CN102640684B - 温室机械通风的控制方法及控制*** - Google Patents

Abstract

本发明公开一种温室机械通风的控制方法和控制***，其中，所述控制方法用于控制温室的风机，包括如下步骤：获取风机的转速、温室内外的温度、温室内外的湿度和温室的太阳总辐射；基于获取的转速、温室内外的温度、温室内外的湿度和太阳总辐射，根据温室能量平衡模型产生用于控制风机转动的控制信号。本发明基于获取的转速、温室内外的温度、温室内外的湿度以及温室的太阳总辐射，能够实时的获取温室的环境条件，以这些环境条件为基础并根据温室能量平衡模型实时的调整风机的转动，不仅能够控制风机的连续转动，而且，能耗低。

Description

温室机械通风的控制方法及控制***

技术领域

本发明涉及农业环境控制技术领域，尤其涉及温室机械通风的控制方法，还涉及温室机械通风的控制***。

背景技术

中国是个农业大国，土地资源比较匮乏，人均可耕地面积不足0.1公顷。因此，中国必须走集约型的农业道路，不断致力于发展高效设施农业。大型温室农业生产和大规模集约型养殖是提高农业现代化生产的重要手段，但是，在农业建筑总能耗中，气候环境调控的能耗约占全部的30％。因此，大型农业生产建筑的能耗问题是导致农产品生产和养殖生产成本增加的主要因素，并严重制约了高效农业的可持续发展。

通风能够为温室要提供新鲜空气防止室内二氧化碳的缺失，为养殖建筑中需不断地提供新鲜空气以净化内部空气，所以，在农业建筑物的气候环境调控中起到非常重要的作用，温室通风不仅需要考虑通风降温效果、换气效果、室内气流场的状况对栽培作物(动物)的生育、品质、产量和病虫害等直接影响，还要考虑通风的能耗。目前，通风被分成三种基本的类型：自然通风、机械通风和混合通风。自然通风是由自然风压和热压驱动的通风，是一种低维护、低能耗的方法，但缺点是影响其通风率的因素很多，尚不能做到精确控制，只能是在被动通风的方式下工作。机械通风的优点是通风率的可控性好、降温效果明显、可靠性高，但缺点是运行过程中电能能耗高。在有些地区，以大型连栋温室为例，夏季温室降温的能耗达到总生产成本的30～40％。在电力能源日趋紧张的环境下，农业建筑机械通风能耗极大地提高了农产品的成本，已经成为温室生产的一个瓶颈，严重影响了设施农业的正常发展。混合通风是兼顾了前两种方式的优点，即在自然通风通风率不足的情况下，利用机械方式实现强制通风。

目前，在国内外温室的机械通风***中基本采用传统的开关控制方式，即风机在室内温度或湿度超过设定上限时开启，在接近或达到下限时关闭，通风时风机以恒速即定通风量间歇式运行，但是，仍然使得机械通风的能耗高。

发明内容

本发明解决的问题是现有的温室机械通风能耗高的问题。

为解决上述问题，本发明提供一种温室机械通风的控制方法，用于控制温室的风机，包括如下步骤：获取风机的转速、温室内外的温度、温室内外的湿度、温室的太阳总辐射；基于获取的转速、温室内外的温度、温室内外的湿度和太阳总辐射，根据温室能量平衡模型产生控制信号，将该控制信号用于控制所述风机的转动，所述温室能量平衡模型具体如下：

$\mathrm{\ρVC}\frac{\mathrm{dTg}}{\mathrm{dt}}=\mathrm{\ηQsolar}-\mathrm{Qven}-\mathrm{Qcover}-\mathrm{Qtrans}-\mathrm{Qcool}$

Qven＝K_sφΔT-K_lφΔe

Qcover＝KcΔT

Qtrans＝aQsolar+bA_leaf(e(T_o)-e)

Qcool＝fλW

上述公式中：ρ为温室内空气密度、V为温室的体积、C为温室内空气定压比热、T为温室内空气的温度、t为时间、η为太阳辐射效率、Qsolar为环境太阳总辐射、Qven为通风和渗透散失的能量、Qcover为覆盖材料的热传导能量、Qtrans为作物蒸腾所需要的能量、Qcool为降温装置(如喷雾)吸收的能量、ΔT为温室内外温度差、Δe为温室内外空气绝对湿度差、Φ为通风率、Ks为单位通风率温室内外交换的显热、Kl为单位通风率温室内外交换的潜热、Kc为温室覆盖层的热传导系数、e(To)为饱和湿气在室外温度时的蒸气压、e为饱和湿气在室外温度时的实际蒸气压、a为太阳辐射对植物蒸腾的贡献度、b为饱和湿气压差对植物蒸腾的贡献度、Aleaf为叶面指数、f为喷雾水的雾化率、λ为水蒸气热容、W为喷水量；

或者，所述温室能量平衡模型如下：

$\mathrm{\ρVC}\frac{{\mathrm{dT}}_g}{\mathrm{dt}}=\mathrm{Qrad}-\mathrm{Qven}-\mathrm{Qlon}-\mathrm{Qcover}-\mathrm{Qleaf}-\mathrm{Qsoil}-\mathrm{Qtrans}-\mathrm{Qcool}$

Qven＝K_sφΔT-K_lφΔe

Qcover＝KcΔT

Qleaf＝C_L(T_L-T_g)

Qsoil＝C_s(T_s-T_g)

Qtrans＝aQsolar+bA_leaf(e(T_o)-e)

Qcool＝fλW

公式中，ρ为温室内空气密度、V为温室的体积、C为温室内空气定压比热、Qrad为太阳光照净辐射能量、Qven为通风和渗透散失的能量、Qlon为长波辐射散失的能量、Qcover为覆盖材料的热传导能量、Qleaf为室内空气与作物叶面的热对流能量、Qsoil为温室空气与土壤的热传导能量、Qtrans为作物蒸腾所需要的能量、Qcool为降温装置(如喷雾)吸收的能量、Φ为通风率、Ks为单位通风率温室内外交换的显热、K_l为单位通风率温室内外交换的潜热、ΔT为温室内外空气的温度差(T_g-T_o)、T_g为室内温度、T_o为室外温度、Δe为温室内外空气绝对湿度差、Kc为温室覆盖层的热传导系数、T_L为叶面温度，T_s为土壤温度、t为时间、C_L、C_s分别为叶面与空气、土壤与空气对流换热系数、e(To)为饱和湿气在室外温度时的蒸气压、e为饱和湿气在室外温度时的实际蒸气压、a为太阳辐射对植物蒸腾的贡献度、Qsolar为环境太阳总辐射、b为饱和湿气压差对植物蒸腾的贡献度、Aleaf为叶面指数、f为喷雾水的雾化率、λ为水蒸气热容、W为喷水量。

可选地，所述根据温室能量平衡模型产生用于控制信号，具体为：μ(t)＝K_pe(t)+K_i∫e(t)dt+K_ddTg/dt，公式中，微分单元的微分项是所述温室能量平衡模型的微分项，比例单元和积分单元的e(t)是温室内部温度的设定值与温室内部温度的实际测量值之差。

本发明还提供一种温室机械通风的控制***，该用于控制温室的风机转动，包括处理器和至少一个现场处理装置。每一个现场处理装置包括二个温度传感器、二个湿度传感器、气象参数传感器和现场控制器。所述温度传感器连接于所述现场控制器，感测温室内部和外部的温度，并传输感测的温度至所述现场控制器。所述湿度传感器连接于所述现场控制器，感测温室内部和外部的湿度，并传输感测的湿度至所述现场控制器。所述气象参数传感器连接于所述现场控制器，感测温室的太阳总辐射，并传输感测的总辐射至所述现场控制器。所述处理器接收每一个现场控制器传输的温室内部的温度、温室外部的温度、温室内部的湿度、温室外部的湿度、太阳总辐射和与所述现场控制器连接的风机的转速，基于每一个所述温度、湿度、太阳总辐射并结合温室能量平衡模型产生对应于风机的控制指令，所述现场控制器接收相应的风机的所述控制指令并基于控制指令控制所述风机转动的控制信号。

可选地，所述控制指令是温度变化率，所述现场控制器包括控制器，所述现场控制器接收相应的风机的所述控制指令并基于该控制指令产生控制所述风机转动的控制信号具体是：所述控制器对所述温度变化率、温室内外的温度差进行PID运算产生控制律，所述现场控制器接收所述控制律并基于该控制律产生控制所述风机转动的控制信号。

可选地，所述现场控制器包括控制器和变频器，所述控制器对所述控制指令、温室内外的温度差进行PID运算产生控制律，所述变频器基于该控制律产生控制风机转动的控制信号。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、本发明通过风机的转速、温室内外的温度差、温室的湿度、温室的太阳总辐射并基于温室能量平衡模型来控制所述风机的转动，能够根据温室的情况实时调整风机的转动，所以，能耗低。

2、由于本发明还对温室能量平衡模型的计算结果进行PID处理，且PID控制的微分单元的微分项是所述温室能量平衡模型的微分项，比例单元和积分单元的e(t)是温室内部温度的设定值与温室内部温度的实际测量值之差，这样，不仅可以避免温室温度响应大滞后的问题，也能客观避免由于温室能量平衡模型误差引起的控制错误，能发挥PID控制器的优势，又能发挥预测模型在控制中的优势。

附图说明

图1是本发明温室机械通风的控制***的原理框图；

图2是图1所示的控制***的现场处理装置的原理框图；

图3是本发明控制***的工作流程图；

图4是本发明PID控制的原理框图。

具体实施方式

为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所达成目的及功效，下面将结合实施例并配合附图予以详细说明。

请参阅图1和图2，本发明的温室机械通风的控制***包括处理器1和至少一个现场处理装置2。每一个现场处理装置2包括现场控制器21、二个温度传感器22、二个湿度传感器23和气象参数传感器24。

请继续参阅图1和图2，所述现场控制器21包括控制器211和变频器212。所述温度传感器22连接于所述现场控制器21，感测温室内部和外部的温度，并传输感测的温度至所述现场控制器21，具体的，在本实施例中，所述温度传感器22有二个，一个用于感测温室内部的温度，一个用于感测温室外部的温度，所感测的温度均传输至所述现场控制器21的控制器211。所述湿度传感器23连接于所述现场控制器21，感测温室内部和外部的湿度，并传输感测的湿度至所述现场控制器21，具体的，在本实施例中，所述湿度传感器23有两个，一个用于感测温室内部的湿度，另一个用于感测温室外部的湿度，感测的湿度均被传输至所述现场控制器21的控制器211。所述气象参数传感器24连接于所述现场控制器21，感测温室的太阳总辐射，并传输感测的太阳总辐射至所述现场控制器21，具体的，传输至所述现场控制器21的控制器211。

请参阅图3并结合图1和图2，本发明温室机械通风的控制***的工作过程如下：

所述处理器1执行步骤S11至S13，通过这些步骤确认处理器1和每一个现场处理装置2能否正常通信，只有所述处理器1和现场处理装置2能够正常通信的情况下，所有的设备才工作。

执行步骤S14：采样周期设置，具体的，所述采样周期是指每一个现场处理装置2向所述处理器1上传感测的温室内部的温度、温室外部的温度、温室内部的湿度、温室外部的湿度、太阳总辐射这些数据的时间间隔，当然，所述现场处理设置2的采样周期可以不相同，比如，图1中最左边一个现场处理装置2的采样周期设定为2分钟，则，该现场处理装置2每隔2分钟向所述处理器1传输上述数据，从左至右第二个现场处理装置的采样周期设定为3分钟，则，该现场处理装置2每隔3分钟向所述处理器1传输上述数据。

执行步骤S15：获取风机的转速、温室内外的温度、温室内外的湿度、温室的太阳总辐射，具体的，在该步骤中，所述现场处理装置2通过网络将所述风机的转速、温室内外的温度、温室内外的湿度、温室的太阳总辐射传递给处理器1，可以通过无线的方式传输数据，也可以通过有线的方式传输数据。数据的传输可以采用现有技术，在此不再赘述。

执行步骤S16：基于温室能量平衡模型计算温度变化率，具体的，所述温室能量平衡模型是：

ρVCdTg/dt＝rQsolar-Qven-Qcover-Qtrans-Qcool

Qven＝K_sφΔT-K_lφΔe

Qcover＝KcΔT

Qtrans＝aQsolar+bA_leaf(e(T_o)-e)

Qcool＝fλW

上述公式中：ρ为温室内空气密度、V为温室的体积、C为温室内空气定压比热、T为温室内空气的温度、t为时间、η为太阳辐射效率、Qsolar为环境太阳总辐射、Qven为通风和渗透散失的能量、Qcover为覆盖材料的热传导能量、Qtrans为作物蒸腾所需要的能量、Qcool为降温装置(如喷雾)吸收的能量、ΔT为温室内外温度差、Δe为温室内外空气绝对湿度差、Φ为通风率、Ks为单位通风率温室内外交换的显热、K_l为单位通风率温室内外交换的潜热、Kc为温室覆盖层的热传导系数、e(To)为饱和湿气在室外温度时的蒸气压、e为饱和湿气在室外温度时的实际蒸气压、a为太阳辐射对植物蒸腾的贡献度、b为饱和湿气压差对植物蒸腾的贡献度、Aleaf为叶面指数、f为喷雾水的雾化率、λ为水蒸气热容、W为喷水量。

在该步骤中，温室能量平衡模型的建立需要考虑多种因素，因为，温室是一个依靠覆盖材料形成的半封闭***，温室内部与外部能量交换的物理过程可以分为显热交换和潜热交换两个方面。显热交换有辐射、对流和热传导三种方式，具体为太阳辐射、长波辐射、通风换热、设备供热、与外界的热传导、土壤热交换、植物热交换和光合作用的耗能等。潜热交换主要是温室内的湿度变化，如作物的蒸腾作用、温室内的水分蒸发和水汽凝结等过程中伴随水的相变而发生的吸热与放热；另外，温室内部太阳光净辐射在实际温室中测量有一定的难度，所以引入太阳辐射效率η，用ηQsolar(Qsolar为环境太阳总辐射)综合反映温室从外部环境的辐射收益，从而可以忽略温室向外界长波辐射能量，并且可以直接使用温室气象站的检测数据；再者，在高温夏季，假设通风过程中温室内空气充分混合，温度一致，就可忽略如空气与植物的热交换、空气与地面的热传导量，综合这些因素考虑，得到上述温室能量平衡模型。

在该步骤中，所述dTg/dt表示温度变化率。在上述的温室能量平衡模型中，各种参数的测量方便，也能够真实反映温室的环境。

执行步骤S17：输出温度变化率，具体的，输出dTg/dt，在该步骤中，所述处理器1计算出温度变化率之后，通过网络将温度变化率传输至相应的现场处理装置2，以图1为例说明，当所述处理器1接收从左至右的第一个现场处理装置2的温室内的温度、温室外的温度等数据之后，温度变化率就传输该第一个现场处理装置2，以此类推，处理器1接收的从左至右第三个现场处理装置2的温室内的温度等数据，则，将温度变化率传输至该第三个现场处理装置2，总的来说，所述处理器1能够基于每一个风机的所述温度、湿度、太阳总辐射并结合温室能量平衡模型产生对应于风机的控制指令。

请参阅图1至图4，上述步骤S11至S17由所述处理器1完成。执行完步骤S17之后，执行步骤S18，所述现场处理装置2的控制器211接收基于温室能量平衡模型计算出的温度变化率，并从温度传感器22获取温室内外的温度而得到温室内外的温差，在该步骤中，所述温度变化率与风机是对应的，以图1为例，假定安装从左至右的第一个现场处理装置2的温室为1号温室，第二个现场处理装置2的温室为2号温室，则，第一个现场处理装置2接收处理器1传送的1号温室的温度变化率，第二个现场处理装置2接收处理器1传送的2号温室的温度变化率。

执行步骤S19：根据PID计算控制律，在该步骤中，所述PID计算的公式为μ(t)＝K_pe(t)+K_i∫e(t)dt+K_ddTg/dt，在该公式中，PID运算的微分单元的微分项是所述温室能量平衡模型的微分项，也就是采用温度变化率。PID运算的比例单元和积分单元的e(t)是温室内部温度的设定值与温室内部温度的实际测量值之差，设定值可以通过所述处理器1向所述现场控制器2传输指令而设定并存于所述处理器1，温室内部温度的实际测量值通过安装于温室内部的温度传感器测量得到，该温度通过所述现场处理装置2传输至处理器1，所述控制器211对温度传感器22获取的温度进行减法运算即可获得温室内外的温度差。该步骤中，由于微分单元的微分项采用温室能量平衡模型的微分项，可以克服温室温度响应大滞后的问题，比例单元和积分单元的e(t)采用温室内部温度的设定值与温室内部温度的实际测量值之差，可以避免了由于模型误差引起的控制错误，控制效果好。

执行步骤S23：输出控制律至变频器，所述变频器基于控制律控制风机3转动，在该步骤中，所述变频器212还需要对控制律进行处理，将控制律转化为风机3能够识别和处理的控制信号，未设置变频器212的情况下，所述控制器211先计算出所述控制律，然后将控制律反馈至所述现场控制器21，现场控制器21产生控制风机3转动的控制信号，直接控制风机3的转动。当然，可以理解的是，在不需进行PID计算或者在不需要进行PID计算和使用变频器211的情况下，所述现场控制器21直接将处理器1产生的控制指令转换为控制所述风机3转动的控制信号，从而，控制风机的转动。

上述实施例的温室机械通风的控制***将温度能量平衡模型与PID控制相结合，降低了温室的能耗，另外，所述能量平衡模型也使得温室的各种数据获取容易，应用方便；再者，PID控制中的微分项采用温度能量平衡模型的微分项，积分项和比例项的e(t)采用温室内部温度的设定值与温室内部温度的实际测量值之差，这样，可以克服温室温度响应大滞后的问题，所谓“温度响应大滞后”的含义是：温度的变化对通风的变化有较大的滞后，也能客观上避免由于温室能量平衡模型误差引起的控制错误。

作为上述实施例的一种改变，所述温室能量平衡模型也可以是如下的能量平衡模型：

$\mathrm{\ρVC}\frac{{\mathrm{dT}}_g}{\mathrm{dt}}=\mathrm{Qrad}-\mathrm{Qven}-\mathrm{Qlon}-\mathrm{Qcover}-\mathrm{Qleaf}-\mathrm{Qsoil}-\mathrm{Qtrans}-\mathrm{Qcool}$

Qven＝K_sφΔT-K_lφΔe

Qcover＝KcΔT

Qleaf＝C_L(T_L-T_g)

Qsoil＝C_s(T_s-T_g)

Qtrans＝aQsolar+bA_leaf(e(T_o)-e)

Qcool＝fλW

公式中，Qrad和Qlon通过实际测量获得，ρ为试验温室内空气密度、V为试验温室的体积、C为温室内空气定压比热、Qrad为太阳光照净辐射能量、Qven为通风和渗透散失的能量、Qlon为长波辐射散失的能量、Qcover为覆盖材料的热传导能量、Qleaf为室内空气与作物叶面的热对流能量、Qsoil为温室空气与土壤的热传导能量、Qtrans为作物蒸腾所需要的能量、Qcool为降温装置(如喷雾)吸收的能量、Φ为通风率、Ks为单位通风率温室内外交换的显热、K_l为单位通风率温室内外交换的潜热、ΔT为试验温室内外空气的温度差(T_g-T_o)，T_g为室内温度，T_o为室外温度、Δe为温室内外空气绝对湿度差、Kc为温室覆盖层的热传导系数、T_L为叶面温度，T_s为土壤温度、t为时间、C_L、C_s分别为叶面与空气、土壤与空气对流换热系数、a为太阳辐射对植物蒸腾的贡献度、Qsolar为环境太阳总辐射、b为饱和湿气压差对植物蒸腾的贡献度、Aleaf为叶面指数、e(To)为饱和湿气在室外温度时的蒸气压、e为饱和湿气在室外温度时的实际蒸气压、f为喷雾水的雾化率、λ为水蒸气热容、W为喷水量。上述第一种能量平衡模型和第二种能量平衡模型都是通过温室内部能量平衡的关系表达温室的温度特性。在本发明中，利用第一种能量平衡模型和第二种能量平衡模型分别与PID控制结合，既能发挥PID控制器的优势，又能发挥能量平衡模型在控制中的优势。

上述两种能量平衡模型分别结合PID控制，能够基于温室内的环境条件(比如，温度、湿度，太阳总辐射)实时调整调整风机的转速，而且，能够使得风机连续转动，也就是说，风机一旦启动后就一直处于转动状态，而由于本发明能够实时的获取温室的环境条件，以这些环境条件为基础并根据温室能量平衡模型实时的调整风机的转动，所以，与传统的开关控制方式相比，虽然连续转动，但是，能耗更低，更合理。

以上述温室机械通风的控制***的技术思路为基础，本发明还提供一种温室机械通风的控制方法，该方法包括如下步骤：获取风机的转速、温室内外的温度、温室内外的湿度、温室的太阳总辐射；基于获取的转速、温室内外的温度、温室内外的湿度和太阳总辐射，根据温室能量平衡模型产生用于控制风机转动的控制信号。当然，在为了避免由于模型误差引起的控制错误的情况下，所述方法还可以包括对所述温室能量平衡模型的计算结果进行PID运算，具体如下：μ(t)＝K_pe(t)+K_i∫e(t)dt+K_ddTg/dt，公式中，PID运算的微分单元的微分项是所述温室能量平衡模型的微分项，PID运算的比例单元和积分单元的e(t)是温室内部温度的设定值与温室内部温度的实际测量值之差。方法中温室能量平衡模型和PID控制的阐述请参见控制***的叙述，在此不再赘述。二

Claims (5)

1.温室机械通风的控制方法，用于控制温室的风机，其特征是：包括如下步骤：

获取风机的转速、温室内外的温度、温室内外的湿度、温室的太阳总辐射；

基于获取的转速、温室内外的温度、温室内外的湿度和太阳总辐射，根据温室能量平衡模型产生控制信号，将该控制信号用于控制所述风机的转动，所述温室能量平衡模型具体如下：

$\mathrm{\ρVC}\frac{\mathrm{dTg}}{\mathrm{dt}}=\mathrm{\ηQsolar}-\mathrm{Qven}-\mathrm{Qcover}-\mathrm{Qtrans}-\mathrm{Qcool}$

Qven＝K_sφΔT-K_lφΔe

Qcover＝KcΔT

Qtrans＝aQsolar+bA_leaf(e(T_o)-e)

Qcool＝fλW

上述公式中：ρ为温室内空气密度、V为温室的体积、C为温室内空气定压比热、T_g为温室内空气的温度、t为时间、η为太阳辐射效率、Qsolar为环境太阳总辐射、Qven为通风和渗透散失的能量、Qcover为覆盖材料的热传导能量、Qtrans为作物蒸腾所需要的能量、Qcool为降温装置吸收的能量、ΔT为温室内外的温度差、Δe为温室内外空气绝对湿度差、Φ为通风率、Ks为单位通风率温室内外交换的显热、K_l为单位通风率温室内外交换的潜热、Kc为温室覆盖层的热传导系数、e(To)为饱和湿气在室外温度时的蒸气压、e为饱和湿气在室外温度时的实际蒸气压、a为太阳辐射对植物蒸腾的贡献度、b为饱和湿气压差对植物蒸腾的贡献度、Aleaf为叶面指数、f为喷雾水的雾化率、λ为水蒸气热容、W为喷水量；

或者，所述温室能量平衡模型如下：

$\mathrm{\ρVC}\frac{d{T}_g}{\mathrm{dt}}=\mathrm{Qrad}-\mathrm{Qven}-\mathrm{Qlon}-\mathrm{Qcover}-\mathrm{Qleaf}-\mathrm{Qsoil}-\mathrm{Qtrans}-\mathrm{Qcool}$

Qven＝K_sφΔT-K_lφΔe

Qcover＝KcΔT

Qleaf＝C_L(T_L-T_g)

Qsoil＝C_s(T_s-T_g)

Qtrans＝aQsolar+bA_leaf(e(T_o)-e)

Qcool＝fλW

公式中，Qrad和Qlon通过实际测量获得，ρ为温室内空气密度、V为温室的体积、C为温室内空气定压比热、Qrad为太阳光照净辐射能量、Qven为通风和渗透散失的能量、Qlon为长波辐射散失的能量、Qcover为覆盖材料的热传导能量、Qleaf为室内空气与作物叶面的热对流能量、Qsoil为温室空气与土壤的热传导能量、Qtrans为作物蒸腾所需要的能量、Qcool为降温装置吸收的能量、Ks为单位通风率温室内外交换的显热、K_l为单位通风率温室内外交换的潜热、Φ为通风率、ΔT为温室内外空气的温度差(T_g-T_o)，T_g为室内温度，T_o为室外温度、Δe为温室内外空气绝对湿度差、Kc为温室覆盖层的热传导系数，C_L、C_S分别为叶面与空气、土壤与空气对流换热系数、T_L为叶面温度，T_s为土壤温度、t为时间、e(To)为饱和湿气在室外温度时的蒸气压、e为饱和湿气在室外温度时的实际蒸气压、a为太阳辐射对植物蒸腾的贡献度、Qsolar为环境太阳总辐射、b为饱和湿气压差对植物蒸腾的贡献度、Aleaf为叶面指数、f为喷雾水的雾化率、λ为水蒸气热容、W为喷水量。

2.如权利要求1中所述的温室机械通风的控制方法，其特征是：所述根据温室能量平衡模型产生控制信号还包括对所述温室能量平衡模型的计算结果进行PID运算而产生控制信号，所述PID运算具体如下：

μ(t)＝K_pe(t)+K_i∫e(t)dt+K_ddTg/dt，该公式中，PID运算的微分单元的微分项是所述温室能量平衡模型的微分项，PID运算的比例单元和积分单元的e(t)是温室内部温度的设定值与温室内部温度的实际测量值之差。

3.根据权利要求1所述的温室机械通风的控制方法的控制***，用于控制温室的风机转动，其特征是：包括处理器和至少一个现场处理装置，每一个现场处理装置包括二个温度传感器、二个湿度传感器、气象参数传感器和现场控制器；

所述温度传感器连接于所述现场控制器，感测温室内部和外部的温度，并传输感测的温度至所述现场控制器；

所述湿度传感器连接于所述现场控制器，感测温室内部和外部的湿度，并传输感测的湿度至所述现场控制器；

所述气象参数传感器连接于所述现场控制器，感测温室的太阳总辐射，并传输感测的太阳总辐射至所述现场控制器；

所述处理器接收每一个现场控制器传输的温室内部的温度、温室外部的温度、温室内部的湿度、温室外部的湿度、太阳总辐射和与所述现场控制器连接的风机的转速，基于每一个风机的所述温度、湿度、太阳总辐射并结合温室能量平衡模型产生对应于风机的控制指令；

所述现场控制器接收相应的风机的所述控制指令并基于该控制指令产生控制所述风机转动的控制信号。

4.如权利要求3所述控制***，其特征是：所述控制指令是温度变化率，所述现场控制器包括控制器，所述现场控制器接收相应的风机的所述控制指令并基于该控制指令产生控制所述风机转动的控制信号具体是：所述控制器对所述温度变化率、温室内外的温度差进行PID运算产生控制律，所述现场控制器接收所述控制律并基于该控制律产生控制所述风机转动的控制信号。

5.如权利要求3所述控制***，其特征是：所述现场控制器包括控制器和变频器，所述控制器对所述控制指令、温室内外的温度差进行PID运算产生控制律，所述变频器基于该控制律产生控制风机转动的控制信号。

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