溫室苗床均衡精準智能噴灌系統設計及試驗

任楓軒，王忠勇

(1.河南職業技術學院電氣工程系，河南鄭州 450046；2.鄭州大學信息工程學院，河南鄭州 450001)

幼苗期是作物生長的重要階段，幼苗移植前主要在溫室大棚內進行培育，苗床作為其主要的生長環境，需要精細化的管理[1]。由于幼苗生長的土壤性質及環境各有不同，故會造成幼苗土壤含水率的差異。其中，控制苗床的土壤含水率非常關鍵，如果土壤水分過高，幼苗根系長期被浸泡，會使幼苗不能進行正常的有氧呼吸，影響發育，也容易導致病蟲害或者根系腐爛；如果土壤水分過低，不能滿足幼苗正常生長所需的水分，會導致幼苗發育不良，從而影響幼苗最終的產量[2-3]。目前，國內外常用的技術主要有滴管和噴灌2種方式，其中滴管技術是通過地埋管道對根部進行直接給水，而噴灌技術則是通過空中噴灑的方式進行灌溉，前者容易使土壤的局部水分過高及不均衡，后者傳統的人工噴灌方式噴灑較均勻，但容易導致噴灑沖擊力過大毀壞幼苗，且沒有考慮按需灌溉的思想，所以兩者均不能達到精細化作業的要求[4-5]。結合溫室幼苗的生長情況和需要，設計了適用于溫室苗床的均衡精準智能噴灌系統，通過采集苗床不同位置土壤的濕度，并與幼苗的生長階段最適宜的含水量進行對比，如果實際的含水量偏低，則控制智能移動噴灌運動車到指定的位置進行噴灌作業，噴灌的水量和噴灑力度可通過控制噴灑時長和水壓來實現。

1 系統構成及工作原理

均衡精準智能噴灌系統主要由苗床土壤墑情采集、智能移動噴灌車和決策服務器組成，考慮到溫室大棚布線實施的繁瑣，本研究利用無線蜂窩自組網協議(ZigBee)無線網絡進行各單元的通信，也利于后期的維護和擴展[6-8]。系統構成如圖1所示。

每個苗床上安裝1套土壤墑情采集單元，由m個土壤濕度傳感器TDR-3、控制器和ZigBee無線模塊組成。濕度傳感器均勻布局在苗床的不同位置，每個傳感器對應一個位置坐標。土壤墑情采集單元每0.5 h采集1次數據，并通過無線模塊將數據上傳至決策服務器；決策服務器是一臺安裝專業管理軟件的計算機，數據庫中存有各階段最佳的土壤濕度范圍，通過帶有ZigBee功能的外圍部件互連總線(peripheral component interconnect，PCI)板卡接入ZigBee網絡。首先接收來自各苗床的土壤墑情數據，根據幼苗的生長周期，將接收到的數據與最佳的土壤濕度范圍進行比較，如果低于最低值，則須要進行補水，通過土壤墑情變化模型計算局部需水量，并將位置和需水量信息發送給對應的移動噴灌車，移動噴灌車行駛到預定的坐標進行噴灌作業，完畢后回到原點等待命令，做到有的放矢，實現苗床全局土壤墑情達到均衡，整個過程無需人為參與，既省人工，還能保證精確。

2 智能移動噴灌車設計

在溫室大棚集群中，通常會規劃單獨的育苗棚進行統一育苗管理，為了適應規模化生產，設計了智能移動噴灌車。智能移動噴灌車是整個系統的執行單元，主要接收和執行來自決策服務器的指令，每輛車上安裝多個噴頭，每個噴頭可覆蓋的有效苗床面積可通過離地高度h和噴頭壓強P控制，土壤濕度傳感器預埋在5 cm深度，智能移動噴灌車布局如圖2所示。

2.1 智能移動噴灌車結構

智能移動噴灌車主要由車輪、步進驅動電機、水箱、增壓泵、控制器、壓力傳感器、無線模塊、噴頭和噴頭電控閥門等組成，截面示意圖如圖3所示。考慮到幼苗本身的需水量不大，且每輛智能移動噴灌車覆蓋的范圍較小，因此為每輛車設計了車載水箱，容積為50 L，能夠滿足使用需要。其中，控制器是智能移動噴灌車的核心，通過無線模塊與決策服務進行通信[9-10]。智能移動噴灌車接收決策服務器發來的控制指令，指令主要包括工作位置坐標、噴頭工作壓力(即水箱壓力)和噴灌時長等信息，噴灌作業時的執行步驟如下：(1)接收決策服務器發來需要噴灌的坐標，通過步進驅動器電機帶動車輪轉動，根據車輪轉動的圈數和角度計算行走的距離，到達預定地點；(2)控制增壓泵對水箱進行加壓，同時利用壓力傳感器進行檢測，當達到預設的工作壓力值P時，控制器向增壓泵發出停止工作的指令；(3)控制對應的噴頭閥門，根據該區域計算的需水量，保持噴頭開啟時間為t(s)后關閉；在噴灌作業過程中，如果水箱的壓力低于預設的最低值，則自動開啟增壓泵；(4)啟動步進驅動電機反向運轉，使智能移動噴灌車回到原點。

2.2 智能移動噴灌車控制單元

智能移動噴灌車控制單元采用處理器LPC2129作為控制核心，壓力傳感器安裝在密閉的水箱上方，經過調理放大電路后與處理器的模塊轉換(analog-to-digital converter，ADC)接口連接，將壓力信號轉化為對應的數字信號；處理器通過通用輸入/輸出(general purpose output，GPIO)接口經三極管驅動電路來控制繼電器的開合，從而實現對增壓泵和噴頭電控閥門的控制；通過脈沖寬度調制(pilse width modulation，PWM)接口輸出脈沖信號對步進驅動電機的轉動角度進行控制，再根據車輪的外半徑大小計算行進距離；處理器的串行外設接口(serial peripheral interpace，SPI)接口與ZigBee無線模塊連接，實現與決策服務器的信息交互。由于車載功率較大，所以整個智能移動噴灌車采用 220 V 的交流供電，根據各模塊的需要將其轉化為48.0、12.0、5.0、1.8 V的直流電來使用。智能移動噴灌車控制單元結構如圖4所示。

2.3 工作模式及運動控制

智能移動噴灌車有2種工作模式：定點局部噴灌和全局噴灌。定點局部噴灌主要針對個別區域土壤濕度偏低時，智能移動噴灌機會自動運動到對應的坐標，進行噴灌作業，任務完成后，再回到原點等待命令；全局噴灌指當檢測到整個苗床的土壤濕度普遍偏低或者須要進行噴灌施肥和施藥時或者須要進行大面積連續噴灌作業時，根據控制策略，對噴灌車的移動速度v、重復噴灌次數n和水箱壓強P進行控制，從而完成噴灌作業。

假設移動噴灌車輪的外緣半徑為R，苗床的長度為L，苗床過道間隙距離為l，每個苗床均勻設置m個土壤濕度傳感器，當監測到第i個苗床的第j個傳感器點的濕度較低時，說明須要對該區域進行噴灌作業，如步進電機與車主軸的傳動比為k，此時須控制步進驅動電機旋轉角度θ，具體見公式(1)：

(1)

控制器通過PWM給步進驅動電機特定的脈沖數量，控制其轉過的角度，即智能移動噴灌車行駛的距離，根據脈沖信號的頻率來調節行進的速度。故可通過決策服務器下發的指令，計算要轉動的角度θ及移動速度v[11]。

3 土壤墑情變化模型及決策服務器

由于噴灌出的水不能及時到達土壤中傳感器的感應區域，響應較慢，有必要建立土壤墑情變化模型，找出土壤濕度變化與灌溉需水量的關系，從而預算當前濕度情況下需要噴灌的用水量。

3.1 土壤墑情變化模型

作物要正常生長須要滿足特定的土壤墑情條件，而且在作物不同的生長階段，需要的墑情環境也有所不同。同時，受土壤水分蒸發和作物根系吸水的作用，土壤的墑情會隨時發生變化[12-13]。為了保證幼苗的正常生長，須要及時給作物補充水分。本研究采用噴灌方法，細小的水珠通過噴頭灑到苗床土壤表面時，由于滲透需要一定的時間，埋在地下5 cm處的濕度傳感器不能及時探測到，為了避免造成過量噴灌，須要建立的土壤墑情變化模型提前計算出局部的需水量，通過定量噴灌即可達到預定的濕度值。同時，根據噴頭的特性，須要找到需水量Q與噴頭覆蓋面積s(πr2，r為噴頭輻射半徑)、噴頭出水流量q、水箱壓強P、噴灌時長t的關系。噴頭的選取決定了噴灌的出水流量和均勻度，本設計中使用Nelson D3000的噴頭，它的噴嘴直徑只有7.2 mm，可承受30～250 kPa 的壓強。在安裝過程中，控制噴頭與土壤的距離為50 cm，能有效避免對幼苗造成沖擊損害，單噴頭的噴灑輻射半徑正好為0.5 m，即s=0.52π，文獻[14]對其進行了詳細的研究，得出單噴頭流量與壓強的關系：

q=0.214 2×P0.481 8。

(2)

式中：q代表單噴頭流量，m3/h；P代表壓強，kPa；由于幼苗植株比較弱小，不宜用過大的壓強，根據經驗，本研究選取固定壓強值為50～150 kPa。結合本研究中試驗土壤的環境情況，在定點噴灌的條件下進行研究，得出單位面積上濕度的變化量ΔH與需水量Q成正比關系，經驗表達式為

(3)

式中：r表示噴頭輻射半徑，m；由公式(3)可知，濕度的變化量與需水量成正比，與噴頭輻射半徑的平方成反比，與噴灑時長t成正比；k為調節系數，根據不同的土壤性質而不同，根據經驗這里k取2.658×10-3，由式(2)和式(3)可知：

(4)

由于幼苗苗床的土質較松軟，且滲水性好，仍需要0.5 h左右滲透到5 cm深的位置，即濕度傳感器能感應到，故采集周期設置為0.5 h。

3.2 決策服務器

決策服務器是整個溫室大棚的信息收集和控制中心，主要接收來自各苗床發來的土壤濕度數據，并對其進行處理，再根據幼苗的發育階段，制定幼苗生長周期需水量，采取不同的控制策略，再控制智能移動噴灌車執行運動和噴灌指令等[15]。決策服務器集中管理軟件借助VC++6.0開發而成，包括ZigBee無線模塊、苗床配置管理、土壤墑情采集、決策控制管理、噴灌車控制、統計分析、歷史曲線、數據庫、系統參數設置和打印/報警等單元構成。決策服務器管理軟件構成如圖5所示。

決策服務器提前預設固定的ZigBee網絡ID，并在土壤墑情采集單元對濕度采集終端進行數量和位置的配置，同時，對幼苗的生長周期及所需土壤濕度的最佳范圍進行規劃，即設定最高濕度和最低濕度值。苗床土壤濕度采集單元和智能移動噴灌車開啟后主動尋找決策服務器的網絡ID，自動與其進行網絡連接并進行數據交互。苗床土壤濕度采集終端每 0.5 h 向決策服務器發送1次數據，并存儲在服務器的數據庫中；決策服務器根據預設的土壤濕度范圍進行判斷，如果小于設定的最低閾值，通過建立的土壤墑情變化模型計算噴灌壓力、時長、次數以及使用哪種工作模式等具體的指令，并通過ZigBee網絡發送給智能移動噴灌車執行。系統還可以通過曲線的形式對每個苗床每個區域的濕度情況進行歷史數據再現，并可生成日報、月報和年報等報表，進行統計分析，當測得的土壤濕度值超出了預設的范圍時，還會發出警報信號提醒溫室管理者關注。

4 結果與分析

本研究設計的系統具有通用性，可適用于不同類型的作物，為了驗證設計的智能噴灌系統的工作效果，這里選擇番茄幼苗進行試驗。

4.1 土壤濕度精度控制試驗

番茄幼苗在發芽、出苗以及分苗定植后的緩苗期需要較高的濕度，對生長15 d、長勢均勻的番茄幼苗進行試驗[16]。選擇溫室中的6床番茄幼苗，并分成A和B 2組，每組3床，進行對比。其中，對A組(苗床1～3)采用本研究設計的智能噴灌系統進行管理，對B組(苗床4～6)采用傳統的人工澆灌方法。首先將設計的系統及智能移動噴灌車按照要求進行安裝，在決策服務器上配置作物幼苗每個生長階段的最大土壤濕度Hu和最低土壤濕度Hd，即最佳的生長濕度為(Hu+Hd)/2，得到每組每天的平均濕度數據(表1)。

表1 精度控制試驗結果

平均控制偏差ΔE可表示為

(5)

根據公式(5)可計算出A組的平均偏差為1.58%。為了直觀觀察，將得到的表1精度控制試驗數據繪制成可視曲線圖(圖6)。

從圖6可直觀看出，采用本研究設計的系統能夠很好地控制苗床土壤濕度在設定的范圍內，而采用傳統人工澆灌方法的苗床，土壤濕度時高時低，不能做到精確控制。

4.2 噴灑均勻性對比試驗

上邊的數據是對每天的數據取平均值得到的，現對其中1 d(第5天)中2組苗床的一組瞬時土壤濕度數據進行對比，得到的噴灑均勻性結果如表2所示。

表2 噴灑均勻性試驗結果

為了直觀觀察，將表2的噴灑均勻性試驗數據轉換為直觀曲線圖(圖7)。

從圖7可以直觀看出，在某瞬間A組苗床上的各區域土壤墑情表現均衡，且均在預設的范圍內；而B組苗床上各區域的土壤墑情不僅高低不平，而且還明顯高于預設的最高濕度值，容易使幼苗根系濕度過大，導致病蟲害的發生。

通過試驗還發現，采用本研究技術的A組幼苗高度整齊，苗徑均勻，成活率比B組的幼苗高9.4%，A組的灌溉用水僅為B組的41.8%，全程不需要人工干預，操作簡便，實現了苗床土壤濕度的精準控制。

5 結論與討論

由于溫室幼苗對土壤濕度有較高的要求，借助無線傳感器網絡設計了適用于溫室苗床的高精度智能噴灌系統，利用濕度傳感器測量苗床不同區域的濕度，并由ZigBee無線網絡匯聚到決策服務器進行處理，通過建立的土壤墑情變化模型計算噴灌需水量。同時，將需要噴灌的位置坐標和指令發送至智能移動噴灌車，從而實現精準噴灌作業，還可以將肥料或者農藥融入水中，進行施肥和噴藥。

對比試驗結果表明，設計的系統運行穩定、數據采集準確、通信可靠，與滴管方法相比，節約了布局大量的地面噴頭，在土壤濕度的調節方面比傳統的人工灌溉方式控制更精準，噴灑更均勻，不僅節約了用水，而且還節省了大量的人工，為智能化和精準化農業的發展奠定了基礎。

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