基于模糊自适应PID的温室水肥一体化控制系统研究

2022-07-04李娜王善婷李林蔚陈永琪陈奇

农业与技术 2022年12期

李娜王善婷李林蔚陈永琪陈奇

(1.江苏农林职业技术学院，江苏镇江 212400;2.镇江惠宁农信息科技有限公司，江苏镇江 212400)

引言

2021年2月，中央一号文件指出，“持续推进化肥农业减量增效，推广农作物病虫害绿色防控产品和技术”，为我国设施产业发展指明了方向。设施农业生产管理过程中，作物灌溉、施肥是非常重要的一环，所以水肥灌溉机的智能化一体化控制在整个生产过程中显得尤为重要。水肥一体化是集智能配肥和灌溉施肥于一体的新型技术，采用水肥一体化设备可以有效解决水资源、化肥资源浪费严重的问题。随着我国智能化设施农业的快速发展，我国对农业机械化及农业管理智能化相关设备与技术研究越来越多，但总体智能化水平较低。我国产品多为引进的国外设备，自主化水平低，尚未形成完全可靠的信息系统平台；当前我国缺乏对控制算法及农业信息数据采集的分析与研究，导致水肥浓度控制精准度较低，难以满足温室大棚的灌溉施肥需求。随着计算机技术、大数据技术、云计算技术与互联网技术的飞速发展，智能化温室大棚技术与智能水肥一体化技术相关研究会在数据整合分析及控制决策等方面更加深入，进而促进智能化温室大棚设施农业的飞速发展。

当前国内针对水肥一体化系统常用的控制方式较为简单，只能实现水肥配比，固体肥料配比阶段仍需人工完成，且肥料配比精度相对不高[4]。本文针对智能温室施肥及灌溉过程和生产需求，根据温室大棚智能水肥一体机混肥与施肥特性，采用模糊PID控制方法控制进料电机的运行，开发适用于温室大棚的水肥一体机控制系统软件，并通过人机交互界面设计构建温室大棚水肥一体化控制平台，实现信息交互展示、分析决策和智能设备远程控制。

1 系统整体设计

本设计所采用的水肥一体化控制系统主要由以下4个部分组成，包括无线传输单元模块、主控单元模块、配肥单元模块和灌溉施肥单元模块，如图1所示。

本系统选用的传感器主要有Ec传感器、压力传感器、pH传感器以及流量传感器等，以上传感器将采集到的数据信息与系统采集节点相连接，控制器通过采集节点能够对肥料溶液的Ec值、pH值、管道压力和肥液容量进行精准监测。ZigBee网络中具有特定功能的节点还具有路由功能，可以充当路由器，对上一节信息或者下一节信息进行自动转发或接收。温室水肥一体化控制系统由一个中心节点、多个采集节点和多个终端控制节点构成，其中采集节点与温室系统中的各个传感器相连接，终端控制节点与继电器控制设备相连接。考虑到本实验系统在温室中进行，所涉及的范围相对较小，数据传输信息量也较小，且需要各设备低功率长期处于应用状态，为了有效降低实验成本，本系统采取的ZigBee星状网络通信结构，使得每个采集节点和终端控制节点与中心节点直接进行通信，极大地提高了通信效率，降低了实验成本。

2 配肥和施肥单元系统设计

水肥一体化将固体肥料先与水溶解成液体，而配肥单元运送固体肥料上料的过程就是形成液体肥料的过程，即按照一定的设定值形成不同浓度的肥液，再通过一系列操作进行二次水肥混合，最终形成最合适的肥液来灌溉作物。本文根据配肥和施肥需求，采用PLC控制器实现配肥和施肥单元系统设计。

配肥机主要由自动称重、自动上料2部分组成，其中主控模块负责控制、监查所有设备的指令。控制器根据专家经验所需要的肥料总重量驱动称重传感器工作，称重仪表时刻动态显示肥料重量，根据称重仪表显示的重量反馈给控制器，形成一套完整的流程。当传感器所显示的重量与所需的设定值相等时，控制器发送指令给送料机暂停输送。

灌溉施肥阶段的主要硬件设备有文丘里吸肥器、电磁阀、控制器、灌溉水泵、传感器等。在整个温室水肥一体化系统中，灌溉施肥阶段是其核心单元，影响着整个灌溉效果，在温室实验中起到控制作用。根据灌溉施肥的工作原理，整个系统包括控制部分、检测部分、混肥装置。控制部分PLC是主控制器，通过程序编写来对各执行单元进行控制和监控；检测部分主要是Ec传感器和pH传感器，根据专家经验设定Ec值和pH值的最优参数，通过时刻观察传感器显示的值，从而达到检测混合液中肥料的值的作用；混肥装置中核心设备是内含3个文丘里射流器的文丘里管，利用其结构独特的特性产生压差，从而形成水肥的混合。

3 模糊自适应PID控制

3.1 模糊自适应PID调控算法

传统PID控制算法局限于根据某一整定参数来设置PID的3个参数不具有灵活性，而模糊自适应PID算法则是解决控制过程中此类难题的解决方法[5]。模糊控制原理是将人的思维认知和经验认知总结得来的专家经验存入模糊规则库中，根据传感器监测到的实时数值，由控制器模糊推理出应该设定的3个参数，得到最优参数，从而构成了具有自适应的模糊PID算法，达到最佳控制效果。

模糊自适应算法的优点主要在于其实现了更高的精度和控制效果，不需要依靠控制系统的数学模型，控制参数能够实时自动整定，以便很好地适应控制系统的变化。专家经验的本质是基于现场实际操控中积累的不同对象以及控制规律的各种应对状况，将此经验汇集储存到模糊规则库中，基于专家级的丰富知识经验所设计的PID参数调整实现模糊自适应控制。本文在实验过程中事先将模糊规则嵌入控制系统，当实验对象在过程中发生调整时，PID各比例参数能够自动调整为最优参数，实现实时、精准、无超调量、高可靠性的PID控制，图2为模糊自适应PID系统控制原理框图。

图2 模糊自适应PID控制系统原理框图

模糊规则库是模糊控制器的核心部分，规则库是由专家对于控制规律的认识或者操作人员在实践过程中的经验总结，是直接决定模糊控制器性能好坏的标尺[6]。模糊控制器设计的关键步骤是将精确的输入、输出值转化为机器能够识别的语言值。由于模糊推理的结果都是模糊量，而非精确量，因此还需要进行去模糊化，将模糊量转化为精确量。

模糊控制器规则中融入了输入值的误差量e以及误差变化率ec，根据现有的模糊控制表，得到e和ec转化为的模糊输入语言变量，再从模糊规则推导出模糊输出语言变量，最后通过去模糊处理输出精确地模糊输出量△kp、△ki和△kd，基于模糊自适应PID控制的EC值调控算法流程图如图3所示。

模糊自适应PID能够将PID的3个参数与偏差e和偏差变化率ec之间的模糊关系表达出来，在运行过程中实时检测e和ec值，通过在线动态控制将3个参数按照模糊控制原理进行调整，当控制参数要求发生变化时，e和ec值能够跟随控制要求体现出来，从而使得被控量具有较好的静态与动态性能。

3.2 模糊控制程序流程

本文采用PLC控制器作为模糊控制器，将模糊规则表存入PLC控制器中，在编写的模糊控制算法中根据需要调用有关数值，进一步得到控制策略和发出指令，从而达到控制肥料浓度的目的，模糊PID控制器的控制流程如图4所示。

图4 模糊PID控制器的控制流程

模糊控制规则可以反映出模糊控制器性能的优劣,Kp直接影响到系统调节的速度，在整个系统运行的过程中均要保持较高值。在系统运行的初期阶段，具有较大的kp值可以提高系统响应的速度；在系统调节运行中期，较大的kp值可以维持系统的稳定性，并使系统保持较小误差值；系统调节后期kp值将直接影响系统的运行精度。

ki主要用于消除系统所产生的误差，在一定范围内ki的值与消除静差速度为正比，而超出了这一合理范围后，反而会导致超调量增加，产生积分饱和现象，影响到系统运行的稳定性，因此，需要保证ki值在合理范围内变化。

kd的模糊规则为系统控制过程初期，增大kd值以减小超调量；在系统运行过程中，适当要减小kd值，这样才能降低微分作用对系统产生的反作用；最后，为了增强系统的扰动抑制能力，kd的值需要进一步减小。kd有助于改善系统动态性能，抑制偏差变化。

4 系统调试

本文采用PLC控制器和HMI触摸屏组成主控单元，温室水肥一体化系统实物如图5所示。PLC控制器作为系统中数据处理的核心中枢，对系统的性能影响起着决定性作用。温室水肥一体化系统中需要PLC控制各项设备协调运作，PLC要对上位机传送的信息交互指令快速处理并做出反应。

图5 温室水肥一体化系统实物图

本系统利用MCGS组态编写人机交互界面，综合了农业信息技术、数字农作技术、传感器和无线传输技术、计算机技术等领域的知识，开发了温室水肥一体化系统平台，主要包括登录界面、肥料轮灌组信息界面、肥料轮灌组控制界面等。

在自主研发的虚拟仿真系统中，可以在植物类型中选择一种进行作物进行仿真生长，见图6；在选择完作物后，根据所积累的作物生长周期相关知识进行设置，见图7，同时还可以根据作物生产周期来设置植物生长环境参数以及水肥一体机参数，只有所设置的参数符合当前作物的生长需要，配置正确的植物生长模型，如图8所示，作物才能健康生长。