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　　２１世紀是設施農業迅速發展的時期。 發達國家與發展中國家紛紛采取措施，加大投資，大力發展智能化設施農業。設施農業是采用先進的科學技術和工廠化生產方式，把作物種植在一個相對封閉的空間，為作物的高效生產提供適宜的生長環境，并且在任何地區，一年四季均能種植任何作物的現代化農業。設施農業是農業現代化的重要標志，其特點表現為高產量、高品質、環保、周年可持續生產。與此同時，智能溫室監測系統的出現更是加速了農業科學推廣，對農業現代化水平的提高起到了積極的推動作用。

　　溫室內作物生長到一定時期，一方面對溫室環境進行調控會影響作物的生長，另一方面作物光合作用、蒸騰作用的改變又對室內環境因子產生新的影響，從而產生了一種反饋作用機制，而在現有的溫室環境控制系統并沒有考慮到這種反饋作用機制。如果能同時對設施內的溫度、光照、二氧化碳濃度等進行智能調控，并能考慮到作物反饋作用機制，這種調控方式既節約資源又提高生產效率。研究溫室環境控制的現狀及發展趨勢，不僅可以提高作物的產量和降低溫室能耗，而且對未來溫室環境調控的發展具有重要的指導意義。

　　１溫室環境控制研究現狀

　　１．１國內研究現狀

　　目前溫室環境控制系統主要針對溫度和濕度控制進行研究。盧佩等采用模糊控制方法，通過建立模糊控制系統模型和對模糊控制器的設計，引入解耦參數，實現系統的溫濕度解耦控制，提高了溫濕度控制的精度。黃力櫟等針對溫室氣候控制方法中溫濕度之間的耦合作用，提出以溫度控制為主、濕度控制為輔的控制策略，并建立兩變量輸入、三變量輸出的控制主回路和補償回路模糊控制系統，從而為溫濕度控制提供了一種行之有效的方法。鄧璐娟采用逆系統方法對溫室環境非線性系統進行了解耦和線性化，同時對隨機的擾動進行補償，采用ＰＤＦ控制算法和Ｓｍｉｔｈ預估補償對線性化后的系統進行了綜合校正，在選擇校正后閉環系統的參數時考慮了非線性系統解耦的要求。朱虹通過對歷史溫室環境數據的合理分析，將溫室的溫度控制模型近似為一階慣性加時滯環節。基于該溫度近似模型采用Ｚｈｕａｎｇ等中提出的時間為權誤差積到分指標最優的參數自整定公式來整定ＰＩＤ控制器參數，將整定后的ＰＩＤ控制器應用于溫室控制。

　　楊澤林等通過數據挖掘，利用采集的溫室內、外溫度及室內濕度數據對溫室狀態進行分類，提出一種基于各類別中的溫室溫、濕度變化率相關性進行模糊解耦控制。沈敏等考慮開關設備組合作用下溫室測控系統的非線性動態特性，提出結構簡單、不需復雜數值計算的離散預測模型，對設備組合進行滾動優化預測控制，大大簡化溫室測控系統預測控制算法的復雜性，緩解了測控系統分布大時滯問題。

　　１．２國外研究現狀

　　國外的溫室環境起步較早，溫室環境控制經過多年的發展，控制技術和理論發展到較高水平。隨著用于溫室環境控制的作物模型的研究，研究人員將溫室物理模型和作物模型結合起來，以實現溫室的高效生產。

　　Ｓｅｇｉｎｅｒ等進行模擬研究確定溫室二氧化碳施肥的優化措施，其方法是在建立一系列函數（作物生長函數、溫室函數、設備函數及成本函數）之后，進行數值尋優得到不同溫光水平下最優的二氧化碳施肥量，并給出一系列圖表用于指導實際二氧化碳施肥操作管理；Ｖａｎ　Ｓｔｒａｔｅｎ等利用作物的光合作用和蒸騰作用進行溫室內短期的優化與控制，利用有效積溫的原理進行溫室的長期的優化與控制，將短期優化和長期優化相結合，實現了以經濟最優為目標的溫室環境控制。

　　Ａａｓｌｙｎｇ等利用作物的光輻射吸收、葉片的光合作用和呼吸作用預測模型建立了溫室環境控制系統，根據自然光照來控制溫室內的溫度，系統在節省能源和由于光照減弱而導致的作物產量降低之間取得了很好的平衡。基于作物與環境的動態響應時間尺度不同，前人把溫室作物生產優化控制問題分成慢速子問題和快速子問題２個子問題。

　　Ｓｅｇｉｎｅｒ等只考慮慢速子問題，Ｈｗａｎｇ只考慮快速子問題。Ｖａｎ　Ｈｅｎｔｅ是第一位解決整個優化控制問題的科學家，提出把系統分解為２個時間尺度的方法，根據該方法首先解決長期問題，然后用長期問題的結果來計算短期問題的軌跡并把該方法應用到生菜生產的優化控制中。從以上文獻可以看出，國外進行溫室環境控制時已經考慮到作物與環境的相互作用機制，同時考慮到作物動態響應與環境動態響應的時間尺度不一致性，但應用到黃瓜生長的優化控制中較少。

　　２溫室環境控制存在的問題

　　目前國內溫室環境自動控制、智能化管理等方面的研究未能結合作物的生長狀態和過程，對溫室內作物生長與溫室環境之間的相互作用缺乏有機結合，同時對溫室內作物生長發育的機理和產量形成沒有進行深入而有實質性的研究，使這些研究成果在實用性上受到不同程度的影響，溫室環境無法實現高產高效的綜合控制，控制的精度和穩定性比較差。同時溫室環境調控和作物生長管理并沒有完全以經濟效益為目標，對設施內機構（或設備）的調控效果模型和調控成本模型等方面未能進行深入研究。由于模型參數難以取得、某些變量難以觀測等諸多因素的影響，使得控制精度和可靠性比較低。

　　３展望

　　溫室環境控制系統將向分布式、自動化、智能化、網絡化方向發展，并應將專家系統、遺傳算法和模糊神經網絡等各種控制算法及仿真預測相融合。優化控制系統的性能，合理利用溫室空間，充分節約能源以提高利用率，為溫室作物創造適宜的生長環境，促進設施農業的全面發展。