику изменения температуры воздуха в теплице от управляющих воздействий. Указанная модель представлена в виде дифференциального уравнения и передаточной функ-

ции. При разработке данной модели рассматривалась теплица, обогреваемая с помощью двух обогревателей, расположенных в ее торцах (рис. 1).

-Н

Рис. 1. Система обогрева теплицы: 1 - обогреватель; 2 - датчик температуры.

Температура воздуха в теплице Т(х,{) удовлетворяет уравнению температуропроводности

dt

д х

0)

где а - коэффициент температуропроводности воздуха с учетом конвекции; ff(x,i)~ плотность температурных источников в точке с координатой х в момент времени t.

Уравнение (1) решается при следующих граничных условиях:

T(0,t) = T(l,t) = q(t), (2)

где q{t) - управляющее воздействие, а / - длина теплицы.

С учетом равенств (1), (2) для передаточной функции канала управления температурой T(x,t) было получено следующее аналитическое выражение:

-p-x-fp WgT(z,p) = ---

(3)

е*г -е

где р - безразмерная комплексная переменная; % = х!I.

На основании полученной модели (3) разработан метод определения оптимального расположения и минимального количества датчиков температуры воздуха в теплице, обеспечивающий качественное управление температурой названного воздуха.

Описываемый метод разработан на основании следующих рассуждений. Пусть Т3д - сигнал задания температуры в теплице, тогда задачу управления полем температур !Г(£, X, у, ¿) сформулируем в виде следующего требования:

maxi Гзд - T(t,x,y,z) | = min,

(4)

где х, у, г пространственные координаты точки теплицы, в которой выполняется требование (4); Г - время.

В данном исследовании будем рассматривать простейшую односвязную систему управления с одним регулятором температуры, параметры настройки которого определим таким образом, чтобы выполнялось требование

1Т^-Т(!,х;1,у^2^\ = ттп, (5)

причем координаты х^, у^, г^ выбираются так, чтобы обеспечить выполнение требования

| - Т{1, хц, у„, ) | = шах | Гзд - Г(/, у, г) |. (6)

Следовательно, на основании требования (6) определяется критическая точка с координатами х^, у^, в которой отклонение температуры

от заданного значения максимально. В свою очередь, выполнение требования (5) позволяет это отклонение минимизировать. В результате обеспечивается выполнение требования (4).

В критической точке с координатами Х^, у^, г^ следует располагать

датчик температуры, так как при этом обеспечивается заданное качество управления температурой во всем объеме теплицы.

Выполненные в диссертационной работе исследования показали, что канал

управления температурой воздуха в теплице является наи-

более инерционным по сравнению с остальными каналами управления и поэтому для него выполняется требование (6). Поэтому при настройке регулятора температуры так, чтобы выполнялось требование (5), во всех других точках теплицы обеспечивается более высокое качество управления температурой воздуха, чем в критической точке.

Разработанный метод позволяет анализировать зависимость динамических характеристик канала управления температурой воздуха в теплице от места расположения датчиков контроля температуры. Описанный метод позволяет не только правильно выбрать место расположения датчиков температуры воздуха, но и минимизировать их количество, не ухудшая качество управления температурой. С помощью предложенного метода удалось установить достаточность лишь одного датчика температуры в рассматриваемом автором случае контроля и управления температурой воздуха в теплице. Информация от датчиков температуры расположенных в других местах будет избыточной.

Установлено, что динамические характеристики канала управления влажностью воздуха в теплице аналогичны динамическим характеристикам канала управления температурой указанного воздуха. Поэтому в данной работе при определении места расположения и минимального количества датчиков влажности воздуха применен рассмотренный выше метод анализа. На основании указанного метода установлено, что для качественного управления влажностью воздуха в исследуемой автором теплице достаточно одного датчика влажности,

местоположение которого обеспечивает наибольшую инерционность канала управления влажностью воздуха в теплице.

После установления оптимального расположения и количества датчиков влажности и температуры воздуха в теплице был проведен анализ моделей и методов синтеза систем контроля влажности воздуха в теплице, способных эффективно работать в условиях информационной неопределенности и непрогнозируемых помех. Отмечено, что математическая модель работы системы контроля влажности воздуха в теплице, основанной на использовании электрического датчика, запишется в виде

Ж = Р1(Я, Т), (7)

где Ш - влажность контролируемого воздуха; Я -электрическое сопротивление датчика влажности воздуха; Т - температура контролируемого воздуха.

В выражении (7) влажность контролируемого воздуха Ж является выходным параметром, а параметры Л и Т являются входными параметрами автоматической системы контроля влажности воздуха.

Модель (7) не поддается строгому математическому описанию, поскольку не удается установить однозначную зависимость между параметрами входящими в выражение (7). Указанное обстоятельство вместе с непрогнозируемыми помехами создает информационную неопределенность модели (7). Поэтому автором предложено использовать для идентификации указанной модели метод нечеткого логического вывода.

Применение в автоматических системах контроля влажности воздуха математического аппарата нечеткой логики позволяет формализовать и обрабатывать информацию об условиях контроля, исходящую от эксперта в лингвистической форме. Для этого автором была разработана интеллектуальная система контроля влажности (ИСК) воздуха. Функциональная схема названной системы приведена на рис. 2. Основным элементом указанной схемы является, разработанная автором в программной среде ПК, система для обработки нечетких данных - нечеткий логический контроллер (НЖ). Таким образом, схема ИСК (рис. 2) включает в себя: датчик влажности воздуха; датчик температуры воздуха; устройства сопряжения НЛК (ПК) с датчиками влажности и температуры воздушной среды; НЛК; устройство индикации, регистрации и передачи измерительной информации.

Функциональная схема нечеткого логического контроллера приведена на рис. 3. Названная схема включает в себя следующие элементы: блок фаззифи-кации (фаззификатор); база нечетких логических правил "если, то"; база данных; блок логического вывода; блок дефаззификации (дефаззификатор). НЖ, приведенный на рис. 3, позволяет осуществлять автоматическую идентификацию выходного сигнала системы контроля по ее входным сигналам, методом нечеткого логического вывода. Опишем алгоритм работы названного НЖ.

Работа блока фаззификации. Важной операцией осуществляемой НЖ является преобразование обычных четких переменных в нечеткие. Названная операция осуществляется в блоке фаззификации (от английского слова Ьхщ -нечеткий). Графически процесс фаззификации показан на рис. 4. Диапазон из-

менения входной переменной e(t) (сигнал с датчика влажности) разбивается на множества (подмножества) NL, NM, NS, Z, PS, РМ, PL, в пределах каждого из которых строится функция принадлежности переменной e(t) каждому из множеств. Количество множеств выбрано, исходя из условий решаемой задачи.

Для нечетких множеств существует общепринятая система обозначений: N -отрицательный (Negative), Z • нулевой (Zero), Р - положительный (Positive); к этим обозначениям добавляют буквы S (Small - малый), М (Medium - средний), L (Large - большой). Например, NL - отрицательный большой, NM - отрицательный средний, PL - положительный большой. Если величина сигнала e(t) на входе НЛК равна et (рис. 4), то соответствующее значение нечеткой переменной будет равно PS со степенью принадлежности множеству PS, равной Mei) -0,82, или будет равно Z со степенью принадлежности /¿(е,) =0,18. I-----------------------1

Рис. 2. Функциональная схема интеллектуальной системы контроля влажности воздушной среды в теплице.

I---------------------1

Рис. 3. Функциональная схема нечеткого логического контроллера.

РМ, РЬ, характеризуемые функциями принадлежности . Степень принадлежности другим множествам (Ж, ЫМ, ЫБ, РМ, РЕ) равна нулю.

Таким образом, величина сигнала е\ оказалась преобразованной в нечеткие переменные. В процессе фаззификации входной переменной осуществляется преобразование ее численного значения в соответствующее значение функции принадлежности этой переменной, представленной в системе в лингвистическом виде. Набор значений функций принадлежности нечетких переменных находится в базе данных. Таким образом, в процессе фаззификации осуществляется непрерывная информационная связь между блоком фаззификации и базой знаний. Необходимая информация в базу данных заносится предварительно, в процессе настройки системы контроля. Аналогичным образом осуществляется фаззификация второго входного параметра Т(г) - сигнала с датчика температуры контролируемого воздуха.

Работа блока логического вывода. С блока фаззификации нечеткие входные параметры поступают в блок логического вывода. В названном блоке выполняются операции нечеткого логического вывода, построенные на основании высказываний эксперта, сформулированных в виде нечетких логических правил. Нечеткий вывод выполняется следующим образом. Предположим, что области изменения сигналов с датчика влажности е(0 и с датчика температуры Т(() разделены на множества Л^ 2, Р. Область изменения выходного сигнала и(1) из ИСК влажности разбита на множества Ж, ЫМ, 2, РМ, РЬ. Пусть с помощью эксперта удалось сформулировать следующие 9 правил работы НЖ:

1. если е(1)=Ы и Щ=Р, то и =2; 7. если е(1)=Р и Щ = Р, то и = РЦ

2. если е(1)-Ы и Щ = 2, то й = Ш\ 8. если ер)=Р и Щ = г, то и=РМ\

3.еслие^;=ЛГ и Щ) = Ы, то й = Ж; 9. если е(()=Ри Щ = Ы, то и =2.

4. если е(г)=2 и Т{1) - Р, то и=РМ\

5. если е(1)=2 и Щ~2, то и =2; (8)

6. если е(1)=2 и Т(() = Ы, то и=ЫМ\

Используя правила (8), получим значение выходного сигнала и НЖ, характеризующего влажность контролируемой воздушной среды, с учетом температурной поправки. Для этого найдем функцию принадлежности переменной и множеству, образованному в результате выполнения операций над множествами, входящими в систему правил (8). Операция "И" в правилах (8) соответствует пересечению множеств, а результат применения всех правил соответствует операции объединения множеств. Функция принадлежности для пересечения двух множеств, например N и Р (см. Правило 1) находится как

Ме(1)пТ«) ~ Пип(^,(0,//Г{()) . (9)

Функция принадлежности для объединения тех же множеств имеет вид:

Меищтм =таХ(Ме(,)>МП,))- (10)

Функции принадлежности для каждого из множеств ЫЬ, ЫМ, 2, РМ, РЬ, входящих в нечеткую переменную и в правилах (8) получаются в виде:

мт( и) = min {//„! (м), min(//c(l)1 (e(i)l), (T (i )1)};

(U)

^/79(и) = т'п{циЧ07),тт{ре{ф(е(ф),цпф(Т(1)9)}. Здесь каждое из девяти уравнений соответствует одному из правил (8). Результирующая функция принадлежности выходного сигнала и ИСК влажности, полученная после применения всех 9 правил (8), находится в соответствии с (10) как объединение функций принадлежности всех правил (11):

/х(и) = тах {цт (и), цпг (и),..., ¿¿Я9(м)}. (12)

Работа блока дефаззификации. В данном блоке осуществляется определение четкого значения выходного сигнала ИСК влажности по его функции принадлежности определенной в (12). Определение значения выходного сигнала , характеризующего точную влажность контролируемого объекта, описывается выражением

где итга и Mmin , соответственно наибольшее и наименьшее значение выходного сигнала и (t) ИСК влажности; м (" ) - значение функции принадлежности текущего значения нечеткой переменной и ; u(t) - выходной сигнал, являющийся функцией времени Л

Итак, работа ИСК влажности (рис. 2) описывается следующим образом. С датчика влажности на вход НЖ интеллектуальной системы контроля поступает сигнал, несущий информацию о влажности, контролируемого воздуха, без учета влияния температуры названной среды. Кроме того, на вход НЖ подается сигнал с датчика температуры, несущий информацию о температуре контролируемого воздуха. Сигналы с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха, поступившие на вход НЖ, подвергаются в нем информационной обработке по алгоритму, описанному выше. В результате в выходном сигнале ИСК влажности воздуха в теплице автоматически учитывается поправка на температуру контролируемого воздуха, что повышает точность контроля названной влажности.

Третья глава посвящена синтезу и компьютерному моделированию работы интеллектуальной системы контроля влажности воздуха, на основе современных программных средств ПК. На основе анализа известных программных продуктов установлено, что для создания систем нечеткой логики целесообразно использование программного пакета Matlab. Предложена оптимальная структура программного обеспечения ПК, позволяющая эффективно использовать программный пакет Matlab. При синтезе нечеткой модели интеллектуальной системы контроля влажности воздуха использованы следующие лингвистические переменные: e(t) - выходной сигнал с датчика влажности воздуха; T(t)

(13)

- выходной сигнал с датчика температуры контролируемого воздуха; u(t) - значение влажности контролируемого воздуха в теплице с учетом влияния температуры на результаты измерений. Идентификацию выходного параметра u(t) по входным параметрам системы e(t) и T(t) предложено осуществлять методом нечеткого логического вывода в среде Matlab.

Составлены правила нечеткого логического вывода, основанные на использовании зависимостей характеристик датчика влажности воздуха, разрабатываемой ИСК от температуры и влажности контролируемого воздуха. Указанные правила записаны в следующем виде:

1.«Если e(i) низкий И T(t) низкий, ТО u(t) высокий»;

2. « Если e(t) низкий И T(t) средний, ТО u(t) выше среднего»; (14)

9.« Если е([) высокий И T(t) высокий, ТО u(t) низкий».

Отмечено, что метод идентификации нелинейных зависимостей с помощью нечеткой базы знаний в системе Matlab включает в себя два этапа. Первый этап - структурная идентификация заключается в формировании нечеткой базы знаний, которая грубо отражает взаимосвязь между входами и выходом с помощью лингвистических правил «ЕСЛИ-ТО». На втором этапе проводится параметрическая идентификация исследуемой зависимости путем нахождения таких параметров нечеткой базы знаний, которые минимизируют отклонение модельных и экспериментальных результатов. Для идентификации нелинейных зависимостей с помощью нечеткого логического вывода используются пакеты Fuzzy Logic Toolbox и Optimization Toolbox системы Matlab. В пакете Fuzzy Logic Toolbox реализованы два типа нечетких моделей - типа Мамдани и типа Сугэно, отличающихся форматом базы знаний и процедурой дефаззификации. Будем предполагать, что идентифицируемая нелинейная зависимость представлена выборкой данных «входы-выход»:

(Хг,уг), г = \М (15)

где Xr = (xri,xr2,—.Xrn) ~ вектор входов иуг - выход в r-паре; М- объем выборки. Задача идентификации состоит в нахождении нечеткой модели F, обеспечивающей минимальное значение среднеквадратической невязки R, т.е.

1 м

!->min, (16)

М r=\

где F(Xr) - значение выхода нечеткой модели при значении входов, заданных вектором Хг. Нахождение структуры и параметров нечеткой модели, обеспечивающих минимальное значение критерия (16) и является задачей идентификации. Пусть I - вектор параметров входных переменных моделей типов Мамдани и Сугэно, Q - вектор параметров выходной переменной модели типа Мамдани, В - вектор параметров выходной переменной модели типа Сугэно. Тогда параметрическая идентификация сводится к следующей задаче математического программирования:

• для модели типа Мамдани - найти такой вектор (7,0, чтобы

1 М }

->пцп; (17)

мр

• для модели типа Сугэно - найти такой вектор (1,В), чтобы ъЪ.Ут-ЩАХт)\ ->тш. (18)

Исходными данными для идентификации является обучающая выборка, представленная в форме (15). Для проведения параметрической идентификации на основе модели Мамдани использована программа, которая состоит из ш-сценария, вызывающего функцию нелинейной оптимизации сопвй-, и ш-функции доа1_Лш, вычисляющей невязку при заданных значениях управляемых переменных. Нечеткая модель оптимизирована по обучающей выборке из 100 пар «входы-выход». В результате обучения найдены оптимальные функции принадлежности нечетких термов и поверхность «входы-выход», соответствующая настроенной нечеткой модели типа Мамдани. Средняя квадратиче-ская ошибка идентификации этой модели на контрольной выборке из 200 точек составляет 0,16.

Ю 20 ЗО -*0 АО ЛО 70 ВО «О ЮО

| Рис. 5. Кривые обучения нечетких моделей.

Кроме того, проведена идентификация на основе модели Сугэно. Получена поверхность «входы-выход», соответствующая настроенной нечеткой модели типа Сугэно. Нечеткая модель оптимизирована по обучающей выборке из 100 пар «входы - выход». Средняя квадратическая ошибка идентификации этой модели на контрольной выборке из 200 точек составляет 0,06.

Сравнение результатов идентификации. Для сравнения результатов были построены кривые обучения нечетких моделей в виде зависимости ошибки идентификации Л на контрольной выборке от размера обучающей выборки М (рис. 5).

Каждая точка на графике рассчитывалась как среднее значение пяти экспериментов с различными обучающими выборками. Среднее количество итераций для обучения модели типа Мамдани составляло 170, а для модели типа Сугэно -40 итераций. При малых обучающих выборках качество идентификации существенно выше для модели типа Мамдани. Это объясняется тем, что исходная, основанная на экспертных высказываниях, нечеткая модель уже отражает основные осо-

бенности идентифицируемой зависимости. С увеличением объема обучающей выборки лучшее качество идентификации обеспечивает модель типа Сугэно. Однако после обучения модель типа Мааддани остается прозрачной: ее параметры - функции принадлежности - легко интерпретируются лингвистическими термами. Для моделей типа Сугэно типовое явление - сложность содержательной интерпретации ее параметров.

На рис. 5 приведена также кривая обучения и для аппроксимирующего полинома 4-го порядка. Из рисунка 5 видно, что ошибка идентификации для нечетких моделей значительно ниже, чем для традиционных полиномиальных моделей. Анализ графиков, приведенных на рис. 5 показывает, что применение нечетких моделей для идентификации сложных нелинейных зависимостей позволяет значительно повысить точность систем контроля влажности воздуха в теплице по сравнению с системами, использующими традиционные полиномиальные модели. Метод нечеткой идентификации сложных нелинейных выходных сигналов в системах контроля влажности позволяет компенсировать влияние мешающих факторов, в частности температуры контролируемого воздуха.

Четвертая глава посвящена разработке, реализации и исследованию интеллектуальной системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице. Указанная система разработана на основе результатов исследования применения методов нечеткой логики в системах контроля, полученных в предыдущих главах данной работы. Описана функциональная схема и обоснован элементный состав, разработанной системы контроля. Разработана структура прикладного программного обеспечения описываемой системы контроля, основанная на программном пакете МаЙаЬ и БСАОА-пакете ЬаЫесЬ СоМго!.

Показания системы, %

О 5 10 15 20 25 30 35 40 Т."С Рис. 6. Зависимости между показаниями интеллектуальной системы контроля влажности и температурой воздуха в теплице.

Выполнена в два этапа оценка точности канала измерения влажности воздуха ИСК. На первом этапе получена экспериментальная зависимость истинной влажности контролируемого воздуха (р от показаний ИСК а. Указанная зависимость описывается следующим уравнением регрессии

ср = 0,0024- а2 +0,67-а+11,04. (19)

Рассчитана основная погрешность канала измерения влажности ИСК.

На втором этапе исследована зависимость показаний ИСК при контроле влажности от температуры контролируемого воздуха, с относительной влажностью 75%. На рис. 6(1) приведен график названной зависимости при выключенной температурной коррекции ИСК, а на рис. 6(2) при включенной. Из графиков, приведенных на рисунках 6(1) и 6(2), видим, что введение температурной коррекции в ИСК снижает абсолютную погрешность контроля влажности воздуха, в среднем на 1%.

При исследовании точности температурного канала получена экспериментальная зависимость между истинной температурой воздуха в теплице Т и показаниями ИСК а. Указанная зависимость описывается следующим уравнением регрессии

Г=-0,0007-а2+1,04-а-0,17. (20)

Рассчитана основная погрешность канала измерения температуры ИСК. По результатам исследования метрологических характеристик ИСК отмечено следующее. Диапазон измеряемых температур интеллектуальной системой контроля составляет от 0°С до 50°С, при основной погрешности не более 0,5%. Следовательно, метрологические характеристики канала измерения температур разработанной ИСК не ниже, чем у аналогичных современных систем и удовлетворяют технологическим требованиям контроля температуры воздуха в теплице. Кроме того, разработанная система позволяет контролировать относительную влажность воздуха в диапазоне от 10 до 100%. В диапазоне влажности от 40 до 100% основная погрешность системы контроля не более ±0,76%, что на 1% меньше, чем у известных аналогичных систем.

На основании проведенного в данной главе технико-экономического расчета установлено, что повышение точности контроля влажности воздуха в теплице на 1% позволяет снизить расход условного топлива на 0,45 тонн в сутки, в расчете на I гектар площади теплицы, при управлении влажностью и температурой указанного воздуха. Выполнена технико-экономическая оценка результатов внедрения разработанной системы контроля, показавшая высокую эффективность ее применения в теплице фермерского хозяйства «КФХ Лебедевское» Орловской области.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

1. Разработан метод определения оптимального расположения и минимального количества датчиков влажности и температуры воздуха в теплице. Использование названного метода позволило создать систему контроля, включающую в себя минимальное число первичных измерительных преобразователей и обеспечивающую требуемую точность контроля.

2. Разработан метод идентификации нелинейного выходного сигнала автоматической системы контроля влажности воздуха в теплице, основанный на использовании нечеткого логического вывода и повышающий точность контроля указанной влажности в условиях информационной неопределенности.

3. Разработана интеллектуальная система - нечеткий логический контроллер, позволяющая производить преобразования нечеткой входной информации

по заранее заложенным в нее нечетким логическим правилам.

4. Разработана функциональная схема и алгоритм работы интеллектуальной системы контроля относительной влажности воздуха в теплице, основанной на использовании нечеткого логического вывода и способной автоматически компенсировать влияние температуры на результаты измерений.

5. Разработан в программной среде Matlab метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха. Данный метод автоматически устраняет температурную погрешность контроля влажности воздуха в теплице.

6. Разработана и реализована интеллектуальная система контроля влажности и температуры воздуха, основанная на нечеткой логике. Применение указанной системы повышает точность контроля относительной влажности воздуха в теплице на 1 % в диапазоне измерения от 40 до 100 %, по сравнению с аналогичными системами контроля.

7. Применение указанной системы контроля позволяет снизить расход условного топлива на 0,45 тонн в сутки, в расчете на 1 гектар площади теплицы, что позволяет сэкономить примерно 180 тыс. руб. в год при обогреве и увлажнении воздуха в теплице площадью 0,25 гектара.

8. Затраты на внедрение разработанной системы контроля в теплице площадью 0,25 гектара окупаются примерно через 0,5 года.

Основные положения диссертации опубликованы в работах:

В изданиях, рекомендованных БАК РФ

1. Савосин С.И., Солдатов В.В. Автоматизация контроля влажности зерна при его хранении // Вестник ФГОУ ВПО «МГАУ им. В.П. Горячкина». Агро-инженерия. Выпуск № 3 (28) 2008. - С. 28 - 30.

2. Савосин С.И. Новые возможности кондуктометрического метода контроля влажности древесных материалов // Датчики и системы. - 2005. - №10. -С. 44-46.

3. Савосин С.И. Портативный влагомер шпона // Приборы и системы управления. - 2005. - №5. - С. 31-34.

4. Савосин С.И., Леонов J1.B., Чубаров Е.П. Комбинирование кондуктометрического и диэлькометрического методов измерения влажности древесных материалов // Лесной вестник. - М.: Издательство МГУЛ, 2000. - №4. - С. 109112.

В других изданиях

5. Савосин С.И., Солдатов В.В., Судник Ю.А Микропроцессорная система автоматизированного контроля влажности зерна и воздуха в хранилище / Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве. Сборник докладов X международной научно-практической

конференции (16-17 сентября 2008 г., г. Углич). Часть 1. - М.: изд-во «Известия», 2008. - С. 373 - 379.

6. Савосин С. И., Солдатов В. В. Выбор методов для автоматизированного контроля влажности сельскохозяйственных объектов // Вестник РГАЗУ - М.: Издательство РГАЗУ, 2008. - №1 - http: www.rgazu.ru

7. Савосин С. И., Солдатов В. В. Система автоматизированного контроля влажности зерна и воздуха в хранилище // Вестник РГАЗУ - М.: Издательство РГАЗУ, 2008. - №1 - http: www.rgazu.ru

8. Савосин С.И., Леонов Л.В., Чубаров Е.П. Анализ современного состояния влагометрии древесины // Сб. науч. тр. / МГУЛ. - Москва, 2000. - С. 34-37.

В патентах:

9. Патент (на полезную модель) № 79674 Российская Федерация, МПК G 01 N 27/04. Датчик влажности воздуха / С.И. Савосин, В.В. Солдатов. - Опубл. 10.01.2009, Бюл. № 1.

10. Патент (на полезную модель) № 79340 Российская Федерация, МПК G 01 N 27/02. Датчик влажности капиллярно-пористых материалов / С.И. Савосин, В.В. Солдатов, Ю.А. Судник. - Опубл. 27.12.2008, Бюл. № 36.

Оригинал-макет подписан к печати 14.12.2009 г. Формат 60x84 1/16. Печать офсетная. Объем 1,0 п.л. Заказ 480 Тираж 100 экз.

Издательство РГАЗУ 143900, Балашиха 8 Московской области

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ ПАРАМЕТРОВ МИКРОКЛИМАТА В ТЕПЛИЦАХ

1.1 Особенности контроля параметров микроклимата в теплице

1.2 Анализ существующих систем автоматического контроля. параметров микроклимата в теплицах

1.3 Применение современных программно-технических средств . 26 в автоматических системах контроля параметров микроклимата теплиц

1.4 Использование интеллектуальных технологий. в автоматических системах контроля параметров микроклимата теплиц

1.5 Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОНТРОЛЯ ВЛАЖНОСТИ И ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА В ТЕПЛИЦЕ

2.1 Оптимизация расположения и количества датчиков. влажности и температуры воздуха в теплице

2.2 Интеллектуальные системы в измерениях влажности воздуха.

2.3 Синтез интеллектуальной системы контроля влажности. воздуха на основе нечеткого логического контроллера

2.4 Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ВЛАЖНОСТИ ВОЗДУХА В ТЕПЛИЦЕ

3.1 Программные средства синтеза интеллектуальных систем. контроля влажности воздуха

3.2 Моделирование интеллектуальной системы контроля. влажности воздуха в программной среде Ма^аЬ

3.3 Выводы по третьей главе.

ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ

СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ВЛАЖНОСТИ И

ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА В ТЕПЛИЦЕ

4.1 Структура и функции интеллектуальной системы контроля . 84 влажности и температуры воздуха в теплице

4.2 Оценка точности разработанной системы контроля. влажности и температуры воздуха в теплице

4.3 Технико-экономическая оценка эффективности внедрения . 109 разработанной системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице

4.4 Выводы по четвертой главе.

Актуальность проблемы. Важнейшей задачей сельскохозяйственного производства является равномерное круглогодичное обеспечение населения свежими овощами.

Однако суровые климатические условия в большинстве районов России не позволяют получать овощи из открытого грунта равномерно в течение круглого года. Так в первой половине года населению поступает менее 10 % овощей, а с июля по сентябрь более 90 % огурцов и 70 % томатов. С целью равномерного потребления населением овощей в течение года около 25 % всего их количества должно выращиваться в утепленном грунте, парниках и теплицах.

Современные зимние теплицы, обладая современной технической оснащенностью и высокой энерговооруженностью, позволяют выращивать овощи круглогодично, во всех регионах России.

Среди технологических процессов, проводимых в теплицах, особую важность имеют процессы контроля и управления параметрами микроклимата теплиц. Важнейшими параметрами микроклимата в теплице являются влажность, температура и давление воздуха внутри теплицы, уровень естественной освещенности.

Необходимость точного контроля и поддержания параметров микроклимата в теплице обусловлена с одной стороны агротехническими требованиями, с другой стороны соображениями энергосбережения.

Агротехнические требования предполагают контроль, и поддержание значений параметров микроклимата в теплице в зависимости от времени суток и величины солнечной радиации [6, 8, 83, 127, 129-И31]. Таким образом, контроль микроклимата необходим для обеспечения оптимальных параметров среды в теплицах обеспечивающих интенсификацию усвоения растениями фотосинтетической радиации (ФАР) и повышающих эффективность продукционного процесса.

Кроме того, необходим учет специфических требований к параметрам микроклимата в теплице для каждого из выращиваемых растений.

В свою очередь, вопросы энергосбережения, экономии и рационального использования топливно-энергетических ресурсов повышают роль точного автоматического контроля основных параметров микроклимата в теплице. Так, например, в центральном районе РФ при повышении температуры воздушной среды теплиц сверх необходимой на 1 °С, за год в расчете на 1 га площади теплиц, расходуется дополнительно 100 тонн условного топлива.

Поэтому к точности контроля и поддержания температуры внутренней воздушной среды теплиц предъявляются весьма жесткие требования: допустимое отклонение температуры воздуха в теплице от уровня, заданного агротехническими требованиями, составляет всего ±1 °С.

Примерно такой же перерасход топлива возникает при нарушении требуемых границ управления влажностью воздуха в теплицах.

Таким образом, для соблюдения агротехнических требований развития растений и экономного использования энергоресурсов необходим непрерывный автоматический контроль параметров микроклимата в теплице.

При этом известно, что контроль параметров микроклимата теплиц характеризуется наличием большого числа непрогнозируемых помех, информационной недостаточностью и неопределенностью. Указанная -неопределенность обусловлена необходимостью обработки трудно поддающихся формализации (нечетких) данных [62, 75]. В частности, трудно поддается идентификации (определению) зависимость выходного сигнала системы контроля влажности воздуха в теплице от ее входных сигналов. Указанное обстоятельство осложняет учет поправки на температуру воздуха в теплице при контроле его влажности системами контроля, основанными на использовании традиционных математических моделей. Дело в том, что применение традиционных математических моделей на основе теории вероятностей и математической статистики для обработки нечетких данных трудоемко и неэффективно [62, 75].

Поэтому оптимальным решением указанной задачи является разработка автоматических систем контроля параметров микроклимата теплиц, основанных на использовании современного математического аппарата нечеткой логики [75, 87ч-89]. Моделям, созданным на основе нечеткой логики, присущи такие свойства технического интеллекта, как самоадаптация и самообучение. Поэтому нечеткая логика относится к, так называемым, интеллектуальным технологиям обработки информации, а технические системы, основанные на нечеткой логике, являются интеллектуальными, что обеспечивает высокую эффективность их применения в условиях информационной неопределенности.

Следует отметить, что вопросам исследования методов и систем автоматического управления отдельными параметрами микроклимата в теплицах большое внимание уделено в работах И.Ф. Бородина, A.B. Шаврова, В.В. Солдатова, В.И. Загинайлова и других авторов.

В то же время вопросы исследования и разработки систем автоматического контроля параметров микроклимата, способных работать в условиях информационной неопределенности теплиц, изучены слабо. Поэтому разработка интеллектуальной системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице, основанной на нечеткой логике, является актуальной темой.

Основные положения диссертации опубликованы в работах [68, 69, 91-97, 102].

Объектом исследований являются теплицы.

Предметом исследований являются методы и системы автоматического контроля параметров микроклимата в теплице.

Цель и задачи исследований. Цель настоящей работы заключается в разработке методов и программно-технических средств для практической реализации системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице, эффективной в условиях информационной недостаточности и неопределенности, при наличии непрогнозируемых помех.

Для достижения этой цели поставлены следующие задачи:

1. Разработать метод определения оптимального расположения и минимального количества датчиков влажности и температуры воздуха в теплице.

2. Разработать метод идентификации нелинейного выходного сигнала автоматической системы контроля влажности воздуха в теплице, основанный на использовании нечеткого логического вывода и повышающий точность контроля указанной влажности в условиях информационной неопределенности.

3. Разработать функциональную схему и алгоритм работы интеллектуальной системы контроля влажности воздуха в теплице, основанной на использовании метода нечеткого логического вывода и способной автоматически компенсировать влияние температуры на результаты измерений.

4. Разработать в программной среде Ма^аЬ метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха.

5. Разработать и реализовать интеллектуальную систему контроля влажности и температуры воздуха в теплице, способную эффективно работать в условиях информационной неопределенности.

Методы исследования. Решение поставленных задач осуществлялось с использованием основных положений теорий нечеткой логики, автоматического управления, электрических цепей, погрешностей, вероятностей и математической статистики.

Достоверность теоретических положений подтвердилась экспериментальной проверкой полученных результатов, а также с помощью имитационного компьютерного моделирования.

Научная новизна исследований заключается в следующем:

1. Разработан метод определения оптимального расположения и минимального количества датчиков влажности и температуры воздуха в теплице.

2. Разработан метод идентификации нелинейного выходного сигнала автоматической системы контроля влажности воздуха в теплице, основанный на использовании нечеткого логического вывода и повышающий точность контроля указанной влажности в условиях информационной неопределенности.

3. Разработана функциональная схема и алгоритм работы интеллектуальной системы контроля влажности воздуха в теплице, основанной на использовании нечеткого логического вывода и способной автоматически компенсировать влияние температуры на результаты измерений.

4. Разработан в программной среде МайаЬ метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха. Данный метод автоматически устраняет температурную погрешность контроля влажности воздуха в теплице.

Практическая ценность результатов исследований заключается в следующем:

- разработана интеллектуальная система контроля влажности воздуха в теплице, основанная на использовании нечеткого логического вывода и способная автоматически компенсировать влияние температуры на результаты измерений;

- разработана структура программного обеспечения персонального компьютера (ПК), позволяющая эффективно реализовать интеллектуальную систему контроля влажности воздуха в теплице;

- разработан в программной среде Ма^аЬ метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха, позволяющий повысить точность контроля влажности воздуха в теплице;

- разработана и практически реализована интеллектуальная система контроля влажности и температуры воздуха в теплице, способная работать в условиях информационной неопределенности объекта контроля.

Внедрение результатов исследований. Результаты исследований использованы для контроля влажности и температуры воздушной среды теплицы фермерского хозяйства «КФХ Лебедевское» Орловской области.

Апробация. Основные положения и результаты работы доложены на: научно-технических конференциях профессоров, преподавателей, аспирантов и научных работников МГУЛ (1999, 2000 гг.); X Международной научно-практической конференции "Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве", г. Углич, 2008 г.

Публикации. Теме диссертации посвящены 10 научных работ, из которых две являются патентами РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов, списка литературы и приложения. Она изложена на 132 страницах, включая 22 рисунка, 13 таблиц и список литературы из 131 наименования.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

1. Разработан метод определения оптимального расположения и минимального количества датчиков влажности и температуры воздуха в теплице.

2. Разработан метод идентификации нелинейного выходного сигнала автоматической системы контроля влажности воздуха в теплице, основанный на использовании нечеткого логического вывода и повышающий точность контроля указанной влажности в условиях информационной неопределенности.

3. Разработана интеллектуальная система - нечеткий логический контроллер, позволяющая производить преобразования нечеткой входной информации по заранее заложенным в нее нечетким логическим правилам, используя при этом, информацию, заранее занесенную в базу знаний системы.

4. Разработана функциональная схема и алгоритм работы интеллектуальной системы контроля влажности воздуха в теплице, основанной на использовании нечеткого логического вывода и способной автоматически компенсировать влияние температуры на результаты измерений.

5. Разработана структура программного обеспечения ПК, позволяющая эффективно реализовать интеллектуальную систему контроля влажности воздуха в теплице.

6. Разработан в программной среде Ма^аЬ метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха. Данный метод автоматически устраняет температурную погрешность контроля влажности воздуха в теплице.

7. На основе результатов исследования применения методов нечеткой логики в системах контроля разработана и реализована интеллектуальная система контроля влажности и температуры воздуха в теплице, способная эффективно работать в условиях информационной неопределенности теплиц.

8. Разработана структура прикладного программного обеспечения, основанная на использовании программного пакета Matlab, позволяющая использование методов нечеткой логики при контроле влажности и температуры воздуха в теплице, разработанной системой контроля.

9. Разработана методика использования прикладного SCADA-пакета Labtech Control для построения программируемой системы отображения параметров технологического процесса, контролируемых разработанной системой контроля, в реальном масштабе времени.

10. Выполнена экспериментальная оценка точности разработанной системы контроля влажности и температуры воздуха, показавшая, что применение указанной системы контроля позволяет снизить ошибку контроля относительной влажности воздуха в теплице на 1 %.

11. Выполнен технико-экономический расчет эффективности применения разработанной системы контроля в теплице фермерского хозяйства «КФХ Лебедевское» Орловской области. Названный расчет показал, что применение разработанной системы контроля позволяет снизить расход условного топлива на 0,45 тонн в сутки, в расчете на 1 гектар площади теплицы. Указанное обстоятельство позволяет сэкономить примерно 180 тыс. руб. в год при обогреве и увлажнении воздуха в теплице площадью 0,25 гектара. Затраты на внедрение разработанной системы контроля в теплице площадью 0,25 гектара окупаются примерно через 0,5 года.

1. СНиП 2.10.04-85. Теплицы и парники.

2. ПР 50.2.006 — 94. ГСИ. Порядок проведения поверки средств измерений.

3. ПР 50.2.016 94. ГСИ. Требования к выполнению калибровочных работ.

4. ГОСТ Р ИСО 5725-1-6 2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений.

5. Айвазян С.А., Енюков С.И., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. — М.: Финансы и статистика, 1983.-471 с.

6. Бадалян А.Х. Цифровая система автоматического регулирования в теплице с прогнозированием изменения солнечной радиации и температуры: Автореф. дис. канд. техн. наук. Ереван: Ереванский политехнический институт, 1989. — 22 с.

7. Барбар Ю.А. Измерительный комплекс контроля параметров микроклимата: Автореф. дис. канд. техн. наук. С.П.6.: Санкт-Петербургский Государственный Технологический Университет, 2004. - 22 с.

8. Беликов Ю.М., Стеценко H.A. Регулирование температуры воздуха в теплицах с учетом естественной освещенности // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 1979. - №12. - С. 22 - 24.

9. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. — М.: Мир, 1989.-540 с.

10. Берлинер М.А. Измерения влажности. М.: Энергия, 1973. - 400 с.

11. Берлинер М.А. Оценка погрешностей влагомеров // Измерительная техника. 1969. - №4. - С.65 -67.

12. Берлинер М.А. Электрические методы и приборы для измерения и регулирования влажности. — М., Л.: Госэнергоиздат, 1969. — 310 с.

13. Библиотека научных программ на Фортране. — М.: МВТУ им. Баумана, 1975.- 478 с.

14. Бирюков С.А. Цифровые устройства на МОП-интегральных микросхемах. -М.: Радио и связь, 1990. 128 с.

15. Бодров В.И., Баулина И.В., Абазалиева М.А. Комплексная система снятия перегрева в теплице в теплый период года // НАСИ, 1992. 15 с.

16. Бодров В.И., Егиазаров А.Г., Козлов Е.С. Отопление и вентиляция с/х зданий и сооружений. Нижний Новгород: НГАСА, 1995. - 124 с.

17. Бородин И.Ф, Недилько Н.М. Автоматизация технологических процессов. -М.: Агропромиздат, 1986.- 386 с.

18. Бураков М.В. Механизм адаптации нечеткого регулятора // Известия академии наук. Теория и системы управления. 1998. - №1. С. 84 - 87.

19. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико- статистические понятия и формулы. М.: Статистика, 1979.- 447 с.

20. Вознесенский В.А. Статистические методы планирования эксперимента в технико-экономическх исследованиях. — М.: Статистика, 1974.-191 с.

21. ВойноваН.Ф. Методы и системы адаптивного управления температурным режимом теплиц: Автореф. дис. канд. техн. наук. — М.: РГАЗУ, 2007. 22 с.

22. Вострокнутов Н.И. Испытания и поверка цифровых измерительных устройств. -М.: Изд-во стандартов, 1977. 140 с.

23. Вощинин А.П., Сотиров Г.Р. Оптимизация в условиях неопределенности. -М.: МЭП, НРБ: Изд-во "Техника", 1990. 82 с.

24. Выгужанин А.Е. Авторское свидетельство СССР №1189482. Способ автоматического регулирования параметров воздуха в помещении.

25. Гавриченко А.И., Клочков A.M. Динамика температуры воздуха в блочной теплице при обогреве // Механизация и электрификация сельского хозяйства. — 1975. №4. - С. 12 - 15.

26. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1. — М.: ИПРЖР, 2000. -416 с.

27. Гирченко М.Т. Регулирование температуры воздуха с коррекцией по влажности // Механизация и электрификация сельского хозяйства. — 1979. -№1.- С. 20-30.

28. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высшая школа, 1977. — 479 с.

29. Гончарук Н.С. Лебл Д.О. Новые направления в автоматизации микроклимата теплиц // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 1984. - №2. - С. 7 - 8.

30. Гринберг Б.В., Ларионов A.A. Инфракрасный влагомер // Деревообрабатывающая промышленность. 1990. - №3. — С.14-15.

31. Датчики температуры. Тематический каталог. Челябинск: ПГ «Метран», 2007. - вып. 6.-312 с.

32. Демидова Л.А., Кираковский В.В., Пылькин А.Н. Алгоритмы и системы нечеткого вывода при решении задач диагностики городских инженерных коммуникаций в среде MatLab. М.: Радио и связь, Горячая линия-Телеком, 2005. — 305 с.

33. Дьяконов В.П. Справочник по алгоритмам и программам на языке Бейсик для персональных ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 239 с.

34. Дьяконов В.П. MATLAB. Учебный курс. С.Пб.: Питер, 2001.-560 с.

35. Дьяконов В.П., Абрамов И.В. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. С.Пб.: Питер, 2002. - 380 с.

36. Дьяконов В.П., Круглов В.В. Пакеты анализа, идентификации и моделирования систем. С.Пб.: Питер, 2002. - 448 с.

37. Егоров К.В. Основы теории автоматического регулирования. М.: Энергия, 1967.-648 с.

38. Епанешников A.M., Епанешников В.А. Программирование в среде TURBO PASCAL 7.0. M.: "ДИАЛОГ - МИФИ", 1995. - 282 с.

39. Ерков A.A. Система управления микроклиматом в отделениях блочных теплиц: Автореф. дис. канд. техн. наук. — М.: ВИЭСХ, 1995. 20 с.

40. Ермаков Е.И. и др. Опыт программирования урожайности тепличных культур//Картофель и овощи, 1983. №12. — С 19-21.

41. Загинайлов В.И. Электрофизические методы и средства контроля и управления с/х технологиями: Автореф. дис. докт. техн. наук. М.: МГАУ, 2007. - 16 с.

42. Заде JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решения // Математика сегодня: Сб. статей. М.: Знание, 1974.-58 с.

43. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Миф, 1976. - 171 с.

44. Иванченко О.И. Автоматическая система непрерывного дистанционного контроля влажности и температуры воздуха: Автореф. дис. канд. техн. наук. — С.П.6.: Санкт-Петербургский Государственный Технологический Университет, 2007. 20 с.

45. Ивченко Ю.А., Федоров A.A. Чем измерить влажность? // Контрольно-измерительные приборы и системы. — 2003. №1. - С. 33 — 34.

46. Ивченко Ю.А., Федоров A.A. Импедансные гигрометры компании MICHELLINSRUMENTS // Контрольно-измерительные приборы и системы. 2003. - №1. - С. 35 - 36.

47. Ивченко Ю.А., Федоров A.A. Конденсационные гигрометры компании MICHELL INSRUMENTS // Контрольно-измерительные приборы и системы. 2003. - №3. - С. 33 — 34.

48. Изаков Ф.Я., Рысс A.A., Гурович Л.И. Математическая модель динамики трубных систем обогрева теплиц // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 1986. - №2. - С. 33 - 35.

49. Исследование микроклимата в теплицах и основы его автоматического регулирования // Научный отчет № Б 529677 ФЭИ АН Латв. ССР./ В .Я. Грислис и др., 1976. 48 с.

50. Кайтмазов Т.В. Обеспечение параметров микроклимата в теплице в теплый период года: Автореф. дис. канд. техн. наук. — Нижний Новгород: Нижегородский Государственный Строительный Университет, 2007. 24 с.

51. Каталог продукции фирмы «Овен», 2007 год. http: www.owen.ru

52. Карандаев К.Б. Электрические методы автоматического контроля. — М.: Энергия, 1965.-335 с.

53. Кафаров Б.Б., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. -М.: Наука, 1986.-273 с.

54. Кирилин Н.И., Шаронова Т.В. Оптимизация алгоритма взаимосвязанного регулирования температуры и влажности в технологических условиях // Механизация и электрификация сельского хозяйства. -1986. -№2. -С. 22-32.

55. Кисилев Г.С. Система автоматизированного контроля и управления хранения с/х сырья: Автореф. дис. канд. техн. наук. -М.: РГАЗУ, 2003.-24 с.

56. Клапвайк Д. Климат теплиц и управление ростом растений. — М.: Колос, 1976.- 127 с.

57. Клочков Ю.А., Пивоваров П.Н., Белянин Н.И. Автоматизация теплиц промышленного типа // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 1972. - №9. - С. 8- 10.

58. Коломиец А.П., Шавров A.B., Войнова Н.Ф. Система управления температурным режимом теплиц // РГАЗУ агропромышленному комплексу: Сб. науч. тр. РГАЗУ, ч.2. -М.: РГАЗУ, 2000. С261 -262.

59. Коряков В.И., Запорожец A.C. Приборы в системах контроля влажности твердых веществ и их метрологические характеристики // Практика приборостроения. 2002. - №1. - С. 5-11.

60. Коряков В.И., Запорожец A.C., Романов В.Г. Оценка метрологических характеристик влагомеров с применением стандартных образцов // Тезисы докладов Седьмой Всесоюзной научн. техн. Конференции. Кутаиси, 1984. - С. 114-115.

61. Костырко К.Г. Измерение и регулирование влажности в помещениях/ К.Г. Костырко, Б.К. Околович-Грабовска. -М.: Стройиздат, 1982. 193 с.

62. Кофман JI. Введение в теорию нечетких множеств. — М.: Радио и связь, 1982. 136 с.

63. Кричевский Е.С. Методика составления градуировочных характеристик влагомеров // Измерительная техника. — 1969. №12.1. С. 63 68.

64. Кругляк К.В. Промышленные сети: Цели и средства / К.В. Кругляк // Современные технологии автоматизации. — 2002. №4. - С. 8 - 14.

65. Крутиков А.Ф. Оборудование для регулирования температуры и влажности воздуха в теплице OPM-I. в кн. Измерительная техника в сельском хозяйстве. - М.: Колос, 1967. — С. 23 -28.

66. Левин С.Ф. Математическая теория измерительных задач // Контрольно-измерительные приборы и системы. 2003. - №2. —1. С. 35-36.

67. Левшина Е.С., Новицкий П.В. Электрические измерения физических величин: Измерительные преобразователи. Л.: Энергоатомиздат, 1983.-320 с.

68. Леонов Л.В., Чу баров Е.П., Савосин С.И. Анализ современного состояния влагометрии древесины // Технология и оборудование для переработки древесины / Сб. науч. тр. — М.: Московский государственный университет леса, 2000. Вып. 305. - С. 34 - 37.

69. Леонов Л.В., Чубаров Е.П., Савосин С.И. Комбинирование кондук-тометрического и диэлькометрического методов измерения влажности древесных материалов // Лесной вестник. — М.: Издательство МГУЛ, 2000. №4. - С. 109 - 112.

70. Лыков A.B. Тепло и массообмен в процессах сушки. — М.: Госэнер-гоатомиздат, 1956. 452 с.

71. Лыков A.B. Теория сушки. М.: Энергия, 1968.- 471с.

72. Мартыненко И.И., Бадалян А.Х., Степанян A.C. Управление микроклиматом теплиц // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 1984. - №10. - С. 8 - 10.

73. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: Учебник / Под ред. Н.Д. Егупова, 2-е изд. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2002. - 744 с.

74. Михайленко И.М. Анализ алгоритмов оценки состояния биомассы шпалерных овощных культур // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 1986. - №2. - С. 25- 28.

75. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 243 с.

76. Орлов С.Н. Ethernet в системах промышленной автоматизации / С.Н. Орлов // Журнал сетевых решений LAN. 2004. - №12. - С. 12-18.

77. Патент № 79340 Российская Федерация, МПК G 01 N 27/02. Датчик влажности капиллярно-пористых материалов / С.И. Савосин, В.В. Солдатов, Ю.А. Судник. Опубл. 27.12.2008, Бюл. № 36.

78. Патент № 79674 Российская Федерация, МПК G 01 N 27/04. Датчик влажности воздуха / С.И. Савосин, В.В. Солдатов. -Опубл. 10.01.2009, Бюл. № 1.

79. Петров И.К. Измерение и регулирование влажности. — М.: Московский рабочий, 1962. 100 с.

80. Пивкин В.Я., Бакулин Е.П., Коренков Д.И. Нечеткие множества в системах управления. http: www.softlab.od.ua./algo/neuro/fazzu

81. Пивоваров JI.M. Состояние и развитие автоматизированного электропривода и средств автоматики для тепличных комбинатов // Электротехника. 1978. -№11.-С30-31.

82. Прибор для измерения влагосодержания // Приборы для научных исследований. 1965. - №8. - С.218 -220.

83. Проектирование, изготовление прибора для автоматического регулирования температуры воздуха в теплице в зависимости от облученности растений. Отчет НИР № Б 672017, Литовская с/х Академия / П.И. Сокос и др., 1978. 28 с.

84. Регулирование микроклимата. Доклад представителей фирмы Ciahan на симпозиуме по тепличной технике, Москва, 1983, 5 с.

85. Романов В.Г., Саулькин В.И. Состояние и проблемы метрологического обеспечения влагомеров твердых веществ // Измерительная техника. 1986. - №1 - С. 42 - 44.

86. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. - 320 с.

87. Русанов Н. А. Интеллектуальные системы управления C-BUS/ H.A. Русанов// Hi Tech House. 2003. - №6. - С. 17 - 22.

88. Рутковская Д., Пилинский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия - Телеком, 2006. -383 с.

89. Рысс A.A. Автоматизация технологических процессов в защищенном грунте. М.: Россельхозиздат, 1983. - 80 с.

90. Савосин С.И., Солдатов B.B. Автоматизация контроля влажности зерна при его хранении // Вестник ФГОУ ВПО «Московский государственный агроинженерный университет им. В.П. Горячкина». Агроинженерия. Выпуск № 3 (28) 2008. С. 28 - 30.

91. Савосин С. И., Солдатов В. В. Выбор методов для автоматизированного контроля влажности сельскохозяйственных объектов // Вестник РГАЗУ М.: Издательство РГАЗУ, 2008. - №1 - http: www.rgazu.ru

92. Савосин С. И., Солдатов В. В. Система автоматизированного контроля влажности зерна и воздуха в хранилище // Вестник РГАЗУ -М.: Издательство РГАЗУ, 2008. №1 — http: www.rgazu.ru

93. Савосин С.И. Новые возможности кондуктометрического метода контроля влажности древесных материалов // Датчики и системы. -2005.-№10.-С. 44-46.

94. Савосин С.И. Портативный влагомер шпона // Приборы и системы управления. — 2005. №5. — С. 31 - 34.

95. Савосин С.И., Солдатов В.В. Система автоматического контроля влажности и температуры воздуха в теплицах на основе нечеткой логики // Тракторы и сельхозмашины. 2009. — №11. - С.

96. Солдатов В.В. Методы энергосберегающего управления обогревом тепличных комбинатов: Автореф. дис. канд. техн. наук. —1. М.: МИИСП, 1993.- 16 с.

97. Солдатов В .В., Пащенко Д.С. Адаптивная настройка систем управления с ПИД регуляторами в условиях информационной неопределенности // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2004. - №8. - С. 16-20.

98. Средства управления параметрами среды в теплицах "Экспресс информация" ТСС, вып. 4, "Приборы и устройства для контроля и регулирования технологических процессов." М.: 1984. — 14 с.

99. Судник Ю. А., Бочков А.Ф. Построение интервальных моделей технологических объектов управления // Моделирование, автоматика и вычислительная математика в сельском хозяйстве / Сб. научн. тр. МГАУ. М.: МГАУ, 1994. - С. 45 - 48.

100. Судник Ю.А. Интервальный метод моделирования сложных объектов управления // Наука — техника — образование / Межвузовский сб. научн. тр. Барнаул: Алтайский государственный университет им. Ползунова, 1998. - С. 288 - 300.

101. Тареев Б.М. Физика диэлектриков. М.: Энергия, 1973. - 327 с.

102. ТАУ. Нелинейные системы, управление при случайных воздействиях / Под ред. Нетушила A.B. М.: Высшая школа, 1983. - 432 с.

103. Тейлор Г. Основы органической химии. Перевод с английского. -М.: Мир, 1989.-384 с.

104. Технология и техника гидропоники. Доклад представителей фирм: М. Суйко и КО, ЛТД: Чори и КО, ЛТД 122 с.

105. Усков A.A., Кузмин A.B. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. — М.: Горячая линия Телеком, 2004. -143 с.

106. Уоссермэн Ф. Нейрокомпьтерная техника. М.: Мир, 1992. -184 с.

107. Усов Е.П. Средства промышленной автоматизации. http: www.rlda.ru/index.htm

108. Федорков Б.Г., Телец В.А., Дегтяренко В.П. Электронные цифро-аналоговые и аналогово-цифровые преобразователи. М.: Радио и связь, 1984.-120 с.

109. Фигера Бернар, Кноэрр Робер Введение в электронку. М.: ДМК Пресс, 2001.-208 с.

110. Форейт И. Емкостные датчики неэлектрических величин. М. Л.: Энергия, 1966. - 160 с.

111. Челядинов В.Д. Методы и системы повышения эффективной работы системы испарительного охлаждения и доувлажнения воздуха в теплице: Автореф. дис. канд. техн. наук. Л.: Ленинградский сельскохозяйственный институт, 1984. - 22 с.

112. Шляндин В.М. Цифровые измерительные устройства. Учебник для вузов. — М.: Высшая школа, 1981. 335 с.

113. Штвоба С.Д. Классификация объектов на основе нечеткого логического вывода // Exponenta Pro. Математика в приложениях. -№1(5). -2004. -С. 68-69.

114. Шторм Р. Теория вероятностей. Математическая статистика. Статистический контроль качества. — М.: Мир, 1970. 368 с.

115. Щуп Т. Решение инженерных задач на ЭВМ. М.: Мир, 1982.

116. Якушенко С.Ю. Современные информационные системы. http: www.rlda.ru/index.htm

117. Feng Н.-М. A self-tuning fuzzu control system design // IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference, 25-28 July 2001. Vol. l.P. 209-214.

118. Kendzi O. Calorim. and Therm. Anal. 1996, 23, №3, C.l 11 116.

119. Springer G., Hofman M. Measurement Sciene und Technology. 1997, 8, №6, C.593 600.

120. Sullivan J.D. Spectrophotometry and wood Collor. Forest Product Jurnal 1967 vol 7, p 43-48.

121. Wessling F.C. Passive solar thermal simulationthree models. "Passive Syst. 78", Killen, Тех, 1979, p. 40 44.

122. James W.L. Elektric moisture meters for Wood — U.S.Forest Product laboratoru research Note FPL 08 July 1963, p 30.

123. Jemes W.L. Effect of Temperature and moisture coutent on international friction and speed of Sound in Douglas fir. Forest Produkt Jurnal 1961 Voll 11 №9, p 383 -390.

124. Udinkten Cate A. J., Climat control of greenhouses. "Jurnal A", 1981, 22, №3, p. 144- 150.

125. Разработанная структура программного обеспечения ПЭВМ, позволяющая эффективно синтезировать интеллектуальную систему контроля влажности и температуры воздуха в теплице.

126. Разработанная структура и функциональная схема интеллектуальной системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице, основанной на использовании нечеткого логического вывода.