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    基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灌溉系統(tǒng)首部多用戶配水快速PID 控制

    2020-07-22 14:36:56魏正英張育斌賈維兵魏浩然
    農(nóng)業(yè)工程學(xué)報 2020年11期
    關(guān)鍵詞:模擬量揚(yáng)程開度

    張 千,魏正英,張育斌,張 磊,賈維兵,魏浩然

    (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 710049)

    0 引 言

    流量和壓力是灌溉系統(tǒng)中2 個重要的控制量,決定著灌溉過程能否滿足灌溉需求[1-2]。當(dāng)前中國農(nóng)業(yè)灌溉多為中、小型工程,在灌溉管理上缺少有效的節(jié)水灌溉規(guī)劃[3-5]。多用戶灌溉系統(tǒng)中,不同用戶需水量往往不同,同時受天氣、氣候和園區(qū)規(guī)劃等因素影響,灌溉園區(qū)總可用水量不確定。雙重不確定因素的存在,導(dǎo)致不同用戶對灌溉水量和水壓的要求差別較大[6-7]。為滿足不同用戶的需水需求,提高灌溉效率,保證供水系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行,灌溉系統(tǒng)要能夠針對壓力、流量需求變化,迅速、準(zhǔn)確做出反映,這對系統(tǒng)的控制提出了較高的要求。首部作為灌溉系統(tǒng)的動力源,保證其相應(yīng)快速和控制精確是滿足上述要求的關(guān)鍵。

    傳統(tǒng)灌溉首部水泵多為恒速泵,無法滿足不斷變化的流量與壓力需求[8],且會造成較大的資源浪費(fèi)。而在變頻控制系統(tǒng)中,由于流量與壓力的相互影響,很難針對其中一個進(jìn)行單獨(dú)調(diào)節(jié)。為此,國內(nèi)外專家學(xué)者開展了較多研究。Caba 等[9]建立了由多臺并聯(lián)離心泵、1 個蓄能器和1 個連接負(fù)載組成的增壓系統(tǒng)的非線性動力學(xué)模型,設(shè)計(jì)了多泵系統(tǒng)的非線性控制器,提出的控制方案保證了系統(tǒng)的線性特性;Fernando[10]通過對2 種不同的流量調(diào)節(jié)技術(shù)在泵系統(tǒng)和成本控制中的改進(jìn)研究,提出使用變頻調(diào)速結(jié)合節(jié)流閥調(diào)速實(shí)現(xiàn)對流量和壓力的控制,提高了控制性能和能源利用率;李寶[11]設(shè)計(jì)了流量標(biāo)準(zhǔn)裝置的變頻調(diào)速系統(tǒng),開發(fā)了串級數(shù)字PID 控制算法,在對比穩(wěn)流和穩(wěn)壓2 種控制方案的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,開展PID 流量穩(wěn)定性試驗(yàn)研究,獲得了較好的壓力、流量穩(wěn)定性;劉永等[12]為了實(shí)現(xiàn)流量和壓力的耦合控制,設(shè)計(jì)了流量、壓力閉環(huán)PID 控制系統(tǒng),削弱了流量與壓力的相互干擾,提高了系統(tǒng)的控制精度;劉漢忠等[13]提出了模糊PID 自適應(yīng)算法,解決了流量、壓力耦合調(diào)節(jié)過程中控制效果較差問題,實(shí)現(xiàn)了流量、壓力的穩(wěn)定控制。

    首部系統(tǒng)流量、壓力針對需求變化的響應(yīng)速度是灌溉系統(tǒng)中要考慮的另一重要因素,其在很大程度上影響灌溉的效率;另一方面,當(dāng)流量、壓力發(fā)生驟變時,系統(tǒng)調(diào)節(jié)速度慢會導(dǎo)致管路壓力暴增,危及系統(tǒng)運(yùn)行安全。劉艷雄等[14]使用遺傳算法和非線性二次規(guī)劃算法優(yōu)化PID 參數(shù),獲得了液壓快速缸的高響應(yīng)速度;劉心漪[15]采用灰色預(yù)測算法對快速電源控制系統(tǒng)中的反饋量進(jìn)行預(yù)測,實(shí)現(xiàn)了控制的超前調(diào)節(jié);Mohammadi 等[16]提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋控制器,以狀態(tài)誤差作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,在線更新PID 控制器的增益,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的精確控制與快速響應(yīng);Yadav 等[17]設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于多目標(biāo)遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)的混合動力汽車PID、模糊PID(Fuzzy Proportional Integral Derivative, FPID)和自校正模糊PID(Improved Self-tuning Fuzzy Proportional Integral Derivative, ISTF-PID)控制器,結(jié)果表明GA 能夠提升PID的控制性能,并且ISTF-PID 性能最好。這些方法都在一定程度上提高了控制系統(tǒng)的響應(yīng)時間,但多以PID 參數(shù)調(diào)整為手段,很少從被控量與其控制量之間的關(guān)系入手。

    本研究提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合PID 調(diào)節(jié)的灌溉系統(tǒng)首部流量、壓力快速控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合流量、壓力及其控制量之間的關(guān)系,通過擬合模型快速求得目標(biāo)流量、壓力所需的控制量值,直接對相應(yīng)執(zhí)行元件進(jìn)行控制,之后再通過PID 對流量和壓力進(jìn)行微調(diào),以此實(shí)現(xiàn)流量和壓力的快速控制,以期為多用戶灌溉系統(tǒng)首部流量壓力快速控制提供參考。

    1 方 法

    1.1 壓力和流量耦合調(diào)節(jié)分析

    供水系統(tǒng)中,壓力和流量是衡量系統(tǒng)供水能力的重要指標(biāo),它們相互之間存在一定的聯(lián)系。圖1 為管道供水特性曲線,其由水泵揚(yáng)程特性曲線和管道阻力特性曲線組成。

    圖1 供水系統(tǒng)特性曲線 Fig.1 Characteristic curve of water supply system

    揚(yáng)程指水泵能夠揚(yáng)水的高度,其與壓力之間的關(guān)系可由式(1)表示為

    式中P 為壓力,kPa;H 為揚(yáng)程,m;ρ 為管道液體密度,g/cm3;g 為重力加速度,m/s2。由式(1)可知,管道供水系統(tǒng)壓力P 與H 為正比關(guān)系,因此圖1 可以反映流量與壓力間的內(nèi)在聯(lián)系[18]。

    水泵揚(yáng)程特性曲線是一簇流量揚(yáng)程曲線,水泵轉(zhuǎn)速不同,水泵的流量揚(yáng)程曲線不同,如圖1 曲線①、②所示,且曲線1 轉(zhuǎn)速大于曲線2 轉(zhuǎn)速;管阻特性曲線也是一簇流量揚(yáng)程曲線,曲線所表示的范圍因管道截面積不同而有所變化,如圖1 曲線③、④所示,曲線③代表的管道截面積大于曲線④。若水泵轉(zhuǎn)速和閥門開度為定值,水泵揚(yáng)程特性曲線與管阻特性曲線交于一點(diǎn),供水系統(tǒng)流量和揚(yáng)程被唯一確定,如圖1 中A、B、C 3 點(diǎn)所示,若起始時,系統(tǒng)工作在A 點(diǎn),流量、揚(yáng)程分別為Q0、H0,當(dāng)閥門開度增大時,管道阻力特性曲線由④變?yōu)棰?,系統(tǒng)工作在B 點(diǎn),流量由Q0增加到Q',揚(yáng)程由H0降為H',為了維持恒定的供水揚(yáng)程,增加水泵轉(zhuǎn)速使其揚(yáng)程特性曲線由②變?yōu)棰?,此時系統(tǒng)工作在C 點(diǎn),揚(yáng)程回升至H0,流量變?yōu)镼1?;诖?,可以通過調(diào)節(jié)水泵轉(zhuǎn)速和閥門開度調(diào)節(jié)系統(tǒng)流量和揚(yáng)程,也即調(diào)節(jié)系統(tǒng)流量和壓力,達(dá)到穩(wěn)壓調(diào)流的目的。

    1.2 灌溉系統(tǒng)首部穩(wěn)壓調(diào)流供水試驗(yàn)平臺設(shè)計(jì)

    1.2.1 泵水方式

    為了滿足流量、壓力變化范圍大的工況,現(xiàn)有灌溉首部多采用提高水泵功率的方式以實(shí)現(xiàn)流量、壓力大范圍調(diào)節(jié)。然而這種方式往往會帶來很多問題[19],1)前后2 個用戶間用水需求差距過大時,首部的響應(yīng)速度會很慢,影響灌溉效率;當(dāng)出現(xiàn)從大壓力、大流量需求變?yōu)樾×髁?、小壓力需求這種極端情況時,系統(tǒng)響應(yīng)過慢有可能導(dǎo)致管網(wǎng)壓力陡增,對元器件甚至灌溉系統(tǒng)造成嚴(yán)重危害;2)大功率意味著大啟動電流,對電源容量要求高,同時消耗的能源也高;3)維修不便,當(dāng)水泵出現(xiàn)問題時,整個首部系統(tǒng)便陷入停擺狀態(tài),嚴(yán)重影響灌溉進(jìn)程。使用多臺并聯(lián)小功率水泵作為供水源可以很好地解決前述問題,當(dāng)面對流量、壓力變化較大的情況時,可以通過開啟或者關(guān)閉1 臺水泵以實(shí)現(xiàn)流量和壓力的快速控制;1 臺水泵出現(xiàn)問題時也不必停止供水,而且多臺水泵可以由1 臺變頻器控制,通過水泵的變頻-工頻轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)首部流量、壓力大范圍無極調(diào)節(jié),并不會增加投資[20]。多泵控制變頻-工頻轉(zhuǎn)換電路如下圖2 所示。

    圖2 多泵控制變頻-工頻轉(zhuǎn)換主電路圖 Fig.2 Frequency conversion-power frequency conversion main circuit diagram of multi-pump control

    系統(tǒng)工作時,通過控制接觸器的開閉實(shí)現(xiàn)對水泵的變頻、工頻轉(zhuǎn)換控制。當(dāng)水流量需求較小時,接觸器KM1閉合,KM2、KM3、KM4 斷開,系統(tǒng)使用變頻器對水泵1 進(jìn)行變頻調(diào)節(jié),以滿足流量、壓力需求;當(dāng)需水量增大、一臺水泵無法滿足需水要求時,接觸器KM1 斷開,KM2閉合,水泵1 轉(zhuǎn)為工頻運(yùn)行,同時KM3 閉合,水泵2 轉(zhuǎn)為變頻調(diào)速運(yùn)行,滿足系統(tǒng)較大水量和壓力需求。

    1.2.2 控制方式

    本研究選用型號為APAX-5580的PAC控制器對系統(tǒng)進(jìn)行控制,該控制器融合了工業(yè)電腦(Personal computer,PC)和可編程邏輯控制器(Programmable Logic Controller,PLC)的功能,內(nèi)置win7 系統(tǒng),可運(yùn)行Matlab 等大型桌面軟件,實(shí)現(xiàn)高級算法的實(shí)時在線運(yùn)行;具有串口、網(wǎng)口、USB 等多種接口,配合擴(kuò)展底板和擴(kuò)展模塊可實(shí)現(xiàn)控制功能,以Codesys 為控制軟件開發(fā)平臺,使用IEC61131-3 國際標(biāo)準(zhǔn)語言開發(fā)控制程序。在系統(tǒng)控制中,使用PID 實(shí)現(xiàn)流量和壓力的耦合控制,其框圖如圖3 所示。壓力傳感器和流量傳感器分別采集壓力和流量數(shù)據(jù),通過RS485 總線傳輸?shù)絇AC 串口中,Codesys 從串口中讀取傳感器數(shù)據(jù)并將流量、壓力誤差值反饋給PID 控制器,完成流量和壓力的閉環(huán)控制。

    圖3 壓力-流量耦合調(diào)節(jié)PID 控制框圖 Fig.3 PID control diagram of pressure-flow rate coupling regulation

    1.2.3 系統(tǒng)組成

    變頻調(diào)速恒壓泵組供水系統(tǒng)硬件由PAC 控制器、變頻器、電動閥、多個水泵、壓力傳感器、流量傳感器和電磁閥等組成,其如圖4 所示。

    圖4 供水系統(tǒng)框圖 Fig.4 Water supply system diagram

    系統(tǒng)工作時,首先獲取目標(biāo)壓力和流量值,由外部輸入指定。壓力傳感器和流量傳感器實(shí)時將管路壓力和流量信息傳遞給PAC 控制器,控制器經(jīng)過PID 計(jì)算后得出變頻器頻率和電動閥閥門開度信息,通過對水泵轉(zhuǎn)速和閥門開度控制完成對流量和壓力的耦合調(diào)節(jié),根據(jù)需水量大小調(diào)節(jié)水泵投入臺數(shù)及水泵的變頻-工頻轉(zhuǎn)換調(diào)節(jié)完成大范圍水量調(diào)節(jié)。系統(tǒng)工作流程圖5 所示。

    1.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化PID 的流量和壓力快速控制

    由圖1 可知,首部供水系統(tǒng)水泵轉(zhuǎn)速、管道閥門開度與流量、壓力之間存在一一對應(yīng)關(guān)系,當(dāng)水泵轉(zhuǎn)速和閥門開度確定時,流量與壓力也隨之確定,因此若能找出他們之間的關(guān)系式,則可快速地由目標(biāo)流量和壓力確定水泵轉(zhuǎn)速和閥門開度,以提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)速度。然而通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)確定這種對應(yīng)關(guān)系的公式較為困難,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好地解決這個問題。利用系統(tǒng)工作時流量、壓力、水泵轉(zhuǎn)速和閥門開度的有限歷史數(shù)據(jù),建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型,從而擬合全范圍內(nèi)流量、壓力與水泵轉(zhuǎn)速、閥門開度的對應(yīng)關(guān)系。

    圖5 供水系統(tǒng)工作流程圖 Fig.5 Working flow chart of water supply system

    1.3.1 調(diào)節(jié)原理

    考慮到系統(tǒng)工作中,對流量、壓力調(diào)節(jié)起根本作用的是控制變頻器頻率的電壓模擬量V(0~10 V)和控制電動閥開度的電流模擬量I(4~20 mA),提出建立流量、壓力與I、V 之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。利用目標(biāo)流量值和目標(biāo)壓力值使用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出I和V的預(yù)測值y1和y2,并將其作為初始值直接改變變頻器頻率和電動閥開度,使系統(tǒng)的流量和壓力迅速接近其目標(biāo)值,之后再使用PID 控制器依據(jù)目標(biāo)流量Qt、目標(biāo)壓力Pt與當(dāng)前流量Q、當(dāng)前壓力P 之間的差值e1、e2計(jì)算出I 和V的調(diào)節(jié)值i 和v 對流量和壓力進(jìn)行微調(diào),直至滿足控制精度需求。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合PID 控制框圖如圖6 所示。

    1.3.2 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Generalized Regression Neural Network,GRNN)因其強(qiáng)大的擬合能力而廣泛應(yīng)用于解決小樣本數(shù)據(jù)量和非線性條件下的數(shù)據(jù)擬合問題,同時由于其魯棒性高,容錯性強(qiáng),具有很好的不穩(wěn)定數(shù)據(jù)處理能力,適用于對流量和壓力這種具有波動的樣本進(jìn)行擬合。GRNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為簡單,使用時只需要使用交叉驗(yàn)證優(yōu)化其使用的徑向基函數(shù)的平滑參數(shù)就可以得到很好的結(jié)果。本研究中使用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立GRNN模型,利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練,使用Matlab OPC 工具箱與控制系統(tǒng)進(jìn)行通訊[21-22],獲取目標(biāo)流量和目標(biāo)壓力值并利用訓(xùn)練完成的GRNN 計(jì)算所需的控制量值,再通過OPC協(xié)議下發(fā)到控制系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時在線應(yīng)用。

    圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制框圖 Fig.6 Neural network PID control block diagram

    以系統(tǒng)運(yùn)行中壓力P 和流量Q 為輸入,以對應(yīng)的用于調(diào)節(jié)變頻器頻率的電壓模擬量V和用于調(diào)節(jié)電動閥開度的電流模擬量I 為輸出,建立廣義遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。由于控制系統(tǒng)使用1 臺變頻器控制2 個水泵,不論系統(tǒng)中有多少個水泵在工作,變頻器的電壓模擬量始終都在0~10 V范圍內(nèi),因此需要將水泵投入使用數(shù)量也加入到模型中。而投入使用的水泵數(shù)量是離散量,其數(shù)值對系統(tǒng)運(yùn)行起著很大的作用,在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測的過程中,如果該數(shù)值出現(xiàn)差錯則會對系統(tǒng)的運(yùn)行產(chǎn)生非常大的影響,所以本系統(tǒng)中,將投入使用水泵數(shù)量和用于調(diào)節(jié)變頻器頻率的電壓模擬量V 合二為一,即當(dāng)工作的水泵個數(shù)為2 時,程序中實(shí)際使用的數(shù)據(jù)是當(dāng)前變頻器模擬量數(shù)值加10,輸出的結(jié)果中,變頻器模擬量數(shù)值減10 后再輸出給變頻器,這樣既可以反映實(shí)際問題,又能避免出現(xiàn)較大差錯。

    1.4 案例分析

    在西安交通大學(xué)節(jié)水工程實(shí)驗(yàn)室搭建的多泵并聯(lián)供水試驗(yàn)臺進(jìn)行試驗(yàn),試驗(yàn)臺實(shí)物如圖7 所示。

    圖7 多泵并聯(lián)供水試驗(yàn)臺 Fig.7 Multi-pump parallel water supply experiment platform

    壓力傳感器和流量傳感器測量主管路壓力和流量值,由于本系統(tǒng)設(shè)計(jì)時主要針對目標(biāo)為溫室多用戶系統(tǒng),1 個溫室即為1 個用戶,也即1 個輪灌小區(qū),因此壓力和流量傳感器測量的是用戶壓力和流量。

    選擇2 個型號相同的離心泵作為供水動力源,試驗(yàn)主管道口徑為DN40。在0~0.6 MPa 壓力范圍內(nèi),每隔0.04 MPa選1 個壓力點(diǎn),在2~7 m3/h 流量范圍內(nèi),每隔0.5 m3/h 選1 個流量點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn),采集系統(tǒng)工作穩(wěn)定后的流量P、壓力Q、水泵運(yùn)行臺數(shù)、變頻器控制模擬量V 和電動閥控制模擬量I 作為原始數(shù)據(jù),獲得150 組數(shù)據(jù)結(jié)果如表1 所示。

    表1 流量壓力控制試驗(yàn)數(shù)據(jù) Table 1 Data of flow and pressure control test

    1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測分析

    將試驗(yàn)數(shù)據(jù)按照4∶1 的比例分成訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測試,模型訓(xùn)練過程中采用K折交叉驗(yàn)證對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu),本研究中選定K 為10,最終得到廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)徑向基函數(shù)平滑參數(shù)為0.3??紤]到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擬合結(jié)果誤差對控制系統(tǒng)影響最大,使用相對誤差作為模型的評價指標(biāo)。測試數(shù)據(jù)V和I 的相對誤差如圖8 所示。由圖8 可知,變頻器控制模擬量的相對誤差為0.11%~3.86%,電動閥控制模擬量相對誤差為0.09%~5.74%,預(yù)測精度較高,滿足使用需求。

    圖8 測試數(shù)據(jù)的相對誤差 Fig.8 Relative errors of test data

    2 結(jié)果與分析

    將訓(xùn)練好的廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于PID 控制系統(tǒng)中,組成GRNN_PID 控制模型,采用3 個調(diào)節(jié)過程模擬3 個用戶的需水行為驗(yàn)證PID 和GRNN_PID 對首部壓力和流量的控制精度和調(diào)節(jié)時間,3 個用戶的流量、水壓需求分別如表2 所示。

    表2 用戶流量壓力需求 Table 2 Flow rate and pressure demands of different users

    首先調(diào)節(jié)過程1,設(shè)定壓力為0.5 MPa,流量為3.5 m3/h,水泵1 變頻啟動,變頻器達(dá)到工頻后壓力仍未達(dá)到目標(biāo)壓力,此時流量為2.37 m3/h。延遲30 s 后,水泵1 轉(zhuǎn)為工頻運(yùn)行,水泵2 變頻啟動,管路壓力達(dá)到0.5 Pa,流量由2.37 m3/h 增加到3.5 m3/h 并保持不變;調(diào)節(jié)過程2,壓力保持不變,流量設(shè)定為5 m3/h 并保持不變;調(diào)節(jié)過程3,壓力繼續(xù)保持不變,流量設(shè)定為3.5 m3/h。最終2 種控制方法的試驗(yàn)結(jié)果如圖9 所示。

    圖9 2 種調(diào)節(jié)方法對比 Fig.9 Comparison of results by two adjustment methods

    分別計(jì)算2 種調(diào)節(jié)方法的調(diào)節(jié)時間得結(jié)果如表3 所示。由表3 可知,GRNN_PID 3 個調(diào)節(jié)過程的調(diào)節(jié)時間分別為11.6、10.7 和7.2 s,PID 相應(yīng)調(diào)節(jié)時間分別為31.7、29.6 和16.9 s,GRNN_PID 在3 個調(diào)節(jié)過程中的調(diào)節(jié)時間均少于PID 調(diào)節(jié),大大提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

    表3 2 種調(diào)節(jié)方式的調(diào)節(jié)時間 Table 3 Adjustment time of two adjustment methods s

    分析2 種方法控制精度得結(jié)果如表4 所示。由表4 可知,2 種調(diào)節(jié)方法管路壓力穩(wěn)態(tài)誤差均保持在1%以內(nèi),PID調(diào)節(jié)最大超調(diào)量為8%,GRNN 結(jié)合PID 調(diào)節(jié)最大超調(diào)量為7.4%;管路流量穩(wěn)態(tài)誤差均在1%以內(nèi),控制精度較高。

    同時由表4 還可以得出兩者控制精度相差不大的結(jié)論,這是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)只是建立了流量、壓力及其對應(yīng)控制量之間的關(guān)系式,能夠從目標(biāo)流量和壓力推算出其所需要的控制量的值,從而從策略上加快系統(tǒng)的調(diào)節(jié)速度,提高灌溉效率,但其本身并沒有改變PID 的參數(shù),因此對系統(tǒng)的控制精度影響不大。

    3 結(jié) 論

    灌溉系統(tǒng)首部流量和壓力控制關(guān)系到灌溉系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性,本文以加速灌溉系統(tǒng)首部流量、壓力調(diào)節(jié)為目標(biāo),設(shè)計(jì)了多用戶首部流量和壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了灌溉調(diào)節(jié)的自動化、快速化,保證了系統(tǒng)運(yùn)行的安全可靠,對灌溉技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展具有參考意義。

    1)分析了灌溉首部供水特性曲線,得出流量、壓力耦合調(diào)節(jié)原理,提出使用電動閥和變頻器對首部流量和壓力進(jìn)行調(diào)控,建立流量、壓力PID(Proportion Integration Differentiation)耦合調(diào)節(jié)方法,并設(shè)計(jì)首部供水試驗(yàn)平臺。

    2)針對傳統(tǒng)PID 調(diào)節(jié)速度慢問題,提出使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合加速系統(tǒng)控制。利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)使用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Generalized Regression Neural Network, GRNN)對流量、壓力及其控制量之間的關(guān)系進(jìn)行擬合,GRNN 的測試結(jié)果顯示,其對電動閥控制模擬量和變頻器控制模擬量的預(yù)測的相對誤差分別小于5.74%和3.86%,預(yù)測精度較高。將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于控制系統(tǒng)中并進(jìn)行試驗(yàn),結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合PID 調(diào)節(jié)方法和傳統(tǒng)PID 調(diào)節(jié)方法相比,流量和壓力調(diào)節(jié)時間均減少,大幅提高了系統(tǒng)的調(diào)節(jié)速度。

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