近日，热力学一区TOP期刊《International Communications in Heat and Mass Transfer》（IF=6.4）刊发我院王笑宇博士课题组在农业温室智能控制方法研究中的最新成果《Electric heating control of agricultural greenhouse in winter using an embedded technology based chaotic particle swarm optimization PID controller》。针对内外部环境复杂多变的农业温室系统，智能算法被广泛用于优化PID控制器的框架结构，以消除系统的不确定性。该研究提出了基于混沌逻辑映射的粒子群优化方法（CPSO）来整定PID参数。通过嵌入式技术将CPSO-PID植入到温室采暖控制系统中，提高温室冬季的节能效果和系统性能。计算流体力学（CFD）通过计算传热和传质来描述温度分布。它同时还作为离线的能源需求预测工具，与三级风机盘管回路的在线响应策略协同控制供热系统。结果表明：CFD的模拟精度达到了应用水平。通过加入信号干扰，验证了该方法的鲁棒性。在全尺寸试验中，与GA-PID和PSO-PID控制器相比，提出的方法在节能效果和控制温度的稳定性方面均有一定的改进。研究成果可为冬季温室系统提供更适宜的温度、更强的自适应能力、更快的响应速度和更低的能耗。
工学院王笑宇博士为第一作者，安徽农业大学为第一单位，贵州理工学院刘振男副教授、安徽省水利科学研究院王振龙教授级高工在论文写作和修改过程中提供了技术指导，2022级农业水利工程本科生王春艳负责数据处理，2020级电气工程及自动化本科生康毅负责主体建模工作。本研究得到了国家自然科学基金青年项目、黄河联合基金项目以及安徽省高校科研计划项目、安徽农业大学青年科学基金项目、安徽农业大学稳定和引进人才科研资助项目资助。（文/图/王笑宇 编辑/黄德智 审核/杨洋）
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.icheatmasstransfer.2025.108777
