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[導(dǎo)讀]摘 要:區(qū)別于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè),現(xiàn)代農(nóng)業(yè)在大棚中增加了許多控制設(shè)備,以便于對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行高效種植,而基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精細(xì)化管理,節(jié)省投入,獲得經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要發(fā)展方向。而模糊控制既是智能控制的重要分支,也是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)的基石,文中從模糊控制的基礎(chǔ)理論出發(fā),對(duì)模糊控制器的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了分析和研究。

引 言

中國(guó)農(nóng)業(yè)面臨著耕地量少,需求量大的困境,如何在有限的土地上種植出更多的作物已成為當(dāng)下的熱議問題之一?,F(xiàn)代農(nóng)業(yè)在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)上添加了一些自動(dòng)控制設(shè)備,一定程度上緩解了農(nóng)業(yè)壓力,但還存在極大的提升空間。傳統(tǒng)的控制理論已逐漸滿足不了人們的需求,模糊控制理論的出現(xiàn)恰好可以有效緩解且極有可能解決該問題。

1 模糊控制的基本原理

世間萬物皆有其運(yùn)動(dòng)規(guī)律,部分事物的運(yùn)動(dòng)規(guī)律可以用現(xiàn)有的數(shù)學(xué)模型來建模,仿真,實(shí)現(xiàn),但有些難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律則需要消耗大量的人力物力。這時(shí),我們通常采用一種名為經(jīng)驗(yàn) 的方法來對(duì)其進(jìn)行操控,而模糊控制就是建立在 經(jīng)驗(yàn) 基礎(chǔ)上的一種控制理論。區(qū)別于傳統(tǒng)的精確控制,模糊控制沒有建立精確的數(shù)學(xué)模型,而是通過隸屬度的方法,將采集到的精確數(shù)據(jù)通過量化因子模糊化,將模糊化后的數(shù)據(jù)經(jīng)模糊規(guī)律進(jìn)行模糊推理,得到模糊輸出,最后再將其通過比例因子進(jìn)行反模糊化(精確化),得到準(zhǔn)確的控制結(jié)果。該過程類似于一個(gè)人通過自己的經(jīng)驗(yàn)來操控一臺(tái)設(shè)備的過程。其基本控制思想如圖 1 所示。將輸入信號(hào) e(這里取偏差值)進(jìn)行模糊化得到其模糊輸入值,將其結(jié)合模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理得到模糊輸出量為:

u = e 。R(1)

式中,u 是一個(gè)模糊輸出量。將模 u 通過比例因子轉(zhuǎn)化為精確量,在圖 1 中,這一步可被稱為反模糊化或解模糊。綜上,模糊控制過程可概括為如下 4 個(gè)步驟:

(1) 將被測(cè)數(shù)據(jù)與系統(tǒng)給定值進(jìn)行比較和計(jì)算,得出系統(tǒng)輸入的精確值;

(2) 將系統(tǒng)輸入的精確值進(jìn)行模糊化,轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)輸入的模糊值;

(3) 將模糊輸入值結(jié)合模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理,得出模糊輸出值;

(4) 將得到的模糊輸出值進(jìn)行反模糊化,得到輸出控制量的精確值,對(duì)被控設(shè)備進(jìn)行操控。

模糊控制在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的研究應(yīng)用

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)主要分為基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)ZigBee 技術(shù)的通信模塊,基于各種傳感器以及大棚內(nèi)控制設(shè)備閥門所組成的采集模塊和位于上位機(jī)的模糊控制模塊(匯聚節(jié)點(diǎn))。其中采集節(jié)點(diǎn), 通信節(jié)點(diǎn)和上位機(jī)節(jié)點(diǎn)(控制模塊)的核心部分都為 CC2530 芯片,該芯片不僅包含基本的主控 MCU,還提供射頻接口等主要部件。采集節(jié)點(diǎn)通過芯片引腳或串口(RS 485)對(duì)大棚內(nèi)的控制設(shè)備閥門進(jìn)行控制。而通信節(jié)點(diǎn)通過ZigBee 網(wǎng)絡(luò)將采集模塊采集到的數(shù)據(jù)傳給位于上位機(jī)的模糊控制模塊,模糊控制模塊則負(fù)責(zé)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷和計(jì)算,從而對(duì)控制設(shè)備閥門下達(dá)正確的控制指令。系統(tǒng)基本原理如圖 2 所示。

模糊控制在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的研究應(yīng)用

3 模糊控制器的設(shè)計(jì)

模糊控制器的設(shè)計(jì)過程如下:首先模糊控制器接收通過傳感器采集的被控對(duì)象的參數(shù)信息,經(jīng)過與給定值的比較計(jì)算得出輸入變量精確值,然后再經(jīng)過合適的量化因子將精確的輸入值模糊化(D/F)得到模糊值,即模糊控制器的模糊輸入變量。隨后將其帶入模糊控制器的推理機(jī)中,結(jié)合知識(shí)庫(kù)(A*。R)對(duì)其進(jìn)行推理和分析,即模糊推理,得到模糊控制器的模糊輸出變量。最后經(jīng)過比例因子對(duì)其進(jìn)行反模糊化即清晰化(F/D),得到模糊控制器的精確輸出值來控制被控對(duì)象。根據(jù)以上控制過程可以發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)模糊控制器的核心環(huán)節(jié)其實(shí)就是通過知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)出最理想的模糊規(guī)則,然后在此基礎(chǔ)上確定模糊控制器的輸入和輸出變量,完成最終的設(shè)計(jì)任務(wù)。模糊控制器的基本組成框圖如圖 3 所示。

模糊控制在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的研究應(yīng)用

輸入取土壤濕度的誤差和誤差變化率,輸出取澆灌時(shí)間。s表示系統(tǒng)設(shè)定值(土壤濕度適宜值),為精確量;e,c 分別為系統(tǒng)偏差與其變化率;E,C 分別為系統(tǒng)偏差偏差與其變化率經(jīng)模糊化后得到的模糊輸入值 ;U 為將模糊輸入值結(jié)合模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理而來的模糊輸出值(澆灌時(shí)間);u 為將模糊輸出值 U 經(jīng)過反模糊化得到的精確控制結(jié)果(澆灌時(shí)間)。

4 模糊控制規(guī)則的構(gòu)建

模糊控制規(guī)則類似于我們所認(rèn)知的條件判斷語(yǔ)句。假設(shè)x、y 是輸入變量,z 是推理結(jié)果,則其規(guī)則通??梢悦枋鋈缦拢?

If{x== A)and(y == B)Then(z= C) (2)

該推理式可用于描述控制規(guī)律,因此常被定位推理規(guī)則。在本系統(tǒng)中,根據(jù)大棚管理人員的經(jīng)驗(yàn)以及作物適宜的生長(zhǎng)參數(shù),可以將輸入誤差變量 E,C 的模糊子集選取如下,共 7 個(gè)檔位{NH,NM,NL,0,PL,PM,PH}, 通過系統(tǒng)輸入的環(huán)境參數(shù)誤差(這里取土壤濕度誤差)及誤差變化趨勢(shì),建立消除誤差的模糊控制規(guī)則,得到 U 值。該模糊控制規(guī)則見表 1所列。

模糊控制在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的研究應(yīng)用

5 結(jié) 語(yǔ)

本文將模糊控制這種先進(jìn)的智能控制技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)上加以應(yīng)用,并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的系統(tǒng),該系統(tǒng)通過采集并分析作物種植區(qū)的生長(zhǎng)參數(shù),可精確獲取作物的種植需求。該系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、實(shí)用,適用于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對(duì)作物生長(zhǎng)進(jìn)行智能控制的需求。





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