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　　溫室智能控制系統是一種節約能源、提高生產效率為目的的農業技術,主要是通過先進的計算機控制技術,充分利用自然資源的基礎上,通過改變環境因素,如溫度、濕度、光、等創造最適合作物生長的環境,以提高作物產量,改善品質,調節生長周期的目的,提高經濟效益。溫室智能控制系統是一個非線性、時變、大滯后的復雜系統,其內部環境因素之間的強耦合,很難建立精確的數學模型,用傳統的控制理論和現代控制理論難以實現精確控制。
　　
　　而作為智能控制分支之一的模糊控制技術無需控制對象的精確數學模型,利用專家經驗,模擬人類智能進行模糊推理,實施精確控制,具有強魯棒性和高穩定性,因此,模糊智能控制技術非常適合解決溫室環境調控問題的主要技術手段。
　　
　　我國溫室智能控制技術的研究,控制算法是智能控制的核心,要提高溫室智能控制系統的智能化程度,除了兼顧硬件系統的性能、控制對象的特性等以外,必須采用合理的控制算法,才能使溫室環境的綜合因子達到最優的效果,實現溫室控制系統的智能化。
　　
　　溫室環境受多種因素影響具有時變性,使得模糊控制系統參數不會完全一樣,如果采用上述常規模糊控制系統進行控制,需要設計人員花費大量的精力對系統進行參數的整定工作,否則不能取得理想的控制效果。如果能夠使溫室模糊控制系統具有自學習、自調整能力以根據環境條件的變化自動調整控制器參數,將會節省大量的人力。
　　
　　由于溫室中的作物數量和大小會變化,采取各種調控措施也會改變溫室中的有效空間,這些就會導致溫室模型的變化。如果溫室控制模型固定不變,使用常規模糊控制也很難獲得滿意的控制效果。這樣就要求溫室控制系統能不斷根據溫室結構和作物生長情況的變化來自動修正控制算法,達到增產降耗的目的。
　　
　　溫室智能控制系統的模糊控制系統不需要精確的數學模型,魯棒性強,但是缺乏自學習能力。神經網絡具有典型的黑箱特征,具有很強的自學習能力,但是表達能力弱。將兩者有效地結合起來,能夠充分發揮兩者的優勢,再加以先進的算法對其參數或結構進行優化,會使溫室模糊神經網絡系統的控制能力得到極大提高,使溫室生產達到節能降耗、優質高產的目的。