【正文】 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(guò)于復(fù)雜這里詳述但主要的增長(zhǎng)模型方程問(wèn)題的目標(biāo)和最終的 MO 優(yōu)化問(wèn)題的解釋在下面的章節(jié)將描述這些方程將用來(lái)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(wèn)題目前和未來(lái)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(xiāo)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(xiāo)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(lái)的收獲時(shí)間 TN 成本函數(shù)并再次重新啟動(dòng)優(yōu)化過(guò)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(wèn)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(lái)看這不能總是被用來(lái)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(guò)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(jué)屬性很容易察覺(jué)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(lèi)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(xiāo)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(chē)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(wèn)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(lèi)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(wèn)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(shuō)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(wèn)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(wèn)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(guò)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(zhuān)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(guò)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(guò)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(guò)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(kāi)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(wèn)由西班牙國(guó)家氣象局的天氣預(yù)測(cè)未來(lái)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(yáng)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(guò)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(wèn) 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(guò)程被重復(fù)修改減少或增加設(shè)定值根據(jù)仿真結(jié)果的約束當(dāng)設(shè)定點(diǎn)是可到達(dá)的它們被發(fā)送到下層 33 氣候控制和營(yíng)養(yǎng)層 從上層使用的溫度和 EC 設(shè)定點(diǎn)控制器計(jì)算的適當(dāng)?shù)目刂菩盘?hào)致動(dòng)器所開(kāi)發(fā)的控制算法包括范圍寬從饋控制自適應(yīng)控制預(yù)測(cè)控制混合控制這顯然是有限的引用列表和溫度控制上的許多重要文件都沒(méi)有提到由于空間的限制 4 結(jié)論 在這項(xiàng)工作中一個(gè) MO 優(yōu)化問(wèn)題已經(jīng)提出溫室作物生長(zhǎng)管理測(cè)試獲得三個(gè)目標(biāo)經(jīng)濟(jì)利益的最大化果實(shí)品質(zhì)水分利用效率的折中解決方案這個(gè)優(yōu)化方案已經(jīng)集成到一個(gè)層次的控制架構(gòu)使日間和夜間的溫度和 EC 通過(guò)整個(gè)作物周期使用滾動(dòng)戰(zhàn)略的設(shè)定值自動(dòng)生成結(jié)果表明短期和長(zhǎng)期兩個(gè)作物周期的邏輯軌跡在未來(lái) 8 年提供實(shí)時(shí)的結(jié)果在工業(yè)溫室進(jìn)行建模仿真控制和優(yōu)化的溫室作物生產(chǎn)工作總結(jié)研究 附錄 4 外文文獻(xiàn)翻譯原文 Agricultural greenhouses greenhouse intelligent automatic control AbstractThe problem of determining the trajectories to control greenhouse crop growth has traditionally been solved by using constrained optimization or applying artificial intelligence techniques The economic profit has been used as the main criterion in most research on optimization to obtain adequate climatic control setpoints for the crop growth This paper addresses the problem of greenhouse crop growth through a hierarchical control architecture governed by a highlevel multiobjective optimization approach where the solution to this problem is to find reference trajectories for diurnal and nocturnal temperatures climaterelated setpoints and electrical conductivity fertirrigationrelated setpoints The objectives are to imize profit fruit quality and wateruse efficiency these being currently fostered by international rules Illustrative results selected from those obtained in an industrial greenhouse during the last eight years are shown and described Keywords Agriculture Hierarchical systems Process control Optimization methods Yield optimization 1 Introduction Modern agriculture is nowadays subject to regulations in terms of quality and environmental impact and thus it is a field where the application of automatic control techniques has increased a lot during the last few years The greenhouse production agrosystem is a plex of physical chemical and biological processes taking place simultaneously reacting with different response times and patterns to environmental factors and characterized by many interactions Challa van Straten 1993 which must be controlled in order to obtain the best results for the grower Crop growth is the most important process and is mainly influenced by surrounding environmental climatic variables Photosynthetically Active Radiation PAR