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(zhǎng)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(zhǎng)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(zhǎng)，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(shì)，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(zhǎng)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(zhǎng)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(cè)，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(shì)，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(zhǎng)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(cè)。

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(zhǎng)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(zhǎng)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(zhǎng)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(cè)值與最佳值的差值為零；PS為正小，表示實(shí)測(cè)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(cè)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(cè)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(jiǎn)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(jiǎn)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(jiǎn)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(rùn)，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(cè)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(zhǎng)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(cè)，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(shì)，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(shì)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(zhǎng)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。