張育斌,魏正英,馬勝利,唐大輝,李建軍
(1.西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710054;2.新疆大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,烏魯木齊 830047)
近年來,節(jié)水灌溉技術(shù)得到廣泛應(yīng)用,節(jié)水灌溉設(shè)備需要開發(fā)的高精度的灌溉施肥自動(dòng)控制系統(tǒng),根據(jù)不同農(nóng)作物的不同需要,可實(shí)現(xiàn)滴灌系統(tǒng)中灌溉與施肥的控制[1-3]。
精量灌溉既要控制作物正常生長發(fā)育所需的水肥,又要用最少的水肥量獲得最大的純收益。而灌溉對(duì)象是一個(gè)大慣性、非線性和純時(shí)延的系統(tǒng),無法對(duì)其建立精確與統(tǒng)一的數(shù)學(xué)模型,傳統(tǒng)控制方法受到了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[4-6]。模糊控制不需要建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,魯棒性強(qiáng),有效改善其非線性與時(shí)變問題[7-9],但存在著大時(shí)滯現(xiàn)象。
本研究結(jié)合PID控制器的控制效果、模糊控制改善其非線性的控制效果,灰色預(yù)測控制解決大時(shí)滯現(xiàn)象,很好的克服了以上難點(diǎn),并利用仿真分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該控制器在精量水肥灌溉控制機(jī)的控制水肥效果。
針對(duì)農(nóng)作物需水量易受到氣候、土壤墑情等諸多因素的影響,且有些因素是可以明顯確定,有些因素是未知而且難確定,這樣符合灰色研究范疇。這里就提出多因素灰色預(yù)測MGM(1,n)模型可以對(duì)其進(jìn)行有效的預(yù)測農(nóng)作物的需水量,其模型是偏微分方程組[10]。
多因素灰色預(yù)測模型的具體算法如下,其中n表示n個(gè)數(shù)據(jù)序列,m為每個(gè)序列中所含有的m個(gè)歷史數(shù)據(jù),則x0i={x0i(1),x0i(2),…,x0i(m)}: 對(duì)x0i做一次累加生成得到。設(shè)系統(tǒng)中有n個(gè)輸入變量,每個(gè)變量有N個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù){X(0)i(k)},對(duì)其進(jìn)行一次累加生成則推出序列 ,即:
(1)
其中:i=1,2,…,n;k=1,2,…,N。
MGM(1,n)模型的常微分方程組:
(2)
令:
X(0)(k)=[X(0)1(k),X(0)2(k),…,X(0)n(k)]T
X(1)(k)=[X(1)1(k),X(1)2(k),…,X(1)n(k)]T
且稱A、B稱為辨識(shí)參數(shù)。此時(shí),將式(2)寫成矩陣形式有:
(3)
其中:X(1)=[X(1)1,X(1)2,…,X(1)n]。
通過求解MGM(1,n)模型,得模型預(yù)測解為:
(4)
還原預(yù)測模型為:
(5)
其中,i=1,2,…,n;k=2,3,…。
模糊PID控制系統(tǒng)主要由參數(shù)可調(diào)整PID和模糊控制系統(tǒng)兩部分組成。參數(shù)可調(diào)整PID完成對(duì)系統(tǒng)的控制,模糊控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)PID的三個(gè)參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)校正。通常。數(shù)字式PID控制器可以用以下函數(shù)表示:
式中:u(k)是k時(shí)刻的控制作用;e(k)為誤差;ec(k)為誤差變化率,它們可以作為模糊系統(tǒng)的輸入語言變量;T為控制器的采樣周期;δ為比例帶;Ti為積分時(shí)間;Td為微分時(shí)間。
本系統(tǒng)由傳感器采集到精確的模擬量,模糊控制器無法直接加以識(shí)別,而是需要將該模擬量進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)化,并將結(jié)果按一定規(guī)則轉(zhuǎn)化為模糊語言,在二維模糊控制中,分別以偏差和偏差的變化率進(jìn)行定義,即將偏差映射到輸入論域的模糊集合上為“偏差E”,同理對(duì)偏差的變化率進(jìn)行映射,得其語言變量EC。這樣就通過將偏差以及偏差的變化率在實(shí)際情況中的變化范圍進(jìn)行尺度變換,變換到模糊集體域X上。
其中X={-n,-n-1,…,0,…,n-1,n}。
(7)
式中,符號(hào)< >代表取整運(yùn)算。
模糊控制器的輸出需要轉(zhuǎn)換為輸出值u,其轉(zhuǎn)換公式如下:
(8)
根據(jù)精度需求,文中將偏差和偏差率的量化等級(jí)定為7個(gè)等級(jí),即{-3、-2、-1、0、1、2、3}。模糊推理系統(tǒng)的輸入量包括水肥流量誤差e和誤差變化率ec,其輸出量u包括PID控制器的3個(gè)修正參數(shù)ΔKp、ΔKi、ΔKd。定義e、ec、u的模糊集均為{負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大},表示為{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB},e、ec、u論域的范圍定義為{-3,3},隸屬函數(shù)采用三角隸屬函數(shù)曲線。按照上述PID參數(shù)整定規(guī)則可得出輸出參數(shù)模糊規(guī)則表,如表1所示。
表1 模糊控制規(guī)則
精量灌溉系統(tǒng)決策后輸出水肥流量變化時(shí),被控對(duì)象特性參數(shù)變化靈敏范圍大,因此融合灰色預(yù)測控制的模糊PID控制相結(jié)合的控制方法。一方面, 用PID的積分調(diào)節(jié)作用,降低穩(wěn)態(tài)誤差,提高精度,用模糊控制實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)PID參數(shù),增強(qiáng)適應(yīng)能力;另一方面,用灰色預(yù)測控制,解決被控對(duì)象中的純滯后環(huán)節(jié),以提高控制效果,其灌溉控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖1 灰色預(yù)測模糊PID灌溉控制結(jié)構(gòu)框圖
實(shí)際上由于周圍工況的變化以及事后控制等因素會(huì)造成系統(tǒng)的輸出值和期望值之間有偏差。然后對(duì)其進(jìn)行模糊邏輯推理,推出適合當(dāng)下工況的PID的三個(gè)整定參數(shù),進(jìn)而獲得PID控制器的輸出量,作用于控制對(duì)象,對(duì)控制對(duì)象作進(jìn)一步的調(diào)整。這里對(duì)控制對(duì)象信息采集再次作為反饋量,通過灰色預(yù)測模型可以得到下一時(shí)刻,即未發(fā)生時(shí)刻的控制對(duì)象反饋值,而以此作為當(dāng)前時(shí)刻的反饋值輸入給系統(tǒng),屬于事前控制。
為了驗(yàn)證灰色模糊PID控制算法的有效性,對(duì)其進(jìn)行仿真試驗(yàn)。在SIMULINK圖形仿真環(huán)境下,建立了灰色預(yù)測模型,利用Fuzzy Logic Toolbox工具箱設(shè)計(jì)了模糊控制器,借助SIMULINK模塊庫建立了相應(yīng)的灰色預(yù)測模糊PID控制結(jié)構(gòu),采用階躍輸入信號(hào)對(duì)水肥灌溉流量控制系統(tǒng)進(jìn)行常規(guī)PID、模糊PID、灰色預(yù)測模糊PID控制仿真實(shí)驗(yàn)。得到結(jié)果曲線如圖2所示及性能指標(biāo)見表2。
圖2 MATLAB仿真曲線圖
根據(jù)以上仿真實(shí)驗(yàn),對(duì)階躍信號(hào)響應(yīng)進(jìn)行性能分析,得到控制系統(tǒng)性能指標(biāo)如表2所示。
從圖2、表2可以看出,在基于灰色理論與模糊控制的灌溉系統(tǒng)中,流量的控制系統(tǒng)響應(yīng)曲線平滑,超調(diào)量小,系統(tǒng)穩(wěn)定性好。同時(shí)系統(tǒng)響應(yīng)的上升時(shí)間和調(diào)節(jié)時(shí)間都比模糊PID控制和傳統(tǒng)PID控制短,灌溉控制系統(tǒng)能很快的達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài),表明灰色預(yù)測模糊PID控制有更良好的控制性能和魯棒性。
表2 控制系統(tǒng)性能指標(biāo)
為驗(yàn)證在該控制器在大田灌溉中的應(yīng)用效果,采用研華數(shù)據(jù)采集卡PCI1711與PC機(jī)相結(jié)合的方法,進(jìn)行水肥濃度和流量的模擬實(shí)驗(yàn)。設(shè)計(jì)將水路流量值除以比例值設(shè)定為肥路流量的預(yù)設(shè)值,肥路流量的采集值與當(dāng)前其預(yù)設(shè)值狀態(tài)進(jìn)行對(duì)比,將偏差及偏差的變化率輸入到模糊控制器中,實(shí)現(xiàn)對(duì)PID進(jìn)行模糊控制,實(shí)現(xiàn)PID調(diào)節(jié),從而再進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)節(jié)量,直到肥路流量與預(yù)測值一致。
應(yīng)用開發(fā)的管理系統(tǒng)軟件,選擇水路流量通道選擇為通道0,肥路流量通道選擇為通道1,兩路通道同時(shí)分別對(duì)水路流量和肥路流量進(jìn)行采集,將水路與肥路采集的信號(hào)輸入到柱狀圖中,方便實(shí)時(shí)的監(jiān)測兩路電壓值的變化狀態(tài)。同時(shí)將預(yù)設(shè)值和實(shí)際肥量這兩值設(shè)為變量在程序的第二層中作為輸入,輸入到控制器的預(yù)設(shè)值口與反饋值口,然后對(duì)兩值進(jìn)行比較,同時(shí)將實(shí)時(shí)采集曲線顯示在同一個(gè)示波器中,觀察水肥濃度的精量控制狀態(tài),得到結(jié)果如圖3所示。
由圖可以看出,在打開水路開關(guān)和肥路開關(guān)后,兩路流量急劇增加,設(shè)定肥量(水流量除以水肥濃度)的曲線首先變化,而代表實(shí)際采集肥量的曲線跟隨著一起變化。由圖3可以看出,采集的實(shí)際肥路與設(shè)定肥量的實(shí)時(shí)響應(yīng)曲線較好,也即是實(shí)現(xiàn)了水肥濃度比的精量控制。
圖3 水肥濃度精量控制實(shí)時(shí)圖
為了更好的反映出智能灌溉精量控制的效果,進(jìn)行單路肥路流量的精量控制實(shí)驗(yàn)。選擇通道0作為采集通道。將流量計(jì)輸出的電流信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)殡妷盒盘?hào)后輸入到數(shù)據(jù)采集卡中,并以實(shí)時(shí)采集曲線的形式顯示,得實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。
由圖4實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到,實(shí)際肥流量值在較短的時(shí)間內(nèi)上升到預(yù)設(shè)值的大小,并且無過沖現(xiàn)象,小波震蕩后較快實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定,與預(yù)設(shè)值相等,從而實(shí)現(xiàn)了肥路流量的精量控制。
圖4 肥路精量控制實(shí)時(shí)采集圖
精量水肥灌溉控制機(jī)主要由RAM控制器、流量計(jì)、壓力表、電磁閥、泵、過濾器和傳感器及控制軟件、農(nóng)作物水肥需求數(shù)據(jù)庫軟件等組成。接入采集的土壤作物含水量和地溫等信息,其水、肥混合為閉環(huán)控制,水肥變頻連續(xù)控制,實(shí)現(xiàn)智能全自動(dòng)水肥灌溉控制,具有自動(dòng)和手動(dòng)控制模式,如圖5所示。
圖5 精量水肥灌溉機(jī)實(shí)物圖
其工作原理:在現(xiàn)場水分、土壤等傳感器采集農(nóng)作物缺水肥狀態(tài),控制器接收信號(hào),并發(fā)送指令,開啟進(jìn)水泵,打開電磁閥,讓水進(jìn)入管路,水路流量計(jì)進(jìn)行檢測水量,到一定值后反饋給控制器,控制器做出決策判斷,啟動(dòng)相應(yīng)的營養(yǎng)液所在的肥路泵,開啟電磁閥,進(jìn)入管路,根據(jù)專家系統(tǒng)配比作物所需營養(yǎng)溶液濃度,水肥混合出水管進(jìn)入現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)灌溉,實(shí)現(xiàn)精量灌溉。
采用本研究控制技術(shù)應(yīng)用該灌溉機(jī),對(duì)其進(jìn)行精量控制,同時(shí)融入結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)對(duì)PID的參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)整定,在約5 s時(shí)間后就基本穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)水肥灌溉,實(shí)時(shí)施肥效果明顯。
本文對(duì)系統(tǒng)的控制策略和控制方式進(jìn)行了深入探討,研究了基于灰色理論的智能灌溉控制技術(shù),通過對(duì)PID控制、模糊PID控制以及灰色預(yù)測模糊PID控制進(jìn)行研究,表明系統(tǒng)擁有更強(qiáng)的適應(yīng)性,良好的控制性能和魯棒性。
(1)采用PID控制有效解決了節(jié)水灌溉不確定模型問題,采用模糊PID控制成功解決系統(tǒng)的大慣性、非線性的問題,增加多因素灰色預(yù)測MGM(1,n),克服了大時(shí)滯現(xiàn)象。
(2)采用研華數(shù)據(jù)采集卡PCI1711與PC機(jī)相結(jié)合的基于Labview開發(fā)的灌溉系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了該控制方法下了水肥兩路流量和肥路單通道的實(shí)時(shí)采集,完成了濃度和肥路流量的精量控制,同時(shí)應(yīng)用現(xiàn)有開發(fā)設(shè)備中實(shí)現(xiàn)水肥精量控制,為農(nóng)業(yè)節(jié)水精量灌溉提供了技術(shù)支持。
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