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    基于變論域模糊控制的礦區(qū)植被恢復(fù)灌溉系統(tǒng)

    2022-07-17 08:46:54張少華
    內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟 2022年11期
    關(guān)鍵詞:灌溉系統(tǒng)論域土壤濕度

    張少華,張 亮

    (1.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 電力學(xué)院;2.內(nèi)蒙古靈奕高科技(集團)有限責(zé)任公司,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010000)

    礦產(chǎn)資源是我國重要的經(jīng)濟基礎(chǔ)和戰(zhàn)略保障,而礦產(chǎn)資源的露天開采對原有的生態(tài)系統(tǒng)造成了巨大的破壞。露天礦區(qū)的植被恢復(fù)、灌溉及其可持續(xù)性,是緩解礦區(qū)環(huán)境破壞壓力和重建生態(tài)系統(tǒng)的有力措施。傳統(tǒng)的灌溉方式主要依賴人工經(jīng)驗判斷墑情和灌溉量,不僅造成了水資源浪費,還不能滿足不同植被對水分的需求。因此,灌溉系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)所種植被的生長屬性,適時適量地對植被進行灌溉,提高水資源利用率[1]??梢栽趶U棄露天礦區(qū)的基礎(chǔ)上加以修改,在其上修建灌溉系統(tǒng),為露天礦區(qū)的重新利用創(chuàng)造條件。

    現(xiàn)階段灌溉控制策略主要有WSN技術(shù)、模糊控制方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和專家系統(tǒng)控制技術(shù)等。李凌雁等提出了一種基于分布式ZigBee和GPRS無線通信技術(shù)的大范圍遠程控制節(jié)水灌溉系統(tǒng),實現(xiàn)了節(jié)水灌溉裝置的遠程監(jiān)控和自動化調(diào)節(jié)[2]。馮兆宇等設(shè)計了基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制的寒地水稻灌溉制度,在東北農(nóng)業(yè)大學(xué)水稻試驗田的試驗結(jié)果表明該灌溉控制制度的節(jié)水率為11.59%,水稻產(chǎn)量和結(jié)實率也有所提高[3]。楊偉志等設(shè)計了基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的山地柑橘智能灌溉專家系統(tǒng),根據(jù)采集到的環(huán)境數(shù)據(jù),結(jié)合專家知識和網(wǎng)絡(luò)接口獲取到的天氣預(yù)報降雨信息,綜合權(quán)衡后作出控制調(diào)節(jié),還通過人工智能自然語言處理技術(shù)訓(xùn)練語義模型,實現(xiàn)自動問答,指導(dǎo)用戶栽培柑橘的功能[4]。劉斌等設(shè)計了基于Smith預(yù)估模糊控制器的溫室智能灌溉系統(tǒng),在蔬菜溫室大棚內(nèi)通過ZigBee構(gòu)建無線監(jiān)控網(wǎng)絡(luò),從而對結(jié)果期西紅柿進行了實地灌溉控制試驗,結(jié)果顯示系統(tǒng)工作穩(wěn)定,針對溫室蔬菜灌溉控制具有更高的控制精度和實用性[5]。

    灌溉系統(tǒng)具有滯后、時變和非線性等特點,單一的PID控制難以對系統(tǒng)產(chǎn)生良好的控制作用。筆者在先前研究工作的基礎(chǔ)上,結(jié)合變論域思想、模糊控制和PID控制,設(shè)計了基于PLC的變論域模糊PID控制器,并利用Simulink進行建模仿真,產(chǎn)生了良好的控制效果,驗證了其實施的可能性。

    1 露天礦區(qū)灌溉系統(tǒng)總體設(shè)計

    本文所設(shè)計的露天礦區(qū)灌溉系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    露天礦區(qū)在開采過程中的挖掘與運輸?shù)刃袨?,使其在廢棄后產(chǎn)生了獨特的地形地貌,形成了條狀平盤,高陡邊坡,平盤與坡面共存的地形。根據(jù)廢棄礦區(qū)獨特的地形特點,灌溉系統(tǒng)在頂層平面修建一個大型蓄水池給系統(tǒng)供水,建一水源井通過深井泵給蓄水池供水,還包括恒壓供水系統(tǒng)、自動水過濾系統(tǒng)等。根據(jù)露天礦區(qū)廢棄地獨特的地形和灌溉系統(tǒng)的控制要求,系統(tǒng)可劃分為數(shù)據(jù)采集層、信息傳輸層、控制層、執(zhí)行層等部分。

    1.1 數(shù)據(jù)采集層

    對土壤濕度、蓄水池液位、壓力等信號進行采集,數(shù)據(jù)作為控制器做決策的依據(jù)。通過濕度傳感器采集實時的土壤濕度數(shù)據(jù),液位計采集蓄水池實時液位,壓力傳感器采集末端噴槍壓力和過濾器前后壓力差數(shù)據(jù)。

    1.2 信息傳輸

    通過Lora系統(tǒng)進行執(zhí)行信號的傳輸。通過無線網(wǎng)關(guān)和Lora網(wǎng)關(guān)傳輸由PLC發(fā)出的決策信號,傳輸?shù)絿姌屢钥刂破溟_閉。

    1.3 控制層

    對泵的開關(guān)、過濾器開關(guān)、噴槍開啟時間進行集中控制。PLC統(tǒng)一對各類信號進行分析處理后,形成決策信號分別向各類執(zhí)行器發(fā)送信號。

    1.4 執(zhí)行層

    各執(zhí)行器控制自身狀態(tài)。末端噴槍根據(jù)控制器的決策信號改變開閉狀態(tài),深井泵控制啟停狀態(tài),過濾器根據(jù)壓差信號控制是否開啟自動清洗程序。

    2 變論域模糊PID控制器的設(shè)計

    在影響植被生長過程的眾多因素中,植被的土壤濕度是關(guān)鍵的一個[6]??刂破饕酝寥罎穸葹楸豢刈兞?,以土壤濕度偏差和偏差變化率為輸入,以PID控制器的輸出為控制器的輸出。

    2.1 變論域模糊PID控制器結(jié)構(gòu)

    變論域模糊PID控制器結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 變論域模糊PID控制器結(jié)構(gòu)

    變論域模糊PID控制器由模糊控制器,論域伸縮因子和可變參數(shù)的PID控制器組成。模糊控制器以被控變量的誤差和誤差變化率為輸入,經(jīng)模糊規(guī)則輸出的3個修正參數(shù)作為PID控制器的輸入之一。論域伸縮因子根據(jù)誤差和誤差變化率的變化,在不改變模糊規(guī)則的情況下動態(tài)調(diào)整,使控制效果更為精確。PID控制器以3個初始參數(shù)和3個修正參數(shù)作為輸入。PID控制器由比例、積分、微分部分組成,其一般形式為:

    (1)

    式中:Kp、Ki、Kd分別為PID控制器的比例系數(shù)、積分系數(shù)、微分系數(shù),e(t)為被控變量的偏差。

    2.2 變論域思想

    圖3 論域膨脹與收縮示意

    針對普通模糊控制器的參數(shù)在系統(tǒng)運行中無法在線調(diào)整、自適應(yīng)能力差的缺點,變論域思想引入的伸縮因子可對模糊控制器的論域進行調(diào)整,從而提高系統(tǒng)的控制性能。誤差減小伴隨論域的收縮,在收縮的論域范圍內(nèi)增加控制規(guī)則,提高了控制器對系統(tǒng)控制的準(zhǔn)確性;誤差增大伴隨論域膨脹,提高了控制器對系統(tǒng)控制的快速性[7]。論域膨脹與收縮思想如圖3所示。

    2.3 模糊控制器參數(shù)設(shè)置

    實驗對象是白蠟樹。定義偏差e和偏差變化率ec的基本論域別為[-10%,10%]和[-10%,10%],模糊控制器輸出ΔKp,ΔKi,ΔKd的基本論域分別為[-0.15,0.15],[-0.03,0.03],[-0.01,0.01]。在確定模糊語言值時要兼顧簡單性和控制效果。對控制器輸入輸出進行綜合評判后,將輸入e和ec的模糊語言值劃分為{負(fù)大(NB),負(fù)中(NM),負(fù)小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(PM),正大(PB)},其對應(yīng)的模糊子集論域為{-3,-2,-1,0,1,2,3}。將輸出Kp,Ki,Kd的模糊語言值劃分為{負(fù)大(NB),負(fù)中(NM),負(fù)小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(PM),正大(PB)},其對應(yīng)的模糊子集論域為{-3,-2,-1,0,1,2,3}。

    隸屬度函數(shù)曲線的形狀和分布均會對控制性能產(chǎn)生較大影響。通常在輸入較大的區(qū)域采用低分辨率曲線,在輸入較小和輸入接近零的區(qū)域采用較高分辨率曲線。在確定隸屬度函數(shù)曲線之間的交疊程度時,要兼顧控制靈敏度和魯棒性的要求,同時要遵循清晰性和完備性的原則。模糊控制器輸入e和ec的隸屬度函數(shù)曲線見圖4,輸出ΔKp,ΔKi,ΔKd的隸屬度函數(shù)曲線見圖5。

    圖4 e,ec的隸屬度函數(shù)曲線

    圖5 ΔKp,ΔKi,ΔKd隸屬度函數(shù)曲線

    2.4 控制器邏輯規(guī)則矩陣表

    模糊PID控制參數(shù)整定一般規(guī)則如下[8]:①當(dāng)土壤濕度迅速上升接近于給定值時,濕度誤差e為正值且逐漸減小,濕度誤差變化率ec為負(fù)值且其絕對值增大,此時應(yīng)增大Kp,而Ki,Kd盡量較小,而后為保證不出現(xiàn)較大超調(diào)量,應(yīng)減小Kp和Ki,且增大Kd。②當(dāng)系統(tǒng)輸出超過給定值并持續(xù)增加時,濕度誤差e為負(fù)值且逐漸增大,濕度誤差變化率ec仍為負(fù)值但變化速率減緩,此時應(yīng)通過減小Kp來抑制過大超調(diào)量,同時增大Ki和Kd來加快過渡過程,使系統(tǒng)響應(yīng)變快。③當(dāng)系統(tǒng)輸出再次接近給定值時,濕度誤差e為負(fù)值且逐漸減小,濕度誤差變化ec為正值且逐漸增大,此時應(yīng)盡量消除誤差、加快響應(yīng),選擇增大Kp,而后為避免出現(xiàn)振蕩,選擇減小Kp和Kd,增大Ki。④隨著時間推移,系統(tǒng)誤差逐漸消除,此時選擇增大Kp和Kd。

    根據(jù)以上規(guī)則制定的邏輯規(guī)則矩陣見表1、表2、表3。

    表1 ΔKp的邏輯規(guī)則矩陣表

    表2 ΔKi的邏輯規(guī)則矩陣表

    表3 ΔKd的邏輯規(guī)則矩陣表

    2.5 伸縮因子的選取

    綜合分析伸縮因子的實現(xiàn)難度和精確性,本文選用函數(shù)的形式作為論域伸縮因子。具體函數(shù)表達式如下。

    輸入伸縮因子:

    α1(x)=1-λ1e-k1x2

    (2)

    α2(x)=1-λ2e-k2x2

    (3)

    輸出伸縮因子:

    β1=c1|e|

    (4)

    (5)

    (6)

    經(jīng)過對控制系統(tǒng)的實際考量,將各變量分別賦值為:λ1=0.6,k1=0.5,λ2=0.6,k2=0.5,c1=0.7,c2=3.5,c3=0.1。

    3 控制系統(tǒng)的仿真與分析

    3.1 仿真模型的建立

    為檢驗所設(shè)計控制器對變量控制的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性和快速性,使用Simulink搭建模型對灌溉系統(tǒng)進行仿真和驗證。結(jié)構(gòu)如圖6所示。

    圖6 灌溉系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)

    圖7 仿真結(jié)果曲線

    灌溉系統(tǒng)是較為復(fù)雜的系統(tǒng)模型,灌溉系統(tǒng)由二階純滯后模型近似描述:

    (7)

    研究對象的生長最佳土壤濕度為45%。將設(shè)定值設(shè)為0.45,初始值為0。采樣周期為0.01 s。使用單獨的PID控制器對系統(tǒng)進行調(diào)節(jié),經(jīng)分析得出,當(dāng)Kp0=0.81,Ki0=0.39,Kd0=0.49時,PID控制器效果最好。偏差e和偏差變化率ec的量化因子分別為30和30。模糊控制器輸出ΔKp,ΔKi,ΔKd的比例因子分別為0.15,0.03,0.01。

    3.2 仿真結(jié)果與分析

    灌溉系統(tǒng)仿真結(jié)果見圖7。

    變論域模糊PID控制器在仿真結(jié)果中控制效果表現(xiàn)得最好,與模糊PID控制器和PID控制器相比,能夠達到穩(wěn)態(tài)的時間最快,達到穩(wěn)態(tài)后穩(wěn)態(tài)誤差最小,穩(wěn)定性好,調(diào)節(jié)時間短。仿真結(jié)果的各項數(shù)據(jù)對比見表4。

    表4 仿真結(jié)果數(shù)據(jù)對比

    4 結(jié)束語

    針對目前露天礦區(qū)廢棄地的重新利用和生態(tài)恢復(fù)以及水資源浪費問題,本文構(gòu)建了基于變論域模糊PID控制算法的植被恢復(fù)灌溉系統(tǒng)。根據(jù)露天礦區(qū)獨特的地形,因地制宜地設(shè)計了供水灌溉系統(tǒng),根據(jù)土壤濕度實現(xiàn)對植被的精準(zhǔn)灌溉,節(jié)約水資源。建立了灌溉系統(tǒng)的仿真模型,證實了變論域模糊PID控制器的優(yōu)越性和可實施性。通過仿真結(jié)果表明,變論域模糊PID控制器有較高的準(zhǔn)確性,較快的調(diào)節(jié)速度和較好的穩(wěn)定性。

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