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基于WOA优化模糊PID的设施智能水肥系统设计与实现.pdf
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1、节水灌溉Water Saving I基于WOA优化模糊PID的设施智能水肥系统设计与实现赵泽能1,许敏界2,华珊2,李双伟2,徐志福2,韩恺源2,陈贵才1(1.浙江科技学院生物与化学工程学院,浙江 杭州 310023;2.浙江省农业科学院农业装备研究所,浙江 杭州 310021)摘 要:为解决传统水肥灌溉难以精准施肥以及水资源浪费的问题,针对当前水肥系统自适应能力差,存在非线性、时变性和滞后性以及自动化程度低等难点,设计了一套适用于设施农业的智能水肥远程控制系统。该系统通过基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化模糊PID调控本地端电动球阀开度进
2、而精确控制水肥溶液电导率(EC),实现远程控制电导率至设定范围。利用MATLAB/Simulink对PID、模糊PID、以及基于WOA优化的模糊PID控制系统进行仿真,发现较传统的PID控制模型,系统的超调量仅为PID控制的2.7%,调节时间缩短了86.5%,稳态误差降低了99.8%。实现了智能终端对传感器数据实时监测和智能算法对水肥溶液EC值远程精确控制,具有较高的实际运用价值。关键词:智能水肥系统;鲸鱼优化算法;WOA优化;模糊PID;电导率;超调量;调节时间;稳态误差中图分类号:S275;TP273 DOI:10.12396/jsgg.2023146赵泽能,许敏界,华 珊,等.基于 WO
3、A 优化模糊 PID 的设施智能水肥系统设计与实现 J.节水灌溉,2023(9):64-70.DOI:10.12396/jsgg.2023146.ZHAO Z N,XU M J,HUA S,et al.Design and implementation of facility intelligent water and fertilizer system based on WOA optimization fuzzy PID J.Water Saving Irrigation,2023(9):64-70.DOI:10.12396/jsgg.2023146.Design and Implemen
4、tation of Facility Intelligent Water and Fertilizer System Based on WOA Optimization Fuzzy PIDZHAO Ze-neng1,XU Ming-jie2,HUA Shan2,LI Shuang-wei2,XU Zhi-fu2,HAN Kai-yuan2,CHEN Gui-cai1(1.School of Biological and Chemical Engineering,Zhejiang University of Science and Technology,Hangzhou 310023,China
5、;2.Institute of Agricultural Equipment,Zhejiang Academy of Agricultural Sciences,Hangzhou 310021,China)Abstract:There are difficulties in the current water and fertilizer system,such as poor adaptive ability,nonlinearity,time-varying,lag and low automation level.To solve the problems of precision fe
6、rtilization and waste of water resources in traditional water and fertilizer irrigation,this study designed an intelligent water and fertilizer remote control system,which is suitable for facility agriculture.In the system,fuzzy PID was optimized based on the Whale Optimization Algorithm(WOA),which
7、controls the opening of local electric ball valves and then precisely controls the electrical conductivity(EC)of water and fertilizer solution,realizing remote control of the electrical conductivity in the setting range.MATLAB/Simulink was used to simulate PID,fuzzy PID and WOA-optimized fuzzy PID c
8、ontrol system.The results showed that the overshoot of the system was only 2.7%of the PID control,the adjustment time decreased by 86.5%,and the steady-state error increased by 99.8%,compared to the traditional PID control model.This study has achieved real-time monitoring of sensor data by the inte
9、lligent terminal 文章编号:1007-4929(2023)09-0064-07收稿日期:2023-04-14 接受日期:2023-06-20基金项目:浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划“特色果树高效栽培数字化技术研究与应用-杨梅高效促成栽培数字化技术研究与应用”(2023C02031)。作者简介:赵泽能(1998-),男,硕士研究生,主要研究方向为智能制造技术。E-mail:。通讯作者:华珊(1986-),女,副研究员,主要研究方向为数字农业与智能装备。E-mail:。64基于WOA优化模糊PID的设施智能水肥系统设计与实现 赵泽能 许敏界 华珊 等and the remote
10、 precise control of EC value of water and fertilizer solution by intelligent algorithms,which is important to practical application.Key words:intelligent water and fertilizer system;whale optimization algorithm;WOA optimization;fuzzy PID algorithm;electrical conductivity;overshoot;adjusting time;ste
11、ady-state error0引 言水肥一体化是建立在滴灌系统基础上的现代农业技术,旨在实现节水、节肥、高产、高效的目标。以肥调水、以水促肥为核心理念,在现代农业科学领域受到广泛关注,并对农业的可持续发展产生着重要的影响1,2。在水肥一体化系统中,精确配肥至关重要。通过控制肥液浓度在最佳范围内,可促进作物根系的生长发育,并增强土壤中矿物质的吸收能力3,例如不同水肥的调控对水稻生长特征表现就较为明显4。随着5G、物联网、现代工业控制和无线通信等技术应用于农业生产中,现代农业逐渐向智慧农业转型5。水肥一体化系统的时变性、非线性和滞后性等问题会对水肥灌溉的运行效率产生不利影响,因此制定高效的肥水灌
12、溉控制策略至关重要。目前国内外主要采用PID以及模糊PID的控制策略实现对系统的精确控制6,7。王正等8提出一种改进Smith预估补偿的模糊PID控制,引入Smith预估器并对其进行结构优化,解决被控对象模型不适配引起的决策失误问题,该方法相较于传统模糊PID具有更好的控制品质和更短的响应时间。谢佩军9等提出改进离散灰色预测的新型变论域模糊PID控制方法,融合超前控制的改进型离散灰色预测,增加了系统的适应性,解决了大时滞问题,提高了智能灌溉系统的肥液控制效果。宋卓研10等利用POS和BP神经网络算法优化PID控制参数,引入预测补偿和提前干预,有效解决了非线性、时变性和滞后性等问题。许景辉11等
13、设计出基于人群搜索算法优化PID的智能灌溉控制策略,提高了系统性能,并将人群搜索算法与多种算法进行对比,体现算法优越性,但该方法仍旧停留在仿真阶段。吴琦12等利用蚁群算法优化变论域伸缩因子,根据系统环境变化实时改变伸缩因子,实现控制pH在7.0。以上研究为基于本地端的控制,朱德兰13等将自整定模糊PID算法嵌入远程服务终端设计出远程调节EC的水肥控制系统。综上所述,智能算法优化PID一定程度上解决了水肥系统时变性、自适应能力差等问题,但当前研究大多还处于试验仿真阶段,远程控制一定程度上提高了工作效率,但与智能算法结合的研究相对较少。本文结合智能算法与远程控制技术,设计了基于WOA优化模糊PID
14、的设施智能水肥系统。利用鲸鱼优化算法收敛速度快、自适应强等特点优化模糊PID参数,结合农业物联网远程监测和控制技术,实现对水肥EC值的远程精确调控。1水肥系统架构设计1.1硬件结构设计水肥系统结构图如图1所示,该水肥系统主要由恒压供水模块、母液补给模块、出肥模块、灌溉区以及控制中心组成。恒压供水模块主要由蓄水池、叠片过滤器、流量计、电磁阀、离心变频泵组成。该模块主要为系统提供纯净的水源以及动力。母液补给模块由母液桶、酸液桶、叠片过滤器、电动球阀、流量计以及文丘里吸肥器组成。母液桶和酸液或母液桶中装有搅拌机与液位传感器,电动球阀通过RS-485总线收发信号并智能调节阀门开度以控制流量。流量计通过
15、RS-485总线传递母液流量数据。文丘里吸肥器利用流速产生压力差的原理吸收母液至混肥桶。出肥模块由混肥桶、电磁阀、EC传感器、pH传感器、变频离心泵、流量计组成。混肥桶具有同时出肥和回流功能。EC传感器和pH传感器分别检测EC以及pH值。变频离心泵为吸肥提供动力。控制中心主要由上位机、PLC控制单元组成。上位机负责将获取的传感器数据传输给远程服务器并将反馈的决策值给PLC控制控制单元。PLC执行指令完成相应动作,实现精准控制水肥EC值。1.2远程控制系统远程控制系统主要分为远程端和本地端两部分,如图2所示,本地端设备主要由触摸屏、PLC、压力传感器、EC传感器、流量计、pH传感器、电动球阀、电
16、磁阀、搅拌机、离心泵以及本地端服务器组成。远程端主要由云服务器、用户终端以及开发者服务器组成。组态屏通过RS-485总线与PLC进行通讯,PLC控制电动球阀、电磁阀、搅拌机以及离心泵执行指令并接受传感器数据。本地端服务器通过RS-232总线接收来自PLC的信号并通过4G信号与远程端进行数据交互。用户终端对接云服务器发送和接受数据便捷控制本地端设备运行,用户终端主要包括PC机以及移动端。开发者服务器通过SDK提供的API接口对接云服务器,将传感器获得的数据进行存储图1水肥系统结构图Fig.1Structure diagram for water and fertilizer system注:1-
17、蓄水池;2-叠片过滤器;3-流量计;4-电磁阀;5-变频离心泵;6-恒压供水模块;7-母液补给模块;8-母液桶;9-酸液或母液桶;10-电动球阀;11-文丘里吸肥器;12-混肥桶;13-EC传感器;14-出肥模块;15-pH传感器;16-灌溉区。65基于WOA优化模糊PID的设施智能水肥系统设计与实现 赵泽能 许敏界 华珊 等以及算法处理,将接收的本地端EC传感器数据通过基于WOA的模糊 PID 算法处理。PLC 将远程端算法输出信号通过 RS-485总线输入给电动球阀,电动球阀智能调节开度控制注入管道的母液量进而实时控制系统出肥口溶液的EC值。2基于WOA优化模糊PID的控制模型设计2.1水
18、肥电导率分析模型电导率的控制过程满足质量守恒原理,当系统趋于动态稳定时,流入混肥桶的水和流入混肥桶中的母液的质量和等于混肥桶中的肥液和流出混肥桶的肥液的质量和,同时考虑流入混肥桶中的母液总量由电磁阀调节开度来实现,因此表达式为:q1(t)C1+i=13q100%wi(t)Cmi=dV(t)C2(t)dt+q2(t)C2(t)(1)式中:V(t)为混肥桶中溶液体积,L;q1(t)为流入混肥桶的水流量,L/s;C1为流入混肥桶的水浓度,mol/L;q100%为电磁阀开度为100%时的流量,L/s;wi(t)为电磁阀开度信号;Cmi为流入混肥桶的i号母液浓度,mol/L;q2(t)为流出混肥桶的肥液
19、流量,L/s;C2(t)为流出混肥桶的肥液浓度,mol/L。在实际应用中,系统达到动态平衡,混肥桶中的V(t)恒定可视为常数VT,各流入母液吸肥管道负压相等,为了便于分析,假设各母液管道控制电磁阀开度相等,母液浓度相等,又由于浓度与EC成正比关系,可将C1替换成流入混肥桶的电导率E1,将Cmi替换成流入各混肥桶母液电导率Em,将C2(t)替换成流出混肥桶的肥液电导率E2(t),wi(t)替换成各路相等的电磁阀开度信号w(t),式(1)可表示为:q1(t)E1+3 q100%w(t)Em=VTd E2(t)dt+q2(t)E2(t)(2)从实际混肥特点看,可认为EC控制模型为典型一阶滞后模型14
20、,由于清水的EC值远小于母液EC值可忽略,此时表达式可为:3 q100%w(t)Em=VTd E2(t)dt+q2(t)E2(t)(3)将式(3)拉氏变换后得:E(s)=3 Emq100%VTs+q2w(s)(4)式中:E(s)和w(s)分别为E2(t)和w(t)拉氏变换后的表达方式。由式(4)可知,控制响应特征为一阶线性系统,通过试验数据测得,当q100%=0.121 L/s,Em=5 mS/cm,VT=60 L,系统运行时出口压力为0.16 MPa时,相应的q2=1.1 L/s。实测滞后时间为0.57 s。将上述数据代入式(4)中的得到EC的近似传递函数为:G(s)=E(s)w(s)=1.
21、6554.5 s+1 e-0.57(5)2.2模糊PID控制模糊PID控制主要分为模糊控制和PID控制两部分,如图3所示。系统的误差e和误差变化率ec作为模糊控制器和PID控制器的输入,模糊控制器通过将输入信号模糊化、规则库模糊推理以及解模糊化处理,输出 PID 参数修正量 Kp1、Ki1、Kd1、并作为PID控制器的输入,实时修正PID参数值。图2远程控制结构图Fig.2Remote control structure diagram图3模糊PID模型框图Fig.3Block diagram for fuzzy PID model66基于WOA优化模糊PID的设施智能水肥系统设计与实现 赵泽
22、能 许敏界 华珊 等PID参数的调整公式为:Kp=Kp0+Kp1Ki=Ki0+Ki1Kd=Kd0+Kd1(6)式中:Kp、Ki、Kd分别为修正后的比例、积分、微分系数,Kp0、Ki0、Kd0分别为PID修正前的比例、积分、微分参数。模糊控制输入的检测值给定EC值偏差e、偏差变化率ec以及输出的修正量Kp1、Ki1、Kd1通过模糊化分别转换为模糊语言变量E、E/t和KP、KI、KD。对应的模糊语言变量分别在其论域上定义7个模糊子集NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB,表示负大、负中、负小、零、正小、正中、正大,量化论域都为-6,-4,-2,0,2,4,6。这些模糊子集采用三角形隶属函数模糊化
23、,Mamdani推理机制,重心解模糊化的方法。模糊控制规则如表1所示。2.3WOA优化模糊PID控制模型2.3.1WOA优化算法WOA 优化算法是一种基于仿生学思想的优化算法,由Mirjalili等人于2016年提出15。其灵感来源于座头鲸的捕食行为,通过更新鲸鱼位置寻找最优解,具体的寻优过程可以分为以下步骤:围猎、气泡网攻击、随机搜索机制。(1)围猎。鲸鱼接近包围猎物过程中发现最佳鲸鱼位置值 X*(t),其他个体位置为 Xi(t),第 i个鲸鱼在 t+1代的搜索位置为 Xi(t+1),则其他鲸鱼在第 i 代向最优位置靠近的迭代公式为:Xi(t+1)=X*(t)-A D(7)D=|C X*()
24、t-Xi()t|(8)A=2 r aC=2 ra=2(1-t/Tmax)(9)式中:D表示当前位置与最优位置之间的距离;A和C为随机参数;r为0,1的随机值;t为当前迭代次数;Tmax为最大迭代次数。(2)气泡网攻击。该阶段模拟鲸鱼发动气泡捕食,分别有收缩包围和螺旋式包围两种方式,以50%的概率更新位置,收缩包围的数学模型和围猎行为基本相似,只是将式(9)中A的范围缩小至-1,1,其他公式保持不变。螺旋式包围的数学模型如下:Xi(t+1)=|X*(t)-Xi(t)|eblcos(2 d)+X*(t)(10)式中:b表示对数螺旋形状常数;l为-1,1随机数。(3)随机搜索机制。收缩包围的捕食行为
25、的数学模型中A1时,说明鲸鱼个体距最优位置鲸鱼较远,此时当前鲸鱼会选择一个随机鲸鱼位置靠近,扩大搜索范围,提高全局搜索能力,公式如下:Xi(t+1)=Xrand(t)-A D1(11)D1=|C Xrand()t-Xi()t|(12)式中:Xrand(t)表示当前随机鲸鱼位置;D1表示当前随机鲸鱼位置与当前最优鲸鱼位置间距离。2.3.2WOA优化模糊PID模型如图4所示,通过WOA优化算法优化模糊PID的量化因子Ke、Kec以及比例因子Kp、Ki、Kd,在设定范围内找出满足系统要求的最佳量化因子和比例因子,让系统调控在具备专家经验的同时赋予其自学习能力,提高系统的自适应能力和鲁棒性。WOA优化
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