基于ARM和電力線載波的智能灌溉控制系統(tǒng)研究

李國強(qiáng)，王 猛，張 杰，周 蕊，張建濤，鄭國清

（1.河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息研究所，鄭州450008；2.河南省智慧農(nóng)業(yè)工程技術(shù)研究中心，鄭州450008；3.重慶市農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)科技信息中心，重慶401329）

0 引 言

我國是農(nóng)業(yè)大國，也是農(nóng)業(yè)水資源緊缺國家[1]。根據(jù)2019年度《中國水資源公報(bào)》[2]，農(nóng)業(yè)用水3 682.3 億m3，占全國用水總量的61.15%，而農(nóng)田灌溉水有效利用率僅0.559，距離發(fā)達(dá)國家的0.7～0.8 有較大差距。因此，先進(jìn)的灌溉技術(shù)和智能化的灌溉設(shè)備對于提高農(nóng)業(yè)灌溉用水利用率有重要作用。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者[3-5]圍繞智能灌溉控制系統(tǒng)開展了研究，并將其應(yīng)用于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，取得了較好的應(yīng)用效果。董征宇[6]利用C51 系列單片機(jī)，研制了葡萄園信息獲取和智能灌溉系統(tǒng)。陳艷麗等[7]研制了基于ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)田智能節(jié)水灌溉系統(tǒng)。白皓然等[8]研制了基于安卓系統(tǒng)和微控制單元的智能灌溉系統(tǒng)。馮培存等[9]基于云平臺(tái)和PLC 等技術(shù)研制了精量水肥灌溉控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了水肥精準(zhǔn)配比需求。這些智能灌溉控制系統(tǒng)的中央處理器大多選擇單片機(jī)（C51 系列、STM32 系列等） 和可編程邏輯控制器PLC （Programmable Logic Controller）。這類處理器模塊存在開發(fā)周期較長、后期維護(hù)較困難等缺陷。在數(shù)據(jù)傳輸方面，王敏等[10]設(shè)計(jì)了作物水氮智能管理系統(tǒng)，采用4G 傳輸土壤墑情數(shù)據(jù)和灌溉設(shè)備控制信號(hào)。賴俊桂等[11]設(shè)計(jì)了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的山地柑橘園灌溉控制系統(tǒng)，采用ZigBee 收發(fā)模塊傳輸土壤墑情和電磁閥啟停指令。曾鏡源等[12]研制了果園灌溉物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，通過窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）和LoRa 混合組網(wǎng)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸。這些傳輸方式具有安裝靈活、部署方便等特點(diǎn)，但也存在抗干擾性差、傳輸速率低、安全性差等問題，并且4G 等方式需支付流量費(fèi)，增加了系統(tǒng)應(yīng)用成本。

嵌入式系統(tǒng)是先進(jìn)計(jì)算機(jī)技術(shù)、半導(dǎo)體技術(shù)與具體應(yīng)用相結(jié)合的產(chǎn)物[13]，具有功耗低、可靠性高、穩(wěn)定性高等特點(diǎn)。電力線載波技術(shù)利用電力線作為信號(hào)傳輸媒介，具有傳輸穩(wěn)定可靠、無需重新布線、節(jié)約安裝和維護(hù)成本等優(yōu)勢[14]。陳偉森等[15]和馬曉虹[16]嘗試采用電力線載波通信模塊，研制了果園節(jié)水灌溉控制系統(tǒng)。為此，本研究擬設(shè)計(jì)STM32 芯片電路和功能電路，研制核心控制器模塊；采用μC/OS-II 操作系統(tǒng)，開發(fā)嵌入式系統(tǒng)軟件；結(jié)合電力線載波、NB-IoT等通信技術(shù)，研制基于嵌入式系統(tǒng)的大田智能灌溉控制系統(tǒng)。綜合土質(zhì)、墑情等信息，以及7 d 短期氣象預(yù)報(bào)，構(gòu)建土壤水分盈虧量預(yù)測模型和灌溉量估算模型。本研究結(jié)果將為實(shí)現(xiàn)大范圍智能高效節(jié)水灌溉提供技術(shù)和設(shè)備支撐。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

采用嵌入式系統(tǒng)開發(fā)方式，研制大田智能灌溉控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括硬件與軟件兩部分，硬件采用基于ARM（Advanced RISC Machine）架構(gòu)的處理器，軟件采用μC/OS-II操作系統(tǒng)。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)見圖1。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of intelligent irrigation control system

本系統(tǒng)供電工作后，首先初始化系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，復(fù)位輸入/輸出端口，判斷工作模式，見圖2。①工作模式為自動(dòng)模式時(shí)，ARM 處理器定時(shí)通過電力線載波向土壤水分傳感器發(fā)送數(shù)據(jù)采集指令，之后采集到的數(shù)據(jù)返回至ARM 處理器；數(shù)據(jù)通訊模塊讀取未來7 d 降雨預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，根據(jù)土壤水分盈余量預(yù)測模型計(jì)算土壤水分盈余量WSD，對當(dāng)前土壤墑情進(jìn)行初判。當(dāng)WSD≤0 時(shí)，將灌溉警報(bào)推送給用戶。同時(shí)，本系統(tǒng)調(diào)用灌溉量估算模型，獲取土壤墑情實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和未來7 d 降雨預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，計(jì)算灌溉量，生成灌溉作業(yè)時(shí)序表。ARM 處理器將灌溉操作參數(shù)更新至控制驅(qū)動(dòng)模塊，控制電磁閥開/關(guān)，啟動(dòng)/關(guān)閉水泵，執(zhí)行灌溉作業(yè)。數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測管道流量，當(dāng)前灌溉量達(dá)到適宜灌溉量后，關(guān)閉當(dāng)前灌區(qū)電磁閥并開啟下一灌區(qū)電磁閥，直至所有灌區(qū)均灌溉結(jié)束。②工作模式為手動(dòng)模式時(shí)，ARM處理器發(fā)送操作人員指令，執(zhí)行灌溉作業(yè)。

圖2 灌溉控制程序框圖Fig.2 Irrigation control block diagram

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)硬件采用模塊化設(shè)計(jì)，由5個(gè)模塊組成：數(shù)據(jù)處理控制模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)通訊模塊、控制驅(qū)動(dòng)模塊、人機(jī)交互模塊。

2.1 數(shù)據(jù)處理控制模塊

本模塊是灌溉控制系統(tǒng)的核心。通過分析土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，發(fā)送操作指令，控制電磁閥控制器啟停。采用基于ARM Cortex-M3 架構(gòu)的32 位微處理器STM32F103CBT6。該芯片采用小型LQFP48 封裝，額定工作電壓3.3 V，處理速率72 MHz，IIC 通信接口2 個(gè)，引腳資源48 個(gè)，GPIO 口37 個(gè)，RAM 20KB，嵌入式閃存128KB。該芯片是以Cortex 為內(nèi)核，具有高性能、強(qiáng)外設(shè)及低功耗等特點(diǎn)[17]，處理速率比同級(jí)別產(chǎn)品提升30%，功耗降低75%[18]。

2.2 數(shù)據(jù)通訊模塊

本模塊負(fù)責(zé)灌溉控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸。采用電纜或雙絞線，傳送操作指令，驅(qū)動(dòng)電路控制主水泵、變頻器等設(shè)備的開啟和關(guān)閉。采用NB-IoT 模塊，連接遠(yuǎn)程服務(wù)器API，獲取氣象數(shù)據(jù)。采用電力線載波總線，傳輸土壤水分傳感器以及電磁閥的開啟和關(guān)閉狀態(tài)數(shù)據(jù)。電力線載波采用總線主站控制器PB620芯片搭建，見圖3。該總線同時(shí)掛載255個(gè)解碼器，支持最大電流20 A 和最大電壓48 V。當(dāng)ARM 核心控制器工作波特率為2 400 bps 時(shí)，電力線載波總線通信距離可達(dá)3 km以上。

圖3 電力線載波模塊電路原理圖Fig.3 Schematic diagram of power carrier module

2.3 數(shù)據(jù)采集模塊

本模塊負(fù)責(zé)采集土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換ARM 處理器輸入信號(hào)。水分傳感器采用TDR-3 型土壤水分傳感器，具有高穩(wěn)定性、安裝維護(hù)方便等特點(diǎn)。工作電壓12 VDC、輸出電流信號(hào)4～20 mA。A/D 轉(zhuǎn)換器采用TLC549 高性能8 位A/D 轉(zhuǎn)換器，轉(zhuǎn)換速率＜17 μs，負(fù)責(zé)將采集的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成ARM 處理器可識(shí)別的數(shù)字信息。

采用容積式流量傳感器獲取灌溉流量大小。通過光電耦合器，隔離流量傳感器輸出的12 V 方波脈沖信號(hào)，每個(gè)脈沖對應(yīng)10 L 流量，使用ARM 處理器定時(shí)器的計(jì)數(shù)功能記錄脈沖信號(hào)，計(jì)算灌溉流量。

ARM 處理器通過A/D 轉(zhuǎn)換器采集管道壓力傳感器、水質(zhì)傳感器輸出的模擬量信號(hào)；通過DI 繼電器控制電磁閥和水泵等；通過USART 串口連接不同通信線路，控制輪灌區(qū)內(nèi)解碼器和電磁閥。

2.4 控制驅(qū)動(dòng)模塊

本模塊用于控制水泵和電磁閥。驅(qū)動(dòng)模塊采用光電隔離設(shè)計(jì)，將強(qiáng)電和弱電分開，防止驅(qū)動(dòng)電路的干擾信號(hào)進(jìn)入ARM 處理器。由放大電路、繼電器、接觸器等器件組成。ARM 處理器輸出引腳高/低電平，控制接觸器吸合，進(jìn)而啟停小功率水泵（≤500 W）、電磁閥等設(shè)備。由于大功率水泵（＞500 W）等設(shè)備需通過變頻器進(jìn)行軟啟動(dòng)，本系統(tǒng)通過繼電器輔助觸點(diǎn)，為變頻器開關(guān)量輸入提供信號(hào)，實(shí)現(xiàn)大功率設(shè)備的平滑啟動(dòng)。

2.5 人機(jī)交互模塊

本模塊負(fù)責(zé)顯示土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)及設(shè)備狀態(tài)，自動(dòng)和手動(dòng)控制灌溉設(shè)備。采用VECON 8 寸真彩色LCD 顯示屏，分辨率640×480。LCD 直接讀取顯示緩沖區(qū)數(shù)據(jù)，采用晶體管邏輯電路TTL（Transistor-Transistor Logic）電平與ARM 處理器進(jìn)行通信，實(shí)現(xiàn)灌溉系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)顯示、操作交互等功能。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

嵌入式軟件采用實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)μC/OS-II，內(nèi)核采用V2.91版本。采用Keil μVision5 MDK 軟件作為開發(fā)環(huán)境，采用C 語言編寫代碼編寫，采用SWD協(xié)議燒錄嵌入式程序。

3.1 土壤水分盈虧量預(yù)測模型

對未來7 d 逐日降水?dāng)?shù)據(jù)，計(jì)算指定天數(shù)內(nèi)有效降水量，公式如下。

式中：Pe為有效降水量，mm；P為nd的總降水量，mm；χi為第i天預(yù)報(bào)降水量，mm；a為有效降水系數(shù)。

式中：ETc為作物需水量，mm；Kc為作物系數(shù)；Ks為土壤水分脅迫系數(shù)，取1；ET0計(jì)算見文獻(xiàn)[19]。

土壤水分盈虧量計(jì)算見公式：

式中：WSD為土壤水分盈虧量，mm；W為土壤水分傳感器采集到的土壤體積含水率，%；Wp為土壤萎蔫系數(shù)，%，重量含水率表示；ρ為土壤容重，g/cm3；h為根區(qū)深度，mm；Pe為有效降水量，mm；ETc為作物需水量，mm。

當(dāng)WSD＞0時(shí)，表明當(dāng)前土壤水分有盈余，或未來降水概率與降水強(qiáng)度較大。當(dāng)WSD≤0 時(shí)，表明當(dāng)前土壤水分虧損，且未來0～7 d無降水。

3.2 灌溉量估算模型

根據(jù)土壤水分傳感器的數(shù)值，由以下公式計(jì)算灌溉用水量[20]：

式中：I凈為控制土層達(dá)到目標(biāo)濕度所需灌溉用水量，mm；α為灌溉達(dá)到的目標(biāo)系數(shù)，取0.75～1.0之間；Fc為重量田間持水量，%（0～100 cm 均值19.7%）；W為當(dāng)前土壤墑情傳感器測定值，%，體積含水率表示；ρ為土壤容重，g/cm3（根據(jù)不同土壤類型取值）；h為計(jì)劃灌溉濕潤深度，mm，通常h=1.0 m。

4 系統(tǒng)測試

4.1 網(wǎng)絡(luò)丟包率測試和電磁閥響應(yīng)時(shí)間測試

為測試數(shù)據(jù)傳輸可靠性，于2020年在河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院試驗(yàn)地安裝大田智能灌溉控制系統(tǒng)。電力線載波通信距離設(shè)為200 m，通信波特率設(shè)為9 600 bps。設(shè)備安裝后，連續(xù)不間斷運(yùn)行15 d，分別測試10 個(gè)監(jiān)測點(diǎn)丟包率和誤碼率，以及10個(gè)節(jié)點(diǎn)電磁閥的響應(yīng)時(shí)間。由表1可知，網(wǎng)絡(luò)通信丟包率均值為0.09%，電力線載波誤碼率小于0.01%，電磁閥的響應(yīng)時(shí)間均值為0.497 s。這表明電力線載波通信方式具有較高的穩(wěn)定性，滿足實(shí)際使用要求。

4.2 田間試驗(yàn)檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)該系統(tǒng)的灌溉效果，于2020-2021年，在河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院試驗(yàn)地，設(shè)置冬小麥不同灌溉方案對比試驗(yàn)。供試品種為“鄭麥9023”。設(shè)置2 種灌溉方案：傳統(tǒng)灌溉方案和模型生產(chǎn)方案。傳統(tǒng)灌溉方案即根據(jù)用戶經(jīng)驗(yàn)小麥全生育期灌溉1 800 m3/hm2，而模型生成方案即根據(jù)模型估算灌溉量。灌溉方式為微噴帶噴灌。小區(qū)面積45 m2，2 次重復(fù)。施肥及管理措施同小麥高產(chǎn)田。

由表2可知，采用模型生產(chǎn)方案的地塊，小麥平均產(chǎn)量為9 262.32 kg/hm2，而采用傳統(tǒng)灌溉方案的地塊，小麥平均產(chǎn)量為8 565.58 kg/hm2。與采用傳統(tǒng)灌溉方案的地塊相比，采用模型生產(chǎn)方案的地塊增產(chǎn)8.13%，而小麥全生育期灌溉量僅1 235.37 m3/hm2，灌溉量降低了31.37%。

表2 灌溉試驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Result of irrigation experiment

5 結(jié)論及討論

譚燕等[21]采用模糊PID 控制智能算法，基于專家經(jīng)驗(yàn)分析土壤含水量等輸入量對灌溉用水量的影響，建立灌溉用水量模糊決策模型。馮兆宇等[22]通過灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測理論，以預(yù)測作物灌水量和作物最佳灌水量的差值及差值變化率作為模糊控制器的輸入，以灌溉時(shí)長為輸出，達(dá)到適時(shí)適量灌溉的目的。本研究將短期有效降水、實(shí)時(shí)土壤墑情和作物系數(shù)耦合到土壤水分平衡方程中，構(gòu)建土壤水分盈虧量預(yù)測模型，對土壤水分虧缺實(shí)時(shí)預(yù)測；以土壤實(shí)時(shí)水分傳感器數(shù)值為驅(qū)動(dòng)，利用土壤水分平衡方程，構(gòu)建灌溉量估算模型，計(jì)算作物當(dāng)前適宜灌溉量，制定灌溉決策。與模糊控制算法、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測等方法相比較，本研究綜合考慮作物和土壤類型、天氣預(yù)報(bào)和實(shí)時(shí)土壤墑情等因素，所構(gòu)建的模型有較強(qiáng)的機(jī)理性和普適性。此外，在本研究中，由氣象部門提供的降水量預(yù)報(bào)是影響土壤水分盈虧預(yù)報(bào)精度的主要因素，下一步研究將結(jié)合歷史氣象數(shù)據(jù)修正天氣預(yù)報(bào)數(shù)值，解析更加精確的降水量數(shù)據(jù)。

本研究基于ARM 嵌入式芯片、電力線載波通訊和數(shù)學(xué)模型，研制了智能灌溉控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了土壤墑情自動(dòng)連續(xù)監(jiān)測，土壤水分盈虧量預(yù)警及灌溉量估算，以及灌溉自動(dòng)化控制。經(jīng)檢驗(yàn)，網(wǎng)絡(luò)通信丟包率均值0.09%，電力線載波誤碼率小于0.01%，電磁閥響應(yīng)時(shí)間均值為0.497 s；在產(chǎn)量不降低情況下，模型生成方案比傳統(tǒng)灌溉方案節(jié)水31.37%。該系統(tǒng)可根據(jù)土壤監(jiān)測信息、短期天氣預(yù)報(bào)等信息確定灌溉時(shí)間和灌溉量，實(shí)現(xiàn)了智能化和自動(dòng)化的灌溉控制，節(jié)約了水資源，提升了勞動(dòng)生產(chǎn)率。