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基于模糊控制的温室智能控制系统设计的中期报告
一、任务背景
温室是在人工控制气候条件下，为了提高农作物生产效益而建造的一种特殊的农业生产设施。为了达到较高的产量和品质，温室具备了自动化控制、资源节约、高效能和高产量等特点。因此，温室的智能化控制是提高温室生产效益的必要条件之一。
二、任务内容
基于模糊控制理论的温室智能控制系统设计，包括以下几个方面：
1.确定温室所需监测的参数：如温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等。
2.设计模糊控制器：根据温室各参数变化的规律，设计合适的模糊控制器来实现对环境的调节控制。模糊控制器除了对制冷设备调节保持温度外，还可以调整温室内的光照、湿度和CO2浓度等参数。
3.确定控制策略：根据温室内温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度等参数变化的规律，设计出合理的控制策略，包括时序、控制目标等。
4.确定控制模型：建立温室控制系统的数学模型，包括控制器和被控对象的数学模型，以便进行仿真和优化。
5.编写温室控制系统的软件程序：对设计好的温室控制系统进行编程实现，进行仿真和调试。
三、中期进展
1.确定温室所需监测的参数：根据温室种植的作物、温室自身的特点等，确定需要监测温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度等4个参数。
2.设计模糊控制器：根据温室环境的复杂性和变化性，选择模糊控制器作为控制器，根据控制任务的要求，设计了模糊控制器的输入和输出变量，并进行了初步的控制规则设计。
3.确定控制策略：控制策略应当符合温室环境的要求，采用最简单的手动控制方式，通过在温室内接入传感器，获取温室内的环境参数，并设置一个合适的控制范围。
4.确定控制模型：针对温室环境的动态特性，建立了温室控制系统的数学模型，包括了温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度等变量的输入和输出关系，并进行了仿真。
5.编写温室控制系统的软件程序：根据设计好的模型和控制策略，编写了控制软件程序，进行了初步的仿真和调试。通过模拟实验，确定了程序的运行效果和控制参数的调整方法。
四、存在的问题和下一步工作
1.设计良好的模糊控制器需要依赖大量温室数据的积累和分析，因此下一步需要进一步收集和分析温室内的环境参数数据。
2.目前的控制策略还比较简单，需要进一步优化，设计更为科学、合理的控制策略。
3.控制模型还需要进一步细化，因为温室环境参数之间相互影响和作物的生长特性存在很大差异，因此需要对模型进行多场景下的数据模型训练与修正，并通过优化算法进行模型参数的优化。
4.软件程序需要加强兼容性，使其可以适应不同的温室环境，同时也应该考虑程序的稳定性和可靠性。
5.下一步工作中，还需要进行控制系统的实验，对控制效果进行评价和优化，进一步提高温室控制系统的效率和性能。