劉洋+張偉+羅辰輝

摘 要：區(qū)別于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)在大棚中增加了許多控制設(shè)備，以便于對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行高效種植，而基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精細(xì)化管理，節(jié)省投入，獲得經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要發(fā)展方向。而模糊控制既是智能控制的重要分支，也是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)的基石，文中從模糊控制的基礎(chǔ)理論出發(fā)，對(duì)模糊控制器的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了分析和研究。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)代農(nóng)業(yè)；精細(xì)化；智能控制；模糊控制

中圖分類號(hào)：TP273+.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2017）04-00-02

0 引 言

中國(guó)農(nóng)業(yè)面臨著耕地量少，需求量大的困境，如何在有限的土地上種植出更多的作物已成為當(dāng)下的熱議問題之一?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)上添加了一些自動(dòng)控制設(shè)備，一定程度上緩解了農(nóng)業(yè)壓力，但還存在極大的提升空間。傳統(tǒng)的控制理論已逐漸滿足不了人們的需求，模糊控制理論的出現(xiàn)恰好可以有效緩解且極有可能解決該問題。

1 模糊控制的基本原理

世間萬(wàn)物皆有其運(yùn)動(dòng)規(guī)律，部分事物的運(yùn)動(dòng)規(guī)律可以用現(xiàn)有的數(shù)學(xué)模型來建模，仿真，實(shí)現(xiàn)，但有些難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律則需要消耗大量的人力物力。這時(shí)，我們通常采用一種名為“經(jīng)驗(yàn)”的方法來對(duì)其進(jìn)行操控，而模糊控制就是建立在“經(jīng)驗(yàn)”基礎(chǔ)上的一種控制理論。區(qū)別于傳統(tǒng)的精確控制，模糊控制沒有建立精確的數(shù)學(xué)模型，而是通過隸屬度的方法，將采集到的精確數(shù)據(jù)通過量化因子模糊化，將模糊化后的數(shù)據(jù)經(jīng)模糊規(guī)律進(jìn)行模糊推理，得到模糊輸出，最后再將其通過比例因子進(jìn)行反模糊化（精確化），得到準(zhǔn)確的控制結(jié)果。該過程類似于一個(gè)人通過自己的經(jīng)驗(yàn)來操控一臺(tái)設(shè)備的過程。其基本控制思想如圖1所示。將輸入信號(hào)e（這里取偏差值）進(jìn)行模糊化得到其模糊輸入值，將其結(jié)合模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理得到模糊輸出量為：

式中， u是一個(gè)模糊輸出量。將模u通過比例因子轉(zhuǎn)化為精確量，在圖1中，這一步可被稱為反模糊化或解模糊。綜上，模糊控制過程可概括為如下4個(gè)步驟：

（1）將被測(cè)數(shù)據(jù)與系統(tǒng)給定值進(jìn)行比較和計(jì)算，得出系統(tǒng)輸入的精確值；

（2）將系統(tǒng)輸入的精確值進(jìn)行模糊化，轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)輸入的模糊值；

（3）將模糊輸入值結(jié)合模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理，得出模糊輸出值；

（4）將得到的模糊輸出值進(jìn)行反模糊化，得到輸出控制量的精確值，對(duì)被控設(shè)備進(jìn)行操控。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)主要分為基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)ZigBee技術(shù)的通信模塊，基于各種傳感器以及大棚內(nèi)控制設(shè)備閥門所組成的采集模塊和位于上位機(jī)的模糊控制模塊（匯聚節(jié)點(diǎn)）。其中采集節(jié)點(diǎn)，通信節(jié)點(diǎn)和上位機(jī)節(jié)點(diǎn)（控制模塊）的核心部分都為CC2530芯片，該芯片不僅包含基本的主控MCU，還提供射頻接口等主要部件。采集節(jié)點(diǎn)通過芯片引腳或串口（RS 485）對(duì)大棚內(nèi)的控制設(shè)備閥門進(jìn)行控制。而通信節(jié)點(diǎn)通過ZigBee網(wǎng)絡(luò)將采集模塊采集到的數(shù)據(jù)傳給位于上位機(jī)的模糊控制模塊，模糊控制模塊則負(fù)責(zé)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷和計(jì)算，從而對(duì)控制設(shè)備閥門下達(dá)正確的控制指令。系統(tǒng)基本原理如圖2所示。

3 模糊控制器的設(shè)計(jì)

模糊控制器的設(shè)計(jì)過程如下：首先模糊控制器接收通過傳感器采集的被控對(duì)象的參數(shù)信息，經(jīng)過與給定值的比較計(jì)算得出輸入變量精確值，然后再經(jīng)過合適的量化因子將精確的輸入值模糊化（D/F）得到模糊值，即模糊控制器的模糊輸入變量。隨后將其帶入模糊控制器的推理機(jī)中，結(jié)合知識(shí)庫(kù) （A*。R）對(duì)其進(jìn)行推理和分析，即模糊推理，得到模糊控制器的模糊輸出變量。最后經(jīng)過比例因子對(duì)其進(jìn)行反模糊化即清晰化（F/D），得到模糊控制器的精確輸出值來控制被控對(duì)象。根據(jù)以上控制過程可以發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)模糊控制器的核心環(huán)節(jié)其實(shí)就是通過知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)出最理想的模糊規(guī)則，然后在此基礎(chǔ)上確定模糊控制器的輸入和輸出變量，完成最終的設(shè)計(jì)任務(wù)。模糊控制器的基本組成框圖如圖3所示。

本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)框圖如圖4所示。

輸入取土壤濕度的誤差和誤差變化率，輸出取澆灌時(shí)間。s表示系統(tǒng)設(shè)定值（土壤濕度適宜值），為精確量；e， c分別為系統(tǒng)偏差與其變化率；E，C分別為系統(tǒng)偏差偏差與其變化率經(jīng)模糊化后得到的模糊輸入值；U為將模糊輸入值結(jié)合模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理而來的模糊輸出值（澆灌時(shí)間）；u為將模糊輸出值U經(jīng)過反模糊化得到的精確控制結(jié)果（澆灌時(shí)間）。

4 模糊控制規(guī)則的構(gòu)建

模糊控制規(guī)則類似于我們所認(rèn)知的條件判斷語(yǔ)句。假設(shè)x、y是輸入變量，z是推理結(jié)果，則其規(guī)則通?？梢悦枋鋈缦拢?/p>

該推理式可用于描述控制規(guī)律，因此常被定位推理規(guī)則。在本系統(tǒng)中，根據(jù)大棚管理人員的經(jīng)驗(yàn)以及作物適宜的生長(zhǎng)參數(shù)，可以將輸入誤差變量E，C的模糊子集選取如下，共7個(gè)檔位{NH，NM，NL，0，PL，PM，PH}，通過系統(tǒng)輸入的環(huán)境參數(shù)誤差（這里取土壤濕度誤差）及誤差變化趨勢(shì)，建立消除誤差的模糊控制規(guī)則，得到U值。該模糊控制規(guī)則見表1所列。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文將模糊控制這種先進(jìn)的智能控制技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)上加以應(yīng)用，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過采集并分析作物種植區(qū)的生長(zhǎng)參數(shù)，可精確獲取作物的種植需求。該系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、實(shí)用，適用于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對(duì)作物生長(zhǎng)進(jìn)行智能控制的需求。

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