Identifying a greenhouse climate model by using subspace methods

Abstract

This paper presents the development of a climate dynamics model for a greenhouse located on the Bogota plateau. A black-box model was estimated from experimental data, considering a novel system structure derived from a first principles model and experimental tests. It considered two control volumes, one given by the air over the crop and a second one formed by the air trapped by crop foliage. The model was selected from a set of linear, discrete-time, state-variable systems using subspace identification methods. The estimated system was able to predict climate dynamics for both control volumes, having errors below 8%. Such performance was comparable to previous work reported in literature while the obtained model was a low-complexity linear system.

En este trabajo se presenta el desarrollo de un modelo dinámico del clima en un invernadero ubicado en la Sabana de Bogotá. Se realiza la estimación de un modelo tipo caja negra obtenido a partir de datos experimentales. Se propone una estructura a partir de principios físicos que divide el sistema en dos volúmenes de control dados por el aire libre dentro del invernadero y el aire atrapado por el follaje. El modelo es seleccionado, dentro de una familia de sistemas línea- les descritos en variables de estado, a través de métodos de identificación por subespacios. El modelo obtenido es capaz de explicar el comportamiento del clima en el aire y en el follaje con errores inferiores al 8%. Este desempeño es comparable al de otros estudios reportados en la literatura, con la ventaja de que el modelo empleado es lineal.