基于物聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)合智能控制系統(tǒng)設(shè)計

江渝川 何國斌

摘 要： 過去的基于單片機(jī)的大棚溫度控制系統(tǒng)，通過單片機(jī)控制溫度模塊、繼電器模塊實現(xiàn)對大棚內(nèi)溫度的檢測，由于其未采用溫度控制設(shè)備，造成溫度控制的振蕩頻率大、響應(yīng)速率慢的弊端。設(shè)計基于物聯(lián)網(wǎng)的大棚溫度聯(lián)合智能控制系統(tǒng)。其基于物聯(lián)網(wǎng)感知層、應(yīng)用層和網(wǎng)絡(luò)層的基礎(chǔ)框架，采用分布式模塊化設(shè)計方式設(shè)計系統(tǒng)總體架構(gòu)，總體結(jié)構(gòu)包括溫度采集模塊、網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊以及遠(yuǎn)程控制模塊，三個模塊協(xié)同運(yùn)行實現(xiàn)溫度信號的采集、變換、存儲以及監(jiān)控。通過聯(lián)合智能模糊PID控制器在遠(yuǎn)程控制模塊中聯(lián)合處理大棚內(nèi)的溫度信息，聯(lián)合智能模糊PID控制器對系統(tǒng)靜態(tài)誤差進(jìn)行實時調(diào)整減弱靜態(tài)誤差和振蕩頻率，再采用模糊PID算法調(diào)整回路輸出結(jié)果，控制系統(tǒng)穩(wěn)定性和響應(yīng)速率。系統(tǒng)軟件部分采用C5409A XDS510 Emulator仿真器對大棚室內(nèi)溫度控制的程序進(jìn)行編寫、接口控制以及編譯連接等操作，共同對程序的編譯進(jìn)行加載，實現(xiàn)大棚內(nèi)溫度的自主控制。實驗結(jié)果表明，所設(shè)系統(tǒng)可顯著提升降低溫度控制時的振蕩頻率和響應(yīng)用時。

關(guān)鍵詞： 物聯(lián)網(wǎng)； 聯(lián)合智能控制； 大棚溫度控制； 模糊PID控制器； 振蕩頻率降低； 響應(yīng)用時縮短

中圖分類號： TN915?34； TP277 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）18?0084?04

Design of joint intelligent control system based on IoT

JIANG Yuchuan1， HE Guobin2

（1. School of Computer Engineering， Chongqing College of Humanities， Science & Technology， Chongqing 401524， China；

2. School of Computer and Information Science， Southwest University， Chongqing 400715， China）

Abstract： Since the past greenhouse temperature control system based on the single chip microcomputer （SCM） realizes the indoor temperature detection of greenhouse by using the SCM to control the temperature module and relay module， large oscillation frequency and slow response rate of temperature control are caused due to lack of temperature control equipment. Therefore， a greenhouse temperature joint intelligent control system based on Internet of Things （IoT） is designed. On the basis of the IoT foundation framework of the perception layer， application layer and network layer， the overall architecture of the system is designed by adopting the distributed modularized design pattern. The overall structure is composed of the temperature acquisition module， network transmission module and remote control module. The three modules operate coordinately to realize acquisition， transformation， storage and monitoring of temperature signals. The joint intelligent fuzzy PID controller is used to jointly process indoor temperature information of greenhouse in the remote control module， so that the static error of the system is adjusted in real time to reduce the static error and oscillation frequency. The fuzzy PID algorithm is used to adjust the output result of the loop， and control the stability and response rate of the system. For the software part of the system， the C5409A XDS510 Emulator is adopted to perform operations such as program compiling， interface control， and compilation connection for indoor temperature control of greenhouse， so as to cooperatively upload the program compilation， and realize autonomous control of greenhouse temperature. The experimental results show that the designed system can significantly improve the oscillation frequency when the controlled temperature is decreased and shorten the system′s response time.

Keywords： IoT； joint intelligence control； greenhouse temperature control； fuzzy PID controller； oscillation frequency reduction； response time shortening

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是近些年發(fā)展的高新技術(shù)，被廣泛用于各種行業(yè)，一些專家學(xué)者在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基礎(chǔ)上已經(jīng)對溫度的控制取得了一些研究成果[1]，但對大棚溫度的控制效果不明顯，本文在此基礎(chǔ)上對大棚溫度的控制采取進(jìn)一步研究。傳統(tǒng)基于單片機(jī)的大棚溫度控制系統(tǒng)，通過單片機(jī)控制溫度模塊、繼電器模塊實現(xiàn)對大棚內(nèi)溫度的檢測，由于其未采用溫度控制設(shè)備，造成溫度控制的振蕩頻率大、響應(yīng)速率慢的弊端。面對該問題，本文設(shè)計基于物聯(lián)網(wǎng)的大棚溫度聯(lián)合智能控制系統(tǒng)，以提高大棚溫度控制效果。

1 基于物聯(lián)網(wǎng)的大棚溫度聯(lián)合智能控制系統(tǒng)

物聯(lián)網(wǎng)為由感知層、應(yīng)用層和網(wǎng)絡(luò)層共同構(gòu)成的基礎(chǔ)性結(jié)構(gòu)框架，不同層次間的功能互不影響，同時數(shù)據(jù)可以進(jìn)行互通，屬于工作效率較高的底層結(jié)構(gòu)[2]，其架構(gòu)如圖1所示。

本文系統(tǒng)包括溫度采集模塊、網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊以及遠(yuǎn)程控制模塊三部分[3]，三個功能模塊分別與物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層相對應(yīng)[4]。溫度采集模塊中的無線網(wǎng)絡(luò)采集器將溫度傳感器獲取的溫度信息由原始的模擬信號轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號，再將其傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)傳輸模塊后采用GPRS網(wǎng)關(guān)對溫度信息進(jìn)行保護(hù)，遠(yuǎn)程控制模塊以GPRS網(wǎng)關(guān)為連接實現(xiàn)用戶直接對大棚內(nèi)溫度的控制。

傳輸過程中接口為RS 485，可提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎头€(wěn)定性[5]。遠(yuǎn)程控制模塊以GPRS網(wǎng)關(guān)為連接實現(xiàn)用戶直接對大棚內(nèi)溫度的直接控制，該模塊可以實現(xiàn)用戶對歷史數(shù)據(jù)的查詢、溫度報警數(shù)值設(shè)置以及對物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層提供溫度信息的處理，實現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。

1.2 聯(lián)合智能模糊PID控制器設(shè)計

本文系統(tǒng)設(shè)計聯(lián)合智能模糊PID控制器在遠(yuǎn)程控制模塊中處理大棚內(nèi)的溫度信息。模糊PID控制器在溫度處理過程中極易出現(xiàn)靜態(tài)誤差，設(shè)計的聯(lián)合智能模糊PID控制器在模糊PID控制器的功能基礎(chǔ)上，對靜態(tài)誤差進(jìn)行實時調(diào)整，具有減弱靜態(tài)誤差和降低振蕩頻率的優(yōu)勢，對大棚內(nèi)溫度的穩(wěn)定起到一定的控制效果。圖3為本文聯(lián)合智能模糊PID溫度控制原理圖。

由圖3可知，聯(lián)合模糊智能PID控制器能夠?qū)芈份敵鼋Y(jié)果進(jìn)行調(diào)整[6]，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和響應(yīng)速率。聯(lián)合智能模糊PID控制器的輸出公式為：

[u（t）=KPe（t）+1TI0te（t）dt+TDde（t）dt] （1）

式中：[u（t）]表示控制器回路的輸出結(jié)果；[TI]和[TD]分別為積分系數(shù)和微分系數(shù)[7]；[KP]為比例系數(shù)。則經(jīng)過離散化的輸出結(jié)果可表示為：

[u（n）=KPe（n）+TTIi=0ne（i）+TDTe（n）-e（n-1）+ u0=uP（n）+uI（n）+uD（n）+u0] （2）

式中：[uP（n）=KPe（n）]和[uI（n）=KPTTIi=0ne（i）]分別為比例項和積分項。

1.3 軟件實現(xiàn)

本文基于物聯(lián)網(wǎng)的大棚溫度聯(lián)合智能控制系統(tǒng)軟件的設(shè)計基于Visual DSP平臺[8]，該平臺可實現(xiàn)系統(tǒng)的硬件編程和軟件仿真。系統(tǒng)軟件部分采用C5409A XDS510 Emulator 仿真器實現(xiàn)對大棚室內(nèi)溫度控制的程序編寫、接口控制以及編譯連接等操作，對中斷程序[INT0]和[INT3]的執(zhí)行依靠C5409A Device Simulator仿真環(huán)境。將中斷向量的地址[INTM]設(shè)為0，[IMR]的中斷相應(yīng)設(shè)為1，即可實現(xiàn)對[INTM]和[IMR]的初始化[9]?；谠O(shè)置的200個物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)、AODV構(gòu)建的物聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議以及RTP/AVP協(xié)議配置是大棚溫度智能控制系統(tǒng)信息輸入[10]，對程序的編譯實施加載，加載過程如下：

Hurrycase Set up???>

[*]The joint to build for /et

Fogyki/nucroughgkes

[*]vi?stevere to bulid for implementation comsgles

[*]Optionscards major control module

[*]U coupling internet

[*]Fancy all kinds of body first

libraryfreeSs???>

上述過程完成對大棚內(nèi)溫度的軟件自動控制，系統(tǒng)軟件的實現(xiàn)流程如圖4所示。

2 實驗分析

為驗證本文系統(tǒng)的有效性，對本文基于物聯(lián)網(wǎng)的大棚溫度聯(lián)合智能控制系統(tǒng)進(jìn)行測試，實驗采用Simulink線性狀態(tài)的空間系統(tǒng)模型構(gòu)建出一個動態(tài)的集成環(huán)境，借此對本文系統(tǒng)的有效性進(jìn)行分析，該動態(tài)集成環(huán)境如圖5所示。

將大棚溫度的仿真模型輸入到Matlab軟件中，采用本文系統(tǒng)對大棚的溫度進(jìn)行聯(lián)合智能溫度控制，獲取的溫度控制方案用控制矩陣表示。實驗仿真的大棚溫度模型為2階，溫度信號以階躍信號的形式被導(dǎo)入至仿真模型中，模型輸出結(jié)果為3個支路，3個支路對應(yīng)輸出的內(nèi)容分別為聯(lián)合模糊智能PID控制器的超調(diào)量、溫度控制響應(yīng)時間以及溫度控制數(shù)據(jù)。

圖6為采用本文系統(tǒng)控制的大棚溫度效果曲線，表1為溫度控制效果的對比結(jié)果。由于本文系統(tǒng)處理大棚內(nèi)溫度時同時采用了模糊PID控制器以及聯(lián)合智能模糊PID控制器，因此實驗需將模糊PID控制器從中分離出來，便于觀察本文系統(tǒng)設(shè)計的聯(lián)合智能模糊控制器的性能，控制度計算公式為：

[U=Ts0T00+Ts1T01×0.5] （3）

式中：[Ts0]和[Ts1]表示應(yīng)用本文系統(tǒng)后大棚內(nèi)終端的溫度值；[T00]和[T01]為理想的溫度值。對比分析兩個溫度控制終端[T00]，[T01]和[Ts0]，[Ts1]。

分析圖6和表1可知，本文基于物聯(lián)網(wǎng)的大棚溫度聯(lián)合智能控制系統(tǒng)可以在較短的時間內(nèi)對大棚內(nèi)的溫度進(jìn)行準(zhǔn)確的理想控制，且在溫度控制過程中出現(xiàn)的超調(diào)量和振蕩次數(shù)較少，結(jié)果的可信度較高。從溫度控制用時分析得出，本文系統(tǒng)的聯(lián)合智能模糊PID控制器溫度控制用時為0.542 s，而模糊PID控制器的溫控響應(yīng)用時為4.376 s，超出本文系統(tǒng)的溫控響應(yīng)用時的8倍。因此可以說明本文系統(tǒng)的溫度控制效果較強(qiáng)。

上述實驗分析的大棚環(huán)境條件較粗糙，真實的溫室大棚環(huán)境情況非常復(fù)雜，實驗將高階數(shù)的大棚溫度數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型中，獲取如圖7～圖9所示的聯(lián)合智能模糊PID控制的[KP]，[KI]和[KD]的暫態(tài)特性曲線。

分析圖7～圖9可以看出，采用本文系統(tǒng)進(jìn)行的大棚溫度的智能控制，溫度控制的響應(yīng)能力顯著。針對階數(shù)高的溫度數(shù)據(jù)也可以進(jìn)行穩(wěn)定控制且沒有出現(xiàn)嚴(yán)重的振蕩現(xiàn)象，說明本文系統(tǒng)的實用性較強(qiáng)。

3 結(jié) 論

本文設(shè)計的基于物聯(lián)網(wǎng)的大棚溫度聯(lián)合智能控制系統(tǒng)，可顯著提升大棚溫度的控制效果，提升溫度控制的響應(yīng)能力，增強(qiáng)系統(tǒng)的實用性。

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