基于模糊控制的微農業云服務系統設計

王 娟,謝凌峰,胡文軍,周 成

(湖州師范學院 a.工學院;b.信息工程學院,浙江 湖州 313000)

0 引言

城市微農業是以滿足城市人群對新農業元素個性化需求為目的的新興產業門類,是一種以城市居民為主體的個性化農業,包含了屋頂農業、“三臺”農業(窗臺、陽臺、露臺)以及家庭走廊農業等[1-3]。近年來,對微農業的研究層出不窮。趙根在《城市微農業套式農場集成開發研究中》[4]開發了白領版家庭套式農場、庭院式套式農場、迷你管道化栽培系統等,提供了將栽培基質、自動噴滴灌及排水功能集成于一體的微型栽培工具。對云服務系統的研究也越來越多,包括對溫室或農田信息的智能控制和遠程監控的研究[5-8]。陳天恩等在《農業云服務可適性技術研究發展》[9]一文中提出了一種可適性農業云服務參考模型;李鍵在《合肥市休閑農業云服務平臺構建探析》[10]中提出了休閑農業云服務平臺的構建方案。

本文應用云計算、物聯網、移動互聯、最優化、機器學習等技術,結合城市微農業的特點,構建一個關于微農業的“環境信息感知和控制終端?無線傳感網?云計算服務平臺?智能終端APP服務”的一體化云服務平臺,微農業用戶可以應用智能終端通過互聯網在任何地方通過PC機或移動終端APP開展遠程農耕,也可通過獨立的控制終端進行現場農耕,進而開展高效、節能、生態、安全和個性化、規范化、信息化的現代城市微農業活動,對推進城鎮化和農業現代化的協調發展及省市生態文明建設具有重要意義。

1 系統整體架構

系統旨在構建一個關于微農業的現場終端系統、通信網關、智慧云服務系統、終端交互系統一體化的云服務平臺,總體架構如圖1所示。

圖1 系統總體架構圖Fig.1 Overall system architecture

1.1 現場終端系統

現場終端系統主要包括無線感知終端、人機交互終端和無線控制終端3個部分:①無線感知終端:利用監控節點中的傳感器模塊完成現場空氣溫濕度、土壤溫濕度和光照強度的采集及監控,并將獲得的參數實時傳遞到云服務端;②人機交互終端用于設置無線感知和無線控制終端的工作方式,無線感知和無線控制終端的身份地址和工作參數等重要信息;③無線控制終端用于控制基質微灌裝置和補光裝置的實時工作。通過無線通信,后臺服務器可以設置控制終端的工作模式以及環境參數的目標值。系統的控制模式有手動和自動控制兩種,當遠程監控界面監控到工作參數異常時,會下發控制指令到相應設備,進行相應的控制。

1.2 通信網關

通信網關主要功能包括接收來自系統節點的數據并發送給后臺軟件,實現微農業種植參數的實時顯示、存儲等;接收后臺軟件發送的數據并送至路由器,再由路由器傳到相應的系統節點,進而實現ZigBee協調器與云服務系統之間的遠程信息交互。

1.3 微農業智慧云服務系統

云服務系統是實現微農業的個性化定制、規范化實施和信息化管理的核心部分,主要指用戶終端設備信息交互接口,包括電腦終端的客戶端接口和基于手機等移動終端的APP服務接口。

1.4 終端交互系統

電腦終端針對通過電腦終端開展遠程種植服務的用戶,開發面向電腦終端的客戶端服務程序;手機等移動終端針對通過移動終端開展遠程種植服務的用戶,基于Android平臺和移動開發技術開發面向移動終端的APP服務程序。

2 系統硬件設計

系統硬件主要包括控制柜、微處理器、空氣溫濕度傳感器、土壤溫濕度傳感器、光照度傳感器及智云網關等,外接設備包括基質微灌裝置和補光燈等,由繼電器控制,如圖2所示。

圖2 系統硬件結構圖Fig.2 System hardware structure diagram

1)系統控制柜。系統控制柜共兩個,分別為1號柜、2號柜,每個控制柜分上下兩層。其中,上層放置微處理器、空氣溫濕度傳感器、土壤溫濕度傳感器、光照度傳感器、補光燈、水管以及繼電器等;下層放置土壤溫濕度傳感器、光照度傳感器、補光燈、水管以及繼電器。網關和協調器放置在控制柜上部,控制柜的數量可以根據實際情況增加或減少。

2)微處理器。系統采用的微處理器為STM32F072C8T6單片機,工作電壓1.65～3.6V,CPU位數32-Bit,CPU內核ARM?Cortex?-M0,主頻(MAX)48MHz,ROM類型FLASH[11]。

3)土壤溫濕度傳感器。系統采用的土壤溫濕度為SWR-100W型,可以檢測土壤溫度和濕度。溫度檢測范圍為-30～70℃,測量誤差為±0.2℃;濕度檢測范圍為0～100%RH;測量誤差為±2%RH。工作電壓為12～24VDC,輸出電壓為0～2.5VDC[12]。

4)空氣溫濕度傳感器。系統的空氣溫濕度傳感器為ST-ATH型,可以檢測空氣溫度和濕度。溫度檢測范圍為-40～70℃,測量誤差為±0.2℃;濕度檢測范圍為0～100%RH,測量誤差為±3%RH。工作電壓為12～24VDC,輸出電壓為0～2VDC[13]。

5)光照度變送器。系統采用石家莊雷神電子儀器有限責任公司生產的ST-GZ型光照度變送器,測量范圍為0～20000Lux,測量誤差為±3%FS,工作電壓為5～24VDC,輸出信號為RS485[14]。

6)嵌入式智云網關。系統采用的嵌入式智云網關由武漢中智訊科技有限公司生產,型號為ZCloud-GW9X25,可提供基于Web的工具進行智云服務配置,通過集成的ZigBee協調器設備支持ZigBee無線網絡的接入[15]。

7)物聯網節點。物聯網節點為武漢鈦聯信息技術有限公司提供的TiNode PRO Series產品,系統采用的節點網絡類型為ZigBee,頻率為2.405GHz,發射功率為+1～20dBm,接受靈敏度為-101 dBm,額定工作環境溫濕度為-20～70℃、0～70%RH[16]。

3 系統軟件設計

系統的主程序主要包括溫濕度、光照度數據采集,上傳數據到云服務器,流程如圖3所示。在服務器中進行數據處理,將處理結果傳到上位機中;上位機接收數據,進行判斷:當數據值異常時,手動方式下,手動打開補光燈、滴灌裝置;自動方式下,由云服務系統實現無人托管服務。

圖3 遠程監控系統流程圖Fig.3 Flow chart of remote monitoring system

3.1 Web服務軟件

Web服務軟件的主要功能是接收并解析智能網關發送過來的數據以及向終端設備發送用戶的控制指令。監控系統的程序采用基于Web的編程方式編寫,不用安裝特定的應用軟件,只需要通過瀏覽器進行訪問操作,實現了監控系統程序的跨平臺和兼容性。面向微農業的云服務系統Web平臺客戶端采用HTML、CSS、JavaScript開發設計。

3.2 遠程終端基質參數數據采集

開發了面向電腦、手機兩種遠程終端設備在云服務系統下查看栽培基質溫濕度、栽培環境溫濕度和光照強度信息的方法,實現了兩種終端下基于數據協議的實時控制技術。數據采集的部分程序如下:

3.3 電腦版智能終端系統

電腦版智能終端系統主要由網頁登錄界面、智云管理平臺、數據采集及執行設備控制幾個部分組成,具體如下:

1)網頁登錄界面。用瀏覽器通過網址登錄監控系統,進入用戶登錄界面,輸入正確用戶名和密碼進入系統,如圖4所示。

圖4 系統登錄界面Fig.4 System login interface

2)智云管理平臺。登錄后可以進入智云管理平臺,點擊功能選擇按鈕,可以進行設備管理、自動控制、項目信息等,如圖5所示。

3)數據采集。系統采集的數據主要包括兩個柜子上下層的土壤溫濕度、光照度和上層空氣溫濕度,可以實時地顯示數值,生成數值的實時曲線以及最近1天、最近5天、最近2周、最近1月、最近3月的數值曲線,方便用戶對溫濕度、光照度實時歷史數據進行查看和分析,如圖6所示。

圖6 數據采集界面Fig.6 Data acquisition interface

4)執行設備調節。在監控界面設有對應的執行設備的控制按鈕,當土壤濕度或光照強度低于設定值時,用戶可以手動開啟補光燈或補水閥,對設備進行控制,如圖7所示。

圖7 執行設備控制界面Fig.7 Execute equipment control interface

4 實驗

4.1 實時數據采集

測試培育點有兩個工作臺,每個工作臺含兩層植物幼苗,半封閉室,木質結構。進行1天24h的實時監測,觀察1天內的數據變化情況。將監測到的數據實時上傳到云服務器,并且寫入云服務器數據庫中,可以很方便地查看歷史數據。

環境溫濕度變化曲線如圖8、圖9所示。由圖8、圖9可以看出:溫度曲線和濕度曲線在正常的范圍內,系統運行良好。

圖8 1天內空氣溫度變化曲線Fig.8 Air temperature change curve in one day

圖9 1天內空氣濕度變化曲線Fig.9 Air humidity change curve in one day

4.2 微農業云服務專家系統

由于微農業生長對環境溫濕度要求較高,而環境溫濕度存在耦合度強、大延時、非線性等特點,故采用模糊控制的方法對環境溫濕度進行控制,構建智能化微農業的云服務專家系統,進而提供適合多類型栽培對象的自動化、智能化和智慧化的決策服務。溫濕度模糊控制算法結構圖如圖10所示。

圖10 溫濕度模糊控制算法結構圖Fig.10 Structure diagram of temperature and humidity fuzzy control algorithm

采用二維模糊控制器,首先選擇MatLab中Fuzzy Logic Toolbox工具箱,建立模糊邏輯控制系統,輸入變量為溫度或濕度的偏差e和偏差變化率de/dt,輸出變量u為電動風機轉速模塊,可以進行加熱或降濕;接著,根據控制精度和系統需求編輯輸入、輸出變量,包括確定變量的論域和模糊子集,確定隸屬度函數及其參數。本系統中,e的取值范圍為[0,40], de/dt的取值范圍為[-0.05,0],u的取值范圍為[0.2,0.5],模糊子集為{NB,NM,NS,Z,PS,PB,PM}7個等級,隸屬度函數類型采用三角形。然后,制定、編輯模糊規則。最后,將其導入工作空間。

利用MatLab仿真溫室環境,對空氣溫濕度進行模糊控制,使之能夠更好地滿足農作物生長需要。設定當前溫度為26℃、濕度為75%,設定目標溫度為30℃、濕度為70%。經過反復實驗,得到模糊控制算法效果圖,如圖11、12所示。由圖11、圖12可知:溫濕度開始變化較快,當溫濕度與預定接近時變化相對緩慢。因此,驗證了模糊控制算法調節速度快、精度高、控制過程平穩等特點。

圖11 溫度模糊控制效果圖Fig.11 Effect drawing of temperature fuzzy control

圖12 濕度模糊控制效果圖Fig.12 Effect drawing of humidity fuzzy control

5 結論

通過云服務平臺和用戶智能終端構建了微農業的一體化服務平臺,實現了兩種功能:一是微農業種植參數通過傳感器采集并通過智云網關上傳到了云服務平臺,手機和電腦從云服務平臺獲取數據并顯示;二是手機和電腦通過云服務平臺實現控制,如打開和關閉微灌裝置、調節濕度、打開和關閉補光燈及進行光照強度的調節。針對溫濕度存在強耦合、大延時、非線性等特點,設計了模糊控制器并完成了仿真實驗,結果表明:模糊控制對微農業的溫濕度控制有較高的參考價值,云服務系統的構建可以很大程度上實現農業生產信息數據的精準性、時效性,對于信息化的智慧農業發展具有重要作用。