基于智能控制的農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉系統(tǒng)的研究

高國麗

（吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院，吉林　吉林　132002）

基于智能控制的農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉系統(tǒng)的研究

高國麗

（吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院，吉林吉林132002）

農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)系統(tǒng)自動化水平關(guān)系到高效農(nóng)業(yè)的發(fā)展。傳統(tǒng)的控制方法并不理想，以模糊神經(jīng)控制為基礎(chǔ)，通過組態(tài)軟件采集的作物蒸騰量和土壤水勢為被控對象進(jìn)行智能控制的智能控制節(jié)水灌溉系統(tǒng)，可得到較為準(zhǔn)確的灌溉用水量，仿真結(jié)果證明智能控制發(fā)放的有效性。

農(nóng)業(yè)自動化；模糊神經(jīng)控制；節(jié)水灌溉

1　農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉系統(tǒng)

灌水量既影響農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量，也影響農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量。高效節(jié)水灌溉自動控制技術(shù)主要是向適量所需灌溉的方向。本設(shè)計主要包括兩個方面：一是測量作物的蒸騰量，根據(jù)作物需水特性來決定灌溉量的多少，擺脫經(jīng)驗做法，使作物灌溉決策建立在科學(xué)的基礎(chǔ)之上。二是控制土壤條件、土壤水分信息及作物需水特性進(jìn)行合理的灌溉決策，傳統(tǒng)的方法為人工控制閥門改為定量控制水量，模糊神經(jīng)PID根據(jù)蒸騰量和土壤水勢來控制水泵以達(dá)到控制灌溉用水量，達(dá)到合理灌溉，實(shí)現(xiàn)了智能控制的目標(biāo)。對作物生長的土壤濕度進(jìn)行自動監(jiān)控的系統(tǒng)，它能對作物進(jìn)行適時、適量的灌水，起到高效灌溉，節(jié)水、節(jié)能的作用。

2　模糊控制系統(tǒng)

模糊控制是以模糊集理論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計算機(jī)控制系統(tǒng)，是一種從行為上模仿人的模糊推理和決策過程智能控制方法。將操作人員或?qū)＜业慕?jīng)驗歸結(jié)為模糊控制規(guī)則，然后把傳感器信號模糊化，并用此模糊輸入去適配控制規(guī)則，完成模糊邏輯推理，最后將模糊輸出量進(jìn)行清晰化處理，變?yōu)槟M量或數(shù)字量后送給執(zhí)行器去控制被控對象。模糊控制由三個步驟組成，即模糊化、模糊推理、清晰化，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。模糊控制器設(shè)計的內(nèi)容包括：①模糊控制器的結(jié)構(gòu)選擇與參數(shù)化；②模糊規(guī)則的選??；③知識庫的建立；④確定模糊化和解模糊的方法；⑤模糊推理算子的選擇；⑥控制性能的調(diào)整與完善。

圖1　模糊控制原理圖

3　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的基本思路是把輸出層出現(xiàn)的與“期望”不符的誤差，歸因于連接權(quán)值和采用的閾值的不適當(dāng)。通過把輸出層節(jié)點(diǎn)的誤差逐層向輸入層反向傳播以分?jǐn)偨o各連接節(jié)點(diǎn)，從而可算出各連接節(jié)點(diǎn)的參考誤差，并據(jù)此對各連接權(quán)值和閾值進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，使網(wǎng)絡(luò)達(dá)到相應(yīng)的映射要求。具體的學(xué)習(xí)算法如下：

計算輸出層節(jié)點(diǎn)輸出yi與期望輸出值的誤差，令：

向隱含層節(jié)點(diǎn)反向分配誤差，令：

調(diào)整隱含層與輸出層節(jié)點(diǎn)連接權(quán)值Vri及輸出層節(jié)點(diǎn)閾值δi：

Vri=Vri+αbrdi（3）

δi=δi+αdr0＜α＜1（4）

式中，α為調(diào)整步長。

4　模糊BP神經(jīng)PID控制系統(tǒng)

模糊控制輸入量的偏差e和偏差的變化率ec，通過模糊化的處理，得到各自的模糊語言變量E和EC。作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，模糊規(guī)則和模糊語言推理都由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出水泵電機(jī)的模糊語言值，通過去?；?，實(shí)現(xiàn)通過水泵電機(jī)控制灌溉水量，其結(jié)構(gòu)框如圖2所示。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法的計算步驟可歸納如下：

（1）事先選定BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，并給出各層加權(quán)初值，選定學(xué)習(xí)速率和慣性系數(shù)。

圖2　模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制原理圖

（2）對溫度誤差、誤差的變化率進(jìn)行歸檔模糊化處理，作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入。

（3）計算BP網(wǎng)絡(luò)的各層神經(jīng)元的輸入和輸出，控制PID控制器的參數(shù)，控制蔬菜大棚的水泵電機(jī)的灌溉量。

（4）PID控制采用的是經(jīng)典增量式數(shù)字，控制式為：

（5）計算修正輸出層、正隱含層的連接權(quán)值。

5　仿真實(shí)驗

本文以某合作單位的灌溉區(qū)域為例，進(jìn)行灌溉區(qū)域為600m2，分為6個灌溉區(qū)，每區(qū)至少設(shè)置一臺土壤水分傳感器，進(jìn)行仿真實(shí)驗，采用變步長ode45算法，仿真起始時間為0.0，結(jié)束時間為400.0，在200.0時加入20%流量擾動信號，給定初始信號為階躍信號，仿真結(jié)果如圖3所示，圖中上方曲線為經(jīng)典PID控制方法，下方為模糊BP神經(jīng)PID控制方法。從中我們可以看出，智能控制方案優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制方案，具有較好的控制品質(zhì)，對擾動的調(diào)節(jié)能力較強(qiáng)，對象輸出值經(jīng)過一定的調(diào)節(jié)，能夠達(dá)到預(yù)期的結(jié)果。

圖3　仿真研究結(jié)果對比

6　結(jié)語

精準(zhǔn)灌溉作為精細(xì)農(nóng)業(yè)其中的一環(huán)重要環(huán)節(jié)，其控制目標(biāo)是使土壤的含水率穩(wěn)定在所設(shè)灌溉閾值附近，土壤含水率在灌溉前后保持穩(wěn)定，通過仿真實(shí)驗，對傳統(tǒng)控制方法和智能控制方法進(jìn)行了對比，實(shí)驗結(jié)果證明了后者的有效性，對深化農(nóng)作物灌溉策略都具有重要意義，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究工作提供了很好的工具。

［1］高來寶.農(nóng)田水利灌溉問題及節(jié)水措施分析［J］.陜西水利，2014，（S1）：180-181.

［2］鄭懷文，俞國勝，劉靜.節(jié)水灌溉技術(shù)研究現(xiàn)狀［J］.林業(yè)機(jī)械與木工設(shè)備，2006，34（10）：7-10.

［3］吳普特，范興科，牛文全.渠灌類型區(qū)農(nóng)業(yè)高效用水模式與工程示范［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2003，（11）：36-40.

［4］王曉玲，劉麗艷.節(jié)水灌溉工程管理模式的實(shí)踐與探討［J］.節(jié)水灌溉，2003，（6）：20-21.

［5］田景文，高美娟著.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究及應(yīng)用［M］.北京：北京理工大學(xué)出版社，2006.

［6］張曾科.模糊數(shù)學(xué)在自動化技術(shù)中的應(yīng)用［M］.北京：清華大學(xué)出版社，1997.

Research on Agricultural Water Saving Irrigation System Based on Intelligent Control

GAO Guo-li
（Jilin Agricultural Science and Technology College，Electrical and Information Engineering College，Jilin，Jilin 132002，China）

Thesystemautomationlevelofagriculturalwater-savingirrigationtechnologyrelatestothedevelopmentofefficient agriculture.The traditional control method is not ideal，in the article，based on the fuzzy neural control method，intelligent watersaving irrigation system which uses crop transpiration and soil water potential acquired by configuration software as controlled objectisapplied.

agricultural automation；fuzzy neural control；water saving irrigation

TP273

A

2095-980X（2015）11-0003-02

2015-10-15

吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院青年基金項目，編號：吉農(nóng)院合字［2014］第218號。

高國麗（1981-），女，講師，主要從事農(nóng)業(yè)自動化的研究工作。