温室智能控制系统是近年来发展起来的一种资源节约型的高效农业技术，主要是在计算机综合控制下，创造适宜于作物生长的环境，实现优质、高效、低耗的工业化规模生产。到目前为止，我国温室产业无论从规模上还是从技术上都取得了很大的进展。但由于我国现代化的设施农业起步比较晚，温室农产品的生产管理存在着水平低、方法落后的问题，其主要原因是温室结构简陋、缺乏配套设备与先进的管理技术，特别是测控系统的自动化水平不高。

　　要提高测控系统的性能除了硬件系统以外，控制算法也不可缺少。只有采用合理的控制算法，才能使温室环境的综合因子达到最优的控制效果，才能使温室控制系统达到智能化的水平。本文在回顾了我国温室环境控制算法的基础上，结合国际上一些比较值得注意的动向，展望未来的发展趋势。

　　未来温室智能控制系统的发展方向将是各控制算法的融合技术，专家系统、遗传算法与模糊神经网络的结合，将成为温室智能控制系统的发展方向。其主要内容有:

　　1、具有优化性能指标的模糊神经网络控制。

　　未来温室智能控制系统发展的核心仍然是以神经网络的强大自学习功能与具有较强知识表达能力的模糊逻辑推理构成的模糊逻辑神经网络控制系统。根据不同的需要，采用不同的算法对其控制参数进行优化，如改进的BP算法、遗传算法等。遗传算法作为一种随机搜索的全局优化算法，在模糊规则的自动获取与神经网络的学习过程中呈现了强大的生命力，对控制参数寻优进化有良好的效果，如遗传算法调整规则集合，调整隶属函数等。

　　2、专家控制与神经网络、模糊控制相结合。

　　对于温室这种复杂系统除了采用数学模型的方法进行定量的描述分析外，还需要利用农业专家的知识和经验进行定性判断，做到定性与定量的分析相结合，来解决复杂的温室生产管理决策问题。专家系统以其快速的计算能力和不寻常的推理能力，具有良好的应用前景。在模糊神经网络控制中，专家系统既可以作为辅助控制，间接缓解对神经网络快速学习的要求，也可以通过专家系统方法直接改进神经网络学习问题。而神经网络的自组织、自学习特性，对环境变化有适应性，具有潜在的克服专家系统面临问题的能力，如专家系统存在“知识获取”瓶颈的问题，性能的“窄台效应”等问题。

　　3、基于被控对象的特征模型描述的控制方法。

　　所谓特征模型描述，是指对被控对象建立一个比原动力学模型更为简单的特征模型方程及有关的特征参量表达式。特征模型描述的基本原则是:当与实际对象加入同样的控制量u时，其特征模型方程的输出与实际对象的输出在误差允许的范围内是等价的，在稳态情况下是相等的；满足控制任务要求，对于不同控制性能的要求，即使对同一对象也可以建立不同的特征模型描述，如对于恒值控制，要求稳态输出方差小，则最关键的参量就是静态增益；工程上实现容易。温室环境控制涉及环境模型、作物生长模型、土壤模型等，由于目前这些模型的信息量较少，基于被控对象的特征模型描述的控制方法应该是适用的。

　　总之，将智能控制与传统控制及诸方法之间交叉综合是温室智能控制系统的发展趋势，使温室控制系统向着自动化、智能化、无人化的方向发展。

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