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农业大棚温室智能化自动控制中英文对照外文翻译文献

作者:高考题库网
来源:https://www.bjmy2z.cn/gaokao
2021-02-13 20:25
tags:

-

2021年2月13日发(作者:密封杯)


农业大棚温室智能化自动控制中英文对照外文翻译文献






农业大棚温室智能化自动控制中英文对照外文翻译文献




(


文档含英文原文和中文翻译


)





翻译


:







































农业大棚温室智能化自动控制



摘要< /p>


:确定控制温室作物生长历来使用约束优化或应用人工智能技


术,


解决了轨迹的问题。


已被用作经济利润的最优化研究的主要标准 ,


以获得足够的作物生长的气候控制设定值。


本文针对温室作物 生长的


农业大棚温室智能化自动控制中英文对照外文翻译文献




问题,


通过分层控制体系结构由一个 高层次的多目标优化方法,


在解


决这个问题的办法是找到白天和 夜间温度参考轨迹


(气候相关的设定


值)


和电导率



fertirrigation

< br>相关设定值)



的目标是利润最大化,

< br>果实品质,


水分利用效率,


这些目前正在培育的国际规则 。


结果说明,


选择从那些获得工业的温室,在过去的八年中示出 和描述。



关键词


:农业;分层系统; 过程控制;优化方法;产量优化



1


介绍



现代 农业是时下在质量和环境影响方面的规定,


因此它是一个自动控


制技术的应用领域已经增加了很多,


在过去的几年里,


温室产生 的空


气系统的是一个复杂的物理,化学和生物学过程,同时,使具有不同


的响应时间和模式的环境因素,


其特征在于由许多相互作用,

< br>它必须


加以控制,以以获得最佳效果的种植者。作物生长过程是最重要的,


主要受周围环境的气候变量(光合有效辐射


-

PAR


,温度,湿度,二


氧化碳浓度,里面的空气)


,水和化肥,灌溉,病虫害提供量,和文


化的劳动力,如修剪和农药的 治疗等等。温室是适合作物生长,因为


它构成了一个封闭的环境中,

可以控制气候和肥料灌溉变量。


气候和


肥料灌溉是两个独立 的系统,不同的控制问题和目标。根据经验,不


同作物品种的水和养分的要求是已知的,


在实际上,


第一个自动化系


统控制这些 变量。另一方面,市场价格的波动和环境的规则,以提高


水的利用效率或其他方面加以考 虑,


减少肥料残留在土壤中的


(如硝


酸 盐含量)


。因此,优化生产过程,可概括为一个温室大气系统的问


农业大棚温室智能化自动控制中英文对照外文翻译文献



< /p>


题,达到以下目标:的最佳作物生长(一个更大的生产与质量更好)


联营公司的成本(主要是燃料,电力和化肥,减少)



,减少 残留物


(主要是杀虫剂和离子在土壤中)


,和水的利用效率的提 高。许多方


法已被应用到这个问题,


例如,

处理的温室气候管理中的最优控制字


段。



2 M0


优化作物生产




一个


MO


优化问题可以定义为寻找决策变量的向量,


它满足约束条


件和 优化的目标函数一个向量,其元素。特点是竞争的措施,表现或


目标的问题被视为


MO


优化问题,其中


n


目标姬(


p


)在变量的向量


P



P


的同时最小化或最大化。




问题往往没有最佳的解决方案,同时优化所有 目标,但它有一组


作为一个


Pareto


最优集。其中一个折衷的解决方案可以选自已知的


不理想的或不占主导地位的替代解决 方案设置一个决策过程。


不同的


标准,如物理产量,作物品质, 产品质量,生产过程中的时间不同,


或生产成本和风险,


可配制 于温室作物管理。


这些标准往往会产生有


争议的的气候和肥料灌 溉要求,


必须要解决的或明或暗地在所谓的战


术层面上,


种植者有几个相互冲突的目标做出决定。


该解决方案的这



MO


优化过程,的


p



P


,是最佳的日间和夜间的当前和未来的 参考


轨迹的温度,


XTA


,导电性,< /p>


XEC


,作物周期的其余部分。即,沿着优


化的时间间隔内的空气温度是一个向量,


并沿着优化的时间间隔的电

< br>导率(


EC


)是一个矢量。请注意,在植物生长的


PAR


辐射(昼夜的条


件)的影响下,进行光 合作用过程。此外,温度成为影响糖的生产速


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度通过光合作用,


从而辐射和温度具有较高的辐射水平的方式,


对应

< br>于较高的温度达到平衡。


所以,


在昼夜条件下的温度维持 在较高的水


平是必要的。在夜间条件下的植物都没有激活(作物不生长)


,所以


它不是必要的,以维持这样高的温度。出于这个原因,通常被认为是


两个温度设定点:日间和夜间。这是必要的,以反白显示,虽然在连


续时间的过程优化,解决了在离散的时间间隔为一个优化地平线化,


且(


k


)项(该层是可变的,代表剩余的时间段,直到结束的农业季


节)


。因此,解向量,其中


k


是当前离散时间瞬间获得。



需要注意的是,

< br>对于提出的优化问题,


温室作物生产的模型是必


需的,< /p>


以估计内的的气候行为和作物的生长,


该算法通过不同的步骤,< /p>


并涉及不同的功能目标决策变量。


温室内的微气候的动态行为是涉 及


能量转移(辐射和热)和质量平衡(水蒸汽通量和二氧化碳浓度)的

< br>物理过程的组合。另一方面,主要取决于作物的生长和产量,在其他


情况中,如灌 溉和化肥,在温室内的温度,


PAR


辐射,

CO2


浓度。因


此,无论是气候条件和作物生长的相互影响 ,其动态行为特征,可以


通过不同的时间尺度。



其中


XCL = XCL


< p>
t


)是一个


n1


的维向量 的温室气候状态变量的


(主要的内部空气的温度和湿度,二氧化碳浓度,


PAR


辐射,土壤表


面温度,盖温度,和植物温度)< /p>



XGR


=


XGR


(叔)是作物生长状态变


量(主要是数量的主茎上,叶面 积指数(


LAI


)或表面土壤面积的叶


片,总干物质代表所有植物成分的根,茎节点


N2-


维向量,叶 ,花和


果实,不包括水,水果干物质生物量的水果,不包括水,和成熟的果


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实干物质或成熟果实生物量的积累)



U = U



t

)是


m


维向量输入变


量(天然通风 孔和加热系统,在这项工作中)



D


=


D



t< /p>


)是干扰(外


界温度,湿度,风速和风向,室外辐射,雨)邻维向 量,


V = V



t

< br>)


的一类


q


维向量,系统变量的 (蒸腾,缩合,和其他进程有关)


,系


统常数,


C



r


维向量,


t


是时间,


XCL



i



XGR


,在初始 时刻


ti



i


是已知的状态整箱整箱(


t


)是一个非线性函数的基础上的传质 和


传热的结余的


fgr


=

< p>


fgr



t

< p>
)是一个非线性函数的基础上的植物的


基本的生理过程。

< br>



地中海地区,


已开发 了线性和非线性模型的物理定律。


这些模型


可以发现深解释拉米 雷斯·阿里亚斯,罗德里格斯,


Berenguel


和费


尔南德斯(水模)


,拉米雷斯


-


阿里亚斯等。



(增长模型)


,罗德里格


斯等人。



(气候模式)


,罗德里格斯和


Berenguel


。 这些模型过于复


杂,这里详述,但主要的增长模型方程问题的目标和最终的


MO


优化


问题的解释在下面的章节将描述。


这些方程将用来展示如何在不同的


目标(成本函数)

表示为决策变量的函数的优化问题(目前和未来的


温度和


E C


的设定值)




2.1


利润最大化




利润的计算作为新鲜水果的销售收入,


并关联到他们的生产成本


之间的差异


VPR

< p>


t


)是产量估计从市场的销售价格,

< p>
XFFP



t


)是获


得作物生长模型的


VCO



T


)的新鲜水果生产,所产生的费用由供热,


电力,化 肥,水,


t


是时间,


ti


是作物周期的初始时间,


th


是最新


的收获时间,同时选择由种植者。请注意,在实践中,有多个番茄作


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物收获在生长季节。出于这个原因,日式代表了最新的收获时间。







另一种方法是考虑在未来的收获时间(


TN



,成本函数,并


再次重新启动优化过程,

一旦前收割工作已经产生。


这两种替代品的


有效期为多收获 。收入取决于番茄果实的价格(千克


-1


,?公斤


-1




收获日期,并在每 表面单位鲜重的产量(公斤米


2



。价 格政策需要


市场模型或历史数据,


这是一个非常困难的预测问题 。


下面的小节描


述如何新鲜水果生产,


XFFP



T



,以及工艺成本,压控振荡器(


T




可以预计相关的决策变量。



2.2


质量最大化


< br>利润最大化,虽然可以被理解为主要目标从种植者的角度来看,


这不能总是被用来 作为唯一的一个。


种植者通常属于合作社或农业社


会,有利于引 入园艺产品进入市场。这些协会修复的政策,优质的产


品,根据不同的市场需求,


因此,种植者必须适应其生产这些政策的


过程中,

为了达到一些最低限度的质量水平。


食品质量拥抱感觉属性


很容易察觉到人的感官和隐藏属性,


如健康和营养。


在水果和蔬 菜的


感官性能由糖类,有机酸,挥发性化合物的量,以及颜色,形状和纹


理。然而,糖和酸那些反映整体一个水果口味喜好。对于番茄作物,


可溶性固形 物已涉及到糖和可滴定酸度主要有机酸,


因此它们可以作


为果实 品质的指标。


坚定的水果是另一种重要的质量参数链中的种植


者 经销商消费者。然而,一些作品已经表明,园艺蔬菜,如西红柿或


鲜花,感官质量的一些 重要参数是在冲突与产量。



番茄果实可溶性固形物,


滴定酸度,


果实硬度和大小可以使用下


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面的线性方法(


[Dorais


等人,


2001



XTA



t


)和


XEC



T



(决策变


量)


]



[Sonneveld

< p>
和面包车博格,


1991]



15



Y



T



= A + B



X



T

< br>)


-G



X


T






其中


Y



t


)为变量的计算(可溶性固形物,滴定酸度,果实硬度,


或大小)



X


(< /p>


t


)是相关的决策变量(


XEC



VSSol



T




T



,腹侧被


盖区(


T


)< /p>



vfs


的(


t


)的和


XTA


t


)的


VFF


< br>t



)的,在


Y



t


)的


系数,是一个常数增 量,


b


为增量在


Y


t


)的系数,在


X



t


)的单


位的增量,并< /p>


G



X



t



)的代表在


Y< /p>



T



,其中有 一个增量的


X



t


的阈值是一个分段函数。



2.3


水利用效率的最大化




这个目标优化问题明确纳入环境有关的目的。


在半干旱的气候,


如地中海的,水是非常稀缺和昂贵的资源,主要是在 一些一年四季。


有些作者认为,


在这样的地区,


是由生产力可用的水和用水效率使用。


这样,适当管理的水是必需的。与显式包 含这一目标,种植者可以选


择提供的期望的耗水量,


在生长周期 从帕累托前沿的解决方案。


这一


目标的尝试使用的水量足以作物 生长发育的密切关系,


所提供的营养


液的浓度。


在本文中,


水分利用效率被认为是类似的生物量的效率之


间的关系定义为新鲜水果的物质生产与供给的水。



2.4


多目标优化问题



所有这些目标中的变量是空气温度,


XTA



/


或欧盟,


XEC




XFFP



T


)的


FSF



T



,西南(


T


,腹侧被盖区(


T


< p>


VSSol



T


)的功能,



VFS



T




VF F



T



)< /p>


,以及衡量的干扰,如


PAR


辐射或二氧 化碳浓度。


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也就是说,目标函数可以表示为对于


i = 1,2,3


,是沿着优化的时间


间隔内的空气温度的向量是一个向量沿着优化的时 间间隔的


EC



Θ

是一个向量测的扰动具有沿水平优化预测。


MO


优化问题 的解决提供


了欧共体内的空气温度控制地平线其余的日间和夜间的设定轨迹。

< p>


定的日间和夜间的设定点定义,稳定状态模型的温室气候和番茄作


物,


总结在


gh


几种 技术已被评估为解决


MO


优化问题,



这种情况下,一个目标实现算法已被用于(序贯二次规划


SQP



。确


定每个目标的重点,通过使用权 重,按顺序在每个迭代修改。的约束


被定义为从专家的知识获得的最大和最小的温度和< /p>


EC


值表明


“最佳”

番茄的生长温度和通过分析局部数据从历史系列。


由此产生的约束条


件改变整个每年的时间与过去的二十年收集的数据的基础上设计的


图案。




3


多级递阶控制结构




动态参与温室生产过程中呈现出不同的时间尺度上,如上 所述,


即内部温室气候,作物快速动力学(即蒸腾作用,光合作用和呼吸作


用)


,和缓慢的的作物发育(即作物生长和果实的变化)

。因此,多层


分级控制架构已经提出并使用



Rodriguez


等人,


2003


年和罗德里格


斯等人,


2008]



3.1


作物生长控制层




考虑到长期目标(市场价格,收获日期和所需的质量) 和长期预


测的增长状态,使用修改后的模型(拉米雷斯


-


阿里亚斯等人,


2004


< br>农业大棚温室智能化自动控制中英文对照外文翻译文献




进行优化计算的温室内温度的设定值轨迹和欧盟一起考虑控制范围


内(通常是


65


天为一个淡旺季


-2 60


决策变量


-



120


天为一个漫


长的赛季


- 480


决策变量)


。灌溉模型也已开发,控制和优化的目的。< /p>




长期天气预测,这是逻辑上 具有较高程度的不确定性的要素之


一,是使用一个软件工具,


访 问由西班牙国家气象局的天气预测,未


来八天向前,


产生模式在 几个指标


(清晰度,


最大,


平均和最低 气温,


太阳辐射)



在本地搜索历史气 候序列数据库生成模式,


更好地适合。


以这种方式,

< p>
以所选择的序列作为短期天气预报,


估计作物周期的其

余部分被从该短序列和使用从历史数据库中的一个数据窗口生成。



过滚动的方法,在第二层进行修改,降低不确定性的相关程度高。



3.2


设定适应层


< br>在这一层中,


被发送到下层为第二天的设定值被修改和更新,

以避免


不可行性问题,并允许达到参考值。考虑在上层,短期内的天气预报


(具有较低程度的不确定性)


,当前状态的作物产生的轨迹,这些修


改和短期种植者目标(考虑到他


/


她的技能 和作物状态,这是必要的


自由度,让种植者的分层控制系统进行交互)

< br>。然后,该信息是用在


上面描述的模型,以模拟的温室的行为,并评价,如果所提 供的设定


点可以达到。在优化过程被重复修改(减少或增加设定值)

,根据仿


真结果的约束。当设定点是可到达的,它们被发送到下层。



3.3


气候控制和营养层



从上层使用的温度和


EC


设定点,


控制器计算的适当的控制信号,


致动器。所开发的控制算法包括范围 宽,从馈控制,自适应控制,预


农业大棚温室智能化自动控制中英文对照外文翻译文献< /p>




测控制,


混 合控制。


这显然是有限的引用列表和温度控制上的许多重


要文件 都没有提到,由于空间的限制。



4


。结论




在这项工作中,一个


MO


优化问题已经 提出,温室作物生长管理


测试,获得三个目标:经济利益的最大化,果实品质,水分利用 效率


的折中解决方案。


这个优化方案已经集成到一个层次的控制 架构,


使


日间和夜间的温度和


EC


通过整个作物周期(使用滚动战略)的设定


值自动生成。

< p>
结果表明短期和长期两个作物周期的逻辑轨迹。


在未来

8


年,提供实时的结果在工业温室进行建模,仿真,控制和优化的温


室作物生产工作总结研究。














原文


:



农业大棚温室智能化自动控制中英文对照外文翻译文献


















Agricultural


automatic control


greenhouses


greenhouse


intelligent


Abstract



The


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


high-level


multiobjective optimization approach, where the solution to this problem


is


to


find


reference


trajectories


for


diurnal


and


nocturnal


temperatures


(climate-related


setpoints)


and


electrical


conductivity


(fertirrigation-related


setpoints).


The


objectives


are


to


maximize


profit,


fruit quality,


and


water-use


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


农业大棚温室智能化自动控制中英文对照外文翻译文献




application of automatic control techniques has increased a lot during the


last


few


years


The


greenhouse


production


agrosystem



is


a


complex


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, temperature, humidity, and


CO2 concentration of the inside air), the amount of water and fertilizers


supplied


by


irrigation,


pests


and


diseases,


and


culture


labors


such


as


pruning and pesticide treatments among others. A greenhouse is ideal for


crop growing since it constitutes a closed environment in which climatic


and


Fertilizer


irrigation




variables


can


be


controlled.


Climate


and


Fertilizer


irrigation



are


two


independent


systems


with


different


control


problems and objectives. Empirically, the water and nutrient requirements


of the different crop species are known and, in fact, the first automated


systems


were


those


that


control


these


variables.


On


the


other


hand,


the


market


price


fluctuations


and


the


environment


rules


to


improve


the


water-use efficiency or reduce the fertilizer residues in the soil (such as


the nitrate contents) are other aspects to be taken into account. Therefore,


the


optimal


production


process


in


a


greenhouse


agrosystem



may


be

-


-


-


-


-


-


-


-



本文更新与2021-02-13 20:25,由作者提供,不代表本网站立场,转载请注明出处:https://www.bjmy2z.cn/gaokao/652552.html

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