物联网温室环境控制系统随机模型建立及鲁棒控制研究

With the implementation of internet plus and development of agricultural facilities, it is imperative to construct the IOT (Internet of things) greenhouse. However, most of the available literature on greenhouse control theory are devoted to certain model and supposed complete information exchange. When the control strategy is applied to IOS greenhouse control systems, it can cause the system to be unstable or unable to achieve the control goal. Motivated by disturbance in greenhouse environment the random uncertain factors such as, fading channel, delay, packet loss in wireless communications and sensor saturation, signal quantization generated in the process of sensor nodes information interaction, the project mainly studies the problems of constructing stochastic model and robust control for plastic covering North China greenhouse environment. The stochastic model of state/measure of greenhouse environment control systems are constructed by using measuring instruments and statistical analysis methods. According to stochastic analysis theory and functional analysis theory, the analysis and design problems of the controllers are then investigated. The obtained theoretical results will be tested by simulation and running on the experiment platform of the Internet of things to improve the constructed stochastic model and control algorithm. The accomplishing of this project has not only theoretical significance but also potentially practical value in improving the level of greenhouse environment modeling and control.

随着“互联网+”战略的实施与设施农业的发展，建设物联网温室势在必行。现在较为成熟的温室控制理论研究成果多是在模型确定和假定信息交换完全的情况下给出的，其应用到物联网温室控制系统中时会造成系统不稳定或无法实现控制目标。本项目充分考虑温室环境所受扰动，无线通信伴随的诸如衰落信道、时滞、丢包，传感器节点在信息交互过程中产生的诸如传感器饱和、信号量化等随机发生的不确定性因素，研究塑料覆盖华北型物联网连栋温室环境控制系统随机模型的建立及鲁棒控制问题。运用信息测量仪器和统计分析方法，构建温室环境控制系统的状态/测量随机模型；利用随机分析和泛函分析理论，研究控制器的分析与设计问题；将所得到的理论成果进行仿真模拟并在物联网实验平台上实际验证，进一步完善研究所建立的随机模型与控制算法。本项目的完成不仅具有重要的理论意义，而且对改善物联网温室环境控制系统建模和控制水平具备潜在的工程应用价值。

随着“互联网+”战略的实施与设施农业的发展，建设基于物联网的温室气候测量/控制系统势在必行。研究物联网温室，需要掌握无线传感器通信伴随的诸如信道衰减、时滞、丢包等随机发生的不确定性因素，构建更加适用的温室小气候模型，设计相应的控制方法。运用测量、分析和设计等手段，描述了无线传感器网络伴随的不确定性因素；把机理机制与辨识机制相结合，运用粒子群优化算法和极大似然估计法，构建温室小气候确定性模型和随机模型；利用随机分析和泛函分析理论，研究基于事件触发的状态估计和控制器设计问题。.本项目的重要研究结果包括：（1）通过组建温室集群间的无线传感器网络，并利用GPRS移动网络与远程农业专用云服务平台相连，构建了物联网温室气候监测/控制系统；（2）刻画无线传感网络中信号衰减和丢包等随机发生的数据不确定现象，给出了中继选择以及数据缺失补充算法，设计了微波小型滤波器；（3）把机理机制建模和辨识机制建模结合起来，运用智能算法，构建温室小气候确定模型和随机模型；（4）研究基于事件触发的状态估计和控制的问题。.所构建物联网温室气候测控系统的结构可对物联网农业的设计提供参考；刻画无线传感器网络伴随现象为进一步处理这些不确定因素提供了理论支持；建模所采取的框架和方法，可移植到对其他类温室或系统的建模；基于事件触发框架下对温室控制的研究结果，可为温室控制器设计及相应算法提供理论支持。本项目的完成不仅具有重要的理论意义，而且对改善物联网温室环境控制系统建模和控制水平具备潜在的工程应用价值。