劉振奎

摘 要：中國是農(nóng)業(yè)大國，在由農(nóng)業(yè)大國向農(nóng)業(yè)強(qiáng)國轉(zhuǎn)變的道路上，農(nóng)業(yè)灌溉用水量是迫切需要解決的問題。由于土壤含水率是一個(gè)復(fù)雜的非線性的變化過程且灌溉系統(tǒng)難以建立一個(gè)精確的數(shù)學(xué)模型，因而設(shè)計(jì)了基于模糊控制的節(jié)水智能灌溉系統(tǒng)。該系統(tǒng)以土壤水分誤差和誤差變化率作為輸入量，灌溉時(shí)間為輸出量，模糊規(guī)則以專家經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)設(shè)置，最后通過Matlab仿真驗(yàn)證，表明該系統(tǒng)可以有效地實(shí)現(xiàn)節(jié)水智能灌溉的功能。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)灌溉;模糊控制;節(jié)水智能;Matlab仿真

中圖分類號(hào) S277 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731（2021）23-0143-03

Design of Water-saving Intelligent Irrigation System Based on Fuzzy Control

LIU Zhenkui

（College of Electrical Engineering， Dalian Jiaotong University， Dalian 116028， China）

Abstract： As China is a large agricultural country， water consumption for agricultural irrigation is an urgent problem to be solved on the road of transforming into a powerful agricultural country. Because the soil moisture content is a complex nonlinear change process and it is difficult to establish an accurate mathematical model for the irrigation system， a water-saving intelligent irrigation system based on fuzzy control is designed. The system is based on soil moisture error and error rate of change as input， irrigation time as output， fuzzy rules set on the basis of expert experience， and finally through Matlab simulation verification， shows that the system can effectively achieve the function of water-saving intelligent irrigation.

Key words： Agricultural irrigation; Fuzzy control; Water-saving intelligence; The Matlab simulation

近三十年來，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)一直占全國用水總量的主要部分。水是生命之源，隨著我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的大力發(fā)展，農(nóng)業(yè)灌溉的方式越來越多元化，在由農(nóng)業(yè)大國向農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的轉(zhuǎn)變道路上，灌溉用水量增多和水資源浪費(fèi)問題是我們需要去重視和改善的。從節(jié)水的角度出發(fā)，農(nóng)業(yè)用水量的焦點(diǎn)主要在灌溉用水的利用率這個(gè)問題上。根據(jù)水利部的統(tǒng)計(jì)，我國節(jié)水灌溉面積達(dá)到0.378億hm2，農(nóng)業(yè)灌溉用水量約占全社會(huì)的56%左右，在保證糧食產(chǎn)量穩(wěn)步增加的情況下，農(nóng)業(yè)用水總量基本保持穩(wěn)定，這都得益于節(jié)水灌溉。

目前，大多數(shù)的節(jié)水灌溉主要依靠于人工經(jīng)驗(yàn)來手動(dòng)控制灌溉時(shí)間，還有少數(shù)一部分是半自動(dòng)控制，即設(shè)置電磁閥開啟和持續(xù)時(shí)間自動(dòng)運(yùn)行。以上灌溉方式都比較粗糙，不能根據(jù)植物在不同生長階段的不同環(huán)境進(jìn)行靈活灌溉[1]。

為此，本研究設(shè)計(jì)了一種基于模糊控制的節(jié)水智能灌溉系統(tǒng)，主要由以下3個(gè)部分組成，分別是有Tinker board和TFT液晶屏組成的總控端，ESP8266單片機(jī)搭配繼電器組成終端節(jié)點(diǎn)來控制土壤濕度測(cè)試儀，路由器OpenWrt系統(tǒng)組建的局域網(wǎng)絡(luò)。最終通過設(shè)置模糊控制器來具體控制終端節(jié)點(diǎn)上電磁閥打開的時(shí)間，即灌溉的時(shí)間，從而最大化地達(dá)到節(jié)水地目的。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本設(shè)計(jì)是基于模糊控制的節(jié)水智能灌溉系統(tǒng)，從節(jié)水和智能的角度出發(fā)，將模糊控制和智能設(shè)備結(jié)合起來，以提高農(nóng)業(yè)用水利用率，從而達(dá)到節(jié)水的目的。智能灌溉系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

路由器作為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的中心，實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)工作。路由器通過刷入OpenWrt系統(tǒng)，然后在路由器中綁定服務(wù)器Mac地址，這時(shí)路由器會(huì)自動(dòng)分配IP地址給服務(wù)器，當(dāng)然也可以通過路由器手動(dòng)分配給服務(wù)器IP地址，最后通過終端節(jié)點(diǎn)上ESP8266單片機(jī)上的Wi-Fi模塊聯(lián)網(wǎng)到作為服務(wù)器的總控端，最終組建好整個(gè)系統(tǒng)的局域網(wǎng)，使系統(tǒng)穩(wěn)定有效的執(zhí)行操作命令。根據(jù)終端節(jié)點(diǎn)上的土壤濕度測(cè)試儀實(shí)時(shí)地能夠檢測(cè)到土壤的體積含水率，即土壤濕度。

由土壤濕度傳感器測(cè)到的土壤具體濕度，實(shí)時(shí)地反饋到總控端的顯示屏上，然后采用模糊控制策略計(jì)算出作物灌溉的需水量，最終設(shè)置終端節(jié)點(diǎn)上電磁閥打開的時(shí)間，實(shí)現(xiàn)節(jié)水灌溉的目的[2]。模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

2 模糊控制決策設(shè)計(jì)

2.1 模糊控制理論基礎(chǔ) 模糊控制是以模糊集合理論和模糊推理為基礎(chǔ)，可類比人完成特定的控制工作。模糊控制是用于非線性控制的方法，適合于非線性時(shí)變和純滯后的系統(tǒng)控制[3]。在灌溉中，作物是否需要灌水主要取決于土壤濕度。本文設(shè)計(jì)的模糊控制器是根據(jù)專家對(duì)于灌溉的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)并歸納出控制規(guī)則，通過計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制。根據(jù)模糊推理的設(shè)計(jì)，來實(shí)時(shí)地調(diào)整灌溉的時(shí)間，且調(diào)整的是精確值，即電磁閥打開的時(shí)間。

2.2 模糊控制器

2.2.1 模糊化 模糊控制器的設(shè)計(jì)包括的部分有輸入模糊化，根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)總結(jié)建立規(guī)則庫，模糊推理和逆模糊化。本設(shè)計(jì)中，設(shè)r為最適合作物生長的土壤濕度值，y為當(dāng)下實(shí)際測(cè)得的土壤濕度值，則輸入為e=r-y，即土壤水分誤差。那么，土壤水分誤差變化率ec=e（i+1）/ei（i∈N，即不同時(shí)刻下記錄的e的值）。設(shè)置誤差e的基本（物理）論域?yàn)閇-6%，6%]，誤差變化率ec的基本論域?yàn)閇-1%，1%]。設(shè)e和ec相對(duì)應(yīng)的模糊變量為SE和SEC，在建立模糊集的時(shí)候并非越多越好，因?yàn)閿?shù)量的增多會(huì)加大模糊推理的計(jì)算量，故3至10個(gè)為最適宜，從這個(gè)角度出發(fā)，定義SE和SEC的模糊子集各取的7個(gè)語言值，即{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}，簡記為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，則變量的量化（模糊）論域均為{-3，-2，-1，0，1，2，3}。模糊控制最終控制的是電磁閥打開的時(shí)間U，定義其基本論域?yàn)閇0，60]，模糊子集為{零，短時(shí)，中時(shí)，長時(shí)}，簡記為{ZO，PS，PM，PB}，量化論域?yàn)閧0，1，2，3，4}。

2.2.2 模糊變量賦值 從模糊集同時(shí)滿足完備性和一致性的角度出發(fā)，將模糊輸入變量SE和SEC、模糊輸出變量U合理賦值，如表1和表2所示。

2.2.3 模糊控制規(guī)則和決策設(shè)計(jì) 本文采用的是Mamdani直接推理法，根據(jù)農(nóng)業(yè)部門長期對(duì)于農(nóng)業(yè)灌溉的實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，可設(shè)置模糊規(guī)則如表3所示。當(dāng)SE為NB或NM時(shí)，SEC無論怎樣變化都不進(jìn)行灌溉，即表中為ZO。在表中間內(nèi)容的ZO、PS、PM、PB指的是灌溉時(shí)間從0～60min依次增多。在實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)具體情況合理調(diào)整模糊規(guī)則，以達(dá)到最佳的灌溉效果。

由上述模糊控制規(guī)則和隸屬度函數(shù)，可利用Matlab提供的模糊控制工具箱，構(gòu)建模糊推理控制系統(tǒng)。采用最大隸屬度法進(jìn)行逆模糊化，即可求得電磁閥打開時(shí)間的模糊控制表，如表4所示。表4所得到的是控制量的量化等級(jí)，然后在與比例因子相乘才能得到執(zhí)行結(jié)果 [4]。當(dāng)為1，則表示灌溉的時(shí)間為15min，2表示灌溉時(shí)間為30min，依次類推[5]。

3 模糊控制試驗(yàn)仿真`

3.1 Matlab設(shè)置參數(shù) 可根據(jù)隸屬度賦值和模糊控制規(guī)則建立模糊控制系統(tǒng)，通過Matlab實(shí)現(xiàn)設(shè)置的49條模糊控制規(guī)則和Rule Viewr如圖3、圖4所示。

3.2 模糊控制Simulink仿真 為了驗(yàn)證節(jié)水智能灌溉的有效性，使用Simulink工具箱對(duì)上述模糊控制建立模型，如圖5所示。模型仿真結(jié)果如圖6所示。

通過語言中模糊邏輯工具箱和模塊對(duì)節(jié)水模糊控制器進(jìn)行輸入輸出變量曲面分析和模糊控制器建模和仿真，結(jié)果表明，智能節(jié)水模糊控制器超調(diào)量小、響應(yīng)快、無振蕩、系統(tǒng)平穩(wěn)性好[6]。

4 結(jié)論

基于灌溉系統(tǒng)具有大慣性、非線性與時(shí)滯的特點(diǎn)，并且土壤含水率是一個(gè)非線性且復(fù)雜的變化過程，很難對(duì)其建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，采用傳統(tǒng)的噴灌、滴灌等很難實(shí)現(xiàn)有效地節(jié)水灌溉的效果，而通過模糊控制能很好地彌補(bǔ)該缺陷。為此，本研究設(shè)計(jì)了基于模糊控制的節(jié)水智能灌溉系統(tǒng)。經(jīng)過驗(yàn)證，該系統(tǒng)運(yùn)行效果良好，解決了根據(jù)土壤水分適時(shí)、適量、自動(dòng)灌溉的問題，并能保證土壤合適的水分，對(duì)于作物生長、發(fā)育、節(jié)約用水等都具有非常重要的意義。

參考文獻(xiàn)

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（責(zé)編：張宏民）