【正文】 外文翻譯 農(nóng)業(yè)大棚溫室智能化自動(dòng)控制 附錄 3 外文文獻(xiàn)翻譯譯文 農(nóng)業(yè)大棚溫室智能化自動(dòng)控制 摘要確定控制溫室作物生長(zhǎng)歷來使用約束優(yōu)化或應(yīng)用人工智能技術(shù)解決了軌跡的問題已被用作經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)的最優(yōu)化研究的主要標(biāo)準(zhǔn)以獲得足夠的作物生長(zhǎng)的氣候控制設(shè)定值本文針對(duì)溫室作物生長(zhǎng)的問題通過分層控制體系結(jié)構(gòu)由一個(gè)高層次的多目標(biāo)優(yōu)化方法在解決這個(gè)問題的辦法是找到白天和夜間溫度參考軌跡氣候相關(guān)的設(shè)定值和電導(dǎo)率 fertirrigation 相關(guān)設(shè)定值的目標(biāo) 是利潤(rùn)最大化果實(shí)品質(zhì)水分利用效率這些目前正在培育的國(guó)際規(guī)則結(jié)果說明選擇從那些獲得工業(yè)的溫室在過去的八年中示出和描述 關(guān)鍵詞農(nóng)業(yè)分層系統(tǒng)過程控制優(yōu)化方法產(chǎn)量?jī)?yōu)化 1 介紹 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)是時(shí)下在質(zhì)量和環(huán)境影響方面的規(guī)定因此它是一個(gè)自動(dòng)控制技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)增加了很多在過去的幾年里溫室產(chǎn)生的空氣系統(tǒng)的是一個(gè)復(fù)雜的物理化學(xué)和生物學(xué)過程同時(shí)使具有不同的響應(yīng)時(shí)間和模式的環(huán)境因素其特征在于由許多相互作用它必須加以控制以以獲得最佳效果的種植者作物生長(zhǎng)過程是最重要的主要受周圍環(huán)境的氣候變量光合有效輻射 PAR 溫度濕度二氧化碳濃 度里面的空氣水和化肥灌溉病蟲害提供量和文化的勞動(dòng)力如修剪和農(nóng)藥的治療等等溫室是適合作物生長(zhǎng)因?yàn)樗鼧?gòu)成了一個(gè)封閉的環(huán)境中可以控制氣候和肥料灌溉變量氣候和肥料灌溉是兩個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)不同的控制問題和目標(biāo)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)不同作物品種的水和養(yǎng)分的要求是已知的在實(shí)際上第一個(gè)自動(dòng)化系統(tǒng)控制這些變量另一方面市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)和環(huán)境的規(guī)則以提高水的利用效率或其他方面加以考慮減少肥料殘留在土壤中的如硝酸鹽含量因此優(yōu)化生產(chǎn)過程可概括為一個(gè)溫室大氣系統(tǒng)的問題達(dá)到以下目標(biāo)的最佳作物生長(zhǎng)一個(gè)更大的生產(chǎn)與質(zhì)量更好聯(lián)營(yíng)公司的成本主要是燃料電力和化肥減少 減少殘留物主要是殺蟲劑和離子在土壤中和水的利用效率的提高許多方法已被應(yīng)用到這個(gè)問題例如處理的溫室氣候管理中的最優(yōu)控制字段 2 M0 優(yōu)化作物生產(chǎn) 一個(gè) MO 優(yōu)化問題可以定義為尋找決策變量的向量它滿足約束條件和優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)一個(gè)向量其元素特點(diǎn)是競(jìng)爭(zhēng)的措施表現(xiàn)或目標(biāo)的問題被視為 MO 優(yōu)化問題其中 n 目標(biāo)姬 p 在變量的向量 P∈ P 的同時(shí)最小化或最大化 問題往往沒有最佳的解決方案同時(shí)優(yōu)化所有目標(biāo)但它有一組作為一個(gè)Pareto 最優(yōu)集其中一個(gè)折衷的解決方案可以選自已知的不理想的或不占主導(dǎo)地位的替代解決方案設(shè)置一個(gè)決策 過程不同的標(biāo)準(zhǔn)如物理產(chǎn)量作物品質(zhì)產(chǎn)品質(zhì)量生產(chǎn)過程中的時(shí)間不同或生產(chǎn)成本和風(fēng)險(xiǎn)可配制于溫室作物管理這些標(biāo)準(zhǔn)往往會(huì)產(chǎn)生有爭(zhēng)議的的氣候和肥料灌溉要求必須要解決的或明或暗地在所謂的戰(zhàn)術(shù)層面上種植者有幾個(gè)相互沖突的目標(biāo)做出決定該解決方案的這個(gè) MO 優(yōu)化過程的p∈ P 是最佳的日間和夜間的當(dāng)前和未來的參考軌跡的溫度 XTA 導(dǎo)電性 XEC 作物周期的其余部分即沿著優(yōu)化的時(shí)間間隔內(nèi)的空氣溫度是一個(gè)向量并沿著優(yōu)化的時(shí)間間隔的電導(dǎo)率 EC 是一個(gè)矢量請(qǐng)注意在植物生長(zhǎng)的 PAR 輻射晝夜的條件的影響下進(jìn)行光合作用過程此外溫度成為影響糖的生產(chǎn)速度通過 光合作用從而輻射和溫度具有較高的輻射水平的方式對(duì)應(yīng)于較高的溫度達(dá)到平衡所以在晝夜條件下的溫度維持在較高的水平是必要的在夜間條件下的植物都沒有激活作物不生長(zhǎng)所以它不是必要的以維持這樣高的溫度出于這個(gè)原因通常被認(rèn)為是兩個(gè)溫度設(shè)定點(diǎn)日間和夜間這是必要的以反白顯示雖然在連續(xù)時(shí)間的過程優(yōu)化解決了在離散的時(shí)間間隔為一個(gè)優(yōu)化地平線化且 k 項(xiàng)該層是可變的代表剩余的時(shí)間段直到結(jié)束的農(nóng)業(yè)季節(jié)因此解向量其中 k 是當(dāng)前離散時(shí)間瞬間獲得 需要注意的是對(duì)于提出的優(yōu)化問題溫室作物生產(chǎn)的模型是必需的以估計(jì)內(nèi)的的氣候行為和作物的生長(zhǎng)該算法通過不 同的步驟并涉及不同的功能目標(biāo)決策變量溫室內(nèi)的微氣候的動(dòng)態(tài)行為是涉及能量轉(zhuǎn)移輻射和熱和質(zhì)量平衡水蒸汽通量和二氧化碳濃度的物理過程的組合另一方面主要取決于作物的生長(zhǎng)和產(chǎn)量在其他情況中如灌溉和化肥在溫室內(nèi)的溫度 PAR輻射 CO2濃度因此無論是氣候條件和作物生長(zhǎng)的相互影響其動(dòng)態(tài)行為特征可以通過不同的時(shí)間尺度 其中 XCL XCLt是一個(gè) n1的維向量的溫室氣候狀態(tài)變量的主要的內(nèi)部空氣的溫度和濕度二氧化碳濃度 PAR輻射土壤表面溫度蓋溫度和植物溫度 XGR XGR叔是作物生長(zhǎng)狀態(tài)變量主要是數(shù)量的主莖上葉面積指數(shù) LAI 或 表面土壤面積的葉片總干物質(zhì)代表所有植物成分的根莖節(jié)點(diǎn) N2維向量葉花和果實(shí)不包括水水果干物質(zhì)生物量的水果不包括水和成熟的果實(shí)干物質(zhì)或成熟果實(shí)生物量的積累U Ut 是 m 維向量輸入變量天然通風(fēng)孔和加熱系統(tǒng)在這項(xiàng)工作中 D Dt 是干擾外界溫度濕度風(fēng)速和風(fēng)向室外輻射雨鄰維向量 V Vt 的一類 q 維向量系統(tǒng)變量的蒸騰縮合和其他進(jìn)程有關(guān)系統(tǒng)常數(shù) C 是 r 維向量 t 是時(shí)間 XCLi 和 XGR 在初始時(shí)刻 tii是已知的狀態(tài)整箱整箱 t是一個(gè)非線性函數(shù)的基礎(chǔ)上的傳質(zhì)和傳熱的結(jié)余的 fgr 的 fgrt 是一個(gè)非線性函數(shù)的基礎(chǔ)上的植物的基本 的生理過程 地中海地區(qū)已開發(fā)了線性和非線性模型的物理定律這些模型可以發(fā)現(xiàn)深解釋拉米雷斯阿里亞斯羅德里格斯 Berenguel 和費(fèi)爾南德斯水模拉米雷斯 阿里亞斯等 增長(zhǎng)模型羅德里格斯等人 氣候模式羅德里格斯和 Berenguel 這些模型過于復(fù)雜這里詳述但主要的增長(zhǎng)模型方程問題的目標(biāo)和最終的 MO 優(yōu)化問題的解釋在下面的章節(jié)將描述這些方程將用來展示如何在不同的目標(biāo)成本函數(shù)表示為決策變量的函數(shù)的優(yōu)化問題目前和未來的溫度和 EC 的設(shè)定值 21 利潤(rùn)最大化 利潤(rùn)的計(jì)算作為新鮮水果的銷售收入并關(guān)聯(lián)到他們的生產(chǎn)成本 之間的差異 VPRt是產(chǎn)量估計(jì)從市場(chǎng)的銷售價(jià)格 XFFPt是獲得作物生長(zhǎng)模型的 VCOT的新鮮水果生產(chǎn)所產(chǎn)生的費(fèi)用由供熱電力化肥水 t 是時(shí)間 ti是作物周期的初始時(shí)間th 是最新的收獲時(shí)間同時(shí)選擇由種植者請(qǐng)注意在實(shí)踐中有多個(gè)番茄作物收獲在生長(zhǎng)季節(jié)出于這個(gè)原因日式代表了最新的收獲時(shí)間 另一種方法是考慮在未來的收獲時(shí)間 TN 成本函數(shù)并再次重新啟動(dòng)優(yōu)化過程一旦前收割工作已經(jīng)產(chǎn)生這兩種替代品的有效期為多收獲收入取決于番茄果實(shí)的價(jià)格千克 1?? ??1收獲日期并在每表面單位鮮重的產(chǎn)量公斤米 2價(jià)格政策需要市場(chǎng)模型或歷史數(shù)據(jù)這是一個(gè)非 常困難的預(yù)測(cè)問題下面的小節(jié)描述如何新鮮水果生產(chǎn) XFFPT 以及工藝成本壓控振蕩器 T 可以預(yù)計(jì)相關(guān)的決策變量 22 質(zhì)量最大化 利潤(rùn)最大化雖然可以被理解為主要目標(biāo)從種植者的角度來看這不能總是被用來作為唯一的一個(gè)種植者通常屬于合作社或農(nóng)業(yè)社會(huì)有利于引入園藝產(chǎn)品進(jìn)入市場(chǎng)這些協(xié)會(huì)修復(fù)的政策優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品根據(jù)不同的市場(chǎng)需求因此種植者必須適應(yīng)其生產(chǎn)這些政策的過程中為了達(dá)到一些最低限度的質(zhì)量水平食品質(zhì)量擁抱感覺屬性很容易察覺到人的感官和隱藏屬性如健康和營(yíng)養(yǎng)在水果和蔬菜的感官性能由糖類有機(jī)酸揮發(fā)性化合物的量以及顏色形狀和紋理然而糖和 酸那些反映整體一個(gè)水果口味喜好對(duì)于番茄作物可溶性固形物已涉及到糖和可滴定酸度主要有機(jī)酸因此它們可以作為果實(shí)品質(zhì)的指標(biāo)堅(jiān)定的水果是另一種重要的質(zhì)量參數(shù)鏈中的種植者經(jīng)銷商消費(fèi)者然而一些作品已經(jīng)表明園藝蔬菜如西紅柿或鮮花感官質(zhì)量的一些重要參數(shù)是在沖突與產(chǎn)量 番茄果實(shí)可溶性固形物滴定酸度果實(shí)硬度和大小可以使用下面的線性方法[Dorais 等人 2020 年 XTAt 和 XECT 決策變量 ]和 [Sonneveld 和面包車博格1991]15YT A BXTGXT 其中 Yt為變量的計(jì)算可溶性固形物滴定酸度果實(shí)硬度或大小 Xt是相 關(guān)的決策變量 XEC 為 VSSolTT 腹側(cè)被蓋區(qū) T vfs 的 t 的和 XTAt 的 VFFt 的在 Yt 的系數(shù)是一個(gè)常數(shù)增量 b 為增量在 Yt 的系數(shù)在 Xt 的單位的增量并 GXt 的代表在 YT 其中有一個(gè)增量的 Xt 的閾值是一個(gè)分段函數(shù) 23 水利用效率的最大化 這個(gè)目標(biāo)優(yōu)化問題明確納入環(huán)境有關(guān)的目的在半干旱的氣候如地中海的水是非常稀缺和昂貴的資源主要是在一些一年四季有些作者認(rèn)為在這樣的地區(qū)是由生產(chǎn)力可用的水和用水效率使用這樣適當(dāng)管理的水是必需的與顯式包含這一目標(biāo)種植者可以選擇提供的期望的耗水量在生長(zhǎng)周期從帕累托前沿的解決方案這 一目標(biāo)的嘗試使用的水量足以作物生長(zhǎng)發(fā)育的密切關(guān)系所提供的營(yíng)養(yǎng)液的濃度在本文中水分利用效率被認(rèn)為是類似的生物量的效率之間的關(guān)系定義為新鮮水果的物質(zhì)生產(chǎn)與供給的水 24 多目標(biāo)優(yōu)化問題 所有這些目標(biāo)中的變量是空氣溫度 XTA 和或歐盟 XECXFFPT 的 FSFT 西南 T腹側(cè)被蓋區(qū) TVSSolT 的功能 VFSTVFFT 以及衡量的干擾如 PAR 輻射或二氧化碳濃度也就是說目標(biāo)函數(shù)可以表示為對(duì)于 i 123 是沿著優(yōu)化的時(shí)間間隔內(nèi)的空氣溫度的向量是一個(gè)向量沿著優(yōu)化的時(shí)間間隔的 ECΘ是一個(gè)向量測(cè)的擾動(dòng)具有沿水平優(yōu)化預(yù)測(cè) MO 優(yōu)化問題 的解決提供了歐共體內(nèi)的空氣溫度控制地平線其余的日間和夜間的設(shè)定軌跡恒定的日間和夜間的設(shè)定點(diǎn)定義穩(wěn)定狀態(tài)模型的溫室氣候和番茄作物總結(jié)在 EqsAlthough 幾種技術(shù)已被評(píng)估為解決 MO 優(yōu)化問題在這種情況下一個(gè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)算法已被用于序貫二次規(guī)劃 SQP 確定每個(gè)目標(biāo)的重點(diǎn)通過使用權(quán)重按順序在每個(gè)迭代修改的約束被定義為從專家的知識(shí)獲得的最大和最小的溫度和 EC 值表明最佳番茄的生長(zhǎng)溫度和通過分析局部數(shù)據(jù)從歷史系列由此產(chǎn)生的約束條件改變整個(gè)每年的時(shí)間與過去的二十年收集的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的圖案 3 多級(jí)遞階控制結(jié)構(gòu) 動(dòng)態(tài)參與 溫室生產(chǎn)過程中呈現(xiàn)出不同的時(shí)間尺度上如上所述即內(nèi)部溫室氣候作物快速動(dòng)力學(xué)即蒸騰作用光合作用和呼吸作用和緩慢的的作物發(fā)育即作物生長(zhǎng)和果實(shí)的變化因此多層分級(jí)控制架構(gòu)已經(jīng)提出并使用 Rodriguez 等人2020 年和羅德里格斯等人 2020] 31 作物生長(zhǎng)控制層 考慮到長(zhǎng)期目標(biāo)市場(chǎng)價(jià)格收獲日期和所需的質(zhì)量和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的增長(zhǎng)狀態(tài)使用修改后的模型拉米雷斯 阿里亞斯等人 2020 進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算的溫室內(nèi)溫度的設(shè)定值軌跡和歐盟一起考慮控制范圍內(nèi)通常是 65天為一個(gè)淡旺季 260決策變量 或 120天為一個(gè)漫長(zhǎng)的賽季 480決 策變量灌溉模型也已開發(fā)控制和優(yōu)化的目的 長(zhǎng)期天氣預(yù)測(cè)這是邏輯上具有較高程度的不確定性的要素之一是使用一個(gè)軟件工具訪問由西班牙國(guó)家氣象局的天氣預(yù)測(cè)未來八天向前產(chǎn)生模式在幾個(gè)指標(biāo)清晰度最大平均和最低氣溫太陽輻射在本地搜索歷史氣候序列數(shù)據(jù)庫(kù)生成模式更好地適合以這種方式以所選擇的序列作為短期天氣預(yù)報(bào)估計(jì)作物周期的其余部分被從該短序列和使用從歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中的一個(gè)數(shù)據(jù)窗口生成通過滾動(dòng)的方法在第二層進(jìn)行修改降低不確定性的相關(guān)程度高 32 設(shè)定適應(yīng)層 在這一層中被發(fā)送到下層為第二天的設(shè)定值被修改和更新以避免不可行性問 題并允許達(dá)到參考值考慮在上層短期內(nèi)的天氣預(yù)報(bào)具有較低程度的不確定性當(dāng)前狀態(tài)的作物產(chǎn)生的軌跡這些修改和短期種植者目標(biāo)考慮到他她的技能和作物狀態(tài)這是必要的自由度讓種植者的分層控制系統(tǒng)進(jìn)行交互然后該信息是用在上面描述的模型以模擬的溫室的行為并評(píng)價(jià)如果所提供的設(shè)定點(diǎn)可以達(dá)到在優(yōu)化過程被重復(fù)修改減少或增加設(shè)定值根據(jù)仿真結(jié)果的