温室环境智能监控：人工智能与模糊控制的实践应用

该文档深入探讨了人工智能和机器学习在温室环境智能监控系统开发中的应用，针对设施农业中温室作为关键设施存在的挑战，尤其是监控系统的性能提升问题。作者指出，尽管国内温室硬件已经成熟，但在关键的监控技术上，如系统精度和效率上，仍与发达国家存在差距，主要依赖进口。 研究者在前人工作的基础上，认识到温室环境是一个复杂的非线性、大滞后且时变的系统，环境因子间相互作用，受到外部环境影响大，传统的控制方法难以有效应对。为此，他们采用模糊控制策略，利用模糊控制理论来克服系统的滞后性和不确定性，设计了针对温室温度和湿度的模糊控制器，并借助MATLAB进行仿真，结果显示该控制方法具有良好的鲁棒性和稳定性，能实现理想的控制效果。 系统架构上，采用了上位PC机和分布式下位8031单片机的结合，形成小型分布式监控网络。上位机作为系统的核心，负责数据处理和管理，下位机则负责实时数据采集和执行模糊控制指令。通过RS-232C接口，实现了上下位机之间的通信，使得系统具备动态调整环境参数的能力。 软件设计方面，上位机系统软件采用Visual C++ 6.0进行可视化编程，包含通信模块、实时数据采集监控、历史数据展示和帮助模块，模块化设计提高了效率和可维护性。下位机软件则是基于8031单片机的汇编语言开发，包括主程序、中断服务、数据采集、处理和参数设定等模块，确保了系统的稳定运行和灵活性。 该系统的优势在于其可靠性、通用性以及可升级和扩展性，为实现温室多因素环境控制提供了技术支持，对于提高设施农业的经济效益和推动我国温室生产现代化进程具有重要价值。通过整合人工智能和机器学习，该研究不仅提升了温室环境监控的智能化水平，也为其他领域类似系统的研发提供了参考和借鉴。