挑戰(zhàn):
創(chuàng)建一個智能系統(tǒng)來實現(xiàn)便攜式溫室的原型，以管理包括供電及施肥在內的所有資源，控制環(huán)境變量以獲得最佳收成，并利用綠色工程技術將系統(tǒng)損耗降低到最少。
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解決方案:
利用一個基于人工智能(AI)架構的控制器來測量溫室的傳感器并控制溫室的執(zhí)行機構，這一控制器使用了NI USB-6211 數(shù)據采集（DAQ）模塊作為硬件接口，并利用NI cRIO-9014實時控制器來監(jiān)測風力發(fā)電設備與光電電池的供電狀況。整個系統(tǒng)在LabVIEW專業(yè)版開發(fā)環(huán)境下編程實現(xiàn)。
"便攜式智能型溫室的主要部件是基于AI（人工智能)的智能型核心控制器。我們使用了LabVIEW來開發(fā)核心控制器，并利用了本校于 2008 年開發(fā)的LabVIEW下的智能控制工具包(Intelligent Control Toolkit for LabVIEW)。"
圖形化系統(tǒng)設計開發(fā)智能溫室" src="http://files.chinaaet.com/images/20110120/2f2e7b84-493b-407d-a632-60d47bfc4a19.jpg" />
無土種植技術是一種無需使用泥土，只利用空氣和營養(yǎng)水霧種植植物的方法。采用這種方法可以替代傳統(tǒng)種植方法，并不受干旱或洪澇等惡劣天氣環(huán)境的影響，確保農作物的質和量不會減少或降低。所以在某些作物由于氣候環(huán)境等原因而不能被種植在某處時，就可以采用無土種植技術。除此之外，采用無土種植技術之后，作物無需花費精力來擴展根莖，就能夠將更多能量用于提高產物的質量，例如作物的大小，味道或者營養(yǎng)價值。然而這種技術需要大量投入與人員的專業(yè)訓練，在初期，這些投入是相當巨大的。
無土種植法的優(yōu)點還有很多，它無需使用農機，所以不會導致土壤污染，也沒有水土流失的風險。由于不使用化學農藥，并且整個過程幾乎完全自動化，還能夠有效地節(jié)約資源。這種集約式的生產方式很適合在城市使用。
我們利用智能系統(tǒng)和綠色工程技術設計了一個全新的便攜式智能型溫室原型，實現(xiàn)了對供電與施肥等所有資源的同時管理，能夠控制環(huán)境變量以獲得最佳收成，并將系統(tǒng)損耗下降到最低。智能溫室采用了無土種植法，使用方便，且極具靈活性，可被放置于餐廳或城市住家中。
此溫室具有兩種主要特點：首先，傳統(tǒng)的溫室一般無法放置于建筑物或家中，而便攜式溫室的主要目的就是要能放置在傳統(tǒng)溫室無法進駐之處。其次，這是一個智能溫室，所有會影響生長的變量與因果反應都被納入考慮，系統(tǒng)會根據這些數(shù)據進行分析并產生響應。
使用這座便攜式智能型溫室會帶來許多益處，如：非無土種植法專家也能操作；建立溫室的初期成本可以大幅降低；我們可以選擇單獨種植不同的作物，例如蕃茄、辣椒與生菜等。一些新生代的溫室系統(tǒng)已經決定采用我們的便攜式智能溫室作為主要平臺，例如，位于墨西哥莫雷洛斯州 (Morelos) 奎納瓦卡市 (Cuernavaca) 的一處占地 1200平方米的溫室。
便攜式智能型溫室簡介
溫室的結構被分為三部分：耕種區(qū)，供電系統(tǒng)和智能控制系統(tǒng)。作物被種植于耕種區(qū)，里面有養(yǎng)分槽、輸送系統(tǒng)與一個用于控制耕種區(qū)溫度的水槽。我們將智能控制系統(tǒng)中的所有傳感器與執(zhí)行機構都放置在耕種區(qū)中，并在耕種區(qū)外圍覆蓋了密封的塑料膜。
供電系統(tǒng)是便攜式智能型溫室的第二個重要部件。這里，我們采用了一個供電電路為所有的電力、電子裝置供電。為了開發(fā)可持續(xù)使用的溫室，我們運用了綠色工程的技術，采用了一個400W風力渦輪發(fā)電機與一塊60W光電電池，即時在環(huán)境狀況不佳時，每天也可為系統(tǒng)提供 3.3 kWh的電力。這一系統(tǒng)包括了變頻器與蓄電池。
第三個部件是智能控制系統(tǒng)，我們可以將之細分為傳感器與執(zhí)行機構組、供電用開關控制器、智能型核心控制器，以及硬件接口電路。
智能溫室的監(jiān)控
溫室的幾項變量會影響作物的數(shù)量與質量。便攜式智能型溫室可以控制養(yǎng)料的用量、光照強度、溫度以及耕種區(qū)內的濕度，另一個重要的變量則是供電控制。我們使用一組傳感器來偵測變量，一組執(zhí)行機構來進行控制。
NI USB-6211 M系列多功能DAQ模塊可以采集光照強度、溫度、濕度和養(yǎng)料等變量并產生信號。我們同時還使用了擁有128 MB DRAM、2 GB硬盤的cRIO-9014 實時控制器， NI 9265模擬輸出模塊與 NI 9215模擬輸入模塊，以監(jiān)控供電系統(tǒng)。最后，我們對智能型核心控制器中的數(shù)據進行處理，計算出合理的響應并輸出，以對整個系統(tǒng)實現(xiàn)控制。
智能型核心控制器
便攜式智能型溫室的主要組件是基于AI技術的智能型核心控制器。控制器是由數(shù)個模糊控制器(Fuzzy control)和類神經網絡(Neural network)所組成的，模糊控制器會控制光照強度并管理養(yǎng)料，而類神經網絡則用于開發(fā)溫度、濕度和供電等控制器。在開發(fā)核心控制器時，我們還采用了本校于2008年開發(fā)的LabVIEW下的智能控制工具包(Intelligent Control Toolkit for LabVIEW)，這一工具包正在專利申請中。
我們用模糊控制器來控制光照強度并管理養(yǎng)料。智能型核心控制器需要測量濕度、光照強度與溫度的值。我們針對每輸入端子的三個隸屬函數(shù)(Membership function)提出27條模糊規(guī)則(Fuzzy rule)，以取得合理響應。這些規(guī)則參考了農業(yè)專家的意見、書籍、研究論文與實驗數(shù)據。在提出每個輸入端子的隸屬函數(shù)后，我們也針對光照強度與養(yǎng)料管理的輸出隸屬函數(shù)提出報告。
我們使用類神經網絡開發(fā)了溫度、濕度和供電控制器。使用USB-6211來測定溫室內外的溫度，以獲得實驗數(shù)據。為了采用動態(tài)類神經網絡建構系統(tǒng)模型，我們使用了2880個樣本與后向傳播訓練 (Backpropagation training)表達式，找出系統(tǒng)的溫度類神經模型。然后我們執(zhí)行了模糊控制及經典的比例-積分-微分(PID)控制。最后，我們以動態(tài)類神經網絡構建了整個控制器模型，這是由于使用經典 PID只能用于單個設定點，但是這一控制器卻可以用于所有的設定點。
我們利用三種不同的知識庫（真實數(shù)據、發(fā)電機和光伏電池系統(tǒng)的神經模型以及數(shù)學方程式），以動態(tài)類神經網絡建構了電源控制器模型。我們根據輻射和風速變量與供電量的比較值，按照和室內溫度溫室模型一樣的方式建構發(fā)電機和光伏電池的神經模型。控制器通過預測最大供電，在兩個電源系統(tǒng)之間切換。