劉志龍,張淋江,朱富麗,劉統(tǒng)帥

(河南牧業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,鄭州 450046)

0 引言

從國內(nèi)外的調(diào)研情況來看,國外的灌溉技術(shù)較我國起步早,加之一些信息化手段的率先引用,可方便、高效地實(shí)現(xiàn)灌溉精準(zhǔn)與科學(xué)節(jié)能;但是,我國一些高等院校已然正在加大關(guān)于智能灌溉與精準(zhǔn)灌溉的指標(biāo)投入。

從物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)平臺與技術(shù)應(yīng)用來看,物聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)物與物、物與人之間自動化信息共享與數(shù)據(jù)互通的集成性系統(tǒng),其主要依賴專業(yè)化的灌溉控制與執(zhí)行組件,通過對氣象參數(shù)進(jìn)行獲取解析,運(yùn)用傳感轉(zhuǎn)換裝置進(jìn)行灌溉決策的合理化動作輸出。當(dāng)前,我國的灌溉系統(tǒng)存在節(jié)水效果差、灌溉不夠均勻等問題,故盡快研制開發(fā)系統(tǒng)精準(zhǔn)、運(yùn)行穩(wěn)定的灌溉裝備意義重大。

1 農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)概述

農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)是一種集成程度高、控制能力強(qiáng)的農(nóng)作物自動灌溉設(shè)備,近年來隨著控制裝備的不斷應(yīng)用,逐步呈現(xiàn)出精準(zhǔn)化控制要求的趨勢。通常而言,傳統(tǒng)的農(nóng)作物種植培養(yǎng)多以經(jīng)驗(yàn)感知為主,并結(jié)合量化的干旱指數(shù)。表1為我國農(nóng)作物干旱指數(shù)衡量系數(shù)參照列表。其中,農(nóng)田的土壤含水率參數(shù)對于農(nóng)田實(shí)施灌溉決策有重要影響,當(dāng)測得干旱指數(shù)大于5時(shí),應(yīng)當(dāng)開啟智能灌溉系統(tǒng)。

表1 農(nóng)作物干旱指數(shù)衡量系參照列表

對于不同的農(nóng)作物培養(yǎng)對象,其灌溉要求不盡相同,但均是一種全套的控制配套設(shè)施,即通過在田間節(jié)點(diǎn)設(shè)置一定的采集儀器,經(jīng)通信組件將土壤墑情信息數(shù)據(jù)合理轉(zhuǎn)化后進(jìn)行灌溉控制中心,處理后進(jìn)行有效的灌溉指令輸出,有些地區(qū)還增設(shè)了智能終端數(shù)據(jù)輸入功能。圖1為用于農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)的通用布局框架,其執(zhí)行命令的流程要求與上述表達(dá)一致。以中央計(jì)算機(jī)控制裝置為核心,充分結(jié)合農(nóng)作物的生長環(huán)境特點(diǎn)及田間墑情信息展開;同時(shí),配備各類水分傳感裝置、視頻及通信接口等,使得各項(xiàng)數(shù)據(jù)經(jīng)灌溉控制器分解后進(jìn)入灌溉系統(tǒng),從而實(shí)現(xiàn)作業(yè)的精確性、高準(zhǔn)度控制與調(diào)節(jié)。

圖1 用于農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)的通用布局框架簡圖Fig.1 Schematic diagram of the general layout framework for the agricultural irrigation system

2 物聯(lián)網(wǎng)精準(zhǔn)控制設(shè)計(jì)

2.1 模型建立

考慮灌溉系統(tǒng)的有效性實(shí)現(xiàn)需以正確的灌溉決策為基準(zhǔn),因此充分將物聯(lián)網(wǎng)的智能機(jī)理與雙模糊控制理論算法相結(jié)合,最大限度地降低數(shù)據(jù)信息采集的誤差及各過程環(huán)節(jié)的處理精度誤差。以灌溉調(diào)控的實(shí)時(shí)性為條件,設(shè)農(nóng)作物實(shí)測的田間環(huán)境溫度值為自變量,以水分蒸發(fā)的程度為切入點(diǎn),建立精準(zhǔn)控制灌溉模型,即

(1)

式中ET—精準(zhǔn)控制模型下的充分灌溉量;

Δ—精準(zhǔn)控制模型下的飽和蒸氣壓曲線變化斜率;

Rn—農(nóng)作物灌溉凈輻射參數(shù);

G—農(nóng)作物的土壤熱通量密度值;

γ—農(nóng)作物的干濕表常數(shù);

es—精準(zhǔn)控制模型下的平均飽和蒸氣壓值;

ea—精準(zhǔn)控制模型下的測定蒸氣壓值;

T—農(nóng)作物灌溉的實(shí)測溫度值。

針對模型需要獲取的各個(gè)灌溉節(jié)點(diǎn)信息,展開物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的平臺聯(lián)通融合,從感知層、傳輸層到應(yīng)用層逐層級進(jìn)行對應(yīng)設(shè)置,形成基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)灌溉智能控制模型簡圖(見圖2)。工作時(shí),在感知層進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、灌溉控制、通信中繼等節(jié)點(diǎn)選取,在傳輸層進(jìn)行信息接收、響應(yīng)處理、物聯(lián)算法模塊分配,在應(yīng)用層進(jìn)行灌溉智能控制與決策的優(yōu)化組合,確保灌溉設(shè)計(jì)控制模型的精準(zhǔn)性。

圖2 基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)灌溉智能控制模型簡圖Fig.2 Schematic diagram of the agricultural irrigation intelligent control model based on Internet of things

2.2 系統(tǒng)軟件控制

借鑒系統(tǒng)劃分基礎(chǔ),主體的軟件系統(tǒng)功能不變,設(shè)置為登錄接口、設(shè)備管控、分組管理、數(shù)據(jù)管理、定時(shí)灌溉及定量灌溉等模塊,選取無線通信方式,進(jìn)行上位機(jī)、下位機(jī)的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)暢通控制實(shí)現(xiàn);程序內(nèi)部選取技術(shù)成熟的STC89單片機(jī)控制系列,并重新調(diào)整灌溉系統(tǒng)的驅(qū)動電路以實(shí)現(xiàn)軟硬件無縫串接。同時(shí),為了強(qiáng)化輸入與輸出灌溉用水量的精準(zhǔn)性,優(yōu)化C#數(shù)據(jù)控制,并匹配一定的低耗能模式植入程序,實(shí)現(xiàn)軟件功能與視覺的友好化。

針對系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)平臺各層級通信數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn),選取NB-IoT、以太網(wǎng)為通信實(shí)現(xiàn)核心路徑,并給出基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的灌溉精準(zhǔn)控制軟件流程,如圖3所示。此流程的關(guān)鍵在于對于農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測各項(xiàng)參數(shù)的閾值獲取準(zhǔn)確性,經(jīng)物聯(lián)網(wǎng)平臺感知傳輸后形成下位機(jī)的數(shù)據(jù)處理顯示;當(dāng)系統(tǒng)判定符合精準(zhǔn)化執(zhí)行條件,即開啟灌溉系統(tǒng)的硬件驅(qū)動裝置,表征出控制開關(guān)動作,同時(shí)指令動作信息將反饋于上位機(jī)監(jiān)控端,構(gòu)成閉環(huán)的灌溉系統(tǒng)精準(zhǔn)化控制目標(biāo)。

進(jìn)一步,在軟件程序監(jiān)控環(huán)節(jié)設(shè)置不同編號,實(shí)現(xiàn)不同的灌溉執(zhí)行功能控制。其中,編號4和編號5用于實(shí)現(xiàn)灌溉系統(tǒng)的精準(zhǔn)監(jiān)控操作與參數(shù)設(shè)置;編號7和編號8用于監(jiān)控農(nóng)田作物溫度及農(nóng)田土壤墑情。

圖3 物聯(lián)網(wǎng)平臺下的灌溉精準(zhǔn)控制軟件流程簡圖Fig.3 Flow chart of the irrigation precision control software under the Internet of things platform

2.3 系統(tǒng)硬件布置

農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)的智能控制終端將各控制參數(shù)信息呈現(xiàn)在平臺,各通信節(jié)點(diǎn)的回路及信息處理設(shè)定成為關(guān)鍵的匹配要素。通常而言,要素進(jìn)行硬件性匹配應(yīng)當(dāng)做到全覆蓋及專業(yè)化。具體來看,其主要涵蓋手持終端設(shè)備、匯聚節(jié)點(diǎn)模塊、現(xiàn)場灌溉控制裝置、水泵閥組及LED顯示等,如圖4所示。其中,在物聯(lián)感知終端與灌溉控制之間增設(shè)了具有較強(qiáng)實(shí)現(xiàn)功能的通信協(xié)議轉(zhuǎn)化模塊,可將各串口、電源、接口等集成在一個(gè)主芯片上,后臺配置相應(yīng)容量的存儲裝置,并對于各灌溉系統(tǒng)的精準(zhǔn)控制動作設(shè)備進(jìn)行參數(shù)區(qū)分,列出基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)精準(zhǔn)化控制硬件參數(shù)內(nèi)部設(shè)置命名情況,如表2所示。

圖4 基于物聯(lián)網(wǎng)的灌溉系統(tǒng)硬件配置及組成框圖Fig.4 Block diagram of the hardware configuration and composition of the irrigation system based on Internet of things

表2 基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)精準(zhǔn)化控制硬件參數(shù)內(nèi)部設(shè)置列表

3 灌溉控制實(shí)踐

3.1 作業(yè)條件

基于上述物聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)精準(zhǔn)控制模型及系統(tǒng)的軟硬件匹配設(shè)計(jì),選擇800m×2000m的試驗(yàn)田,灌溉對象為土豆。依據(jù)農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)的精準(zhǔn)化控制實(shí)踐流程簡圖如圖5所示。

圖5 農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)的精準(zhǔn)化控制實(shí)踐流程簡圖Fig.5 Flow chart of the precision control practice of the agricultural irrigation system

針對灌溉土豆的通信參數(shù)距離節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)能耗速率以及中繼與匯聚的覆蓋范圍進(jìn)行準(zhǔn)確的逐一設(shè)定,展開物聯(lián)網(wǎng)下的精準(zhǔn)灌溉實(shí)踐。其主要作業(yè)條件如下:

1)系統(tǒng)灌溉過程各監(jiān)測參數(shù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤,過程關(guān)鍵監(jiān)測參數(shù)設(shè)定合理、準(zhǔn)確;

2)灌溉系統(tǒng)的控制程序執(zhí)行與硬件動作一致、協(xié)調(diào);

3)確保灌溉系統(tǒng)實(shí)踐過程中,各項(xiàng)數(shù)據(jù)記錄導(dǎo)出可信度與原始性。

3.2 過程分析

針對該物聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)精準(zhǔn)控制模型下的作業(yè)過程,進(jìn)行系統(tǒng)的運(yùn)行可行性與效率性評價(jià)分析。從灌溉系統(tǒng)本體的設(shè)計(jì)與控制指標(biāo)來看,嚴(yán)格執(zhí)行物聯(lián)網(wǎng)的通信布局平臺,通過對不同測試動作次數(shù)進(jìn)行取值,得到不同灌溉實(shí)踐次數(shù)下的物聯(lián)網(wǎng)平臺灌溉系統(tǒng)精準(zhǔn)控制指標(biāo)參數(shù)統(tǒng)計(jì),如表3所示。

表3 不同灌溉實(shí)踐次數(shù)下的物聯(lián)網(wǎng)平臺灌溉系統(tǒng)精準(zhǔn)控制指標(biāo)參數(shù)統(tǒng)計(jì)

續(xù)表3

由表3可以看出:以數(shù)據(jù)傳輸與灌溉精準(zhǔn)為原則,處理系統(tǒng)基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)、中繼節(jié)點(diǎn)與匯聚幾點(diǎn),獲取系統(tǒng)灌溉參數(shù)與人工監(jiān)測參數(shù)。以7組試驗(yàn)為劃分,次數(shù)依次從10～30不斷按需遞增,測得的系統(tǒng)決策響應(yīng)時(shí)間平均值為2.05s,最大值為2.17s,小于2.20s的灌溉系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求;測得的系統(tǒng)偏差平均值為±4.05%,最大偏差為+4.25%,在±4.5%的偏差控制要求閾值內(nèi),滿足當(dāng)前智能灌溉系統(tǒng)設(shè)計(jì)可行性要求。

根據(jù)各主要參數(shù)反饋的變化關(guān)系(如溫濕度、光照率、土壤含水率等)以及系統(tǒng)的效率性衡量規(guī)范,在物聯(lián)網(wǎng)智能平臺及精準(zhǔn)控制模型的應(yīng)用下,確保信息數(shù)據(jù)采集的及時(shí)性與可參考性,進(jìn)一步選取該灌溉系統(tǒng)響應(yīng)率、系統(tǒng)精準(zhǔn)度、動作延遲率、灌溉作物合格率、灌溉節(jié)水效率作為關(guān)鍵評價(jià)參數(shù),基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)精準(zhǔn)控制模型進(jìn)行應(yīng)用前后性能參數(shù)對比,結(jié)果如表4所示。由表4可知:以強(qiáng)大、成熟的物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)為支撐平臺,正確搭建灌溉精準(zhǔn)控制模型,具有很好的優(yōu)化實(shí)踐效果;系統(tǒng)響應(yīng)率由86.50%提升為94.18%,系統(tǒng)精準(zhǔn)度經(jīng)控制模型的改進(jìn)后由89.70%提升至95.95%;各系統(tǒng)硬件設(shè)備的動作延遲率得益于物聯(lián)網(wǎng)通信傳輸?shù)男市杂?.21%降低至1.49%,且灌溉作物合格率相應(yīng)地由83.79%提高為94.20%;由于灌溉系統(tǒng)動作的精準(zhǔn)性與灌溉的均勻性優(yōu)化,使得該系統(tǒng)的灌溉節(jié)水效率由85.50%提高為91.50%。

表4 基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)精準(zhǔn)控制模型應(yīng)用前后性能參數(shù)對比Table 4 Comparison of performance parameters before and after the application of the precision control model on the agricultural irrigation system based on Internet of things

4 結(jié)論

1)以農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)的功能布局與組件設(shè)置為出發(fā)點(diǎn),運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建精準(zhǔn)控制模型,減少灌溉作業(yè)各過程監(jiān)測數(shù)據(jù)的靈活性與連通性不足問題。同時(shí),借鑒物聯(lián)網(wǎng)通信的優(yōu)勢特點(diǎn),克服灌溉環(huán)境的復(fù)雜性、不規(guī)則性困難,進(jìn)行軟件設(shè)計(jì)與硬件配置,形成全新高效化的自動灌溉系統(tǒng)裝備。

2)以上述物聯(lián)網(wǎng)平臺為支撐,選擇此精準(zhǔn)控制模型下的農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)作為實(shí)踐對象,設(shè)定合理的作業(yè)條件進(jìn)行系統(tǒng)性能評價(jià)分析。結(jié)果表明:基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的精準(zhǔn)控制模型應(yīng)用前后對比,系統(tǒng)響應(yīng)率可相對提升7.95%,動作延遲率相對降低了2.72%,系統(tǒng)整體達(dá)到了很好的灌溉節(jié)水效果。

3)此物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下的灌溉系統(tǒng)優(yōu)化提升設(shè)計(jì)理念,基于灌溉控制的本質(zhì)化模型而展開,是在充分結(jié)合了灌溉作業(yè)機(jī)理及系統(tǒng)自動控制性能的前提下實(shí)現(xiàn)優(yōu)化目標(biāo),對于我國農(nóng)業(yè)的灌溉系統(tǒng)集成化速度提升起到一定的推動作用,更是智能化、人性化農(nóng)作物管理培養(yǎng)的有效途徑,具有較為廣泛的應(yīng)用與創(chuàng)新價(jià)值。