基于BAS—Smith—Fuzzy PID的物聯(lián)網(wǎng)水肥控制系統(tǒng)研究

摘要：針對(duì)水肥控制難度大，傳統(tǒng)灌溉施肥方法智能化程度較低的問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種基于BAS—Smith—Fuzzy PID的物聯(lián)網(wǎng)水肥一體化控制系統(tǒng)。以控制混合肥液的EC（電導(dǎo)率）值為目標(biāo)，在傳統(tǒng)模糊PID控制算法的基礎(chǔ)上引入BAS（天牛須搜索）算法和Smith預(yù)估器。通過(guò)MATLAB/Simulink軟件仿真，驗(yàn)證其尋優(yōu)和優(yōu)化能力，對(duì)比常規(guī)PID、BAS—PID模型，結(jié)果表明，BAS—Smith—Fuzzy PID控制器擁有優(yōu)異控制性能?；赟TM32主控平臺(tái)搭建單通道混肥裝置，配置MCGS觸摸屏上位機(jī)并基于Android平臺(tái)開(kāi)發(fā)客戶(hù)端進(jìn)行人機(jī)交互，試驗(yàn)結(jié)果表明，BAS—Smith—Fuzzy PID的調(diào)節(jié)時(shí)間對(duì)比常規(guī)PID、BAS—PID縮短17.1%、63%、超調(diào)量降低82.1%、87.2%。

關(guān)鍵詞：水肥一體化；BAS算法；模糊PID控制；物聯(lián)網(wǎng)；Simulink仿真

中圖分類(lèi)號(hào)：S24; TP2" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " 文章編號(hào)：2095?5553 （2025） 04?0240?08

Research on water and fertilizer control system of Internet of Things

based on BAS—Smith—Fuzzy PID

Ding Xiaoling Wang Kelin Li Juntai Guo Bing Li Zhiyong Zhao Lixin

（1. College of Mechanical and Electronic Engineering， Shandong Agricultural University， Tai'an， 271018， China;

2. Shandong Provincial Key Laboratory of Horticultural Machinery and Equipment， Tai'an， 271018， China）

Abstract： Aiming at the difficulty of water and fertilizer control and the low intelligence of traditional irrigation and fertilization methods ， an integrated water and fertilizer control system based on BAS—Smith—Fuzzy PID was designed. The device aims to control the EC （conductivity） value of the mixed fertilizer solution， and introduces the BAS （Beetle Antennae Search） algorithm and the Smith predictor on the basis of the traditional fuzzy PID control algorithm. Through MATLAB/Simulink software simulation， its optimization and optimization capabilities are verified. Compared with the conventional PID and BAS—PID （alien beetle algorithm optimized PID） models， the results show that the BAS—Smith—Fuzzy PID controller has excellent control performance. A single?channel fertilizer mixing device is built based on the STM32 main control platform， the MCGS touch screen host computer is configured and the client is developed based on the Android platform for human?computer interaction. The experimental results show that the adjustment time of BAS—Smith—Fuzzy PID is shorter than that of conventional PID and BAS—PID by 17.1%， 63%， and the overshoot is reduced by 82.1%， 87.2%.

Keywords： water and fertilizer integration; BAS algorithm; Fuzzy PID control; Internet of Things; Simulink simulation

0 引言

水肥一體化技術(shù)在節(jié)約資源、提高產(chǎn)量、保護(hù)環(huán)境、推廣應(yīng)用和促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展等方面發(fā)揮重要作用，并能有效降低包括水在內(nèi)的自然資源的消耗和污染。2016年農(nóng)業(yè)部發(fā)布了《水肥一體化技術(shù)推廣實(shí)施方案》等相關(guān)文件，鼓勵(lì)地方政府制定本地區(qū)的水肥一體化技術(shù)推廣計(jì)劃。

由于水肥一體化設(shè)施在水肥控制系統(tǒng)中普遍存在著大滯后、非線(xiàn)性和擾動(dòng)較大的問(wèn)題，針對(duì)這些問(wèn)題，研究人員提出諸多解決方案。目前，水肥設(shè)備的控制方式以PID及其各種優(yōu)化算法為主，再輔以物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)視和控制。王振民[1]使用模糊控制方法設(shè)計(jì)水肥一體化控制系統(tǒng)，并使用Simulink進(jìn)行設(shè)計(jì)和仿真；王坤[2]基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)設(shè)計(jì)溫室番茄的水肥一體化裝置；袁洪波等[3]使用增量式PID與Smith預(yù)估器改善控制系統(tǒng)的性能并消除純滯后環(huán)節(jié)；宋卓研等[4]基于PSO—BP（粒子群—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）優(yōu)化的PID模型在水肥控制系統(tǒng)中較傳統(tǒng)PID算法性能提升超過(guò)70%；方樅勝[5]基于STM32平臺(tái)與LTE/WiFi技術(shù)開(kāi)發(fā)一套水肥監(jiān)控系統(tǒng)使用戶(hù)可以通過(guò)EMCP云平臺(tái)進(jìn)行實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控；王永濤等[6]開(kāi)發(fā)基于Smith—PSO—Fuzzy PID（粒子群優(yōu)化模糊PID）的混肥控制模型，仿真環(huán)境下系統(tǒng)在50 s以?xún)?nèi)即達(dá)到穩(wěn)態(tài)，控制性能優(yōu)異。綜上，PID與模糊PID算法在水肥控制方法中占據(jù)主導(dǎo)地位，而參數(shù)的整定方法直接影響系統(tǒng)的控制效果。

然而，智能算法的水肥控制系統(tǒng)研究依然較少，本文基于上述不足，設(shè)計(jì)基于BAS—Smith優(yōu)化的模糊PID物聯(lián)網(wǎng)水肥控制系統(tǒng)，并通過(guò)軟件仿真及試驗(yàn)平臺(tái)，分析系統(tǒng)性能與可用性。

1 材料與方法

1.1 工作原理

水肥控制系統(tǒng)主要由主控單元、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、傳感器模塊、上位機(jī)系統(tǒng)等組成，對(duì)水肥灌溉時(shí)間、濃度進(jìn)行控制，可以滿(mǎn)足不同作物、不同場(chǎng)景的營(yíng)養(yǎng)液制備需求[7]。其系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

系統(tǒng)以STM32平臺(tái)作為主控制器，直流水泵和文丘里混肥器作為執(zhí)行機(jī)構(gòu)，流量、壓力、EC值傳感器組成信息采集模塊。經(jīng)過(guò)主控制器處理后的數(shù)據(jù)可發(fā)送至觸摸屏上位機(jī)或客戶(hù)端APP構(gòu)成上位機(jī)系統(tǒng)，供用戶(hù)查看系統(tǒng)狀態(tài)或調(diào)整參數(shù)。用戶(hù)的指令經(jīng)處理后轉(zhuǎn)化為水泵的轉(zhuǎn)速控制（PWM）或啟停信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)灌溉時(shí)間和濃度的控制。針對(duì)水肥控制大滯后、非線(xiàn)性的特點(diǎn)[8]，研究利用BAS算法和Smith預(yù)估器對(duì)模糊PID控制器進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)更優(yōu)秀的控制性能。

1.2 模型結(jié)構(gòu)

水肥一體化系統(tǒng)的營(yíng)養(yǎng)液制備過(guò)程如圖2所示，離心泵從儲(chǔ)水罐中泵取灌溉水進(jìn)入管路，驅(qū)動(dòng)灌溉水進(jìn)入文丘里管路，文丘里管路可根據(jù)需要進(jìn)行多級(jí)并聯(lián)。每個(gè)文丘里混肥器均獨(dú)立控制。在文丘里效應(yīng)下從肥液或農(nóng)藥原液桶中吸取水溶肥原液，并在混肥器中進(jìn)行混合后流入混肥罐暫存，也可根據(jù)需要在混肥罐加入攪拌器進(jìn)行二次混合。完成混合后的營(yíng)養(yǎng)液即可流入灌溉系統(tǒng)對(duì)作物進(jìn)行灌溉。

2 系統(tǒng)控制模型

2.1 控制模型選取

以營(yíng)養(yǎng)液EC（電導(dǎo)率）值為主要控制對(duì)象。EC值是水肥一體化營(yíng)養(yǎng)液制備過(guò)程中的一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，一般情況下，EC值與營(yíng)養(yǎng)液濃度成正比，可以直觀(guān)反映水中溶解物質(zhì)的濃度，通常被作為營(yíng)養(yǎng)液配置的關(guān)鍵指標(biāo)[9]。EC值的調(diào)節(jié)通常具有很高的時(shí)效性，且不同植物及其不同生長(zhǎng)階段對(duì)EC值的要求均不同。一般來(lái)說(shuō)，種植蔬菜和水果的農(nóng)戶(hù)需要控制EC值在1.5～3.0 mS/cm，而種植花卉和觀(guān)葉植物的農(nóng)戶(hù)則需要控制EC值在0.8～1.5 mS/cm[10]。水肥電導(dǎo)率的控制數(shù)學(xué)模型可以基于質(zhì)量守恒原理和電導(dǎo)率的計(jì)算公式建立，根據(jù)水肥控制的相關(guān)研究，其過(guò)程具有非線(xiàn)性、延時(shí)性的特點(diǎn)[11]。同時(shí)，由于應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜多變，易存在隨機(jī)擾動(dòng)，對(duì)控制系統(tǒng)提出較高的適應(yīng)性和魯棒性要求，因此選定模糊PID控制器作為基礎(chǔ)控制方案。

2.2 建立系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

混肥過(guò)程的主要執(zhí)行機(jī)構(gòu)為水泵與文丘里混肥器，由于水泵壓力上升與文丘里管均為典型的一階慣性環(huán)節(jié)，因此可以視整個(gè)系統(tǒng)為二階滯后系統(tǒng)[12]，而液體流動(dòng)時(shí)間又存在一定滯后，因此需引入純滯后環(huán)節(jié)，其典型傳遞函數(shù)如式（1）所示。

3 控制器設(shè)計(jì)

3.1 BAS算法

天牛須尋優(yōu)算法BAS是一種由Jiang等[16]于2017年提出的智能算法，其核心思想是模擬天牛觸角探測(cè)食物的行為實(shí)現(xiàn)全局搜索和優(yōu)化[17]。相較于其他算法，BAS算法具有易于實(shí)現(xiàn)、不易陷入局部最優(yōu)解、運(yùn)算負(fù)擔(dān)較低等優(yōu)點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用于控制、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理等多個(gè)領(lǐng)域，其實(shí)現(xiàn)步驟如下。

1） 隨機(jī)建立天牛須的位置和朝向，并歸一化處理，如式（5）所示。

2） 創(chuàng)建天牛左右須空間坐標(biāo)，如式（6）所示。

3） 確定適應(yīng)度函數(shù)并計(jì)算天牛左右須的適應(yīng)度值，通過(guò)比較大小確定天牛的前進(jìn)方向。每次循環(huán)中，天牛都會(huì)向適應(yīng)度值較小的方向移動(dòng)。最終選擇適應(yīng)度值最高的位置作為全局最優(yōu)解。選用誤差性能指標(biāo)ITAE作為適應(yīng)度函數(shù)，如式（7）所示。

4） 根據(jù)式（5）和式（6）更新天牛的當(dāng)前位置。

5） 重復(fù)以上尋優(yōu)過(guò)程，直到到達(dá)設(shè)定的迭代次數(shù)，將適應(yīng)度最好的結(jié)果賦值于比例因子。

3.2 PID與模糊PID算法

PID控制器是目前應(yīng)用極其廣泛的工業(yè)控制算法，其計(jì)算如式（9）所示。

模糊PID控制器的原理在諸多研究中已詳細(xì)闡述[18]，簡(jiǎn)要來(lái)說(shuō)，它在傳統(tǒng)PID的基礎(chǔ)上引入模糊邏輯的概念。模糊控制模糊化階段將輸入（如誤差、誤差的變化率等）轉(zhuǎn)換為模糊集合，然后使用模糊規(guī)則來(lái)確定輸出。這些規(guī)則可以用類(lèi)似“如果誤差大且誤差變化率小，則增加輸出”的方式表示。最后，將模糊規(guī)則的結(jié)果進(jìn)行去模糊化，將模糊輸出轉(zhuǎn)化為實(shí)際的控制信號(hào)[19]。

3.3 BAS優(yōu)化模糊PID

3.4 Smith預(yù)估器

由于在工業(yè)控制過(guò)程中存在與水肥控制相似的純滯后環(huán)節(jié)，因此，有科研人員提出針對(duì)此類(lèi)系統(tǒng)的優(yōu)化算法，最經(jīng)典的是大林（Dahlin）和史密斯（Smith）控制算法[22]。利用Smith算法來(lái)消除滯后環(huán)節(jié)帶來(lái)的影響，其原理為：在控制對(duì)象上并聯(lián)Smith預(yù)估器，讓控制器提前對(duì)延遲時(shí)間做出響應(yīng)，從而得到消除滯后、改善系統(tǒng)性能的效果，圖6為典型的原理框圖。

補(bǔ)償前的純滯后系統(tǒng)閉環(huán)傳遞函數(shù)可表示為

3.5 仿真與結(jié)果分析

4 平臺(tái)搭建與測(cè)試

4.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證模型可靠性，在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境搭建單通道水肥控制試驗(yàn)平臺(tái)，原理示意圖[25]如圖12所示。試驗(yàn)平臺(tái)的控制系統(tǒng)以STM32F407ZGT6開(kāi)發(fā)板為核心。得益于BAS算法較低的運(yùn)算負(fù)擔(dān)和F407系列單片機(jī)引入的浮點(diǎn)運(yùn)算單元，控制算法可以在單片機(jī)上獨(dú)立進(jìn)行運(yùn)算，而不需要通過(guò)連接PC或使用離線(xiàn)庫(kù)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。

驗(yàn)證平臺(tái)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)由卡默爾KLP40農(nóng)用直流水泵與文丘里射流器組成，系統(tǒng)通過(guò)調(diào)節(jié)水泵PWM信號(hào)占空比的方式來(lái)改變文丘里管兩端壓力差，從而達(dá)到變量施肥的目的。PWM信號(hào)由STM32引腳連接BTS7960 雙H橋電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊進(jìn)行輸出，水泵需通過(guò)外接DC 12 V電源進(jìn)行供電。驅(qū)動(dòng)芯片的引腳定義如表6所示。

數(shù)據(jù)采集方面，使用YF-S201B霍爾流量傳感器連接到單片機(jī)引腳，板載DC 5 V供電；D178 EC變送器連接到板載RS485總線(xiàn)接口，外接DC 5 V電源，數(shù)據(jù)遵循Modbus RTU協(xié)議；MIK-300P壓力傳感器則需通過(guò)引腳連接到芯片內(nèi)置的ADC轉(zhuǎn)換器進(jìn)行模擬數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換，將電流數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為壓力數(shù)據(jù)，外接DC 12 V電源。這些傳感器所采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)處理后顯示在外接的LCD屏幕上，采集頻率為每秒1次。所搭建的試驗(yàn)平臺(tái)如圖13所示。

4.2 上位機(jī)系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)

上位機(jī)系統(tǒng)包含本地上位機(jī)與遠(yuǎn)程上位機(jī)（客戶(hù)端）兩部分。本地上位機(jī)采用有線(xiàn)連接的昆侖通態(tài)（MCGS）觸摸屏；基于Android系統(tǒng)開(kāi)發(fā)客戶(hù)端，使用戶(hù)的手機(jī)可以隨時(shí)成為遠(yuǎn)程上位機(jī)。采用昆侖通態(tài)TPC7062Ti工控終端，其擁有800像素×480像素的彩色觸摸屏，功能強(qiáng)大易用，可通過(guò)RS485、USB、以太網(wǎng)接口等方式與PLC、單片機(jī)等設(shè)備配合使用?？刂瞥绦蛴稍赑C端使用的MCGS組態(tài)軟件進(jìn)行編寫(xiě)，并通過(guò)USB接口下載至機(jī)器。在試驗(yàn)平臺(tái)中選擇尚未使用的以太網(wǎng)絡(luò)接口（LAN）進(jìn)行連接，以STM32為主機(jī)、觸摸屏為從機(jī)進(jìn)行通信，數(shù)據(jù)遵循Modbus TCP協(xié)議?？蓪?shí)現(xiàn)下位機(jī)信息顯示、參數(shù)設(shè)置和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等人機(jī)交互功能，系統(tǒng)運(yùn)行界面如圖14所示。

使用Android Studio工具開(kāi)發(fā)Android 客戶(hù)端，由主控平臺(tái)通過(guò)ESP8266 WiFi物聯(lián)網(wǎng)模塊（802.11b/g/n）將串口數(shù)據(jù)封裝后進(jìn)行無(wú)線(xiàn)轉(zhuǎn)發(fā)，實(shí)現(xiàn)手機(jī)遠(yuǎn)程上位機(jī)功能。該模塊應(yīng)用場(chǎng)景廣、功耗低，無(wú)需外接電源，且支持STA、AP、STA+AP多種模式，每種模式下又分為T(mén)CP客戶(hù)端、TCP服務(wù)器、UDP三種子模式。在本試驗(yàn)平臺(tái)中選擇使用STA+TCP客戶(hù)端模式，即將模塊與客戶(hù)端所在Android設(shè)備連接至同一路由器下來(lái)實(shí)現(xiàn)局域網(wǎng)內(nèi)的數(shù)據(jù)透?jìng)?。ESP8266模塊與主控制器連接電路設(shè)計(jì)如圖15所示。

客戶(hù)端基于Android API 30開(kāi)發(fā)，運(yùn)行狀態(tài)如圖16所示，可實(shí)現(xiàn)參數(shù)設(shè)定、數(shù)據(jù)可視化統(tǒng)計(jì)、遠(yuǎn)程控制等功能。使用設(shè)備為運(yùn)行Android 13操作系統(tǒng)的Samsung Galaxy S23手機(jī)。在實(shí)際運(yùn)用中也可根據(jù)需要通過(guò)云平臺(tái)等方式實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程使用。

4.3 系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果與分析

設(shè)定初始?jí)毫?.25 MPa，目標(biāo)EC值設(shè)定為2.5 mS/cm，EC值數(shù)據(jù)收集頻率為每秒1次，所獲取的數(shù)據(jù)經(jīng)Origin軟件處理后所得出的折線(xiàn)圖如圖17所示。本模型與基于BAS—PID和傳統(tǒng)PID的控制模型試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比如表7所示。

由表7可知，與結(jié)合Smith預(yù)估器的BAS—模糊PID相比，后兩者在調(diào)節(jié)時(shí)間、超調(diào)量、穩(wěn)態(tài)誤差等關(guān)鍵指標(biāo)上均存在顯著優(yōu)勢(shì)，基本符合仿真結(jié)果。

5 結(jié)論

1） 建立二次混肥系統(tǒng)的混肥過(guò)程數(shù)學(xué)模型，基于BAS算法和Smith預(yù)估器對(duì)模糊PID控制器進(jìn)行優(yōu)化。仿真結(jié)果表明，BAS—模糊PID的模型在50 s左右可到穩(wěn)態(tài)，且穩(wěn)態(tài)誤差不大于±0.05 mS/cm，對(duì)比其他兩種模型的優(yōu)勢(shì)明顯。

2） 在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下基于STM32平臺(tái)搭建單通道混肥試驗(yàn)裝置，測(cè)試結(jié)果表明，BAS—Smith—Fuzzy PID相比BAS—PID、PID控制器穩(wěn)態(tài)時(shí)間降低17.1%、63%，超調(diào)量降低82.1%、87.2%，且穩(wěn)態(tài)誤差不超過(guò)0.05 mS/cm。所得試驗(yàn)結(jié)果基本符合仿真輸出，表明控制模型能夠精準(zhǔn)穩(wěn)定地控制溶液EC值。

3） 試驗(yàn)平臺(tái)引入MCGS觸摸屏與Android 客戶(hù)端作為上位機(jī)，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)在現(xiàn)場(chǎng)或遠(yuǎn)程都能夠做到數(shù)據(jù)查看、參數(shù)設(shè)置、信息統(tǒng)計(jì)等功能，為后續(xù)物聯(lián)網(wǎng)水肥一體化裝備的研究和開(kāi)發(fā)提供參考和應(yīng)用價(jià)值。

參 考 文 獻(xiàn)

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