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　　溫室智能控制系統是在計算機集成控制,根據作物生長的最佳生態條件,現代信息技術、自動化技術和生物工程、農業工程、環境工程技術,創造出適合作物生長的環境,實現作物的產業化質量、效率高和低消費規模生產。溫室控制系統需要基于溫室氣候環境的變化,調整相應的控制執行機構:當溫度太低,需要使用補充溫度加熱系統;當溫度太高,需要控制通風口,遮陽系統,排氣扇或蒸發冷卻設備,等等,以避免經濟過熱。現在大多數的溫室智能控制系統執行機構通常根據實際測量值和值來控制。
　　
　　傳統溫室智能控制系統設計方案的缺點是:一是執行人的設定值調整在很大程度上依賴于員工的專業知識,其次,控制系統工作在一個被動的狀態,當溫室氣候變化調整,不能預測未來的溫室環境狀態,無法提前做出反應,三個因為致動器的設定值和工作地點是相互獨立的,所以各種執行機構調整工作不協調,容易導致過沖和振蕩的控制系統。為了克服上述缺點,有必要增加水平的智能控制系統,可以實現整個系統的全局優化。溫室智能控制系統采用基于全局優化預測模型,溫室內部和外部的控制溫度、濕度、照明和當地天氣狀況進行綜合分析,所有全局變量的輸入值控制模型,得出溫室氣候預測在未來。根據天氣預報,可以提前對溫室環境即將到來的變化作出相應的調整,有效地提高溫室的控制質量。
　　
　　溫室智能控制系統的目標是為作物提供合適的環境條件。傳統控制模式在很大程度上取決于工作人員的專業知識和實際經驗，要求工作人員具備必要的知識，對作物生長、生產管理的經濟性和控制系統之間的相互關系有很好的了解。只有這樣，生產者才能得到最優的控制方案和經濟效益，而溫室的管理人員往往并不具備上述的要求。此外，溫室環境系統由于自身的復雜性以及各種環境因素之間相互影響，使得采用傳統的控制方法很難達到最佳的控制效果。
　　
　　溫室智能控制系統基于全局優化預測模型,和基于設計控制器基于神經網絡控制系統,最后利用仿真模型驗證,證明了模型的控制性能。模型考慮了溫室內外的溫度,濕度,光照,控制器和全局變量,如作物生長狀況和預測短期天氣討論作為全局變量之一,確保前瞻性的控制模型,在一定程度上,克服沖突和振蕩的控制系統。