朱偉，趙建平，李璐，楊真

(曲阜師范大學(xué) 物理工程學(xué)院，山東 曲阜 273165)

0 引言

隨著人們生活質(zhì)量的提高，對各種反季節(jié)蔬菜的需求量日益增大，對溫室大棚性能要求也越來越高。為了提高溫室環(huán)境的控制水平和現(xiàn)代化管理水平，在溫室中應(yīng)用的控制理論也不同。廣泛使用的對溫室環(huán)境因子的控制理論有PID控制［1-2］、“大系統(tǒng)”理論控制［3-4］、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制［5］、專家系統(tǒng)控制［6］等。PID控制理論可以提高控制精度，但是其抗干擾性差、易超調(diào)，不適用于非線性系統(tǒng);而“大系統(tǒng)”控制理論的建立系統(tǒng)的成本高;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論無需建立數(shù)學(xué)模型便可進行非線性動態(tài)處理，但其收斂性差;專家系統(tǒng)控制理論其實現(xiàn)周期長、投資大;模糊控制理論不需要建立被控對象的數(shù)學(xué)模型，通過計算機完成似語言描述的控制［7］。通過比較各算法的優(yōu)缺點并結(jié)合溫室空調(diào)系統(tǒng)的溫濕度的控制存在滯后性、時變性、非線性以及難以建立精確的數(shù)學(xué)模型的特點，設(shè)計中采用模糊控制算法和PID控制算法結(jié)合的方式，揚長避短，使整個系統(tǒng)的控制既具有模糊控制的靈活性、適應(yīng)性的特點，又具有PID控制的高精度的特點。在MATLAB的軟件仿真下，實現(xiàn)了對溫室系統(tǒng)的控制。

設(shè)計中采用STC系列的2051單片機構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)終端節(jié)點，通過溫濕度傳感器和光強傳感器對環(huán)境參數(shù)進行多方位監(jiān)測，采集的信息經(jīng)過由無線傳輸模塊NRF24L01+搭建的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳送至網(wǎng)絡(luò)中心。網(wǎng)絡(luò)中心對多組數(shù)據(jù)信息進行融合獲得環(huán)境的狀態(tài)信息，進而通過模糊PID控制器改變空調(diào)壓縮機的工作頻率，從而實現(xiàn)對溫室測控的目的，能夠有效對蔬菜進行動態(tài)管理，提高生產(chǎn)效率。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

該溫室系統(tǒng)由遠程監(jiān)測中心、協(xié)調(diào)器、控制器和傳感器節(jié)點組成，系統(tǒng)總體框圖如圖1所示。傳感器節(jié)點由單片機連接著溫濕度、光照傳感器組成并以網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)分布在溫室內(nèi)，以采集環(huán)境中的數(shù)據(jù)。傳感器節(jié)點通過無線網(wǎng)絡(luò)與協(xié)調(diào)器進行周期性的通信，由協(xié)調(diào)器將溫室狀態(tài)數(shù)據(jù)通過串口傳送至遠程監(jiān)測中心，由控制器負責(zé)控制空調(diào)工作。整個溫室內(nèi)的傳感器節(jié)點數(shù)較少，可通過人工布點和自組織的方式搭建無線跳頻通信網(wǎng)絡(luò)。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

2.1 傳感器節(jié)點硬件設(shè)計

根據(jù)傳感器節(jié)點的連網(wǎng)和感知信息的功能，節(jié)點可分為數(shù)據(jù)采集模塊和無線通信模塊。傳感器節(jié)點選用2051作為微處理器結(jié)合溫濕度和光照強度傳感器完成對信息進行采集并存儲的功能。STC89C2051是一種20引腳的微控芯片，因此在溫濕度的設(shè)計上選用復(fù)合式的數(shù)字溫濕度傳感器(DHT11)對溫濕度進行采集以節(jié)省引腳的使用。DHT11通過單總線式的數(shù)據(jù)傳輸方式與微處理器之間實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。對于光照強度信息的采集選用的是BH1750FVI數(shù)字型光照強度傳感器，其通過IIC總線的方式實現(xiàn)CPU和被控IC之間進行雙向數(shù)據(jù)傳送。

無線傳輸模塊選用的是一種單片低功耗使用全球開放的2.4GHz的ISM頻段的無線收發(fā)器芯片NRF24L01+，它可以實現(xiàn)多點間的通信，滿足了系統(tǒng)中的一對多的設(shè)計特點。NRF24L01+通過SPI接口完成數(shù)據(jù)通訊與控制，因此需要利用軟件設(shè)計的方式使單片機的I/O口對SPI的工作時序進行模擬以實現(xiàn)的通信，具體硬件電路設(shè)計如圖2所示。

圖2 傳感器節(jié)點硬件電路設(shè)計

2.2 協(xié)調(diào)器的硬件設(shè)計

網(wǎng)絡(luò)的核心部件協(xié)調(diào)器主要負責(zé)網(wǎng)絡(luò)的建立、節(jié)點的管理與遠程中心的信息交互。為滿足功能的需要，采用Altera公司的Cyclone IV系列的FPGA芯片，通過嵌入NiosII IP軟核構(gòu)成專用的嵌入式處理器對協(xié)調(diào)器進行設(shè)計。協(xié)調(diào)器控制單元分為無線通信模塊、串口通信模塊、顯示模塊和控制模塊，整體設(shè)計如圖3所示。整個系統(tǒng)通過Avalon總線進行控制和數(shù)據(jù)交換，系統(tǒng)的外設(shè)可以通過在QuartusII軟件中的SOPC Builder中添加IP核來實現(xiàn)對協(xié)調(diào)器的設(shè)計，降低了開發(fā)的難度，縮短了開發(fā)周期。

圖3 協(xié)調(diào)器設(shè)計框圖

3 軟件設(shè)計

整個系統(tǒng)能夠正常運行，其軟件設(shè)計部分是必不可少的，系統(tǒng)的軟件設(shè)計分為模糊PID控制算法的設(shè)計、傳感節(jié)點的通信設(shè)計和協(xié)調(diào)器的通信設(shè)計。

3.1 算法設(shè)計

3.1.1 概述

模糊PID控制器可以根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)獲取過程狀態(tài)信息，通過辨識和修正模糊模型不斷地更新被控系統(tǒng)的控制規(guī)則的在線自調(diào)整參數(shù)的控制器［8］。這種控制器提高了系統(tǒng)的控制能力，增強了系統(tǒng)的魯棒性。

3.1.2 模糊PID控制器的設(shè)計

模糊PID控制器結(jié)構(gòu)框圖如圖4所示，控制器的輸入是空調(diào)壓縮機的轉(zhuǎn)速偏差信號，二維模糊參數(shù)調(diào)節(jié)器的輸入分別是轉(zhuǎn)速偏差e和轉(zhuǎn)速偏差的變化率ec，輸出為 PID控制器的調(diào)節(jié)參數(shù) kp、ki、kd。

在參考相關(guān)文獻［9］的基礎(chǔ)上，建立了房間溫度與壓縮機工作頻率的關(guān)系見公式(1)。

圖4 模糊PID轉(zhuǎn)速控制器

式中T(s)為溫度，f(s)壓縮機的頻率，時間延遲，T0為時間常數(shù)，K0為增益。T(s)=1 800 s;K0=0.4 ℃ /Hz;τ=60 s。

采用模塊化的設(shè)計理念對模糊自適應(yīng)PID進行設(shè)計，分別對每個模塊進行設(shè)計并對其功能和時序進行仿真，再將每個模塊級聯(lián)在一起。模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)分為偏差模塊、模糊量化設(shè)計模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、模糊推理模塊和解模糊模塊。系統(tǒng)中對所有的語言變量劃分模糊論域時均采用七級編碼機制，其論域集合為{PB，PM，PS，Z，NS，NM，NB}，分別代表負大，負中，負小，零，正小，正中，正大。輸入變量e和ec的基本論域為［-9，9］，利用七級編碼機制將其量化到模糊論域范圍［1，7］上，即 Y={1，2，3，4，5，6，7}，輸出變量 kp的基本論域為［-30，30］，ki的基本論域為［-0.06，0.06］，kd 的基本論域為［-0.3，0.3］，將其分別量化到模糊論域范圍，其中 e、ec、kp、ki、kd 隸屬度函數(shù)選擇三角函數(shù)［10］。

利用Verilog HDL語言設(shè)計了二維模糊控制算法模塊，通過“l(fā)pm_add_sub”參數(shù)化了兩個加減法器宏模塊用于計算偏差和偏差變化率，而偏差變化率是通過設(shè)置一個并行10位的同步寄存器lpm_dff0來實現(xiàn)，最后生成的二維模糊控制器的頂層電路圖如圖5所示。通過模糊推理，實現(xiàn)快速調(diào)節(jié)PID控制器的三個參數(shù)，進而實現(xiàn)對空調(diào)壓縮機運轉(zhuǎn)速率的控制。

圖5 二維模糊控制器的設(shè)計

在空調(diào)房控制系統(tǒng)中，PID參數(shù)的整定要考慮在不同時刻三個參數(shù)的作用以及相互之間的關(guān)系，模糊自適應(yīng)PID是通過計算當(dāng)前系統(tǒng)誤差e和誤差變化率ec，查詢模糊矩陣表，進行參數(shù)調(diào)整。在模糊控制規(guī)則表建立后，需要對e，ec，kp，ki，kd的隸屬函數(shù)進行設(shè)定，本文選用三角形隸屬函數(shù)，因此可得到各模糊子集的隸屬度，根據(jù)各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)模糊控制模型，通過在線調(diào)整的方式完成對PID參數(shù)的校正。

3.2 傳感器節(jié)點軟件設(shè)計

多個功能相同或不同的傳感器節(jié)點布置在一定的環(huán)境中，各個傳感器以協(xié)作的方式感知、采集信息并加以傳輸，是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中最基本、最重要的部分。程序運行開始時，各個傳感器節(jié)點先初始化硬件設(shè)備，隨后申請加入無線網(wǎng)絡(luò)。每個傳感器節(jié)點采用周期性偵聽和休眠的工作方式，每個節(jié)點休眠到一定的時間，然后醒來偵聽信道，檢查是否點需要與其他節(jié)點進行通信，當(dāng)接收到協(xié)調(diào)器發(fā)送的采集命令時，各個節(jié)點開始采集數(shù)據(jù)，經(jīng)過處理傳送到協(xié)調(diào)器節(jié)點，發(fā)送成功后，傳感器節(jié)點進入休眠狀態(tài)。

3.3 協(xié)調(diào)器軟件設(shè)計

協(xié)調(diào)器進行初始化設(shè)置后，與環(huán)境中的各個傳感器節(jié)點進行握手通信建立網(wǎng)絡(luò)。組網(wǎng)成功后，協(xié)調(diào)器先向所有傳感器節(jié)點廣播一個同步信號，實現(xiàn)時間的統(tǒng)一和對定時器、各狀態(tài)計數(shù)器值的修正。

隨后協(xié)調(diào)器進入網(wǎng)絡(luò)維持及數(shù)據(jù)交換申請階段，負責(zé)接收傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)送來的數(shù)據(jù)，完成解析并對數(shù)據(jù)進行分發(fā)控制和處理。數(shù)據(jù)分發(fā)控制主要是將采集到的溫度數(shù)據(jù)幀、濕度數(shù)據(jù)幀和光強數(shù)據(jù)幀根據(jù)時間的同一性，進行多傳感器的數(shù)據(jù)融合計算，并對融合的數(shù)據(jù)通過串口送至遠程中心顯示，協(xié)調(diào)器節(jié)點的工作流程如圖6所示。

圖6 協(xié)調(diào)器節(jié)點軟件流程圖

4 系統(tǒng)設(shè)計仿真結(jié)果

通過上文的分析，采用MATLAB對溫室控制系統(tǒng)進行仿真。設(shè)定PID控制器的三個參數(shù)的初始值分別為:kp=4;ki=0.0;kd=0.25，對傳統(tǒng)PID和模糊PID進行階躍響應(yīng)仿真，仿真如圖7所示。在t=600 s時對系統(tǒng)加入10%的噪聲干擾，再次對二者進行仿真，如圖8所示。由仿真波形可知在對非線性、時變系統(tǒng)進行控制時，模糊自適應(yīng)PID控制比常規(guī)的PID控制在控制性能上有明顯的優(yōu)勢，具有調(diào)節(jié)時間短，過渡時間短的特點;在系統(tǒng)被控對象的參數(shù)變化的情況下，模糊PID控制較常規(guī)PID的魯棒性好，瞬態(tài)響應(yīng)速度快，超調(diào)量小。

圖7 階躍響應(yīng)波形仿真

圖8 加入10%噪聲后的階躍響應(yīng)波形仿真

5 結(jié)束語

設(shè)計的智能溫室系統(tǒng)在實驗室中已經(jīng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的采集和傳輸。通過QuartusII軟件對模糊PID控制器進行了設(shè)計，實現(xiàn)了功能仿真和時序仿真，通過MATLAB仿真結(jié)果表明，模糊PID控制具有調(diào)節(jié)時間短，動態(tài)響應(yīng)快，魯棒性好的特點，便于移植。目前控制系統(tǒng)的實現(xiàn)還處于完善階段，還沒有實現(xiàn)對空調(diào)機的控制和測試，需要進一步的調(diào)整和優(yōu)化。

［1］儲岳中，陶永華.基于MATLAB的自適應(yīng)模糊PID控制系統(tǒng)計算機仿真［J］.安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2004，21(1):49-52.

［2］SETIAWAN A，ALBRIGHT L D，PHELAN R M.Application of pseudo-derivative-feedback algorithm in greenhouse air Temperature control［J］.Comp Electronics Agric，2000，26(3):283-302.

［3］顧寄南，毛罕平.“大系統(tǒng)”理論及其在溫室系統(tǒng)建模中的應(yīng)用［J］.農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究，1999，15(3):186-190.

［4］陳一飛，齊凱，劉柏成.日光溫室集群大系統(tǒng)的復(fù)雜性與系統(tǒng)控制［J］.中南大學(xué)學(xué)報，2013，44(7):377-381.

［5］TRIGUI M.A strategy for greenhouse climate control.PartⅠ:model development［J］.Agric Engng Res，2000，78(4):407-413.

［6］王萬良，李敏，李勤學(xué)，等.溫室環(huán)境的模糊邏輯網(wǎng)絡(luò)建模與智能控制［J］.機電工程，2000，17(2):63-66.

［7］陳春玲，白爽，李天來，等.基于模糊控制算法的北方日光溫室控制系統(tǒng)的研究［J］.沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2005，44(3):262-267.

［8］韋巍，何衍，王耀南.智能控制基礎(chǔ)［M］.北京:清華大學(xué)出版社，2008.

［9］黃貞輝，陳瑋，涂建.家用變頻空調(diào)溫室模糊控制算法的研究［J］.上海理工大學(xué)學(xué)報，2013，35(2):169-170.

［10］張勝生，胡丹，宋春華.模糊PID控制在硫化機溫度控制中的應(yīng)用［J］.儀表技術(shù)與傳感器，2012，49(10):73-78.