温室具有如下特点：非线性、分布不均匀性、时变性、控制时延性、多变量耦合性等。由于作物本身生长活动使得温室内部的环境处于热平衡混沌状态，因此不能按照传统方法对其建模。执行机构的动作也不仅仅影响某一个因子，可能对温室的温度和湿度同时产生影响。总之，温室温度和湿度这两个参数存在较强耦合性，温度和湿度的变化会相互影响，它们和温室环境控制的其他因子一起构成了一个包含多方面内容的复杂对象，对其实现精确控制有一定难度，需要系统多方面的有机配合。

1 系统总体设计

该系统运用STC单片机作为控制器件来采集温度、湿度和光照信息。将采集到的数据送显示电路显示，同时与设定的数据进行比较，若超出设定的范围，则进行声光报警(设定值可以从键盘电路输入)，而且这些数据通过无线收发模块送到下位PC机中，下位机利用LabVIEW软件将各种信息以网页的形式发布到Internet上，上位机只要输入下位机发布时网址就可以监测，而且还可以通过界面进行实时的控制，以致能够实现管理的完全智能化。图1给出了无线网络中的2个节点的实现框图，在这个基础上给单片机编址可以扩展多个节点，实现多机通讯，从而实现大面积的覆盖网络。

2 硬件部分

2．1 温度和湿度采集电路

温湿度传感器采用Sensirion公司推出的一款数字温湿度传感器SHTl5。该器件主要特点如下：高度集成，将温度感测、湿度感测、信号变换、A／D转换和加热器等功能集成到一个芯片上；提供二线数字串行接口SCK和DATA，接口简单，支持CRC传输校验，传输可靠性高；测量精度可编程调节，内置A／D转换器(分辨率为8～12位，可以通过对芯片内部寄存器编程来选择)；测量精确度高，由于同时集成温湿度传感器，可以提供温度补偿的湿度测量值；封装尺寸超小，测量和通信结束后，自动转入低功耗模式；高可靠性，采用CMOSens工艺，测量时可将感测头完全浸于水中。该器件与控制器的典型接法如图2所示。

2．2 光照采集电路

光照的采集利用光敏电阻和固定电阻分压得到直流电压，将其送入STC单片机自带的A／D输入端进行模数转换。电压范围为4～5 V，3～4 V，2～3 V，1～2 V，0～1 V，正好对应光照的5个等级：强、较强、中等、较弱和无光。光敏电阻选用GL3516，其最大直流电压为100 V；最大功耗为50 mV；可以在-30～+70℃环境中正常工作；亮电阻在5～10 kΩ范围内，暗电阻在O．6 MΩ左右；响应时间为30 ms，由上述参数可以看出完全满足要求。

2．3 无线模块

该设计中选用KYL-1020U无线数传模块，其具有载波频率为433 MHz，450 MHz，470 MHz，868 MHz，915 MHz等ISM频点；具有RS 232，TTL，RS 485等通讯接口，这里选用。RS 232接口；8个通讯信道，收发一体，半双工工作模式；低功耗，并具有休眠功能；工业级工作温度为-35～+75℃；天线阻抗为50 Ω；符合EN 300220 and ARIB STD-T67标准。DC 5 V电源供电(3～5．5 V均能正常工作)；输出功率小于10 mW；接收电流小于20 mA(TTL接口)；传输距离可以达到600 m。模块接口定义如表1所示。

3 软件部分

3．1 单片机软件设计

STC单片机C51，运用KEIL软件进行程序的编写。单片机主要完成数据的采集，然后显示，监控，将数据通过无线收发模块发送给下位机PC机。A／D转换的子程序如下：

3．2 控制算法设计

对温室环境中温度参数、湿度参数和光照的控制的主要思路是将传感器采集到的温度值、湿度值和光照信息与系统设定值进行比较计算，求得温度偏差T和湿度偏差H，根据温度偏差T和湿度偏差H以及温度和湿度的耦合关系制定控制规则，由系统经过运算决策，得到系统控制量温度补偿值TB和湿度补偿值HB。如果实时温度超过设定最佳温度，最佳湿度的允许范围，此时声光报警，告知操作人员要进行适当的人工干预来消除报警。系统控制要求和目标：

(1)系统共有3个参数，即温度、湿度、光照。

(2)自动控制温室内的温度和湿度，温度的控制误差不大于±0．5℃。

(3)系统具有自动控制，控制室遥控两种工作方式。

(4)系统具有报警以及参数设置，自主训练和学习功能。

(5)系统具有表格、图形、曲线等显示和存储功能。

通过传感器可以获得大量的有关温度、湿度、光强度和时间的样本数据，这些数据与时间并不是线性关系。基于这些数据，如果能够找到运用某种算法使温室温度逼近于给定的温度，从而使温室的环境保持在适宜作物生长的状态之下。

对温度控制运用加热器，湿度采用通风和喷灌装置，光照主要运用遮阳幕。早期温室的控制多采用常规的PI或PID来控制，这种控制方法简单，易于实现。

随着对非线性、时变性、不确定性的难以建立数学模型的控制对象，就难以实现。随着智能控制的发展，特别是神经网络控制技术的出现，给这类难以解决的问题开辟了一条新的途径，它能够处理好时变性、大滞后和耦合性等的复杂系统控制问题。

BP网络训练过程及算法流程如图3所示。

神经网络的一个突出特点就是自学习功能，设微机的基准信号和实际信号的误差为e(k)，则：

神经网络通过自己的学习功能，即相应的算法使e逐渐减小，最后达到理想的值。这里的控制对象应为温室里的环境因子。模糊神经网络模型在收敛速度和收敛精度方面远远超过传统PID或PD控制器。与传统的控制方法相比超调量和控制时间都大大减少，系统稳定性明显增强。

3．3 PC机软件设计

由于无线模块选用的是RS 232接口，因此虚拟仪器中的串口通讯通过VISA实现。VISA实质上是I／O接口软件库及其规范的总称。其本身不具备编程能力，它通过调用低层驱动程序来实现对仪器的控制。运用自身带的网络发布功能就可以完成网页的发布，通过参数的设置就可以让远程的计算机来访问，不需要再做成网页的形式进行发布。发布后的控制面板如图4所示。

4 结语

利用单片机采集温室、粮仓、大棚中的环境因素，并显示和控制环境因素的变化，同时以无线方式将实时信息上传到下位PC机；下位机对采集的数据进行适当处理，采用可视化编程语言LabVIEW将各种信息以界面的形式在终端上显示，还可以利用软件自身的网络发布功能将界面以网页的形式发布，远程的PC机只要得到操作许可就可以操作整个界面，这样工作人员不必到现场就可以解决运行过程中出现的错误，从而实现管理的自动化、智能化。测控方式的网络化是未来测控技术发展的必然趋势，能够充分利用现有资源和网络带来的种种好处，实现各种资源有效合理的配置，同时还可以实现真正意义上的VI。