Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ систем контроля параметров микроклимата в теплицах
1.1 Особенности контроля параметров микроклимата в теплице 11
1.2 Анализ существующих систем автоматического контроля параметров микроклимата в теплицах
1.3 Применение современных программно-технических средств в автоматических системах контроля параметров микроклимата теплиц
1.4 Использование интеллектуальных технологий 31
в автоматических системах контроля параметров микроклимата теплиц
1.5 Выводы по первой главе 36
ГЛАВА 2. Математические модели контроля влажности и температуры воздуха в теплице
2.1 Оптимизация расположения и количества датчиков влажности и температуры воздуха в теплице
2.2 Интеллектуальные системы в измерениях влажности воздуха. 45
2.3 Синтез интеллектуальной системы контроля влажности воздуха на основе нечеткого логического контроллера
2.4 Выводы по второй главе 59
ГЛАВА 3. Компьютерное моделирование интеллектуальной системы контроля влажности воздуха в теплице
3.1 Программные средства синтеза интеллектуальных систем контроля влажности воздуха
3.2 Моделирование интеллектуальной системы контроля влажности воздуха в программной среде Matlab
3.3 Выводы по третьей главе
ГЛАВА 4. Исследование интеллектуальной системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице
4.1 Структура и функции интеллектуальной системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице
4.2 Оценка точности разработанной системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице
4.3 Технико-экономическая оценка эффективности внедрения разработанной системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице
4.4 Выводы по четвертой главе 117
Общие выводы 118
Список литературы
- Применение современных программно-технических средств в автоматических системах контроля параметров микроклимата теплиц
- Синтез интеллектуальной системы контроля влажности воздуха на основе нечеткого логического контроллера
- Моделирование интеллектуальной системы контроля влажности воздуха в программной среде Matlab
- Оценка точности разработанной системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице
Введение к работе
Актуальность проблемы. Важнейшей задачей сельскохозяйственного производства является равномерное круглогодичное обеспечение населения свежими овощами. Для решения указанной задачи около 25 % всех производимых овощей должны выращиваться в утепленном грунте, парниках и теплицах.
Теплицы, благодаря своей высокой технической оснащенности, позволяют выращивать овощи круглогодично, во всех климатических зонах России.
Среди технологических процессов, проводимых в теплицах, особую важность имеют процессы автоматического контроля и поддержания параметров микроклимата теплиц. Одними из важнейших параметров, определяющих скорость развития растений, являются влажность и температура воздуха внутри теплицы.
Непрерывный автоматический контроль основных параметров микроклимата в теплицах необходим по двум основным причинам. Во-первых, контроль микроклимата необходим для точного поддержания оптимальных параметров среды в теплице, обеспечивающих интенсификацию прироста растительной продукции. Во-вторых, необходимость точного автоматического контроля параметров микроклимата обусловлена высокой энергоемкостью процессов управления такими параметрами, как влажность и температура воздуха в теплице. Так, например, в Центральном районе РФ при превышении температуры внутренней воздушной среды теплиц сверх необходимой на 1 С, за год в расчете на 1 га площади теплиц, расходуется дополнительно 100 тонн условного топлива. Примерно такие же размеры перерасхода топлива возникают при выходе за требуемые границы управления влажностью воздуха в теплицах.
При этом известно, что контроль параметров микроклимата теплиц характеризуется наличием большого числа непрогнозируемых помех, информационной неопределенностью. Указанная неопределенность обусловлена необходимостью обработки трудно поддающихся формализации данных. В частности, трудно поддается определению зависимость выходного сигнала системы контроля влажности воздуха в теплице от ее входных сигналов. Указанное обстоятельство осложняет учет температурной поправки при контроле влажности воздуха в теплице системами, основанными на использовании традиционных математических моделей.
Поэтому оптимальным решением указанной задачи является разработка автоматических систем контроля параметров микроклимата теплиц, основанных на использовании современного математического аппарата нечеткой логики. Моделям, созданным на основе нечеткой логики, присущи такие свойства искусственного интеллекта, как самоадаптация и самообучение. Поэтому нечеткая логика относится к, так называемым, интеллектуальным технологиям обработки информации, а системы, основанные на нечеткой логике, являются интеллектуальными, что обеспечивает высокую эффективность их применения в условиях информационной неопределенности.
Следует отметить, что вопросам исследования методов и систем автоматического управления отдельными параметрами микроклимата в теплицах боль-
шое внимание уделено в работах А.В. Шаврова, В.В. Солдатова, В.И. Загинай-лова и других авторов.
В то же время вопросы исследования и разработки систем автоматического контроля параметров микроклимата, способных работать в условиях информационной неопределенности теплиц, изучены слабо. Поэтому разработка интеллектуальной системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице, основанной на нечеткой логике, является актуальной темой.
Объектом исследований являются теплицы.
Предметом исследований являются методы и системы автоматического контроля параметров микроклимата в теплице.
Цель и задачи исследований. Цель настоящей работы заключается в разработке методов и программно-технических средств для практической реализации системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице, эффективной в условиях информационной неопределенности, при наличии непрогнозируемых помех.
Для достижения этой цели поставлены следующие задачи:
Разработать метод определения оптимального расположения и минимального количества датчиков влажности и температуры воздуха в теплице.
Разработать метод идентификации нелинейного выходного сигнала автоматической системы контроля влажности воздуха в теплице, основанный на использовании нечеткого логического вывода и повышающий точность контроля указанной влажности в условиях информационной неопределенности.
Разработать функциональную схему и алгоритм работы интеллектуальной системы контроля влажности воздуха в теплице, основанной на использовании метода нечеткого логического вывода и способной автоматически компенсировать влияние температуры на результаты измерений.
Разработать в программной среде Matlab метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха.
Разработать и реализовать интеллектуальную систему контроля влажности и температуры воздуха в теплице, способную эффективно работать в условиях информационной неопределенности.
Методы исследования. Решение поставленных задач осуществлялось с использованием методов теорий нечетких множеств и автоматического управления, электрических цепей, погрешностей, вероятностей и математической статистики, дифференциальных уравнений. Достоверность теоретических положений подтвердилась экспериментальной проверкой полученных результатов, а также с помощью имитационного компьютерного моделирования.
Научная новизна исследований заключается в следующем:
1. Разработан метод определения оптимального расположения и мини
мального количества датчиков влажности и температуры воздуха в теплице.
Разработан метод идентификации нелинейного выходного сигнала автоматической системы контроля влажности воздуха в теплице, основанный на использовании нечеткого логического вывода и повышающий точность контроля указанной влажности в условиях информационной неопределенности.
Разработана функциональная схема и алгоритм работы интеллектуаль-
ной системы контроля влажности воздуха в теплице, основанной на использовании нечеткого логического вывода и способной автоматически компенсировать влияние температуры на результаты измерений.
4. Разработан в программной среде Matlab метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха. Данный метод автоматически устраняет температурную погрешность контроля влажности воздуха в теплице.
Практическая ценность результатов исследований заключается в следующем:
разработана интеллектуальная система контроля влажности воздуха в теплице, основанная на использовании нечеткого логического вывода и способная автоматически компенсировать нежелательное влияние температуры на результаты измерений;
разработана структура программного обеспечения персонального компьютера (ПК), позволяющая эффективно реализовать интеллектуальную систему контроля влажности воздуха в теплице;
разработан в программной среде Matlab метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха, позволяющий повысить точность контроля влажности воздуха в теплице;
разработана и практически реализована интеллектуальная система контроля влажности и температуры воздуха в теплице, способная работать в условиях информационной неопределенности объекта контроля.
Внедрение результатов исследований. Результаты исследований использованы для контроля влажности и температуры воздушной среды теплицы фермерского хозяйства «КФХ Лебедевское» Орловской области.
Апробация. Основные положения и результаты работы доложены на: научно-технических конференциях профессоров, преподавателей, аспирантов и научных работников МГУЛ (1999, 2000 гг.); X Международной научно-практической конференции "Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве", г. Углич, 2008 г.
На защиту выносятся следующие основные положения:
Метод определения оптимального расположения и минимального количества датчиков влажности и температуры воздуха в теплице.
Метод идентификации нелинейного выходного сигнала автоматической системы контроля влажности воздуха в теплице, основанный на использовании нечеткого логического вывода и повышающий точность контроля указанной влажности в условиях информационной неопределенности.
Функциональная схема и алгоритм работы интеллектуальной системы контроля влажности воздуха в теплице, основанной на использовании нечеткого логического вывода и способной автоматически компенсировать влияние температуры на результаты измерений.
4. Разработанный в программной среде Matlab метод автоматической
идентификации нелинейной зависимости влажности воздуха теплице от вели
чин сигналов с датчиков влажности и температуры контролируемого воздуха.
Данный метод автоматически устраняет температурную погрешность контроля влажности воздуха в теплице.
Публикации. Теме диссертации посвящены 10 научных работ, из которых две являются патентами РФ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов, списка литературы и приложения. Она изложена на 132 страницах, включая 22 рисунка, 13 таблиц и список литературы из 131 наименования.
Применение современных программно-технических средств в автоматических системах контроля параметров микроклимата теплиц
Для конкретной совокупности параметров микроклимата теплицы интенсивность фотосинтеза (согласно принципу лимитирующих факторов) определяется как минимальное значение из тех, которые определены по существующим зависимостям отдельных параметров.
За период времени, длительностью порядка суток, площадь листьев и другие пространственные характеристики растений изменяются незначительно [6, 49, 50, 56, 83, 84]. Поэтому для контроля и управления микроклиматом в течение суточного цикла может быть использована модель фотосинтеза листа.
Общеизвестно, что необходимым условием фотосинтеза является ФАР. Поэтому в условиях защищенного грунта накопление сухой биомассы происходит в дневное время суток.
Ночью имеет место только процесс дыхания растений. На дыхание растения расходуется часть синтезированных углеводов [40, 56, 74]. При этом выделяется энергия, которая обеспечивает процессы жизнедеятельности растения. Остальная часть углеводов перераспределяется по различным органам растения. При этом необходимо учитывать, что для нормального развития растения необходимо определенное соотношение между синтезом и расходом углеводов в течение суток.
Таким образом, для интенсивного накопления биомассы растений необходимо обеспечить высокие показатели фотосинтетического процесса, в дневное время, и определенное соотношение между синтезом углеводов и их расходом ночью.
Рассмотренные выше представления о росте и развитии растений являются в настоящее время основой для разработки алгоритмов работы систем контроля и поддержания параметров микроклимата теплиц.
Кроме того, при разработке указанных алгоритмов необходимо учитывать, что теплицы относятся к наиболее сложным объектам автоматизации [6, 8, 17, 21, 74]. Данное обстоятельство обусловлено неста 14 ционарностью и информационной неопределенностью теплицы, как объекта контроля и управления.
В частности, наличие зеленой массы в значительной мере определяет нестационарность теплицы как объекта контроля и поддержания температурного и влажностного режимов. За время от высадки рассады до начала сбора урожая из-за увеличения плотности зеленой массы постоянная времени объекта увеличивается в 1,1-5-1,3 раза. В силу этого коэффициент теплопередачи уменьшается в 1,5 раза, а время запаздывания, зависящее от скорости распространения воздушных потоков, увеличивается на 300+400 с. Аналогичные изменения происходят с влажностным режимом в теплице.
Кроме того, наличие большого числа непрогнозируемых возмущений обуславливает информационную неопределенность теплицы, как объекта контроля и управления.
Таким образом, анализ особенностей теплиц, как объектов автоматизации, позволяет сформулировать определенные требования к системам автоматического контроля параметров микроклимата в указанных сооружениях. В частности, системы контроля должны обладать высокой надежностью и точностью, свойствами адаптивности и технического интеллекта, поскольку зачастую предназначены работать в условиях информационной недостаточности и неопределенности.
Поэтому, на сегодняшний день существует острая необходимость в разработке новых систем автоматического контроля параметров микроклимата в теплицах, основанных на использовании современных средств вычислительной техники и интеллектуальных технологий анализа информации и принятия решений [7, 23, 29, 43, 75, 99, 101, 111].
Метрологическая характеристика параметров микроклимата теплицы. Прежде чем приступить к анализу систем контроля параметров микроклимата теплицы, дадим краткую метрологическую характеристику наиболее значимым из указанных параметров. Освещенность. Одним из важных параметров микроклимата в теплице является освещенность. Единицей измерения освещенности является Люкс (лк). Описываемый параметр измеряется с помощью приборов различных конструкций, называемых люксметрами [67, 102].
Скорость перемещения воздуха. Следующим параметром микроклимата теплицы является скорость перемещения воздушной массы в теплице. Единицей измерения указанного параметра служит м/с. Скорость перемещения воздуха в теплице измеряется с помощью приборов различных конструкций, называемых анемометрами (в переводе с греческого ветромер) [67, 102]. Принцип работы описываемых приборов заключается в следующем: контролируемый воздушный поток вращает "вертушку", кинематически связанную с счетчиком числа оборотов, механическим или электрическим. По скорости вращения "вертушки" судят о скорости воздушного потока.
Температура. Другим важным параметром микроклимата теплицы является температура воздуха внутри нее. Температура характеризует степень нагретости воздуха и в системах контроля измеряется в градусах Цельсия, С. Существуют десятки устройств, предназначенных для контроля температуры воздуха. Однако в системах автоматического контроля широко применяются лишь термометры сопротивления и термопары [67, 102].
При контроле температуры с помощью термометров сопротивления о температуре контролируемой среды судят по величине электрического сопротивления датчика, зависящего от температуры контролируемой среды.
Синтез интеллектуальной системы контроля влажности воздуха на основе нечеткого логического контроллера
Таким образом, получено выражение (2.12) для передаточной функции Wqj (х, s), описывающей динамические свойства канала управления температурой внутренней воздушной среды теплицы. Представим выражение (2.12) в безразмерном виде ЄХ4Р _ Є Х4Р + eQ-z)4p _ Є-0--Х)4Р wqT{x, Р) = г- Р — (2ЛЗ) е4 — е выполнив при этом следующие замены: % = x/lap = sl la , где р — безразмерная комплексная переменная. Отметим, что в большинстве практически важных случаев получить достаточно точные аналитические выражения для передаточных функций каналов управления объектов не удается, из-за математической сложности данной задачи. Далее, при определении оптимального расположения датчиков температуры и их минимально необходимого количества, обеспечивающего качественное управление температурой воздуха в теплице, будем рассуждать следующим образом. Пусть ZL - сигнал задания температуры в теплице, тогда задачу управления полем температур T(t, х, у, z) сформулируем в виде следующего требования: тах Гзд - T{t, х, y,z)\ = min. (2.14) Для выполнения требования (2.14) необходима информация о динамических характеристиках канала передачи управляющих воздействий на температурное поле T(t, х, у, z) внутренней воздушной среды теплицы. Поскольку вывод динамических характеристик канала управления температурой воздуха аналитическим путем затруднителен, воспользуемся указанными характеристиками, полученными экспериментально. В данном исследовании экспериментальные переходные функции канала управления температурой воздуха теплицы получим путем подачи на вход управления объекта единичного ступенчатого воздействия
При этом в местах расположения температурных датчиков, характеризующихся пространственными координатами х , у , zh, h = l,n (п - число датчиков), возникают переходные процессы, отображаемые регистрирующей аппаратурой в виде кривых разгона. Используя полученные кривые разгона, можно аппроксимировать соответствующие передаточные функции W{s,Xyl,yyl,z ) каналов управления температурами T(t,xh,y]l,Zft), h — \n следующими выражениями: eh W(s,xh,yh zh) = Kh ; А = 1,л, (2.15) l + Ths где Kfj - коэффициент передачи; г - постоянная времени транспортного запаздывания; 7), - постоянная времени объекта; s - комплексная переменная. В принципе для управления температурным режимом теплицы можно было бы создать многосвязную систему управления с одним входом и п выходами, однако практическая реализация таких систем требует значительных финансовых затрат, что привело бы к существенному удорожанию выпускаемой продукции. Поэтому можно использовать простейшую односвязную систему управления с одним регулятором температуры, параметры настройки которого установим таким образом, чтобы выполнялось требование ГЗД (t,xM,yM,zM)\ = mm, (2.16) причем координаты х „, у„, z„ выбираются так, чтобы обеспечить выполнение требования \T3n(t,xM,yM,z )\ = max \T3R(t,xh,yh,zh)\, (2.17) где h-\,n. Следовательно, на основании требования (2.17) определяется критическая точка с координатами х „, у„, z„, в которой отклонение температуры T(t,x„,y„,ZjU ) от заданного значения 7 д максимально. В свою очередь, выполнение требования (2.16) позволяет это отклонение минимизировать. В результате обеспечивается выполнение требования (2.14).
Предположим, что для управления температурой воздуха в теплице используется ПИД-регулятор. Тогда для определения критической точки определим значения его параметров настройки для каждой из передаточных функций каналов управления (2.15) на основе требований (2.18), (2.19) и (2.20). Ти Тд 2 где Ти и Тд - соответственно постоянные времени интегрирования и дифференцирования ГШД-регулятора; число Ф=1,618 принято называть золотым, а отношение (2.18) - золотой пропорцией. где i,2, з,4 - доминирующие корни характеристического уравнения передаточной функции (2.13); /3 - вещественное число, причем О J3 1; 7 - показатель абсолютного демпфирования свободного движения системы; тл - предельно допустимая величина показателя относительного демпфирования т. Значения величин тп и J3 подбираются так, чтобы для отношения ТИІТд и показателя колебательности М выполнялись соответственно требование (2.18), т.е. ТИ Тд = Ф, и равенство М = Ф. (2.20) Затем определим наиболее инерционный из рассматриваемых возможных каналов управления температурой, для которого резонансная частота или величина m будут минимальны. Установим значения параметров настройки ПИД-регулятора, полученные для данного канала.
Поясним суть выполненных действий. Известно, что при изменении параметров передаточной функции канала управления объектом, в заданных интервалах, для настройки регулятора следует выбирать такие значения этих параметров, при которых инерционность управляемого объекта будет максимальной [54]. Поскольку в этом случае неравенство М Ф, (2.21) не нарушится, если значения параметров настройки регулятора оставить неизменными, а в качестве передаточной функции канала управления объектом использовать любую из функций (2.15). Выполнение неравенства (2.21) во всех точках помещения теплицы гарантирует, что качество управления температурой в каждой из них будет не хуже, чем в точке с координатами х„, у„, Z„,B которой была выполнена оптимальная настройка ПИД-регулятора температуры на основе требований (2.18), (2.19), (2.20). Следовательно, используемый подход к настройке регуляторов обеспечивает заданное качество управления температурой во всех точках помещения теплицы, а значит и выполнение требования (2.14).
Таким образом, рассмотренный пример подтверждает целесообразность выбора у объектов с пространственно распределенными параметрами наиболее инерционного канала управления для выполнения расчета оптимальных значений параметров настройки регулятора, и выбора места расположения датчика, регистрирующего значения управляемой величины.
Разработанный метод позволяет анализировать зависимость динамических характеристик канала управления температурой воздуха в теплице от места расположения датчиков контроля температуры, названного воздуха. Описанный метод позволяет не только правильно выбрать место расположения датчиков температуры воздуха, но и минимизировать их количество, не ухудшая качество управления температурой.
С помощью предложенного метода удалось установить достаточность лишь одного датчика температуры в рассматриваемом автором случае контроля и управления температурой воздуха в теплице. Информация от датчиков температуры расположенных в других местах будет избыточной.
Моделирование интеллектуальной системы контроля влажности воздуха в программной среде Matlab
Средняя квадратическая ошибка идентификации этой модели на контрольной выборке из 200 точек составляет 0,06. Графики функций принадлежностей входных переменных показаны на рис. 3.8.
Сравнение результатов идентификации. Для сравнения результатов были построены кривые обучения нечетких моделей в виде зависимости ошибки идентификации R на контрольной выборке от размера обучающей выборки М(рис. 3.9). Каждая точка на фафике рассчитывалась как среднее значение пяти экспериментов с различными обучающими выборками. Среднее количество итераций обучения модели типа Мамдани составляло 170, а модели типа Сугэно - 40 итераций.
При небольших объемах обучающей выборки количество итераций уменьшалось с целью избежания эффекта переобучения модели.
При малых обучающих выборках качество идентификации существенно выше для модели типа Мамдани. Это объясняется тем, что исходная, основанная на экспертных высказываниях, нечеткая модель уже отражает основные особенности идентифицируемой зависимости. С увеличением объема обучающей выборки лучшее качество идентификации обеспечивает модель типа Сугэно. При больших выборках точность идентификации модели типа Сугэно выше, чем для модели типа Мамдани.
Однако после обучения модель типа Мамдани остается прозрачной: ее параметры - функции принадлежности - легко интерпретируются лингвистическими термами (см. рис. 3.7). Для моделей типа Сугэно типовое явление — сложность содержательной интерпретации ее параметров. Например, трудно объяснить специалистам из прикладных областей базу знаний, аналогичную приведенной в таблице 3.2, не говоря уже о содержательной интерпретации функции принадлежности терма inlmfl (рис. 3.8).
На рис. 3.9 в качестве примера приведена также кривая обучения и для аппроксимирующего полинома 4-го порядка. Из указанного рисунка видно, что ошибка идентификации для нечетких моделей значительно ниже, чем для традиционных полиномиальных моделей. Таким образом, мы видим, что идентификация с помощью нечеткого логического вывода является эффективным методом автоматизации построения моделей нелинейных зависимостей, наблюдаемьк в системах контроля влажности воздуха в теплицах.
Кроме того, результаты компьютерных экспериментов показывают, что использование лингвистической информации в виде экспертных правил «ЕСЛИ-ТО» позволяет значительно снизить необходимый объем обучающей выборки для нечеткой идентификации.
Анализ характера графиков приведенных на рис. 3.9 показывает, что применение нечетких моделей для идентификации сложных нелинейных зависимостей позволяет значительно повысить точность систем контроля влажности воздуха в теплице по сравнению со случаями, когда используются традиционные полиномиальные модели. Методы нечеткой идентификации сложных нелинейных выходных сигналов влажности в системах контроля влажности позволяют компенсировать влияние мешающих факторов, в частности температуры воздуха.
Кроме того, применение методов нечеткой идентификации на основе программного пакета Matlab позволяет рассматривать первичный измерительный преобразователь влажности как абстрактный источник сложной нелинейной функции влажности, не вдаваясь в сущность физических процессов, протекающих в названном преобразователе. Данное обстоятельство позволяет создавать универсальные интеллектуальные измерительные системы с первичными измерительными преобразователями, основанными на различных методах измерения влажности. 3.3 Выводы по третьей главе
1. Предложена оптимальная структура программного обеспечения ПК, позволяющая эффективно разрабатывать интеллектуальные системы контроля влажности воздуха на основе нечеткой логики. В названном программном обеспечении основным инструментом создания систем нечеткой логики является программная среда Matlab, включающая в себя различные программные пакеты.
2. На основе использования программной среды Matlab, предложен метод автоматической идентификации нелинейной зависимости влажности воздушной среды в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры исследуемого воздуха. Данный метод позволяет компенсировать влияние температуры на результаты измерения, что значительно повышает точность контроля влажности воздуха в теплице.
3. Проведена экспериментальная идентификация зависимости влажности воздушной среды в теплице от величин сигналов с датчиков влажности и температуры исследуемого воздуха с использованием мо делей Мамдани и Сугэно, реализованных в программной среде Matlab.
4. Проведен сравнительный анализ идентификации нелинейных функций на основе моделей Мамдани и Сугэно. В результате названного анализа установлено, что целесообразным является реализация в разра батываемой интеллектуальной системе контроля влажности воздуха идентификации на основе модели Мадмани, поскольку данная модель обеспечивает сравнительную простоту ввода экспертных данных в сис тему, открытость разрабатываемой модели и достаточную точность идентификации.
Оценка точности разработанной системы контроля влажности и температуры воздуха в теплице
4. Выбор первичных измерительных преобразователей системы контроля. Согласно разработанному во второй главе методу оптимизации расположения и количества датчиков в разрабатываемой системе контроля достаточно наличия по одному датчику влажности и температуры воздуха. Причем, датчики необходимо расположить в таких точках теплицы, в которых обеспечивается максимальная инерционность каналов управления влажностью и температурой воздуха, с помощью ПИД-регуляторов. Исследования распределения температуры и влажности воздуха в теплице показывают, что для соблюдения указанного выше требования необходимо датчик влажности расположить на максимальном удалении от системы увлажнения, а датчик температуры на максимальном удалении от нагревательных устройств.
При выборе типов датчиков будем исходить из того, что согласно технологическим требованиям диапазон изменения относительной влажности воздуха в теплице лежит в пределах 50-Г-90 %. Диапазон изменения температуры указанного воздуха лежит в пределах 0 30 С. Давление воздуха в теплице равно атмосферному давлению.
Выбор датчика относительной влажности воздуха. С учетом указанных выше параметров, контролируемой воздушной среды будем подбирать датчик относительной влажности воздуха с диапазоном измерения, охватывающим диапазон 50-ИЮ %. При выборе датчика Таблица 4.1. Основные характеристики датчика НШ3610 (Honeywell). №п/п Наименование характеристики Величина 1 диапазон измерения влажности о-моо% 2 диапазон рабочих температур -40 + +85 С 3 напряжения питания 5В 4 время отклика 50 сек. 5 потребляемый ток 2мА б допускаемое отклонение характеристик ±0,2 % 7 выходной ток 0,1 мА 8 диапазон выходных напряжений 0,5-М,07 В 9 степень защиты по ГОСТ 14254 IP40 10 цена по каталогу 3 350 руб. Таблица 4.2. Основные характеристики датчика HTR01 (Trafag). №п/п Наименование характеристики Величина 1 диапазон измерения влажности 0+100 % 2 диапазон рабочих температур -40 4- +80 С 3 напряжения питания 24 В 4 время отклика 40 сек. 5 потребляемый ток 10 мА 6 допускаемое отклонение характеристик ±0,2 % 7 выходной ток 4+20 мА 8 диапазон выходных напряжений о+юв 9 степень защиты по ГОСТ 14254 IP40 10 цена по каталогу 3 080 руб. учитываем, что суммарная погрешность канала измерения влажности не должна превышать ±1 %. За основной критерий оптимальности выбора датчика принимаем соотношение «цена / качество». Таким образом, при Таблица 4.3. Основные характеристики датчика RN7 (Galltec+mella). рассматриваемом выборе необходимо подобрать датчик влажности, имеющий минимальное соотношение «цена / качество». Понятие «качество» включает в себя совокупность технических характеристик датчика. Проведем сравнение датчиков из каталогов различных фирм на основе предложенного нами критерия оптимальности выбора.
1. Проанализируем технические характеристики датчика относи тельной влажности воздуха ШН3610 фирмы Honeywell [122]. Датчик представляет собой многослойный чувствительный элемент с чередова нием губчатой пластины и полимерной пленки, имеющей влагочувстви тельное покрытие из хлористого лития. Подложка рассматриваемого чувствительного элемента выполнена из кремния, на которой выполнена электронная схема усиления и нормализации сигнала. Датчик принад лежит к емкостному типу. Основные характеристики рассматриваемого датчика и его цена приведены в таблице 4.1.
2. Далее, рассмотрим технические характеристики и цену резистив ного датчика относительной влажности воздуха HTR01 фирмы Trafag [122]. Названные характеристики и цена приведены в таблице 4.2.
3. Следующим датчиком, технические характеристики которого мы проанализируем, является резистивный датчик типа RN7 фирмы Gallec+mella [122]. Технические характеристики названного датчика и его цена приведены в таблице 4.3.
Анализ технических характеристик и цен датчиков влажности воздуха, приведенных в таблицах 4.1-7-4.3 показывает, что наиболее предпочтительное соотношение «цена / качество» имеют датчики HTR01 и RN7 фирм Trafag и Galltec+mella, соответственно. Цена датчика HTR01 немного ниже, чем у датчика RN7, однако совокупность технических характеристик у датчика RN7 значительно выше, чем у датчика HTR01. Поэтому в проектируемой системе контроля применяем резистивный датчик влажности RN7 фирмы Galltec+mella.
Технические и ценовые характеристики датчиков, удовлетворяющих условиям рассматриваемого нами контроля влажности воздуха, приведенные в каталогах продукции других известных производителей, отличаются незначительно от выбранного нами датчика RN7.
4-2 Выбор датчика температуры воздуха. С учетом указанных выше параметров, контролируемой воздушной среды необходимо подбирать датчик температуры воздуха с диапазоном измерения, охватывающим диапазон от 0 до 50 С. При выборе датчика температуры учитываем, что суммарная погрешность канала измерения температуры не должна превышать ±0,5 %. За основной критерий оптимальности выбора датчика принимаем соотношение «цена / качество». Далее выбор ведем по методике аналогичной той, что была применена при выборе датчика влажности.
Для рассматриваемого диапазона температур целесообразно использование датчиков температуры резистивного типа (термопреобразователей сопротивления). При этом известно, что наиболее простой и надежной конструкцией и относительно малой ценой обладают Таблица 4.4. Основные характеристики датчика ТСМ-0196.
