温室大棚是突破自然条件实现作物生长的主要场所,是现代化农业一个非常重要的设施。本文围绕温室大棚控制问题,以温度、湿度两个重要的环境变量为研究对象,设计了温湿度目标值跟踪控制器,并建立温室大棚的预测模型,实现了基于积温理论对温室大棚温湿度值的低能耗控制。具体研究内容如下。根据温室大棚温度和湿度的热量和能量守恒构建的机理模型,实现了对温室大棚温、湿度的目标值的跟踪控制。本文使用试验温室大棚真实数据,利用一元回归方程拟合得到温室大棚温度和湿度的传递函数。对该模型设计了遗传算法优化模糊PID的量化因子和修正系数的温湿度目标值跟踪控制器,通过测试实验结果表明,本文设计的温室大棚的温度湿度跟踪控制规则,可以使控制器的超调量、调整时间均有所减小,控制跟踪效果有所提升。基于支持向量回归模型构建温室大棚温度湿度预测辨识模型并制定智能控制规则。本文利用余弦函数的非线性改进粒子群算法的惯性权重,实现对支持向量回归参数的优化,辨识出温室大棚温湿度预测模型。结合作物的积温特性,制定了温度和湿度的智能控制规则,设计了温室积温智能控制器。该预测控制模型可以减少执行机构开启时长,降低控制开关的切换频率,进而使温室大棚的湿度和温度能够控制在作物生长的适宜环境条件内。以沈阳大学智慧物联网实验室的试验温室大棚为试验对象,将温湿度跟踪值控制器和积温智能控制器进行了实际的运行,经实际测试,两种控制器可正常运行且可有效控制温、湿度,为生菜的生长发育提供适宜的温湿度环境。本文设计的两种智能控制策略,温室大棚温湿度的目标值跟踪控制和积温智能控制,可以实现为温室生产提供适宜的温湿度环境。为后续的开展更高效的智能控制决策奠定基础,充实温室大棚的控制方法。也为服务农业生产生活提供了更多以选择,为精准扶贫、乡村振兴贡献科技力量。