摘 要：為了提高肥料的利用率，盡可能地減少化肥對環(huán)境造成的污染，設(shè)計研制了一種變量施肥控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)由GPS接收機、車載計算機、閉環(huán)控制器、直流伺服電機、機械式無級變速器組成。采用了BP-PID的控制算法，對BP-PID的控制器進行研究，利用Matlab軟件對系統(tǒng)進行仿真并進行了田間試驗，試驗結(jié)果表明：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制策略提高了變量施肥控制系統(tǒng)的跟蹤性能和抗干擾性能，施肥精度較高，可以實現(xiàn)變量施肥，為下一步的改進和精度的提高奠定了基礎(chǔ)。

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關(guān)鍵詞：變量施肥； BP； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； PID

中圖分類號：

TN911.7-34; TP29

文獻標識碼：A

文章編號：1004-373X(2012)05

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Application of BP-PID control method in the control system of variable rate fertilizer

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ZHANG Yi-zhuo， LIU Bu-yu， MA Lin

(College of Mechanical and Electrical Engineering， Northeast Forest University， Harbin 150040， China)

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Abstract：

In order to improve the utilization rate of fertilizer， as far as possible to reduce fertilizer pollution to the environment， a kind of control system of variable rate fertilizer was designed. The system consisted of GPS receiver， on-board computer， closed-loop controller， DC servo motor and mechanical CVT. The BP-PID control algorithm was used to study the BP-PID controller. The MATLAB software was used to simulate the system and field test. The test results show that the neural network PID control strategy improved the variable fertilization control system tracking performance， anti-jamming performance and high precision. To achieve the purpose of variable rate fertilization， laying a foundation to the next step for the improvement and precision improvement.

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Keywords： variable rate fertilization； BP； neural network； PID

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收稿日期：2011-10-14

基金項目：黑龍江省留學(xué)歸國基金（LC2011C24）

0 引 言

目前，我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)比較落后，主要基于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)原料（如化肥等）的大量投入條件下獲得的，且主要采用平均施肥的方法。這種肥料的低利用率以及施肥方式的不合理導(dǎo)致化肥難以滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需求，不僅造成了經(jīng)濟損失，而且還引起了嚴重的環(huán)境污染，出現(xiàn)了地表水富營養(yǎng)化、地下水和蔬菜中硝態(tài)氮含量超標等一系列問題。智能控制變量施肥的理論和技術(shù)是解決這一問題的有效途徑［1-3］。因此研究先進的施肥技術(shù)，提高變量施肥控制系統(tǒng)的控制精度，實現(xiàn)合理、適量施肥，對中國農(nóng)業(yè)乃至整個國民經(jīng)濟的發(fā)展都有著非常重要的意義［4］。

近年來，PID控制算法以其結(jié)構(gòu)簡單、魯棒性好、容易實現(xiàn)、可靠性高成為工業(yè)控制中主要和可靠的技術(shù)工具。但是在實際控制過程中，被控對象往往機理復(fù)雜，存在非線性和時變特性，應(yīng)用常規(guī)的 PID控制器不僅對參數(shù)整定困難，而且往往不能獲得理想的控制效果\\[5\\]。目前，將具有自學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于PID控制研究中，以解決復(fù)雜動態(tài)不確定系統(tǒng)的控制問題\\[6\\]。采用 BP(Back Porpagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對反饋進行學(xué)習(xí)，根據(jù)整個系統(tǒng)的運行狀態(tài)，不斷地自動調(diào)整PID的三個控制參數(shù)KP，KI，KD。因此，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器比傳統(tǒng)的PID控制器具有更加良好的適應(yīng)性和靈活性。

1 BP-PID控制器

1.1 BP-PID控制器結(jié)構(gòu)

為了提高變量施肥控制系統(tǒng)的控制精度，取得良好的控制效果，就必須通過調(diào)整好PID的比例、積分和微分三種控制作用，形成控制量中既相互配合又相互制約的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的任意非線性表達能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實現(xiàn)具有最佳組合的PID控制\\[7\\]。采用BP網(wǎng)絡(luò)，可以建立參數(shù)KP，KI，KD自學(xué)習(xí)的PID控制器。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的原理框圖如圖1所示\\[8\\]。

基于BP網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)由輸入、PID控制器、被控對象、輸出四部分組成。PID控制器直接對閉環(huán)系統(tǒng)進行控制，實現(xiàn)三個參數(shù)KP，KI，KD的在線整定\\[9\\]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)，調(diào)節(jié)PID的三個控制參數(shù)KP，KI，KD，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的學(xué)習(xí)、加權(quán)系數(shù)的調(diào)整，可以得到某種最優(yōu)控制下的PID參數(shù)調(diào)整。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID 控制的原理框圖

1.2 BP-PID控制器的算法

為實現(xiàn)變量施肥控制系統(tǒng)的精確控制，BP-PID控制器的控制算法如下:

(1) 首先選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，即選定輸入層節(jié)點數(shù)M和隱含層節(jié)點數(shù)Q，并給出各層加權(quán)系數(shù)的初值，選定學(xué)習(xí)速率η和慣性系數(shù)α；

(2) 采樣得到r(k)和y(k)，計算e(k)=r(k)-y(k)；

(3) 對r(i)，y(i)，u(i-1)，e(i)(i= k，k-1，…，k-p)進行歸一化處理，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入；

(4) 計算出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的輸入和輸出，輸出層的輸出即為PID控制器的3個可調(diào)參數(shù)KP，KI，KD；

(5) 計算PID控制器的控制輸出u(k)參與控制和計算；

(6) 計算修正輸出層的加權(quán)系數(shù)；

(7) 計算修正隱含層的加權(quán)系數(shù)；

(8) 置k=k+1，返回到步驟(2)。

BP算法的流程圖如圖2所示。

圖2 BP網(wǎng)絡(luò)算法流程圖

2 控制系統(tǒng)組成

變量施肥控制系統(tǒng)由GPS接收機、車載計算機、閉環(huán)控制器、直流伺服電機、機械式無級變速器組成，如圖3所示。閉環(huán)控制器根據(jù)相應(yīng)田間位置的施肥偏差［10］，采用BP-PID控制策略控制直流伺服電機的轉(zhuǎn)速，實現(xiàn)播種機的變量施肥。

圖3 變量施肥控制系統(tǒng)組成原理框圖

3 實 驗

3.1 仿真試驗

為了提高變量施肥控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能，構(gòu)造了一個4-5-3的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖4所示。

圖4 三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

選取學(xué)習(xí)速率η=0.3，為了較快地達到收斂，選取動量項α=0.5。直流電機參數(shù)為:U=12 V，R=0.3 Ω，J=0.005 kg·m2，Pn=1，P=30 W，n=100 r/min。利用Matlab對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID進行仿真，并對常規(guī)PID控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的性能做了對比，其仿真曲線如圖5所示。

圖5 額定狀態(tài)的運行過程

從圖5可以看出，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制無超調(diào)量，電機能較快達到穩(wěn)定狀態(tài)。

3.2 田間施肥試驗

將普通PID控制器和BP-PID控制器分別安裝在兩臺2BJQ-9型氣吸式精密施肥播種機上，進行施肥試驗。試驗地點：黑龍江省北安市建設(shè)農(nóng)場，試驗肥料采用硫酸鉀，播種機使用東方紅-75拖拉機牽引。對兩臺播種機分別進行常量和變量播種試驗，試驗結(jié)果如表1和圖6所示。結(jié)果表明，普通PID控制器不但在常量施肥時誤差大，而且在變量施肥過渡的過程中振蕩嚴重、調(diào)整時間較長，而BP-PID控制器無論是在常量施肥還是在變量施肥過程中各項性能都有顯著的提高。

表1 常量施肥結(jié)果

給定值/(kg/hm-2)

普通PID[XXZXX0mmY0-YXX1mmY0]BP-PID[XXZXX0mmY0-YXX1mmY0]

實際值/(kg/hm-2)誤差值/%實際值/(kg/hm-2)誤差值/%

15016610.671542.67

2302529.572362.61

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圖6 變量施肥動態(tài)調(diào)節(jié)曲線

4 結(jié) 論

本文提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近任意非線性函數(shù)的能力，而且結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法簡單明確，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力可以找到某一最優(yōu)控制下的PID控制器參數(shù)。試驗證明應(yīng)用BP-PID控制提高了變量施肥控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能指標，縮短了調(diào)整時間，減小了超調(diào)量，改善了系統(tǒng)的動態(tài)性能指標，能夠滿足變量施肥的要求。

參 考 文 獻

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作者簡介：

張怡卓 男，1978年出生，碩士生導(dǎo)師，副教授。主要研究方向為智能控制。

劉步玉 女，1980年出生，山東鄆城人，在讀碩士生。主要研究方向為智能化檢測與監(jiān)控。

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(上接第188頁)

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作者簡介：

胡 陽 男，1986年出生，安徽績溪人，在讀碩士研究生。主要研究方向為電路與系統(tǒng)。