BP-PID控制方法在變量施肥控制系統中的應用

摘 要：為了提高肥料的利用率，盡可能地減少化肥對環境造成的污染，設計研制了一種變量施肥控制系統。該系統由GPS接收機、車載計算機、閉環控制器、直流伺服電機、機械式無級變速器組成。采用了BP-PID的控制算法，對BP-PID的控制器進行研究，利用Matlab軟件對系統進行仿真并進行了田間試驗，試驗結果表明：神經網絡PID控制策略提高了變量施肥控制系統的跟蹤性能和抗干擾性能，施肥精度較高，可以實現變量施肥，為下一步的改進和精度的提高奠定了基礎。



關鍵詞：變量施肥； BP； 神經網絡； PID

中圖分類號：

TN911.7-34; TP29

文獻標識碼：A

文章編號：1004-373X(2012)05

-0192

-03



Application of BP-PID control method in the control system of variable rate fertilizer



ZHANG Yi-zhuo， LIU Bu-yu， MA Lin

(College of Mechanical and Electrical Engineering， Northeast Forest University， Harbin 150040， China)



Abstract：

In order to improve the utilization rate of fertilizer， as far as possible to reduce fertilizer pollution to the environment， a kind of control system of variable rate fertilizer was designed. The system consisted of GPS receiver， on-board computer， closed-loop controller， DC servo motor and mechanical CVT. The BP-PID control algorithm was used to study the BP-PID controller. The MATLAB software was used to simulate the system and field test. The test results show that the neural network PID control strategy improved the variable fertilization control system tracking performance， anti-jamming performance and high precision. To achieve the purpose of variable rate fertilization， laying a foundation to the next step for the improvement and precision improvement.



Keywords： variable rate fertilization； BP； neural network； PID





收稿日期：2011-10-14

基金項目：黑龍江省留學歸國基金（LC2011C24）

0 引 言

目前，我國的農業生產比較落后，主要基于農業生產原料（如化肥等）的大量投入條件下獲得的，且主要采用平均施肥的方法。這種肥料的低利用率以及施肥方式的不合理導致化肥難以滿足農業生產的需求，不僅造成了經濟損失，而且還引起了嚴重的環境污染，出現了地表水富營養化、地下水和蔬菜中硝態氮含量超標等一系列問題。智能控制變量施肥的理論和技術是解決這一問題的有效途徑［1-3］。因此研究先進的施肥技術，提高變量施肥控制系統的控制精度，實現合理、適量施肥，對中國農業乃至整個國民經濟的發展都有著非常重要的意義［4］。

近年來，PID控制算法以其結構簡單、魯棒性好、容易實現、可靠性高成為工業控制中主要和可靠的技術工具。但是在實際控制過程中，被控對象往往機理復雜，存在非線性和時變特性，應用常規的 PID控制器不僅對參數整定困難，而且往往不能獲得理想的控制效果\\[5\\]。目前，將具有自學習能力的神經網絡廣泛應用于PID控制研究中，以解決復雜動態不確定系統的控制問題\\[6\\]。采用 BP(Back Porpagation)神經網絡對反饋進行學習，根據整個系統的運行狀態，不斷地自動調整PID的三個控制參數KP，KI，KD。因此，基于神經網絡的PID控制器比傳統的PID控制器具有更加良好的適應性和靈活性。

1 BP-PID控制器

1.1 BP-PID控制器結構

為了提高變量施肥控制系統的控制精度，取得良好的控制效果，就必須通過調整好PID的比例、積分和微分三種控制作用，形成控制量中既相互配合又相互制約的關系。神經網絡所具有的任意非線性表達能力，可以通過對系統性能的學習來實現具有最佳組合的PID控制\\[7\\]。采用BP網絡，可以建立參數KP，KI，KD自學習的PID控制器。BP神經網絡PID控制的原理框圖如圖1所示\\[8\\]。

基于BP網絡的PID控制系統由輸入、PID控制器、被控對象、輸出四部分組成。PID控制器直接對閉環系統進行控制，實現三個參數KP，KI，KD的在線整定\\[9\\]。BP神經網絡根據系統的運行狀態，調節PID的三個控制參數KP，KI，KD，通過神經網絡自身的學習、加權系數的調整，可以得到某種最優控制下的PID參數調整。

圖1 BP神經網絡 PID 控制的原理框圖

1.2 BP-PID控制器的算法

為實現變量施肥控制系統的精確控制，BP-PID控制器的控制算法如下:

(1) 首先選定BP神經網絡的結構，即選定輸入層節點數M和隱含層節點數Q，并給出各層加權系數的初值，選定學習速率η和慣性系數α；

(2) 采樣得到r(k)和y(k)，計算e(k)=r(k)-y(k)；

(3) 對r(i)，y(i)，u(i-1)，e(i)(i= k，k-1，…，k-p)進行歸一化處理，作為BP神經網絡的輸入；

(4) 計算出BP神經網絡各層的輸入和輸出，輸出層的輸出即為PID控制器的3個可調參數KP，KI，KD；

(5) 計算PID控制器的控制輸出u(k)參與控制和計算；

(6) 計算修正輸出層的加權系數；

(7) 計算修正隱含層的加權系數；

(8) 置k=k+1，返回到步驟(2)。

BP算法的流程圖如圖2所示。

圖2 BP網絡算法流程圖

2 控制系統組成

變量施肥控制系統由GPS接收機、車載計算機、閉環控制器、直流伺服電機、機械式無級變速器組成，如圖3所示。閉環控制器根據相應田間位置的施肥偏差［10］，采用BP-PID控制策略控制直流伺服電機的轉速，實現播種機的變量施肥。

圖3 變量施肥控制系統組成原理框圖

3 實 驗

3.1 仿真試驗

為了提高變量施肥控制系統的穩態性能，構造了一個4-5-3的三層BP神經網絡，如圖4所示。

圖4 三層BP網絡結構

選取學習速率η=0.3，為了較快地達到收斂，選取動量項α=0.5。直流電機參數為:U=12 V，R=0.3 Ω，J=0.005 kg·m2，Pn=1，P=30 W，n=100 r/min。利用Matlab對BP神經網絡PID進行仿真，并對常規PID控制和神經網絡PID控制的性能做了對比，其仿真曲線如圖5所示。

圖5 額定狀態的運行過程

從圖5可以看出，使用神經網絡PID控制無超調量，電機能較快達到穩定狀態。

3.2 田間施肥試驗

將普通PID控制器和BP-PID控制器分別安裝在兩臺2BJQ-9型氣吸式精密施肥播種機上，進行施肥試驗。試驗地點：黑龍江省北安市建設農場，試驗肥料采用硫酸鉀，播種機使用東方紅-75拖拉機牽引。對兩臺播種機分別進行常量和變量播種試驗，試驗結果如表1和圖6所示。結果表明，普通PID控制器不但在常量施肥時誤差大，而且在變量施肥過渡的過程中振蕩嚴重、調整時間較長，而BP-PID控制器無論是在常量施肥還是在變量施肥過程中各項性能都有顯著的提高。

表1 常量施肥結果

給定值/(kg/hm-2)

普通PID[XXZXX0mmY0-YXX1mmY0]BP-PID[XXZXX0mmY0-YXX1mmY0]

實際值/(kg/hm-2)誤差值/%實際值/(kg/hm-2)誤差值/%

15016610.671542.67

2302529.572362.61



圖6 變量施肥動態調節曲線

4 結 論

本文提出了基于BP神經網絡的PID控制器，BP神經網絡具有逼近任意非線性函數的能力，而且結構和學習算法簡單明確，通過BP神經網絡的自學習能力可以找到某一最優控制下的PID控制器參數。試驗證明應用BP-PID控制提高了變量施肥控制系統的穩態性能指標，縮短了調整時間，減小了超調量，改善了系統的動態性能指標，能夠滿足變量施肥的要求。

參 考 文 獻

［1］曾希柏，李菊梅.中國不同地區化肥施用及其對糧食生產的影響［J］.中國農業科學，2004，37(3):387-392.



［2］劉愛民，封志明，徐麗明.現代精準農業及我國精準農業的發展方向［J］.中國農業大學學報，2000，5(2):20-25.



［3］孫立民，王福林.變量播種施肥技術研究［J］.東北農業大學學報，2009，40(3):115-120.



［4］汪懋華.關于精細農業試驗示范與發展研究的思考［J］.中國農業科技導報，2003，5(1):7-11.



［5］蘇玉鑫，段寶巖.一種新型非線性PID控制器［J］.控制與決策，2003，18(1):126-128.



［6］劉迪，趙建華．一種基于BP神經網絡模型的自適應PID控制算法［J］．自動化技術與應用，2008，7(8)：8-10.



［7］舒懷林.PID神經網絡及其控制系統［M］.北京:國防工業出版社，2006.



［8］杜紅彬，邵惠鶴．一類非線性系統的自適應神經網絡控制［J］．控制與決策，2005，20(4)：455-458.



［9］薛定宇.控制系統計算機輔助設計［M］.北京:清華大學出版社，2006.



［10］宋變蘭，黃道友，路鵬，等.全球定位系統技術及其在農業中的應用［J］.湖南農業科學，2005(3):67-69.



作者簡介：

張怡卓 男，1978年出生，碩士生導師，副教授。主要研究方向為智能控制。

劉步玉 女，1980年出生，山東鄆城人，在讀碩士生。主要研究方向為智能化檢測與監控。



(上接第188頁)

［3］汪清明.LED點陣顯示牌的設計與動態顯示控制［J］.微計算機信息，2001(5):64-65.



［4］沈新創，錢平.基于視覺暫留原理的旋轉式線陣LED顯示屏開發［J］.上海應用技術學院學報:自然科學版，2007，7(2):150-153.



［5］王美麗.霍爾傳感器的應用探討［J］.山西電子技術，2010(4):84-86.



［6］蔣炳.霍爾開關集成電路原理及其應用［J］.傳感器技術，1984(z1):45-47.



［7］蘆健，彭軍，顏自勇，等.自學習型智能紅外遙控器設計［J］.國外電子測量技術，2006，25(8):63-66.



［8］付月永.紅外技術在數據通信中的應用［J］.化學工程與裝備，2009(5):137-138.



［9］王義.匯編語言程序設計的要點和技巧［J］.中國西部科技，2006(29):32-33.



［10］易志明，林凌，郝麗宏，等.SPI串行總線接口及其實現［J］.自動化與儀器儀表，2002(6):45-48.



作者簡介：

胡 陽 男，1986年出生，安徽績溪人，在讀碩士研究生。主要研究方向為電路與系統。