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        基于模糊控制理論的溫室茶樹灌溉控制策略研究

        2021-06-18 00:35:30馬德新
        陜西農(nóng)業(yè)科學(xué) 2021年5期
        關(guān)鍵詞:論域模糊控制茶樹

        韓 沙,馬德新

        (青島農(nóng)業(yè)大學(xué) 動(dòng)漫與傳媒學(xué)院,山東 青島 266109)

        引言

        茶樹在生長期間,灌溉體系的制定具有十分關(guān)鍵的作用,在最近幾年中物聯(lián)網(wǎng)等方面的技術(shù)呈直線式發(fā)展,將其應(yīng)用于灌溉技術(shù)中,可以使最后所呈現(xiàn)出來的效果更佳。茶樹在生長期間,需要通過科學(xué)的手段對(duì)其進(jìn)行灌溉,以此來促進(jìn)其茁壯成長,在該過程中茶樹需要吸收大量水分,因此相關(guān)人員應(yīng)該對(duì)此提高重視,借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的優(yōu)勢,并將其應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中,從而確保灌溉工作能夠順利實(shí)施。水分是茶樹發(fā)育生長至關(guān)重要的因素之一,土壤含水量直接影響茶樹根系和葉片,水分的不足和過多,都會(huì)影響茶樹的生育[1]。如果出現(xiàn)水分不足的現(xiàn)象,則會(huì)導(dǎo)致茶樹生長緩慢,并對(duì)發(fā)芽率產(chǎn)生較大的消極影響。把模糊控制技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中,能夠在一定程度上提高相關(guān)資源的合理分配率,這樣不但可以提升生產(chǎn)率,同時(shí)還可以降低資源耗費(fèi),從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉以及做出邏輯決策及決策預(yù)測,使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更加智能化。

        1 模糊控制理論原理

        模糊控制是在規(guī)則的基礎(chǔ)上所制定的,在設(shè)置期間可以省去構(gòu)建模型這一環(huán)節(jié),所以其原理十分易于理解。模糊控制體系在魯棒性方面具有一定的優(yōu)勢,能夠在較大程度上弱化干擾,特別是應(yīng)用于非線性等系統(tǒng)中時(shí),所呈現(xiàn)出來的效果同預(yù)期相符。模糊控制裝置是在相關(guān)理論的基礎(chǔ)上制定的,通過模仿人類的思想,對(duì)以往的操作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié),在此基礎(chǔ)上形成多種類型的控制規(guī)則,同時(shí)使用計(jì)算機(jī)來予以實(shí)現(xiàn)。模糊控制是在非線性的基礎(chǔ)上所制定的數(shù)學(xué)模型,所獲得的數(shù)據(jù)具有較高的可信度,并且魯棒性效果較好,在時(shí)變和滯后體系中所呈現(xiàn)出來的效果同預(yù)期相符[2]。

        2 溫室茶樹水肥一體化灌溉模糊控制器設(shè)計(jì)

        2.1 技術(shù)路線

        通過查閱相關(guān)資料,并到實(shí)地進(jìn)行考查,針對(duì)有關(guān)于茶樹灌溉的相關(guān)影響因素進(jìn)行歸納整理,在此基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)土壤濕度、降雨量、空氣濕度等因素所起到的作用較為顯著。因?yàn)橹参镌诔砷L過程中需要大量的水資源,因此土壤含水量的大小具有十分關(guān)鍵的作用,這也就意味著我們能夠通過該指標(biāo)的具體數(shù)值對(duì)植物需水情況進(jìn)行推測。

        溫度、濕度、光照情況以及土壤含水量等指標(biāo)都會(huì)對(duì)茶樹成長產(chǎn)生較為顯著的影響,其中后者的作用最為顯著。在現(xiàn)實(shí)灌溉期間,一般情況下需要按照土壤含水率的實(shí)際情況來判斷植物是否缺水。此次研究中,令土壤最優(yōu)含水量與實(shí)際含水量之間的差別為E,誤差變化率為Ec,在此基礎(chǔ)上展開研究,并設(shè)置流程圖,詳細(xì)情況可以參考圖1。

        圖1 模糊控制流程

        茶樹在各個(gè)生長階段中所需要的水分也會(huì)存在差異,出于對(duì)這方面的考慮,在此次研究工作中,首先掌握了茶樹的成長時(shí)間段,之后設(shè)需水量為U,再結(jié)合E以及Ec這兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行模糊化處理,在此基礎(chǔ)上制定灌溉方案。模糊控制結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

        圖2 模糊控制結(jié)構(gòu)

        2.2 模糊化處理

        2.2.1 模糊量確定 在針對(duì)偏差E進(jìn)行模糊處理的過程中,首先挑選出NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB這幾個(gè)模糊量,其中NB屬于負(fù)大,表示土壤處于極度缺水狀態(tài),NM為負(fù)中,表示中度缺水狀態(tài),NS為負(fù)小,表示微量缺水狀態(tài);ZO為零,表示實(shí)測值與最佳值的差值為零;PS為正小,表示實(shí)測值略大于最佳值,水分處于微量超出狀態(tài),PM為正中,表示實(shí)測值大于最佳值,水分處于中度超出狀態(tài),PB為正大,表示實(shí)測值嚴(yán)重大于最佳值,水分處于嚴(yán)重超出狀態(tài)。模糊控制規(guī)則如表1所示。

        偏差E的論域是[-6,6],誤差變化率Ec的論域是[-6,6],通過對(duì)當(dāng)前僅有的文獻(xiàn)進(jìn)行查閱,我們能夠了解到可以左右灌溉時(shí)間的因素涵蓋土壤濕度、氣候等因素,需水量U的論域選擇是[-6,6]。將E轉(zhuǎn)化成離散論域,則有量化因子QE,對(duì)于論域中的元素來說,則有相對(duì)應(yīng)的離散論域元素Ei:

        Ei=QE*((X)-0)=-X

        (1)

        由上式可得,E的離散論域?yàn)閇-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6],在此基礎(chǔ)上我們通過推理能夠得出,Ec以及U所對(duì)應(yīng)的離散論域元素分別為[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6]、[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6]。與該模糊控制裝置相關(guān)的輸入以及輸出變量都具有線性性質(zhì),并且這兩方面各自所對(duì)應(yīng)的最大隸屬度函數(shù)均僅有一個(gè)[3],詳細(xì)情況可以參考下圖3、圖4、圖5:

        圖3 E所對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)

        圖4 Ec所對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)

        圖5 U所對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)

        按照偏差E的實(shí)際變化情況可以劃分成7個(gè)級(jí)別,在此基礎(chǔ)上可以得到對(duì)應(yīng)的模糊控制量,詳細(xì)情況可以參考表1。

        表1 輸入變量E的模糊控制

        在此基礎(chǔ)上,通過推理我們能夠得到變化率Ec所對(duì)應(yīng)的模糊控制量,詳細(xì)情況可以參考表2。

        表2 輸入變量Ec的模糊控制

        2.2.2 模糊規(guī)則的設(shè)計(jì) 通過查閱相關(guān)文獻(xiàn),設(shè)置出下列規(guī)則:

        (1)若E負(fù)大,Ec負(fù)大,則U為負(fù)大;

        (2)若E正大,Ec正大,則U為正大;

        (3)若E負(fù)小,Ec負(fù)小,則U為0。

        上述規(guī)則用IF A THEN B形式來描述和解釋:

        (1)IF E=NB and Ec=NB THEN U=NB,偏差E負(fù)大(NB),Ec負(fù)大(NB),則充分表明反饋值所對(duì)應(yīng)的超調(diào)量相對(duì)較大,并且該現(xiàn)象較為顯著,所以需要盡量壓低控制量,簡單來講就是令增量U呈現(xiàn)出負(fù)大狀態(tài)(NB)。

        (2)IF E=PB and EC=PB THEN U=PB。偏差E正大(PB),則充分表明被控量波動(dòng)較大,并且EC為正大(PB),代表該現(xiàn)象較為顯著,所以需要在短時(shí)間內(nèi)提升控制量,簡單來講就是令增量U呈現(xiàn)出正大狀態(tài)(PB)。

        (3)IF E=NS and EC=PS THEN U=ZO。偏差E為負(fù)小(NS),EC為正小(PS),則充分表明反饋值超過設(shè)定值的范圍并不大,同時(shí)二者之間的差距正在逐漸減小,所以在短時(shí)間內(nèi)可以令控制量保持穩(wěn)定,簡單來講就是令增量U值等于0。

        在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上,所得到的詳細(xì)數(shù)據(jù)可以參考表3。

        表3 模糊規(guī)則控制

        2.2.3 反模糊化 模糊控制器裝置的輸出量呈現(xiàn)為一個(gè)集合的形式,可以借助反模糊化途徑找到可行度較高的量[4],該方法有很多種形式,通過對(duì)此次研究的實(shí)際情況進(jìn)行綜合考慮,最終決定使用重心法。所得到的二維輸入輸出關(guān)系模糊控制圖可以參考圖6。

        3 仿真及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

        3.1 茶樹水肥一體化灌溉二維模糊控制系統(tǒng)仿真

        圖7 茶樹模糊控制系統(tǒng)二維simulink仿真模型

        3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

        此次研究最開始是在2019年9月在青島農(nóng)業(yè)大學(xué)開展,研究區(qū)域的具體地址為東經(jīng)121°33′,北緯36°20′,其高為55.20 m。由于地理環(huán)境的影響,該地區(qū)氣候相對(duì)較為特殊,并且溫差較為顯著,降水量豐富,氣候偏向于濕潤,高達(dá)70%。此次所培養(yǎng)的茶樹品種為嶗山綠茶,一共有2 000株,為了確保其能夠具有較高的成活率,還修建了大棚。通過檢測我們能夠發(fā)現(xiàn),該地區(qū)土壤偏向于酸性,其中涵蓋大量有機(jī)物,且營養(yǎng)豐富,同時(shí)還具有配套的澆灌系統(tǒng)。此外,為了能夠?qū)Υ笈镏械母黜?xiàng)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)管理,還在其中安裝了體積較小的氣象站,只需要通過電腦等便可以實(shí)現(xiàn)監(jiān)督,方便用戶讀出。在此次研究中,主要選擇茶樹在成長階段的信息展開研究,具體時(shí)間為2019年9月1-20日每日9:00-17:00。并且為了降低操作人員的工作壓力,設(shè)置該系統(tǒng)每隔1 min便自動(dòng)對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行收集并保存。

        為了驗(yàn)證茶樹模糊控制器的有效性,將溫室大棚分為A、B兩個(gè)試驗(yàn)區(qū),兩區(qū)各1 000株茶樹。該實(shí)驗(yàn)為單因素控制實(shí)驗(yàn),可變因素只有是否應(yīng)用模糊控制器進(jìn)行灌溉,在A區(qū)不進(jìn)行灌溉,只需要用傳感器監(jiān)控土壤含水率,B區(qū)借助該系統(tǒng)對(duì)茶樹的需水情況進(jìn)行檢測,在發(fā)現(xiàn)水量不足的情況下自動(dòng)進(jìn)行灌溉。通過研究我們能夠發(fā)現(xiàn),茶樹在陽光充足的時(shí)候需水量較大,此時(shí)土壤含水程度相對(duì)偏低,2019年9月12日陽光甚好,9:00-17:00A、B試驗(yàn)田各時(shí)間段的數(shù)據(jù)如表4和表5所示。

        表4 2019年9月12日(晴)9:00-17:00A區(qū)各時(shí)間段的數(shù)據(jù)

        表5 2019年9月12日(晴)9:00-17:00B區(qū)各時(shí)間段的數(shù)據(jù)

        從這些數(shù)據(jù)可以得出,兩區(qū)日土壤含水率日變化數(shù)據(jù)都有從高到低再到高的趨勢,是由于在光照變化的過程中,土壤含水率也呈現(xiàn)出較大的差異。但A區(qū)中變化趨勢明顯,B區(qū)變化較小,模糊控制智能灌溉系統(tǒng)及時(shí)調(diào)整了茶樹所需水的多少,使該試驗(yàn)田的土壤含水率維持了相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)A、B兩區(qū)在2019年9月1-20日的土壤含水情況可以參考表6。

        表6 2019年9月1-20日9:00-17:00A、B兩區(qū)土壤含水率均值數(shù)據(jù)

        從表6可以得出,模糊控制系統(tǒng)的使用使茶樹的土壤含水率保持穩(wěn)定,維持了茶樹生長所需最佳土壤含水率15%左右,模糊控制裝置所呈現(xiàn)出來的調(diào)節(jié)作用同預(yù)期相符。

        4 結(jié)語和展望

        模糊控制裝置是在大量前人研究的基礎(chǔ)上所研制的,其主要通過模擬人類的思維,對(duì)以往的操作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié),在此基礎(chǔ)上形成多種類型的控制規(guī)則,同時(shí)使用計(jì)算機(jī)來予以實(shí)現(xiàn)[5]。此外,規(guī)則庫數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度直接決定了最后的效果,如果規(guī)則數(shù)量偏少,則控制效果不理想,但是數(shù)量過多,則會(huì)增加計(jì)算量。筆者所設(shè)計(jì)的茶樹灌溉模糊控制器在小規(guī)模試驗(yàn)田中的運(yùn)行狀態(tài)良好,其穩(wěn)定性和調(diào)節(jié)準(zhǔn)確性在下一步的工作中還有待于提高和優(yōu)化。

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