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温室大棚作为现代农业高效生产的基础设施，伴随人们对农产品需求量的增长而显著增多。数据显示，目前中国温室大棚的生产面积已超过世界温室大棚生产面积总和的40%[1]。温室大棚通过控制环境参数，改善农产品品质和产量。温室大棚中的自动通风控温系统至关重要，传统风机湿帘、自然通风和部分智能通风控温系统存在精准控温效果差、受外界影响大、稳定性和节能性较差等缺陷。因此，优化自动通风控温系统对温室大棚实现精准控温、降低能耗、保证农业生产有深远意义。针对优化智能化温室大棚自动通风控温系统开展研究，采用先进的传感器与智能控制算法精准控温、节能设备与优化策略降低能耗、升级软硬件提升系统稳定性等措施，保证温室大棚控温系统的先进性，使温室大棚能够更好地为现代农业实现智能化、绿色化发展目标服务。 1 现有系统存在问题 因生产条件、设计制作工艺等因素限制，现有温室大棚普遍存在温度控制精度欠佳、能源消耗过高、稳定性和可靠性有待提高等问题。当前，控温系统偏差达±3℃，波动频繁，不利于作物光合作用和新陈代谢，降低了作物抗逆性，影响果实品质。并且，温室大棚能耗大，大型温室中通风控温设备能耗占比超60%，设备运行缺乏智能调控，造成不必要的能源浪费。系统稳定性与可靠性不足，易出现机械或电气故障，导致作物受损，增加了维护和人工成本。 2 新型智能温室大棚自动通风控温系统原理 2.1 系统组成 新型智能温室大棚自动通风控温系统由传感器、控制器、执行器和通信网络协同构成。传感器作为"感知器官"，可感知温度、湿度、光照、二氧化碳、风速等参数，分布于温室各处，全面捕捉环境变化。控制器是系统"大脑"，可采用微控制器、可编程逻辑控制器或工业计算机，不仅支持单温室独立控制，还可通过网络实现多温室统一监控。执行器作为"执行者"，包含进排气风机、开闭窗电机、遮阳幕电机、湿帘水泵等，共同调节温室环境。通信网络负责数据传输，包括有线网络和无线网络，实际应用中常采用混合通信方式以提升可靠性。 2.2 工作流程 温室大棚控温系统呈闭环设计，包含四个环节：收集数据、处理分析、控制决策和执行控制。在数据收集环节，传感器按照程序规定的时间间隔记录温湿度等信息，将检测的物理量输出为电信号或数字信号，并通过通信网络传输至控制器，采用校验纠错手段检验数据是否正确。 采集数据后，控制器首先进行数据滤波、去噪等预处理，根据预设控制算法与作物最佳生长因子，分析当前与最佳值间的误差，利用数据挖掘方法挖掘出参数变化规律。之后，控制器综合控制策略进行判断，若发现温度超出设定范围，便开启风扇通风控温并利用智能控制算法优化温湿度控制。 最后，控制器输出执行指令给执行机构，执行机构驱动开启通风设备，并将动作状态和运行参数反馈控制器，有利于实时调整策略。执行机构运行状态数据同时上传监控平台，便于远程管理。 3 优化设计关键技术 3.1 传感器选型与布局优化 首先进行传感器的选型和布置。温湿度传感器应选择SHT30，采用集成传感和处理电路设计，温度灵敏度为±0.2℃、湿度为±2%RH，灵敏迅速，体积小；温湿度监测使用DHT22数字温湿度监测传感器，可同时检测温湿度，温度检测精度为±0.5℃，湿度检测精度为±2%RH。传感器尽量布置到位，根据作物状态，把温湿度传感器布置于生长空间间隔3~5m处，需留意顶部、底部和通风口的布置情况，以全面捕捉整个空间的温湿度信息。 3.2 通风结构与设备优化 3.2.1 新型通风口设计 在通风口的形状、面积、位置和导流器等方面，对新通风口进行多因素优化。通风口形状由矩形改为流线形，降低了进风阻力，较矩形通风口提高15%~20%的通风量；面积根据温室大小、高度及植株需要，通过进风模型仿真确定，例如1000m²×3m高的温室，夏季通风口面积占侧墙的15%~20%，进风量温度下降效果最佳。位置上采用高低错落布局，屋脊处排热、侧墙低处进冷，形成空气对流；搭配导流板引导气流至作物区，夏季可使作物区温度降低2~3℃，消除通风死角，提升光合作用效率与作物抗病虫害能力。 3.2.2 高效节能风机选型 风机的选择要考虑温室规模和通风需要。大棚选用高压大风机，如5000 m²、高5 m的温室宜选用SF-1250型轴流风机，风量80000 m³/h，结合变频技术根据温湿度不同自动调整风速，实现节能运行。目前新一代风机利用相关技术可有效减少能耗，与传统异步电机相比，永磁同步电机能提高10%~15%效率，并拥有智能联动功能，根据不同环境参数调节通风量。使用后证实，新一代风机温室通风能耗降低25%，控温偏差降低，作物产量提高15%~20%。 4 优化设计方案实施 4.1 系统硬件优化 4.1.1 传感器升级与扩展 为达到精细监测环境的目的，更换传感器并增加监测项目。温湿度监测使用DHT22数字温湿度监测传感器，温度检测精度为±0.5℃，湿度检测精度为±2%RH。安装主体湿度传感器ECH20-EC-5（采用频域反射技术，土壤湿容量测量精确到2%）。本系统能够以更快的速度感知外部条件，如感应高温并能激活通风设备。 4.1.2 控制器性能提升 选用西门子S7-1200系列PLC主控机，处理速度为每条指令0.08μs，可快速处理海量传感器数据，以太网以及RS485等多种接口实现对设备的有效通信，超百万小时的平均无故障时间，确保系统可靠性。控制单元集成了梯形图、结构文本等多种编程语言，有利于复杂控制算法的编写与实现。在运用MPC算法时，可根据温室模型与实时信息，预测温、湿度等结果，设计温室通风、遮阳的控制模式；也可根据预先编程控制风机、遮阳幕等执行器，实时对设备进行监控，分析处置故障，做到精准调控温度。 4.1.3 执行器改进 更换换气装置，由风机升级为变频风机，搭配变频调速器，根据不同参数（温度、湿度、CO₂等）自动转换风速和风量，提高设备系统总体调节水平。 4.2 系统软件优化 4.2.1 控制软件功能完善 新增控制软件的远程监控、故障诊断和数据统计功能模块。远程监控能通过手机、电脑对温湿度、设备运行状态等进行远程监测和远程控制；故障诊断能结合传感器及设备监测的历史数据进行实时诊断，快速找出问题并预警，也可根据历史数据预测设备潜在问题；数据分析功能可对环境参数与作物生长关系进行深入分析，生成图表向用户展示，帮助用户根据环境参数及作物生长情况，制定相应方案，改进设备运行参数，提高工作效率。 4.2.2 人机交互界面优化 控制界面用简洁直观、易操作的图形画面，突出显示主要参数；设备控制按钮规则布置，尽可能采取滑动条的形式减少繁琐程度，参数设置界面可提供范围校验功能、设置默认参数的选项以及详细提示信息；除可采用触摸屏幕操作外还可通过鼠标操作、按键和语音操作，适应各种使用者操作习惯，降低操作难度，便于管理。 4.3 系统集成与调试 4.3.1 硬件与软件集成 按照计划开展硬件集成：传感器用RS485总线或者ZigBee模块连接到控制器；执行器用继电器连接驱动器由控制器控制；采用屏蔽双绞线等技术手段减少信号干扰。软件适配根据硬件接口和协议编程，通过模块化实现数据采集、分析、控制等功能。对于集成过程中可能发生兼容性的问题，通过选型环节的设备兼容性筛选和编程环节模拟测试，确保软硬件协同运行。 4.3.2 系统调试与优化 系统调试包括硬件调试和软件调试，硬件调试主要是对传感器进行校正，提高传感器的精度，检查执行器是否运转正常；对软件的调试主要是验证数据采集、控制决策、远程监控功能的实现情况。按照系统调试结果优化控制参数，如调试控制算法的某些参数，保证温度控制精度，实现节能和增产。针对硬件和软件调试过程中可能出现的传感器损坏、数据传输异常、程序死机等问题，通过硬件维护、通信故障排查、算法程序优化等手段进行排除，使系统稳定性和可靠性满足预期要求，为作物正常生长提供良好环境。 5 研究背景介绍 5.1 材料和方法 5.1.1 试验地概况 安徽省宿州市泗县泗城镇三湾蔬菜种植基地大棚，温室大棚在自动化温度控制、湿度控制等方面的技术应用不足，未能完全实现远程操作和高效管理，智能化设备的实际应用有待提高，需通过技术升级和设施改进提升生产能力。 5.1.2 试验材料 微控制器、可编程逻辑控制器或工业计算机、研华ADAM-4017+数据采集器；DS18B20数字温度传感器、HIH-4000系列湿度传感器、SHT30温湿度传感器、MG811二氧化碳传感器、超声波风速传感器；轴流风机与离心风机；通信网络：有线网络（如RS485总线、以太网）、无线网络（如ZigBee、Wi-Fi）；温室大棚及其他材料。 5.1.3 试验设计 2023年在宿州市泗县"果丰玻璃温室"内进行实际验证。选用SHT30温湿度传感器、MG811二氧化碳传感器配合研华ADAM-4017+数据采集器进行数据的实时采集和上传。将控温精度（实测温度与预置温度的偏差）作为主控指标、降低能耗率（优化前后能耗差值）及作物生长情况（株高、产量、品质等）作为主评价指标，保证对系统优化成效量化评估的客观性。种植农作物黄瓜，分别设置传统的由当地农民广泛使用的通风控温系统与新改良后的智能通风控温系统进行对比。通过系统控制变量，两个温室大棚的结构形式、种植栽培管理方法相同，仅温湿度、二氧化碳含量进行环境以及设备的能耗对比。依据数据分析结果对温室生产应用系统的性能状态进行分析，试验结束后检测黄瓜生长参数，判断新系统对作物生长的影响。 5.1.4 田间管理 具体实施如下：棚体设备的整体检修和设备调节；整个生产过程中两组环境和能耗数据的记录，时间间隔为10min，记录各时间段的天气情况；同一时间段内同时开展两组生产性运行；依据数据分析结果对温室生产应用系统的性能和状态进行判断分析；最后，试验结束后检测黄瓜生长参数，判断系统对作物生长的影响。 5.1.5 测量指标 温度控制性能、能源消耗情况、系统稳定性和可靠性等。 5.2 结果与分析 5.2.1 温湿度控制性能 泗县果丰玻璃温室的实验数据表明，未进行智能温控优化前，系统温度误差为±（2.5~3.5）℃，湿度误差为±（5~10）%RH。夏天高温情况下，设置温度28℃，运行时温度在24~31℃内波动。在智能化温控后，融合多传感器及智能算法优化温湿度调控，温控偏差范围降低为±（0.5~1）℃，温度稳定在27~29℃，湿度偏差为±3%RH。优化前，每日温度有10~15次波动，波动范围在5~8℃，智能化温控后波动次数降低为3~5次，波动范围2~3℃，极大增强了温控稳定性。 5.2.2 能源消耗情况 优化前大棚每月通风降湿耗能1500kW·h，夏季运行每天耗能50kW·h；优化后采用变频风机等节能设备配合智能策略，减少无效运行，降低能源消耗，每月耗能下降到1000kW·h，夏季每天仅耗能33kW·h，能源节约33.3%。 5.2.3 系统稳定性和可靠性 原系统平均每年故障10次，传感器老化、控制器死机、执行器损坏现象时有发生；优化后利用优质硬件与智能诊断软件，系统平均每年故障次数降至2次以内。新传感器的耐水设计使其在高湿环境下能正常工作，故障诊断系统可提前发现设备异常，保证系统持续正常运转。 5.2.4 经济效益与社会效益 传统温室大棚由于气流分布不均和温湿度调控效果较差，容易在局部区域形成高浓度病原菌气溶胶，引起病害的局部暴发。新研发的自动通风控温系统在温湿度调控方面表现优异，通过底部和顶部风口的协同作用，形成较为均匀的气流分布，优化了棚内气候均匀性，改变了棚内微环境。病菌于棚内分布更均匀，菌量少，同时加快病原菌的排出速度，减少了病原菌气溶胶在局部的淤积，显著降低了病害传播风险。特别是在夜间，能够显著降低棚内湿度，抑制病原菌的存活和繁殖，进一步减少病害发生，减少化学农药的使用。果丰玻璃温室黄瓜种植，系统优化后，产量由5000kg/亩提高到6000kg/亩，提高20%；品质上，可溶性固形物含量由4.5%提高到5.5%，加上市场溢价，增效6000元/亩；同时减少能耗成本每年1665元、减少维护成本1000元。通过自动通风调节温湿度，节省人工成本达40%，通过精准的温湿度环境管理，减少病害，化学农药使用量减少30%，保障了农产品安全。实践证明，优化系统通过精准的温湿度控制，节能减排、减污减排，保证农业的可持续发展，有利于乡村振兴。 6 结论与讨论 6.1 结论 传统温室大棚普遍存在温度控制精度欠佳、能源消耗过高、稳定性和可靠性偏低、易出现机械或电气故障，导致作物受损，维护和人工成本增加。本新型智能温室大棚自动通风控温系统在运行效果、能源消耗、稳定性和经济效益等方面均表现优异。降低了温控误差，减少了温控波动的次数和波动幅度，降低了能源消耗，减少了病害发生，减少了化学农药使用，提高了农产品安全，经济效益和社会效益显著，推动了农业可持续发展。本系统可广泛应用于改良传统温室大棚。 6.2 讨论 存在的不足包括在复杂环境下多传感器融合存在噪声和与灌溉、补光等相关设施的兼容性问题、初期设备改造或研发成本大导致推广难、用户使用技术和操作能力培训等问题。后续可通过传感器抗干扰设计优化、统一农事设施通信协议标准、降低设备成本、开发模块化结构、注重用户的培训系统等方法予以解决。未来研究可进一步探讨通风方式与其他环境调控措施的协同效应，以及在气候变化背景下通风策略的适应性优化，为设施农业的可持续发展提供科学依据。温室大棚自动通风控温系统未来将向人工智能深度融合，实现自主决策；节能管理技术持续创新；功能由单一通风控温到多样农业生产功能，并为绿色、生态和优质的现代化农业快速发展提供重要保障。 参考文献： [1]黄志敏.智能温室大棚自动通风控温系统的优化设计[J/OL].\
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