於沈剛,馬明舟,岳雪峰,萬 衡,王運圣
(1.上海應用技術大學,上海200235;2.大連理工大學城市學院,大連116600;3.上海市農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)科技信息研究所,上海201403;4.上海數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術研究中心,上海 201403)
20世紀90年代以來我國節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展進入了新的時期,如今的節(jié)水灌溉技術已發(fā)展成節(jié)水灌溉工程技術和節(jié)水灌溉農(nóng)業(yè)技術為主并相互結(jié)合的技術體系[2]。由于人工智能技術的發(fā)展,一些控制理論如專家系統(tǒng)、模糊邏輯控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制、協(xié)同控制等被廣泛地應用到工程問題的預測和建模。這些理論基于自動化傳感器設備,監(jiān)測土壤水分, 利用氣象數(shù)據(jù),估算植物蒸騰量,然后經(jīng)過控制理論的分析和處理,進行邏輯判斷,進一步將信號送到執(zhí)行機構(gòu),控制一些電磁閥的關閉,更好、更及時、更準確地預測環(huán)境參數(shù),及時調(diào)整輸出響應以適應作物不同生長時期對水分的需求。
溫室是隨著農(nóng)村經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整發(fā)展起來的新型設施農(nóng)業(yè),相對于大田農(nóng)業(yè)而言,其具有占地面積小,種植靈活,易于控制作物生長環(huán)境等優(yōu)點。為了解決我國北方冬天蔬菜供應短缺問題,北方開始大規(guī)模推廣和發(fā)展溫室農(nóng)業(yè)[3]。溫室是一個復雜的大慣性、純延時和非線性系統(tǒng),難以對其建立精確的數(shù)學模型,傳統(tǒng)的控制方法在實時性和控制精度上已不能滿足其控制要求[4]。模糊控制是一種非線性的控制方式,不需要建立對象的精確數(shù)學模型,根據(jù)領域?qū)<抑R或操作人員經(jīng)驗就可制定針對對象有效的控制策略,響應速度快,但控制誤差較大[5],PID控制器對于時變系統(tǒng)具有很好的魯棒性,適應性強?;谝陨?種控制方法優(yōu)點,針對溫室灌溉系統(tǒng)具有非線性、嚴重滯后的特性[6],本論文提出了一種PID控制和模糊控制相結(jié)合的模糊PID控制方法,并利用MATLAB搭建仿真模型證實其可行性。
通常溫室內(nèi)的水分環(huán)境包括空氣濕度和土壤濕度2個方面,而對植物的生長發(fā)育起到關鍵作用的是土壤濕度。本文設計的控制器通過對土壤濕度變化的控制,使得土壤濕度一直穩(wěn)定在植物最佳土壤濕度值附近,從而實現(xiàn)對植物實時、適量的灌溉。
系統(tǒng)采用的是兩輸入三輸出的二維模糊控制策略,通過模糊控制調(diào)節(jié)PID控制器的3個修正參數(shù),提高系統(tǒng)的動態(tài)響應速度,增強系統(tǒng)對于外界條件變化的適應性,同時PID控制器能夠有效地降低穩(wěn)態(tài)誤差,提高精度。模糊控制器的輸入量為傳感器測得的土壤濕度值y測與設定的最佳土壤濕度值y目的偏差E和偏差的變化率EC,輸出量為PID控制器的3個輸入修正參數(shù)ΔKp、ΔKi、ΔKd。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖見圖1。
圖1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖
圖1中誤差E值由式E=y目-y測得到,其中y目為系統(tǒng)設定的土壤濕度最佳值;y測為測得土壤濕度實時值。誤差的變化率由EC=E(k)-E(k-1)得到,E(k)為k時刻的土壤濕度值;E(k-1)為k-1時刻的土壤濕度值。將E與EC作為模糊控制器的2個輸入,通過設定變量因子進行模糊化處理,制定模糊控制規(guī)則表,進行模糊決策,輸出為PID控制器輸入的3個修正參數(shù)ΔKp、ΔKi、ΔKd,通過比例因子進行解模糊化處理并作用于PID控制器輸出 值,最后作用于控制對象輸出灌溉水量,完成作物灌溉。
模糊PID控制器主要由模糊控制器和參數(shù)可調(diào)節(jié)PID控制器2部分組成,模糊控制器完成對參數(shù)可調(diào)節(jié)PID控制器3個參數(shù)的整定,參數(shù)可調(diào)節(jié)控制器的輸出完成對系統(tǒng)的控制[7]。PID控制器由比例環(huán)節(jié)(Proportional)、積分環(huán)節(jié)(Integral)和微分環(huán)節(jié)(Differential)組成,連續(xù)PID控制器的一般形式為[8]:
(1)
式中:Kp為比例系數(shù);Ki為積分系數(shù);Kd為微分系數(shù);u(t)為系統(tǒng)t時刻的控制作用;E(t)為誤差,EC(t)為誤差的變化率,這2個變量同時作為模糊控制器的2個輸入。
實驗對象是甜瓜,考慮節(jié)水灌溉的實際條件和控制精度,定義偏差E的基本論域是[-5%,5%],偏差變化率EC的變化范圍是[-3%,3%],甜瓜的整個生長期內(nèi)的最佳土壤濕度范圍為[13%,23%][9];根據(jù)滴灌實驗可測的在深度20 cm處的土壤濕度從13%升高到23%用時約30 min,則設定輸出變量U的基本論域為[0,30]。模糊子集的數(shù)量決定了對所研究對象的模糊論域的分割程度,模糊子集太少分割太粗,影響系統(tǒng)控制精確度;模糊子集太多,則模糊規(guī)則制定較多,系統(tǒng)控制較復雜,但控制精確度明顯提高?;谀:蛹贫ㄒ?guī)則以及控制系統(tǒng)的實際控制要求,定義E和EC的模糊語言值各有7個:{負大,負中,負小,零,正小,正中,正大},簡記為{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB},其對應的模糊子集的論域為{-3,-2,-1,0,1,2,3}。輸出變量u包括PID控制器的3個修正參數(shù)ΔKp、ΔKi、ΔKd,定義3個修正參數(shù)的模糊子集為{負大,負中,負小,零,正小,正中,正大},簡記為{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB},其對應的模糊子集論域為{-10,-6.67,-3.33,0,3.33,6.67,10},考慮實際溫室灌溉系統(tǒng)還沒有措施可以快速有效降低土壤濕度,模糊PID控制器輸出U的上限為4,下限為0,避免了因人為或系統(tǒng)的故障導致土壤濕度遠遠高于設定閾值而帶來的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟損失。為了進行模糊化處理,必須利用誤差E的量化因子ke和誤差變化率EC的量化因子kec將輸入量由基本論域轉(zhuǎn)化到模糊論域。誤差E的量化因子ke和誤差變化率EC的量化因子kec以及輸出變化量U的比例因子ku由下式表示[10]:
電噴柴油機試車臺監(jiān)控系統(tǒng)按通用化、系列化和組合化的要求設計,選用SRI-VC2100標準的控制器,主要由集控臺、監(jiān)測數(shù)據(jù)采集箱和車鐘復示箱組成(見圖3)。該系統(tǒng)主要配置的模塊是遙控控制模塊、安??刂颇K和數(shù)據(jù)測量模塊等(見表1)。
ke=n1/|emax|=3/0.05=60
(2)
kec=n2/|ecmax|=3/0.03=100
(3)
ku=|Umax|/m=30/4=7.5
(4)
式中:n1,n2,m分別為偏差E、偏差變化率EC和輸出變量U的模糊論域最大值;emax、ecmax、umax分別為偏差E、偏差變化率EC和輸出變量U的基本論域最大值。
隸屬度函數(shù)的選擇遵循的規(guī)則是[11]:在誤差為零附近區(qū)域,采用分辨率較高的隸屬度函數(shù);在誤差較大的區(qū)域,為使系統(tǒng)具有更好的魯棒性能,選擇分辨率較低的隸屬度函數(shù)。針對實際情況,為了更好地解決系統(tǒng)靈敏度和穩(wěn)定性相矛盾的關系,對濕度偏差E語言值{NB,NM,NS,Z,S,PM,PB}分2種制定規(guī)則,隸屬度函數(shù)NB、NM、PM、PB采用高斯型隸屬度函數(shù),NS、Z、PS采用三角隸屬度函數(shù)。濕度變化率采用三角隸屬度函數(shù),輸出3個修正參數(shù)值采用三角隸屬度函,具體隸屬度函數(shù)曲線見圖2、圖3。
圖2 E隸屬度函數(shù)曲線
圖3 EC、ΔKp、ΔKi、ΔKd隸屬度函數(shù)曲線
(1)當誤差|E|較大時,為使系統(tǒng)具有較好的快速收斂性能,不論誤差的變化趨勢如何都應取較大的Kp和較小的Kd,同時為了避免積分飽和使得系統(tǒng)響應出現(xiàn)較大超調(diào),應降低積分作用,Ki取值較小,通常取Ki=0。
(2)當誤差|E|和|EC|處于中等大小時,為防止超調(diào)過大,保證系統(tǒng)的收斂速度,Kp的取值應小一些,Ki取值中等大小。如果此時EEC<0,則應取較大的Kd防止系統(tǒng)超調(diào);反之,EEC>0,應取適中的Kd,阻止誤差繼續(xù)增大。
(3)當誤差|E|較小或為零時,為保證系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能,應取較大的Kp、Ki值,為了避免輸出相應在設定值附近出現(xiàn)劇烈震蕩以及增加調(diào)節(jié)時間,Kd值須要遵循原則是:當偏差|EC|值較大時,Kd取值較??;當偏差|EC|值較小時,Kd取值較大,通常Kd取值中等大小。
模糊控制的核心是總結(jié)工程操作人員的技術知識和實際操作經(jīng)驗,制定符合工程項目需求的模糊控制規(guī)則表。根據(jù)以上PID參數(shù)整定規(guī)則可制定模糊PID控制邏輯規(guī)則表,見表1~表3。
表1 ΔKp的模糊控制規(guī)則
表2ΔKi的模糊控制規(guī)則
EECNBNMNSZOPSPMPBNBNBZOPBNMPBPBNBNMNBZOPBNSPBZONBNSNBNSPBNSPBPSNBZONBNBPBZOPBPSNBPSNBNSPBZOPBPMNBPMNBZOPBPSPBZONBPBNBZOPBPSPBPBNB
表3 ΔKd的模糊控制規(guī)則
為了驗證所設計控制器的有效性,應用MATLAB環(huán)境下的Simulink仿真軟件對溫室灌溉系統(tǒng)進行建模與仿真,具體模型見圖4。
圖4 simulink搭建溫室灌溉系統(tǒng)仿真模型
模型中考慮到實際土壤水勢曲線為非線性,采用目標函數(shù)[13]Δy=sin(2 πu/T),由于土壤濕度從13%變化到23%用時為30 min,計算周期T=1 882 min??紤]到土壤濕度值受到多種因素影響,在灌溉過程中土壤中的水分會通過基質(zhì)滲透或植物蒸騰作用而消耗,因此設定系統(tǒng)的損耗函數(shù)Fun2=exp(-u/500)。溫室灌溉系統(tǒng)是純時延系統(tǒng),添加一個Transport Delay模塊,模擬延時環(huán)節(jié)。通過單獨PID控制器仿真分析,當PID Controller中的3個參數(shù)Kp、Ki、Kd的初始值設為Kp0=15、Ki0=0.5、Kd0=0.08且Kp的變化范圍為[10,20],Ki的變化范圍為[0,1],Kd的變化范圍為[0,0.16]時,系統(tǒng)的控制效果較好。PID控制器的3個參數(shù)Kp、Ki、Kd及其對應的輸出比例因子ap、ai、ad由以下公式表示:
Kp=ΔKpap+Kp0
(5)
Ki=ΔKiai+Ki0
(6)
Kd=ΔKdad+Kd0
(7)
(8)
(9)
(10)
式中:Kpmax、Kimax、Kdmax分別對應Kp、Ki、Kd變化范圍內(nèi)的最大值;n3、n4、n5分別對應Kp、Ki、Kd模糊論域最大值。
仿真結(jié)果曲線見圖5,系統(tǒng)動態(tài)穩(wěn)定局部放大曲線見圖6。
圖5 濕度仿真曲線
圖6 濕度仿真曲線局部放大
從仿真曲線可以看出,本文設計的PID模糊控制器能夠使目標濕度和控制濕度的誤差穩(wěn)定 以內(nèi),與單一的PID控制器相比,誤差精度提高了2%左右;與單一的而模糊控制器相比,仿真曲線收斂速度快了20 s,且超調(diào)量減少了5%。仿真結(jié)果達到預期,系統(tǒng)設計符合溫室灌溉要求。
通過比較模糊控制器和PID控制器的優(yōu)缺點,綜合設計模糊PID控制器,揚長避短,用Simulink搭建溫室灌溉控制系統(tǒng),考慮影響植物生長的主要因素,控制土壤濕度穩(wěn)定在植物生長所需最佳土壤濕度誤差范圍內(nèi)。仿真曲線表明控制誤差可以穩(wěn)定在5%范圍內(nèi),超調(diào)量為6.7%,仿真曲線收斂時長80 s,能夠達到溫室節(jié)水灌溉要求。該控制器對非線性,純時延系統(tǒng)有很好的魯棒性,穩(wěn)態(tài)精度高,控制效果好,對實驗平臺的搭建、灌溉控制器策略的選擇有一定的借鑒意義。
:
[1] 鄧 忠,翟國亮,呂謀超,等. 我國農(nóng)業(yè)應對干旱災害的技術研究現(xiàn)狀及展望[J]. 節(jié)水灌溉,2016,(8):162-165.
[2] 徐文靜,王翔翔,施六林,等. 中國節(jié)水灌溉技術現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢研究[J]. 中國農(nóng)學通報,2016,32(11):184-187.
[3] 杜云明,蓋麗娜,顏兵兵. 基于單片機的溫室灌溉控制系統(tǒng)設計[J]. 農(nóng)機化究,2012,34 (12) 88-91.
[4] Zhu Zhijian, Zao Remu, Ni Jiaoti.Autocontrol variable voltage frequency type of irrigation Feri- gation device[J].Transaction of the CSAE,2005,21(9):94-97.
[5] 田思慶,曹 宇,魏 強,等. 基于模糊控制的智能滴灌控制系統(tǒng)設計[J]. 節(jié)水灌溉,2017,(6):101-104.
[6] 謝宋和,甘 勇. 單片機模糊控制系統(tǒng)設計與應用實例[M]. 北京: 電子工業(yè)出版社, 1999.
[7] 張育斌,魏正英,馬勝利,等.灰色預測模糊PID灌溉控制技術開發(fā)[J].中國農(nóng)村水利水電,2016,(2):5-8.
[8] 謝仕宏.MATLAB控制系統(tǒng)動態(tài)仿真實例教程[M]. 北京:化學工業(yè)出版社, 2008.
[9] 陳年來,黃海霞,高慧娟,等.甜瓜葉片氣體交換特性和幼苗生長對土壤水分和大氣濕度的響應[J].蘭州大學學報(自然科學版),2009,45(4):73-77.
[10] 孫增圻,鄧志東,張再興.智能控制理論與技術[M].北京:清華大學出版社,2011.
[11] 梁月云,崔天時,何亞非. 溫室節(jié)水灌溉系統(tǒng)模糊控制器設計及MATLAB仿真[J]. 農(nóng)機化研究,2014,36(6):202-205,209.
[12] 李 健,王冬青,王麗美. 模糊PID控制器設計及MATLAB仿真[J]. 工業(yè)控制計算機,2011,24(5):56-57,95.
[13] 徐立鴻. 一種新型溫室滴灌控制算法[C]∥ 中國農(nóng)業(yè)工程學會.中國農(nóng)業(yè)工程學會第七次全國會員代表大會及學術年會論文集.中國農(nóng)業(yè)工程學會,2004:3.