农业大棚温室智能化自动控制中英文对照外文翻译文献.pdf

农业大棚温室智能化自动控制是现代农产业中的一项关键技术，它涉及到多学科的融合，包括环境科学、自动化技术、计算机科学以及农业工程等。本篇文献主要探讨了如何通过智能化自动控制系统来优化温室内的气候和肥料灌溉，以实现作物生长的最大化、生产成本的降低以及环境影响的减小。 在描述中，提到了现代农业对质量和环境要求的提高，这促使自动控制技术在温室环境中的应用越来越广泛。温室环境是一个复杂的系统，包含了物理、化学和生物学过程，各种因素如光合有效辐射（PAR）、温度、湿度、二氧化碳浓度等都会影响作物的生长。通过智能控制系统，可以精准控制这些环境参数，以促进作物的最优生长。 文献中提到的多目标优化方法（MO）是解决这一问题的关键。在MO优化问题中，决策变量是那些可以调整以影响多个目标的因素，比如温度和电导率。目标函数可能包括最大化的产量、作物质量、水利用效率，以及减少肥料残留和杀虫剂使用。由于这些目标之间可能存在冲突，因此通常不存在同时优化所有目标的单一最优解，而是存在一组帕累托最优解，决策者需要在这组解中权衡选择。 文献中特别提到了日间和夜间温度设定点的重要性。日间较高的温度有助于光合作用和糖分生成，而夜间保持低温可以避免不必要的能耗。因此，智能控制系统需要根据作物生长周期的不同阶段和昼夜条件，动态调整温度和电导率（与肥料灌溉相关）的参考轨迹。 温室内的微气候模型是优化问题的基础，模型需考虑能量和质量的转移，如辐射和热交换、水蒸气通量和二氧化碳浓度等。作物生长则受到温度、PAR辐射、CO2浓度等因素的影响，而这些又会反过来影响微气候。因此，智能化控制不仅需要实时监测和调控环境参数，还需要预测模型来预估未来的变化，以实现长期的最优控制。 农业大棚温室的智能化自动控制是一项复杂而重要的任务，它通过多目标优化策略，结合精确的环境模型，实现了对温室环境的有效控制，以达到提升农业生产效率和可持续性的目标。这项技术的发展和应用，对于应对全球粮食需求增长和环境保护的双重挑战具有重要意义。