Modeling a Fuzzy Logic Controller to Simulate and Optimize the Greenhouse Microclimate Management using MATLAB SIMULINK

Abstract

The socio-economic evolution of populations has in recent decades a rapid and multiple changes, including dietary habits that have been characterized by the consumption of fresh products out of season and widely available throughout the year. Culture under shelters of fruit, vegetable and flower species developed from the classical to the greenhouse agro -industrial, currently known for its modernity and high level of automation (heating, misting, of conditioning, control, regulation and control, supervisor of computer etc ...). new techniques have emerged, including the use of control devices and regulating climate variables in a greenhouse (temperature, humidity, CO 2 concentration etc ...) to the exploitation of artificial intelligence such as neural networks and / or fuzzy logic. Currently the climate computer offers many benefits and solves problems related to the regulation, monitoring and controls. Greenhouse growers remain vigilant and attentive, facing this technological development. they ensure competitiveness and optimize their investments / production cost which continues to grow. The application of artificial intelligence in the industry known for considerable growth, which is not the case in the field of agricultural greenhouses, where enforcement remains timid. it is from this fact, we undertake research work in this area and conduct a simulation based on meteorological data through MATLAB Simulink to finally analyze the thermal behavior -greenhouse microclimate energy.

Решение Задач Нестационарной Теплопередачи, Энергосбережения И Управления Климатическими Системами

“…Можно также отметить, что общий характер зависимости (3.13), отраженный на рис. 3.3, имеет аналогию с результатами, полученными, в частности, авторами [68], [69] при сходных начальных условиях. Получаемые отклонения температуры оказываются того же порядка, что и приводимые в публикациях [77], [78] в сходных режимах, а в целом концепция подхода, рассмотренного в предлагаемой работе, и ряд элементов математической постановки и решения исследуемой задачи близки к данным, содержащимся в работах [67], [70] и некоторых других, поэтому результаты настоящего исследования можно считать достаточно достоверными и обоснованными.…”

“…В данном разделе объектом исследования является изменение температуры внутреннего воздуха в помещении, оборудованном автоматизированными местными системами охлаждения и фоновой системой приточной вентиляции, в условиях переменных тепловых воздействий.О необходимости поддержания комплекса параметров внутреннего микроклимата помещений в диапазоне, определяемом условиями комфортности человека или обеспечением технологического процесса, в связи с требованиями безопасности жизнедеятельности, уже говорилось в разделе 3.1. Нужно отметить, что моделированию процессов в помещении в целом посвящены работы[67],[68],[69],[70],[71],[72],[73],[74],[75]. Достаточно точное аналитическое решение для расчета колебаний температуры приведено в[67], но оно касается только ограждающих конструкций, а в[68] рассматривается весьма подробная многопараметрическая численная модель имитационного типа, но она относится к холодному периоду года при наличии отопления.…”

“…Достаточно точное аналитическое решение для расчета колебаний температуры приведено в[67], но оно касается только ограждающих конструкций, а в[68] рассматривается весьма подробная многопараметрическая численная модель имитационного типа, но она относится к холодному периоду года при наличии отопления. Публикации[69],[70],[71],[72] также носят достаточно целостный характер, в частности,[69],[70] касаются использования принципов нечеткой логики в организации управления микроклима-…”