基于云模型推理的施肥機pH值和電導率解耦控制

李 頎，武付闖

(陜西科技大學 電氣與信息工程學院，陜西 西安 710021)

基于云模型推理的施肥機pH值和電導率解耦控制

李 頎，武付闖*

(陜西科技大學 電氣與信息工程學院，陜西 西安 710021)

施肥機肥水pH值和電導率(EC)調節過程中，由于水分蒸發、植物對水分和營養物質的吸收等，調節過程存在非線性、時滯性、時變性、不確定性等特點，較難建立精確的數學模型。為實現施肥機pH值和EC值的穩定調節，提出一種基于云模型推理的施肥機pH值和EC值解耦控制方法。采用正態云模型描述調節誤差語言值，基于一維正態云模型規則推理設計出云模型控制器，對pH值和EC值進行解耦控制并在線修正。利用陽臺蔬菜機進行施肥控制試驗，結果表明，提出的云模型控制器能夠滿足施肥機pH值和EC值精確配比以及施肥的要求，有效提高肥水利用率。

云模型；云模型推理；pH；EC；解耦控制

無土栽培技術是一種不采用天然土壤，而采用人工配制含有植物生長發育所必需元素的營養液來供給營養，使植物正常完成整個生命周期的種植技術[1]。相較于傳統的土培，蔬菜無土栽培具有產量高、品質好、節約水分和養分、清潔衛生、省力省工、易于管理、避免土壤連作障礙、不受地區限制、可充分利用空間等優點。近幾年來，我國蔬菜無土栽培面積發展呈直線上升趨勢[2]。

在無土栽培技術中，肥水混合過程是一個具有時變、時滯特性的復雜系統，并且培養液中的pH值和電導率(electric conductivity，EC)之間具有相互耦合作用[3]。能否為植物生長提供比例協調、濃度適宜的營養液，是栽培成功的關鍵[4]。現有的對無土栽培中肥水pH值和EC值控制的研究主要集中在基于模型的控制策略和人工智能控制策略方面。常規采用的基于PID算法的肥水調節控制只是單一地控制pH值和EC值，對兩者間存在的耦合關系缺乏考慮，而且該方法的調節效果依賴于模型的精度，但獲取一個精確的模型往往需要花費較大的成本。

本研究旨在設計一個適合植物生長需求的肥水信息在線式檢測和實時調節控制系統。由于施肥機營養液pH值和EC值調節過程控制本質具有非線性、時滯性、時變性、不確定性等特點，很難按照傳統的思路依賴建立精確的數學模型進行控制[5]，因此，本研究擬在不確定性知識的基礎上，依據一些合理的標準，將定性概念與定量描述進行合理轉換，推出一個具有一定可行性的結論應用于施肥過程，從而使土培系統肥水的pH值和EC值符合控制要求，更好滿足植物生長需求。

1 系統設計

以某公司生產的陽臺蔬菜機為研究對象。該蔬菜機以微控器為核心，依靠傳感器采集光照、EC值、pH值等。由于水培植物對肥水的pH值和EC值控制精度要求較高，而植物生長的不同階段對于營養成分的吸收不同，溫度、濕度等也會對植物吸收營養成分有一定影響，加之植物生長過程對水分的吸收和外界光照情況下水分本身的蒸發等，系統總的肥水體積始終處于一個變化范圍內，而且肥水EC值和pH值之間的耦合關系也會對營養液的配比產生影響，導致系統在實際運行過程中，肥水pH值和EC值的調節值與設定值之間偏差較大；因此，系統擬采取基于云模型推理的解耦控制器調節營養液和酸液的釋放量，適時調節肥水的pH值和EC值，以更好滿足植物不同生長階段的營養需求。

1.1 系統組成

本研究所用施肥機的實物如圖1所示，結構圖如圖2所示。整個系統以混合罐為反應中心，共有4個輸入和1個輸出。輸入分別為營養液VA液、VB液、VC液和灌溉水，輸出為反應混合后的肥水，由灌溉施肥泵加壓送至植株根部。營養液VA液、VB液和VC液經由蠕動泵注入混合罐，由蠕動泵的開啟時間可得知各種營養液實際的注入量。檢測通道由2組pH值、EC值傳感器并聯組成，用于檢測混合好的營養液的pH值、EC值。

圖1 陽臺蔬菜機實物圖Fig.1 Physical map of balcony vegetables fertilizer applicator

1， 蠕動泵； 2， 補水開關； 3， 控制盒； 4， 攪拌泵； 5， 施肥泵； 6， EC值、pH值傳感器； 7， 水培植物； 8， 帶液位指示的浮球開關； 9， 混合罐1， Peristalsis pump; 2， Water switch; 3， Control box; 4， Mixing pump; 5， Fertilizer pump; 6， EC value， pH value sensor; 7， Water culture plants; 8， Floating ball switch with level indicator; 9， Mixing tank圖2 施肥EC值、pH值調節過程示意圖Fig.2 Schematic diagram of EC value and pH adjustment

為了提高傳感器測量的精度，降低過程干擾對參數測量結果的影響，將一組pH值、EC值傳感器用于測量，另一組pH值、EC值傳感器用于校正。具體過程如下：在采樣時刻分別采集進水和出水2個通道的傳感器測量值，對2個測量值求差，若差值在正常范圍內則判定該次有效，并以2個測量值的平均值作為本次采集值，否則產生報警信號。

1.2 硬件系統設計

基于云模型推理的施肥機pH和EC值解耦控制系統的硬件整體示意圖如圖3所示。STC芯片外圍電路簡單，片上資源已經可以滿足施肥機需求，其低成本、低功耗的特點適合于本研究設計的自動施肥灌溉測控系統。采取STC15F2K60S2作為主控器，與外圍電路相連接，采用HMI串口屏實現人機交互操作界面。用戶只需接上電源，按照界面提示選擇種植的蔬菜一鍵種植即可。如果用戶自己有種植經驗，也可以按照自己的意愿手動操作開啟或關閉各類泵，實現肥液pH值和EC值的手動調節。串口屏上可實時顯示當前溫度、光照度、pH值和EC值以及種植天數等信息，供用戶查看。

1.3 控制系統硬件平臺

陽臺蔬菜機。本文以某公司生產的陽臺蔬菜機作為控制對象。蔬菜機上包含有肥水混合罐，水體總容量約10 L，用以混合營養液，供給水培植物根部吸收。

圖3 施肥機硬件電路設計Fig.3 Hardware circuit design of fertilizer applicator

蠕動泵，選取kamoer微型水泵3 V直流電機，流速為5.2 mL·min-1，用以將酸液和營養液緩慢加入混合灌中，給植物提供適宜的生長環境和營養供給。

攪拌泵，選取直流12 V供電，0.5 m揚程功率為2 W的小型普通水泵，主要功用是當營養液加入后開啟攪拌泵，使肥水充分攪拌混合，防止結晶。

施肥泵，選取直流12 V供電，2 m揚程20 W大功率普通水泵，肥水混合均勻后由施肥泵將肥水送至植物根部供給吸收，實現肥水循環。

EC值傳感器，選用陸恒生物生產的工業在線電導率儀探頭EC計電導率儀電極耐高溫不銹鋼傳感器，通過檢測肥水中EC值來觀測營養物質含量是否達到植物生長需求，實現營養液的合理供給。

pH值傳感器，選用陸恒生物生產的標準BNC接口DJS-1C電極pH傳感器，檢測肥水中的pH值是否適宜植物生長，為水培植物成長構建適宜的環境。

水培植物，通過對植物生長狀況的記錄，與不采用該云模型的控制器培育的植物生長狀況進行比照。

控制盒，搭載云模型控制器解耦算法設計，分析處理采集到的傳感器數據，控制植物生長肥水的pH值及EC值，使植物生長在適宜的營養供給環境下。

1.4 云模型推理控制器設計

云模型控制器主要由量化因子模塊、云模型映射模塊和驅動因子模塊3部分組成。本系統中，施肥機通過EC和pH傳感器獲得EC值和pH值，將其與期望設定值的誤差通過量化因子歸一化處理后作為上述云模型映射器的定量輸入，將云模型推理規則映射輸出的定量值通過驅動因子轉化為蠕動泵的開啟時間，從而實現施肥機的肥水控制。

植物不同階段對于營養物質需求不同，加之溫度、濕度、光照強度還有植物對水分吸收和蒸發散失水分等因素都對施肥過程有較大影響；因此，本研究應用正態云模型推理方法綜合各類因素進行相關推理，使營養成分維持在正常范圍內。由于EC值與pH值之間存在耦合關系，隨著EC值的不斷變化，pH值亦會隨之發生波動，這時僅僅依靠云模型推理是無法解決二者耦合關系的，因此，系統設計還需要考慮EC值與pH值間的耦合關系并進行解耦處理，從而使EC值和pH值控制在規定值范圍內。圖4為pH值和EC值的云模型控制器解耦控制方框圖。

由于施肥過程中EC值和pH值的調節不僅相互影響，還受眾多不確定性因素的影響，如：VA、VB、VC液必須等充分攪拌全部溶解才能加入第二種肥料，否則過程中可能會發生溶液結晶、沉淀等，從而導致一種營養液加入完成等待另一種營養液加入后的EC值和pH值并未按照設定值來變化；植物本身對營養物質的吸收；溫度、濕度和光照等因素對溶液EC值和pH值的影響。故此，本研究在推理系統中引入云模型的概念。云模型是一種定性概念與其定量表示之間的不確定性轉換模型，可同時反映所描述對象的模糊性和隨機性。

本研究控制pH值和EC值的準則是調節量越接近設定值，相關蠕動泵的開啟時間越小。本研究的重點是處理pH和EC的解耦控制，因此，對于外界環境因素的影響在本研究中暫忽略不計，即采用一維多規則云模型映射推理函數，通過理論分析并結合對控制系統的研究，建立施肥機pH值和EC值控制云模型系統的控制規則。規則中顯示模糊語言值，利用云模型將模糊語言值表達的定性知識轉化為對象的定性知識。規則云模型推理過程：取L=5(L為規則數)，定義輸入云模型集合、輸出云模型集合。設pH調節值和EC調節值的輸入云模型集合A論域為S=[-1，1]，營養液和酸液的輸出云模型集合B論域為W=[-1，1]。

A1=“偏差負大”=(-1，0.2，0.001)；

A2=“偏差負小”=(-0.5，0.2，0.001)；

A3=“偏差為零”=(0，0.2，0.001)；

A4=“偏差正小”=(0.5，0.2，0.001)；

A5=“偏差正大”=(1，0.2，0.001)。

B1=“控制量負大”=(-1，0.2，0.001)；

盡管英語句式在很大程度上與漢語句法是一致的，但是英漢兩種語言畢竟存在句法結構上和語序上的不同，也可能會造成翻譯過程中的語序顛倒。比如說，英文習慣于先展示結果，再說明原因，而中文與之恰恰相反。英文的倒裝句，強調句也會造成與中文的行文邏輯不一致的現象。因此，可以采用逆譯法，符合漢語的行文邏輯，使接受者達到與原文讀者一樣的反應。

B2=“控制量負小”=(-0.5，0.2，0.001)；

B3=“控制量為零”=(0，0.2，0.001)；

B4=“控制量正小”=(0.5，0.2，0.001)；

B5=“控制量正大”=(1，0.2，0.001)。

定義一維云模型推理規則，表示如下：

IfA=Ai，thenB=Bi。

在一總容積為500 mL的純凈水溶液中分別添加營養液調節EC值和酸液調節pH值，觀察兩者之間的變化關系，實驗環境溫度為18.8 ℃，數據記錄見表1和表2。

一般灌溉用水的EC值要求<0.8 mS·cm-1，植物生長最理想的EC值通常在1.2～1.8 mS·cm-1之間，最高不宜超過2.5 mS·cm-1。大多數花卉植物生長最適宜的pH值范圍在5.5～6.5之間，因為在這個范圍內有效養分含量最高，有利于植物吸收利用。采集使EC值從0～3 mS·cm-1變化的營養液添加量，以及相對應的pH值變化數據進行曲線擬合，如圖5所示。另采集不同酸液添加量下溶液pH值與EC值相應變化的數據進行曲線擬合，如圖6所示。

圖4 pH值和EC值云模型控制器解耦控制方框圖Fig.4 Block diagram of decoupling control process of pH and EC cloud model controller

表1 調節EC值對pH值的影響

Table 1 Effect of EC value adjustment on pH value

營養液滴入量Additionofnutrientsolution/mLEC/(mS·cm-1)pH營養液滴入量Additionofnutrientsolution/mLEC/(mS·cm-1)pH0041775143606411068730153806362092688163996293116684174236284138674184426265161672194626246184667204816207207664255766158230660306686079253660408435951027465845927591112956544897459012318648499895901333964650999588

表2 調節pH值對EC值的影響

Table 2 Effect of pH value adjustment on EC value

營養液滴入量Additionofnutrientsolution/mLpHEC/(mS·cm-1)營養液滴入量Additionofnutrientsolution/mLpHEC/(mS·cm-1)0744045122711161730461326512727060461426014136700491525415546460501625116856210521724618166020531824219875590541923821083560622023322493090742522529610290088302173671127910140204502

由實驗數據可知二者之間存在耦合關系：

Y11=0.23X1+0.45；

Y1=Y11+Y22；

Y2=Y12+Y21。

2 實驗驗證與分析

本研究以水培種植黃瓜為例，由某農業公司提供的種植數據可知：黃瓜生長適宜的pH環境為5.5～7.2；出芽期為5 d，定植期為20～25 d，日株用肥標準EC值宜控制在1.5 mS·cm-1；掛果期為30～35 d，日株用肥標準EC值宜控制在1.8～2.1 mS·cm-1；盛果期為60 d，日株用肥標準EC值宜控制在2.1～2.8 mS·cm-1。

基于上述數據，以掛果期的黃瓜為例，分別使EC值控制在2.0 mS·cm-1，pH值控制在6.3。利用本研究所提出的解耦方法，通過計算得出營養液和酸液調節量，采用云模型解耦控制器進行調節控制，對調節過程進行數據記錄，如圖7所示。陽臺蔬菜機盛水總體積為10 L，通過計算得出需添加的營養液和酸液量并開始添加，加液完成后開啟攪拌泵進行攪拌，采用蠕動泵加液，5 V供電下滴落速度0.315 mL·s-1，首次添加營養液和酸液時由于調節量大，時間會比較長，粗調完成后，采集pH和EC值數據，通過云模型控制器進行下一步細調，最終可以觀察到EC值與pH值調節精準，EC值穩定在2.0 mS·cm-1左右，pH值穩定在6.3左右，誤差分別控制在2%和5%。

圖5 營養液添加量對EC值和pH值的影響Fig.5 Effect of nutrient solution addition on EC and pH value

圖6 酸液添加量對pH值和EC值的影響Fig.6 Effect of acid addition on pH and EC value

圖7 云模型控制器調節肥液效果的實時數據圖Fig.7 Real-time data of adjustment by cloud model controller

3 小結

考慮到施肥過程中外界溫度、濕度、光照強度、植物對水分的吸收以及蒸發散失水分等因素的影響，本研究采用云模型推理控制器實現肥水比例的在線調節功能，根據植物的不同生長階段自動調控肥水比例，并且采用靜態解耦方式解決pH和EC之間的耦合關系，實現肥水比例的在線精準調節。驗證實驗顯示，本研究所提出的方案能有效解決原施肥系統存在的超調量大、調節時間長、各路營養液配比波動大、調配誤差大等問題，使肥水的pH、EC值控制在預定范圍內，按照植物生理需求進行營養供給。研究成果對于改善無土栽培植物品質，提高肥料利用率，節約成本等均有積極意義，并可為自動化、智能化農業發展提供借鑒與參考。

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(責任編輯 高 峻)

Electric conductivity and pH decoupling control of fertilizer applicator based on cloud model reasoning

LI Qi， WU Fuchuang*

(SchoolofElectricalandInformationEngineering，ShaanxiUniversityofScienceandTechnology，Xi’an710021，China)

Due to evaporation， plants absorption of water and nutrients， and other factors， the adjustment process of pH and electric conductivity (EC) value of fertilizer and water of fertilizer applicator existed problems such as nonlinear， time-lag， time-varying and uncertainty. Therefore， it was difficult to establish accurate mathematical model. In order to realize the stable adjustment of pH and EC value， an EC and pH decoupling control method for fertilizer applicator was proposed based on cloud model reasoning. In this method， normal cloud model was adopted to describe adjust error language value， and a cloud model controller was designed based on one-dimensional normal cloud model rule reasoning to realize the decoupling control of pH and EC value and online correction. Experimental test showed that the proposed cloud model controller could meet the requirement of precision of pH and EC value， and improve the utilization rate of fertilizer and water.

cloud model; cloud model reasoning; pH; EC; decoupling control

http://www.zjnyxb.cn

10.3969/j.issn.1004-1524.2017.07.16

2017-02-16

陜西省科技廳農業科技攻關計劃項目(2015NY028)；西安市未央區科技計劃項目(201305)；陜西科技大學博士科研啟動基金項目(BJ13-15)

李頎(1973—)，女，陜西西安人，碩士，教授，研究方向為工業自動化與智能控制。E-mail: liqidq@sust.edu.cn

*通信作者，武付闖，E-mail: 787832964@qq.com

S24

A

0528-9017(2017)07-1172-07

浙江農業學報ActaAgriculturaeZhejiangensis， 2017，29(7): 1172-1178

李頎，武付闖. 基于云模型推理的施肥機pH值和電導率解耦控制[J]. 浙江農業學報，2017，29(7)： 1172-1178.