一種云服務模式下測控一體化農田小型水閘的研發

包志炎，梁 毅，張海波，王 萱

(1.浙江水利水電學院計算機應用技術研究所，杭州 310018；2.杭州大江東新城開發有限公司工程技術部，杭州 311225)

水閘是修建在河道和渠道上利用閘門控制流量和調節水位的低水頭水工建筑物。在農田水利工程中，水閘在輸水、配水和擋水等過程中發揮著重要作用，應用非常廣泛。在互聯網+時代，智能水閘已經成為國內外學者研究的熱點[1-4]。當前國內市場上面向農村農田灌溉的水閘產品存在以下不足：根據以往操作經驗通過手動方式控制閘門開度，未實現精準化控制，測流計量方式粗放[5]；水閘整體功耗高，無法采用太陽能電源；未實現機械、動力、感知、智能等模塊的一體化集成，造成野外安裝、布線、調試工程量巨大；需要設立專門服務器，缺少專業的技術管理人員，運維成本高。本文將傳統的機電一體化技術和新一代信息技術相結合，提出一種云服務模式下測控一體化、無線遠程遙控的太陽能小型水閘，將有助于解決以上問題。

1 相關概念

1.1 云服務

云服務是指采用云計算技術的大規模服務器集群為用戶提供的不必下載安裝、上網即用、操作方便、功能豐富、價格低廉的互聯網服務[6,7]。簡單來說，云服務可以將用戶所需的軟件、硬件等支撐環境都放到網絡上，用戶在任何時間、地點，使用低配IT設備即可實現數據存取、計算和呈現等目的。在互聯網+時代，云服務極大地改變了傳統數據中心的運行模式，大大降低了用戶運維成本。

1.2 一體化技術

一體化技術是綜合運用機械動力、微電子、自動控制、計算機、信息、傳感、接口等技術，根據系統功能目標優化組織，合理配置與布局各功能單元，在多功能、高可靠、低能耗基礎上實現特定目標，并達到最優化的系統工程技術[7]。一體化系統一般由機械結構、動力、運動、感知、智能等組成要素有機結合而成，其主要發展方向為數字化、智能化、模塊化、網絡化、微型化、集成化和綠色化。

1.3 智能水閘

國內外學者對智能水閘作了深入研究[2,5,8]，但未形成統一的定義，基本形成以下共識：智能水閘是指像個人電腦一樣，具有獨立的運作系統，能支持有線(無線)網絡接入，可以實現實時監測、遠程監控和智能運行的水閘。

2 總體設計方案

采用太陽能綠色電源，為動力系統和數據采集傳送等模塊提供電能。選用ARM Cortex-M3芯片，研發本地嵌入式控制系統。使用GPRS/3G/4G無線通訊模塊，完成數據或指令的遠程傳送。在云服務器上建立數據中心，存儲水閘基本數據、實時數據和控制數據，同時研發并部署水閘遠程測控云平臺，作為用戶訪問接口，主要實現水閘的實時監測、遠程監控和智能運行等功能。水閘系統總體方案見圖1。

圖1 系統架構Fig.1 System architecture diagram

3 關鍵技術及實現方法

3.1 水閘機械結構設計

為實現水閘一體化設計，將太陽能板、電機以及傳動機構集成在水閘本體中，將無線通訊模塊、嵌入式控制板、電機控制器、光伏控制器等封裝在控制盒中。圖2給出了水閘機械結構圖。水閘主要由支架、底座、閥芯、定位銷、電機、傳動機構以及太陽能電源裝置等組成。水閘工作時，電機通過齒輪驅使閥芯轉動。當閥芯與底板垂直時，隔斷水流；當閥芯連續轉動時，實現水閘開度的連續增減。在底座兩側設有定位銷，供閘門運行至預設開度時鎖住閥芯。定位銷由電磁鐵組成，通電工作，斷電復位。采用旋轉式閥芯結構設計，使閘門驅動力與水流同向，利用水流沖力降低了閘門啟閉時驅動能耗。

圖2 水閘機械結構Fig.2 Mechanical structure of sluice

水閘運行時的開度值是決定過閘流量大小的重要因素。要實現對過閘流量的精準化控制首要的是要實現對開度進行精確控制。圖3給出了旋轉式水閘開度計算分析圖。現討論在不同閘前水位情況下，水閘閥芯向逆時針方向從0°～90°旋轉過程中有效開度he的計算辦法。經過分析可知，可以分為以下3種情況：

(1)

式中：R為水閘旋轉半徑；θ值可通過采集開度儀實時數據得到；H為上游水深。

圖3 水閘開度計算分析圖Fig.3 Calculation chart of sluice opening

同理，可以得到水閘閥芯從90°～360°旋轉過程中有效開度的計算辦法。在閥芯連續旋轉過程中，水閘開度也會跟著在0到2R之間連續變化。因此，只要精確控制旋轉角度，即可對水閘的有效開度實行精準化控制。

在獲得水閘有效開度的基礎上，結合有關水力學公式，可以計算水閘在閘孔出流狀態下的過閘流量[9]：

(2)

式中：B0為閘孔總凈寬；σ為淹沒系數；μ為 孔流流量系數；ε為 孔流垂直流速系數；φ為 孔流流速系數；λ為計算系數。

對于旋轉式水閘，孔流流速系數φ可采用0.95～1.0，淹沒系數 均可以通過查表得到[9]。

3.2 太陽能供電模塊

在較偏僻的野外安裝水閘時，從電網取電是比較困難的，而且布線成本高，采用太陽能供電可以有效解決該問題。因此為水閘配備光伏電源。實驗水閘閥芯直徑為80 cm，采用24 V、12 AH的鉛酸蓄電池，2組10 W的太陽能板。通過LM2596S開關電壓調節器將24 V轉為5 V輸出。光伏供電系統為水閘同時提供了24 V和5 V 2個等級的輸出電壓，見圖4。選用智能型PWM充電方式，有效減小對蓄電池的沖擊，延長蓄電池使用壽命。供電系統具有過充、過放、過載、短路、過溫和反接保護功能，有效保證系統安全運行。

圖4 光伏供電系統Fig.4 Photovoltaic power supply system

3.3 水閘遠程測控

要完成水閘運行狀態的實時監測，關鍵是要實時采集水閘終端各傳感器和控制器的數據，并將他們發送至云端數據庫，Web網站對數據進行可視化呈現。在水閘本地端，在μC/OS-II系統上研發嵌入式控制系統，通過中斷的方式按一定頻率向各傳感器輪詢實時數據；將采集到的水位、開度、運行狀態等信息與上一次數據進行比較，僅將更新過的數據通過預定格式編碼后，使用Socket方式發送至云端，見圖5。

圖5 水閘終端數據發送流程Fig.5 Data flow of sluice terminal

云端服務器接收到水閘端發送的數據后，解碼后對數據格式是否正確進行校核；校核通過后，更新數據庫和操作日志。下面給出云服務器接受水閘實時數據的部分實現代碼:

1publicstructjson//定義用來接受數據的變量2{publicintsluiceId{get;set;}//水閘ID3 publicintsluiceState{get;set;}//水閘運行狀態4 publicdoublesluiceOpening{get;set;}//開度5 publicdoublesluiceFlow{get;set;}//流量6 publicdoublesluiceFrontWL{get;set;}//閘前水位7 publicdoublesluiceBehindWL{get;set;}//閘后水位8}9privatevoidReceiveData(IAsyncResultar)10{sluiceSokectClassslc=(sluiceSokectClass)ar.AsyncState;11 try{inti=slc.socket.EndReceive(ar); ∥接受數據12 stringdata=Encoding.ASCII.GetString(slc.Rcvbuffer,0,i);13 If(isFormatCorrectFun(data))14 {jsondataRcv=JsonConvert.DeserializeObject(data.ToString()); ∥更新云數據15 updataFun("Tbl_realtime",dataRcv.sluiceId,16 dataRcv.sluiceState,dataRcv.sluiceOpening, dataRcv.sluiceFlow,dataRcv.sluiceFrontWL, dataRcv.sluiceBehindWL); ∥更新日志17 writeLogFun(string.Format("{0}接受到閘站{1}發來數據{2},DateTime.Now.ToString("yyyy/MM/ddHH:mm:ss"),dataRcv.sluiceId,data)); }else{log.WriteError("warning","閘站數據解析出錯");}18 …19 }catch{log.WriteError("warning","未收到閘站數據");}20}

用戶通過訪問云平臺實現對水閘的遠程控制。常見的遠程操作包括開啟、關閉、重啟、設置開度、設定工作模式等，相應的操作指令經云端向水閘嵌入式控制模塊發送。嵌入式控制模塊接受指令后，向電機控制器傳達并執行指令。

3.4 智能運行

針對單個水閘，根據不同應用需求，設計了按水位和按流量2種不同的智能運行模式，2者均需要通過對閘門開度的動態精確控制來實現。將預期的水位、流量信息作為特定算法的輸入得到合理的開度值，并讓閘門電機執行到該開度，這是實現精準化控制的2個必備環節[10,11]。

電機在執行中，收到停止指令后，因閥芯慣性運動和水流的沖力等原因，閘門并不會瞬間停止，進而會造成執行誤差。為減少執行誤差，需要在理論停止時間點之前發送停止指令。將開度控制誤差在閾值范圍內的閘門運動角速度w和指令發送提前時間Δt存入歷史控制實例庫，w是旋轉角度 的變化率， 通過檢測開度儀數據得到。通過對歷史控制實例庫的學習，可以根據閘門瞬時角速度w即可得到合理的提前量Δt。

將這樣的思想與模糊控制相結合，建立帶執行偏量因子的水位模糊控制模型，以提高開度控制精度，實現水閘的智能運行，見圖6。采用二維模糊控制器，將設定水位r和實測水位c的差值及其偏差變化率ec作為輸入，以閘門實際開度U′為輸出變量。在運行中不斷檢測e，通過輸入、輸出量的模糊化，模糊推理決策和模糊判決生成模糊查詢表，再分別乘以相應的比例因子得到理論開度U，作為電機控制開度的執行目標值；在即將達到開度U前，在Δt前發送停止指令，最終得到實際開度U′。計算U′與U之間的誤差，如果小于期望閾值，則將本次閘門瞬時角速度w和時間提前量Δt存入開度控制實例庫，供下次開度控制學習使用。

圖6 帶執行偏量因子的水位模糊控制模型Fig.6 Fuzzy control model of water level with deviation factor

4 試驗驗證

為了驗證水閘控制開度的精度，在浙江水利水電學院搭建模擬灌區，安裝了4扇實驗水閘，在阿里云上建立數據中心，部署水閘遠程測控云平臺，并使用不同配置的用戶終端設備對水閘開度的遠程控制精度和響應時間進行測試。

實驗水閘的旋轉直徑分別為600、800、1 000和1 200 mm 4種規格，采用了如表1所示的阿里云服務器和高、中、低3種不同配置的計算機訪問終端，其中阿里云服務器采用通用型配置，包年價格目前在1 000 元以內，測試結果數據見表2。結果表明云平臺部署簡單，運行穩定，運維成本低，最大開度控制誤差為1.1 mm，最長響應時間為0.6 s，與用戶終端設備配置高低相關性不大。水閘遠程測控云平臺界面、嵌入式系統主界面以及實驗水閘見圖7和圖8。

表1 云服務器及測試計算機終端配置Tab.1 Configuration of cloud server and test computer terminal

表2 云服務模式下閘門開度遠程控制實驗結果Tab.2 Results of remote control of gate opening undercloud service mode

圖7 水閘遠程測控云平臺Fig.7 Remote monitoring and control cloud platform for sluices

圖8 水閘實驗裝置Fig.8 Sluice experimental device

5 結 語

在云服務模式下設計了一種測控一體化、無線遠程遙控的太陽能小型水閘。將太陽能電源、機械結構、動力系統、感知設備、無線通訊模塊等組件進行一體化集成，有助于緩解傳統水閘野外安裝、布線、調試的工程量大等問題。在云服務模式下，建立云數據中心，開發和部署了水閘遠程測控云平臺，不需要專門配備服務器、訪問終端和支撐環境，系統部署簡單，管理便捷，運維成本低。水閘系統運行穩定，開度控制進度高，響應時間短，能較好的實現實時監測，遠程控制和智能運行等功能，適合中小型農村農田灌溉明渠輸水的精準化控制。目前該水閘裝置尚處于實驗室測試階段，下一步將著重研究云服務模式下的閘群智能調度模型以及如何轉化為實際產品投入農田灌區實踐運用。

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