農(nóng)作物灌溉系統(tǒng)的智能物聯(lián)監(jiān)控平臺(tái)應(yīng)用

李 媛

(山東工業(yè)職業(yè)學(xué)院,山東 淄博 256414)

0 引言

多年來(lái),互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展使得農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用普及化。其原理在于通過(guò)信息采集的方法設(shè)定以物為獲取對(duì)象,通過(guò)系列的信息與網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù),轉(zhuǎn)換并在所需的終端監(jiān)測(cè)與顯示,核心在于準(zhǔn)確感知與實(shí)時(shí)傳遞。多數(shù)的文獻(xiàn)研究與實(shí)際應(yīng)用表明:我國(guó)的農(nóng)作物特點(diǎn)多元化,對(duì)灌溉系統(tǒng)的精準(zhǔn)性與智能性提出了新的控制要求,因而如何將智能物聯(lián)監(jiān)控技術(shù)與灌溉系統(tǒng)的自動(dòng)作業(yè)融合,進(jìn)一步提高系統(tǒng)的整體作業(yè)效能,成為了一個(gè)研究的主題。

1 農(nóng)作物灌溉系統(tǒng)概述

灌溉作業(yè)是農(nóng)業(yè)種植與培養(yǎng)過(guò)程中必不可少的環(huán)節(jié)。從方式方法角度分,灌溉主要以滴灌、漫灌、噴灌等形式為主,且農(nóng)作物由于生長(zhǎng)期需水量的不同,灌溉的頻次與數(shù)量也應(yīng)著情把控。通常而言,一套完整的灌溉系統(tǒng)主要是通過(guò)信息采集獲知農(nóng)作物生長(zhǎng)的土壤及環(huán)境狀態(tài),利用預(yù)先設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)判定灌溉決策是否實(shí)施,決策做出后執(zhí)行組件進(jìn)行可控性的灌溉操作。

農(nóng)作物灌溉系統(tǒng)的核心組成架構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)模塊可分為灌溉環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、灌溉裝置作業(yè)執(zhí)行、灌溉數(shù)據(jù)通信組件與灌溉決策控制組件,它們之間通過(guò)有序的連接,以信號(hào)的不斷交互與反饋,進(jìn)行實(shí)時(shí)化調(diào)控。其中,灌溉水量的監(jiān)測(cè)、土壤濕度的合格程度及整體灌溉的適應(yīng)性都應(yīng)當(dāng)有精準(zhǔn)的體現(xiàn)。因此,以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能化作為支撐,實(shí)施監(jiān)控平臺(tái)的設(shè)計(jì)與構(gòu)思。

圖1 農(nóng)作物灌溉系統(tǒng)的核心組成架構(gòu)簡(jiǎn)圖Fig.1 Schematic diagram of core composition and framework of the crop irrigation system

2 智能物聯(lián)監(jiān)控平臺(tái)應(yīng)用

2.1 物聯(lián)監(jiān)控模型建立

首先,考慮當(dāng)前農(nóng)作物種植的土壤含水程度及周邊環(huán)境的降水程度,將其設(shè)定成相應(yīng)的采集因素,以便提高灌溉決策的精確性;然后,系統(tǒng)根據(jù)作物生長(zhǎng)區(qū)域進(jìn)行周密的灌溉節(jié)點(diǎn)布局,滿足智能物聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)姆秶c響應(yīng)性要求,將誤差的變化性作為主因,形成物聯(lián)監(jiān)控模型,即

(1)

式中t-系統(tǒng)物聯(lián)監(jiān)控模型中的信息采集單個(gè)周期時(shí)間;

k-系統(tǒng)物聯(lián)監(jiān)控模型中的信息采集周期系數(shù);

T0-系統(tǒng)物聯(lián)監(jiān)控模型中信息采集初始設(shè)定值;

T(kt)-系統(tǒng)物聯(lián)監(jiān)控模型中信息采集值;

E(kt)-系統(tǒng)物聯(lián)監(jiān)控模型中第k周期內(nèi)信息采集誤差值;

E(kt-t)-系統(tǒng)物聯(lián)監(jiān)控模型中第(k-1)周期內(nèi)信息采集誤差值;

A(kt)-系統(tǒng)物聯(lián)監(jiān)控模型中信息采集誤差變化值;

C(kt)-系統(tǒng)物聯(lián)監(jiān)控模型中信息采集誤差變化率。

同時(shí),以RFID等多項(xiàng)感知裝置為基點(diǎn),結(jié)合灌溉系統(tǒng)的整體布局通用性,給出基于物聯(lián)監(jiān)控模型的灌溉系統(tǒng)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)圖,如圖2所示。

圖2 基于物聯(lián)監(jiān)控模型的灌溉系統(tǒng)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)圖Fig.2 Diagram of the irrigation system design based on IoT monitoring model

由圖2可知:監(jiān)控平臺(tái)的核心在于灌溉數(shù)據(jù)監(jiān)控模型,其將系統(tǒng)內(nèi)部程序精準(zhǔn)控制與外部灌溉執(zhí)行組件的有效結(jié)合,是連接感知設(shè)備、監(jiān)測(cè)模塊與閥門(mén)/水泵、墑情/流量等的中心,對(duì)于信息數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)換、灌溉決策的實(shí)施不可或缺。

2.2 灌溉系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

依據(jù)建立的物聯(lián)監(jiān)控模型,對(duì)農(nóng)作物灌溉系統(tǒng)的監(jiān)控平臺(tái)進(jìn)行軟件匹配性設(shè)計(jì)。信息控制主要由采集控制、灌溉執(zhí)行控制及應(yīng)用平臺(tái)的管理控制組成。基于智能物聯(lián)的灌溉系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)傳輸優(yōu)化控制簡(jiǎn)圖如圖3所示。

圖3 基于智能物聯(lián)的灌溉系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)傳輸優(yōu)化控制簡(jiǎn)圖Fig.3 Schematic diagram of network transmission optimization control of the irrigation system based on intelligent IoT

由圖3可知:優(yōu)化控制以B/S為設(shè)計(jì)架構(gòu),設(shè)置以AT82RM系列為主的網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu),灌溉條件滿足值的判定以閉環(huán)動(dòng)態(tài)參數(shù)對(duì)比為依據(jù),后臺(tái)應(yīng)用管理方面設(shè)置為便于調(diào)控的觸摸屏方式。其核心在于執(zhí)行傳輸協(xié)議流程的科學(xué)性,通過(guò)采集分析溫度、濕度、光照等參數(shù)因子,轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可識(shí)別的負(fù)載內(nèi)容與消息內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)可靠安全的智能監(jiān)測(cè)。

2.3 灌溉系統(tǒng)硬件配置

針對(duì)系統(tǒng)需獲取的信息節(jié)點(diǎn)進(jìn)行編號(hào),同時(shí)在主要部位安裝繼電器、傳感器等部件,保證通信接口的多選擇性,且傳感器誤差應(yīng)小于0.02%。結(jié)合用于智能物聯(lián)監(jiān)控平臺(tái)的灌溉系統(tǒng)硬件配置及參數(shù)列表(見(jiàn)表1),得到基于智能物聯(lián)技術(shù)的灌溉系統(tǒng)墑情檢測(cè)電路布置簡(jiǎn)圖,如圖4所示。該電路布置的創(chuàng)新點(diǎn)在于考慮物聯(lián)網(wǎng)感知環(huán)節(jié)的要求,增設(shè)了智能隔離模塊與傳輸協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊,兩者能夠有效保證硬件電路的貫通性以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性。

表1 用于智能物聯(lián)監(jiān)控平臺(tái)的灌溉系統(tǒng)硬件配置參數(shù)列表Table 1 Hardware configuration and parameter list of the irrigation system for intelligent IOT monitoring platform

圖4 基于智能物聯(lián)的灌溉系統(tǒng)墑情檢測(cè)電路布置簡(jiǎn)圖Fig.4 Schematic diagram of soil moisture detection circuit layout of the irrigation system based on intelligent IoT

2.4 灌溉系統(tǒng)性能測(cè)試

基于完整的灌溉系統(tǒng)監(jiān)控平臺(tái),選擇性能測(cè)試核心組件及連接方式,進(jìn)行性能可達(dá)性測(cè)試,如圖5所示。性能測(cè)試帶負(fù)載進(jìn)行,設(shè)置虛擬用戶終端,選擇BC系列處理器及UART系列的適配器,以物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為支撐,注重?cái)?shù)據(jù)收發(fā)的時(shí)間間隔設(shè)定,同時(shí)內(nèi)部運(yùn)行測(cè)試函數(shù)進(jìn)行重復(fù)性調(diào)試,直至達(dá)到最佳灌溉監(jiān)控性能執(zhí)行目標(biāo)。

圖5 物聯(lián)監(jiān)控平臺(tái)下的灌溉系統(tǒng)性能測(cè)試核心組件Fig.5 Core components for the irrigation system performance test under IoT monitoring platform

3 智能物聯(lián)監(jiān)控的灌溉作業(yè)

3.1 試驗(yàn)條件

為充分驗(yàn)證該智能物聯(lián)監(jiān)控平臺(tái)的合理性,選取生長(zhǎng)初期的小麥作為灌溉作業(yè)對(duì)象,依據(jù)智能物聯(lián)監(jiān)控平臺(tái)應(yīng)用下的灌溉系統(tǒng)試驗(yàn)流程(見(jiàn)圖6),展開(kāi)可視可控化的灌溉試驗(yàn)。設(shè)置如下條件:

圖6 智能物聯(lián)監(jiān)控平臺(tái)應(yīng)用下的灌溉系統(tǒng)試驗(yàn)流程簡(jiǎn)圖Fig.6 Flow chart of irrigation system test under the application of intelligent IoT monitoring platform

1) 將灌溉方式設(shè)置為自動(dòng),各信息采集節(jié)點(diǎn)分布均勻、有效;

2) 確保灌溉泵體、管路等連接通暢,流量裝置、傳感裝置等工作正常;

3) 確保通信組件、觸摸屏控制及數(shù)據(jù)輸出的實(shí)時(shí)性等。

3.2 數(shù)據(jù)分析

選擇采集數(shù)據(jù)的區(qū)塊為6,設(shè)置發(fā)送的數(shù)據(jù)包節(jié)點(diǎn)數(shù)為2000,進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確性對(duì)比,得到農(nóng)作物灌溉系統(tǒng)作業(yè)試驗(yàn)的智能物聯(lián)平臺(tái)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),如表2所示。由表2可知:各灌溉區(qū)塊的系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)丟包率波動(dòng)范圍在2.68%～3.32%之間,平均的數(shù)據(jù)丟包率為2.99%,控制在3.00%以內(nèi),具有很好的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收發(fā)性能,說(shuō)明物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)具有準(zhǔn)確度;試驗(yàn)過(guò)程中的各灌溉監(jiān)測(cè)區(qū)塊異常上報(bào)時(shí)間及時(shí),能夠控制在150ms以內(nèi),平均所需時(shí)間為125ms,說(shuō)明系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)處理速度滿足運(yùn)行要求;將實(shí)際測(cè)得的灌溉對(duì)象狀態(tài)與物聯(lián)監(jiān)控下的對(duì)象狀態(tài)進(jìn)行對(duì)比,誤差波動(dòng)范圍為1.97%～2.41%,各區(qū)塊的平均物聯(lián)監(jiān)控誤差為2.12%,說(shuō)明系統(tǒng)設(shè)計(jì)具有可行性。

表2 農(nóng)作物灌溉系統(tǒng)試驗(yàn)的智能物聯(lián)平臺(tái)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Table 2 Monitoring data statistics of intelligent IoT platform for the test of the crop irrigation system

針對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行性能指標(biāo)對(duì)等性轉(zhuǎn)換,選取系統(tǒng)的決策準(zhǔn)確率、網(wǎng)絡(luò)覆蓋率、灌溉均勻度及土壤濕度合格率等作為關(guān)鍵對(duì)比參數(shù),得到基于智能物聯(lián)監(jiān)控平臺(tái)應(yīng)用的灌溉系統(tǒng)作業(yè)效果對(duì)比,如表3所示。

表3 基于智能物聯(lián)監(jiān)控平臺(tái)應(yīng)用的灌溉系統(tǒng)作業(yè)效果對(duì)比Table 3 Comparison of operation effects of the irrigation system based on intelligent IoT monitoring platform %

由表3可看出:與一般監(jiān)控平臺(tái)相比,系統(tǒng)的決策準(zhǔn)確率可由87.05%提升至95.77%,網(wǎng)絡(luò)覆蓋率由86.50%提升至95.10%,灌溉均勻度由85.85%提升至95.23%,土壤濕度合格率由88.21%提升至96.25%,灌溉效果較好;系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性能保持在91.24%,灌溉綜合效率由87.25%提升至95.50%,充分表征了智能物聯(lián)監(jiān)控平臺(tái)實(shí)施的優(yōu)越性。

4 結(jié)論

1)以當(dāng)前農(nóng)作物灌溉系統(tǒng)的原理組成為依托,合理性融入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),建立智能物聯(lián)監(jiān)控模型,經(jīng)軟件、硬件、性能測(cè)試后,形成可用于農(nóng)作物灌溉系統(tǒng)的、完整性好的智能物聯(lián)監(jiān)控平臺(tái)。

2)展開(kāi)灌溉作業(yè)性能實(shí)地試驗(yàn),結(jié)果表明:基于智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的監(jiān)控平臺(tái)應(yīng)用,對(duì)于整個(gè)灌溉系統(tǒng)的決策準(zhǔn)確率與灌溉均勻度都有很好的提升,且應(yīng)用后的系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性相對(duì)可提升6.42%,網(wǎng)絡(luò)覆蓋率相對(duì)可提升8.60%,設(shè)計(jì)應(yīng)用效果良好。

3)設(shè)計(jì)試驗(yàn)滿足了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運(yùn)用至灌溉監(jiān)測(cè)的適應(yīng)性與精準(zhǔn)性要求,對(duì)于同類農(nóng)作物監(jiān)控裝置的深度改良研究具有一定的參考價(jià)值,有利于促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)向信息型、智慧型發(fā)展。