盆栽迷你玫瑰水脅迫聲發射精準灌溉系統研究

周　橋， 陳　釗， 劉存瑞， 時　玲

(云南農業大學機電工程學院，云南昆明 650201)

視情精準灌溉是節水農業的重要組成部分，也是提高節水效率的重要途徑之一。為有效地進行視情灌溉，研究者從不同方面研究作物缺水狀況的評價方法，制定了相應的灌溉指標。長期以來，人們把土壤含水量或大氣相對濕度作為控制農作物灌溉的指標，但這些指標都是反映作物生長環境的間接指標，用于對反映作物的缺水情況比較遲鈍、滯后，且精度低。因此，從植物本身出發，使其成為“會說話的植物”(the speaking plant)，建立人與植物的對話，以植物自身在水脅迫下的生理變化作為控制灌溉的依據已成為近年來國內外學者研究的熱門領域[1-3]。其中，以植物水脅迫下聲發射信號為主要技術指標的精準灌溉顯示出極大的優勢和前景，相關理論研究也取得很多進展，但目前相應灌溉系統的研究還不多。本研究以云南花卉中具有一定代表性的盆栽迷你玫瑰為研究對象，以聲發射作為其水分虧缺的主要診斷指標，初步建立一套溫室花卉視情精準灌溉系統并進行灌溉試驗和效果分析，為將來基于聲發射技術更加成熟的智能化灌溉系統作相關探索和研究。

1　灌溉控制系統組成

本系統為以PC機為核心、以LabWindows[4-6]為軟件開發平臺，配合必要的傳感器[7]、信號調理器、數據采集[8-9]卡、執行單元等硬件組成的多通道水脅迫聲發射灌溉控制系統。

1.1　系統硬件設計

系統硬件是整個灌溉系統的物理基礎，針對系統功能的要求同時考慮精度、分辨率、傳輸速度等技術指標，對硬件進行了優化設計，主要分為數據檢測設備[10-11]、信號調理設備、信號分析設備以及外圍設備4個部分(圖1)。

1.1.1AE傳感器與4615干旱脅迫檢測儀聲發射(acoustic emission，簡稱AE)是材料受外力或內力作用產生變形或裂紋時，以彈性波的形式釋放出應變能的現象，其中一部分應變能以聲發射波的形式釋放。AE傳感器就是把這個聲發射應力波轉換為電信號的一種檢測器(圖2)。

本系統采用美國物理聲學公司(PAC)生產的I15I型聲發射[12-15]傳感器和4615干旱脅迫檢測儀(drought stress monitor，簡稱DSM)來檢測植物缺水時發出的超聲信號。I15I型聲發射傳感器工作原理如下：利用壓電陶瓷材料鎬鈦酸鉛(PZT-5)在機械外力作用下的正壓電效應，把機械能轉換為電信號，在結構上，屬于單端輸出式，利用壓電晶體的共振點可以得到很高的靈敏度。為了降低傳感器與前置放大器間的電纜阻抗，從而減少電波干擾，I15I將20 dB的前置放大器內置。4615干旱脅迫檢測儀由信號通道、接口電路、A/D轉換器以及單片機系統組成，它具有1路AE信號通道，由傳感器、前置放大器、帶通濾波器、主放大器、包絡檢波、均方根電壓電平形成電路、能量處理電路、振鈴及事件形成電路等組成，I15I型AE傳感器與之配套使用，可實現植物生理需水信息聲發射信號的參數識別。

1.1.2數據采集(data acquisition，簡稱DA)板數據采集板由數據采集器、存儲單元和控制邏輯等部分組成。其中，數據采集器包括多路選擇開關(MUX)、測量放大器(AMP)、數據保持器和A/D轉換器等，它負責將多個現場模擬信號采樣量化為數字信號，以便送入計算機作進一步分析處理；存儲單元包括存儲器和數據緩沖器，存儲器按先進先出(FIFO)或循環刷新的原則暫存采集的數據，數據緩沖器保存通過A/D轉換出來的即時數據；I/O及控制邏輯用于I/O編碼、定時計數、通信及產生數據傳輸方式控制信號等。

數據采集的正確與否將直接影響整個虛擬儀器測控系統的精度，因此，在數據采集板的選擇上，綜合考慮采樣精度、采樣速度、本系統待測參數特征以及數據采集板的可靠性和性能/價格比等因素，本研究選擇美國NI公司生產的插入式數據采集板PC-6024E(圖3)。

PC-6024E的主要性能如下：

(1)模擬輸入：16路單端/8路差分模擬輸入；

(2)最大采樣速率：100 kS/s(S表示樣本數，samples)；

(3)輸入精度：12 bit；

(4)輸入范圍：-10 V～+10 V，-5 V～+5 V，-500 mV～+500 mV，-50 V～+50 V；

(5)輸入增益：0.5，1.0，10.0，100.0；

(6)模擬輸出：2(通道)；

(7)輸出精度：12 bit；

(8)數字I/O：8個；

(9)246 it定時器/計數器：2。

1.1.3電子天平電子天平用于植物葉面蒸騰[16-21]量的測量，對它的選擇主要有2個性能指標：總量程和最小分度值(測量精度)。本研究中選擇的灌溉對象為盆栽迷你玫瑰，整株迷你玫瑰加上其栽培基質的質量大約為1 500 g，平均失水約1 g/h，假設要測每30 min的蒸騰速率，即信號為 0.5 g/(株·次)，那么至少需要電子天平的精度達到10%。考慮以上因索，本系統采用常熟市衡器廠生產的DJ2/500型精密電子天平(圖4)，其串口參數設置如下：傳輸速率(波特率)為1 200 b/s、奇校驗、1位起始位、1位停止位、7位ASCⅡ碼，穩定時自動發送數據。電平的數據傳輸格式用十六進制表示為2B 20 20 20 - - - - - - - 67 20 20 0D 0A(符號“-”為接收到質量的數據)。

1.2　系統軟件設計

1.2.1系統軟件實現功能分析本灌溉系統最重要的組成部分就是軟件系統，其基本思想是將硬件模塊軟件化。本研究中軟件系統可分為實時測控系統和數據管理系統(圖5)，主要實現參數設定、數據采集、控制計算、數據處理等功能。

1.2.2主要參數設定模塊參數設定模塊主要包括采集參數、報警參數和控制參數的設定。對于聲發射信號的檢測，其參數設定主要包括門檻電壓設置、前置放大倍數設置、濾波器頻率上下限設置及時間參數設置。聲發射信號數據采集及顯示功能主要由美國聲學儀器提供的AEwin軟件實現。PCI-2 AE硬件參數部分設置界面如圖6所示。實施采集前，電子天平串口號、波特率、奇偶校驗、數據位數、停止位等串口參數部分設置界面設定如圖7所示。

2　灌溉試驗和效果分析

經綜合考慮，本系統引入作物有限缺水效應理論并繼續開發與進一步量化，以充實用于指導農業節水灌溉的實踐。為考察按照植物水分脅迫下聲發射信息控制灌溉的效果，建立了計算機控制的滴灌系統(圖8)。電磁閥采用JD11SA-6型，線圈交流電壓為220 V，動作電流為1.5 A，驅動電路中繼電器選用小型中間繼電器JRX-13F型，其工作電壓9 V，線圈電阻180 Ω。

灌溉系統內水壓來自距地面2.5 m高的水箱，滴頭實際流量為3.6 L/h。為保證根區土壤濕潤的均勻性，在植株根部區域相對方向上等距離安裝2個滴頭。

2.1　灌溉策略的傳統控制算法及作物非充分灌溉制度控制算法

對于灌溉控制系統來說，核心部分是控制算法的確定和實現，即對灌溉始點和灌溉量的確定。作物白天與夜間對水分的供應要求是不一樣的，水分供應[22]主要取決于作物蒸騰作用的強弱。白天，因有光照，作物蒸騰作用較強，由試驗可知，聲發射信號的頻次與植物蒸騰速率的變化量(蒸騰加速度)在一定范圍內顯著相關，因此，依據聲發射信號的發生頻次可判斷植株的水分狀況；夜間，作物的蒸騰作用很弱，但要進行呼吸作用，為維持生命活動仍然需要水分供應，此時可按一定的時間間隔進行供水，即受時間變化的控制。為此，系統的水分供應采用了“聲發射控制+時控”的控制方案。

將1晝夜的時間劃分為2個時間段，如圖9所示，在t1～t2時段(白天)內，水分供應受聲發射頻次的變化控制；在t2～t1時段(夜間)內，水分供應受時間變化的控制。t1、t2可由試驗人員根據需要在灌溉控制設定面板上進行設定和修改，如設t1=0、t2=24，則全為聲發射控制；如設t1=t2，則全為時變控制。

當水資源不足而只能采用非充分灌溉時，如何在時間(作物不同生長階段)上合理地分配有限的灌溉水量以獲得最高產量或收益，或者使缺水造成的減產損失最小，是實行非充分灌溉的關鍵之一，而最優灌溉制度是整個研究的中心。在非充分灌溉條件下最優灌溉制度的設計過程，是一個將一定灌溉水量在作物各生育階段進行合理分配的多階段決策過程，較適合用動態規劃(dynamic programming，簡稱DP)求解。

在模型方面，參考聲發射與蒸騰速率相關關系，可以在中度水分脅迫聲發射與蒸騰速率存在一個極大相關值時進行灌溉，或者在發生嚴重水分脅迫，聲發射與蒸騰速率存在負相關關系時進行灌溉。

在聲發射控制時段，當每2 s AE事件計數超過用戶在灌溉控制設定面板上設置的閾值β(在作物的不同生長期和不同的天氣條件下，該閾值有所不同)時即啟動電磁閥進行灌溉。灌水量確定的基本思想如下：當日因蒸散(蒸騰+蒸發)失去的水量與補充的水量相同，使作物水分的散失與供應基本保持平衡。因此，灌溉延時時間可按下式計算：

式中：T為灌溉延時時間(s)，計算結果作四舍五入處理；W0為當日上次灌溉后的總質量(g)，如當日首次灌溉W0取 00：00 時刻的總質量；W1為當前時刻總質量(g)；Q為滴頭流量(m3/h)。W0、W1由電子天平讀數得到，滴頭流量由用戶在灌溉控制設定面板上輸入。

在時控時段內，系統嚴格按照操作員通過灌溉控制設定面板設定的供水時間和灌溉延時時間運行而不管當前的AE事件發生頻次情況。

2.2　效果及分析

灌溉對象為2株處于生長期的盆栽迷你玫瑰，第1株(編號A)以聲發射非充分灌溉為指導，第2株(編號B)進行定時控制灌溉。2016年3月22日06：00，每盆均灌水120 g后試驗開始，A株樣本連同其培養基質總質量為1 496 g，B株總質量為1 500 g。2016年3月30日06：00結束，A株連同其培養基質總質量為1 500 g，B株總質量為1 520 g。灌溉控制參數設定如表1所示。

表1　灌溉控制參數設定

樣本B按設定的時間間隔和延時時間進行定時灌溉，每日灌水量為40 g，9 d共灌水4 000 g，蒸散失水3 980 g。表2為節水效果統計結果，可見按AE信息控制灌溉與定時灌溉(充分供水)相比，前者節水效果較為明顯。

表2　節水效果統計結果

3　結論

通過聲發射傳感器檢測植株在水分脅迫下發出的超聲信號并適當結合其他生理指標(如冠層蒸騰量等)，進一步對聲發射信號與植物水分狀況、其他水分生理參數等因子的關系進行研究，建立人與植物的對話，得出視情精準灌溉理論的數學模型，構建出基于水脅迫聲發射的盆栽迷你玫瑰精準灌溉系統。試驗結果表明：系統能正常、穩定工作，按聲發射信息控制灌溉可節水39.71%，而作物生長幾乎不受影響，節水效果與經濟效益明顯?；谒{迫聲發射的盆栽迷你玫瑰精準灌溉系統與其他灌溉相比對植株的生長沒有太大差異，且AE信號對水分虧缺反應敏感，是一種良好的灌溉控制指標。在執行灌溉決策時，開始以聲發射頻次達到最大值時為依據進行灌溉，但何時達到最大值并不能很好地確定，只有在聲發射信號頻次呈衰減趨勢時才能得出，所以需要進一步采集大量數據總結研究其規律，從而為灌溉決策提供理論與技術支持。

參考文獻：

[1]楊世鳳，錢東平，霍曉靜，等. 作物水脅迫聲發射檢測及視情灌溉系統的研究[J]. 農業工程學報，2001，17(5)：150-152.

[2]楊世鳳，郭建瑩，王秀清，等. 作物病害脅迫檢測的研究進展[J]. 天津科技大學學報，2009，24(5)：74-78.

[3]劉艷潔，楊世鳳，錢東平，等. 作物水脅迫檢測的研究進展和發展方向[J]. 天津科技大學學報，2004，19(4)：26-30.

[4]關貞珍，霍曉靜，錢東平，等. 基于虛擬儀器的信號采集與分析系統[J]. 河北農業大學學報，2002，25(3)：84-86.

[5]羅明. 基于虛擬儀器技術的遠程儀器測控實驗系統的設計[D]. 長沙：中南大學，2009.

[6]闞宏偉. 基于虛擬儀器技術、組件技術的測控系統的研究和應用[D]. 北京：北京林業大學，2005.

[7]孫寶元，楊寶清. 傳感器及其應用手冊[M]. 北京：機械工業出版社，2004.

[8]王曉蕾，和健，彭勇平，等. 基于虛擬儀器技術的自動氣象站數據采集與處理系統[J]. 氣象科技，2006，34(2)：210-214.

[9]汪文友，許鳳旌. 罐底腐蝕聲發射檢測數據評價方法[J]. 無損檢測，2012，34(12)：54-57.

[10]馬坤. 虛擬儀器在測控技術與儀器專業教學中的應用[J]. 中國新通信，2016，18(10)：44.

[11]王建新，隋美麗. LabWindows/CVI虛擬儀器測試技術及工程應用[M]. 北京：化學工業出版社，2011.

[12]白晟. 便攜式USB聲發射設備系統開發及應用研究[D]. 北京：北京化工大學，2014.

[13]張錫斌，王薇，李伯群. 聲發射技術在海上平臺安全評估中的應用[J]. 現代制造技術與裝備，2016(5)：68-70.

[14]Boczar T，Zmarzly D. Application of wavelet analysis to acoustic emission pulses generated by partial discharges[J]. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation，2004，11(3)：433-449.

[15]Loutas T H，Sotiriades G，Kalaitzoglou I，et al. Condition monitoring of a single-stage gearbox with artificially induced gear cracks utilizing on-line vibration and acoustic emission measurements[J]. Applied Acoustics，2009，70(9)：1148-1159.

[16]王曉麗，鄧璐娟. 溫室作物模糊蒸騰模型的設計與仿真[J]. 現代化農業，2004(10)：30-32.

[17]許志方，茆智，趙玲爽. 計算稻田騰發量的數學模型研究[J]. 水利學報，1982(5)：3-12.

[18]陳新，蔡煥杰，李紅星，等. 溫室內作物騰發量計算與驗證[J]. 水科學進展，2007，18(6)：812-815.

[19]Boulard T，Fatnassi H，Lagier J. Simple indirect estimation of ventilation and crop transpiration rates in a greenhouse[J]. Biosystems Engineering，2004，88(4)：467-478.

[20]Boulard T，Wang S. Greenhouse crop transpiration simulation from external climate conditions[J]. Agricultural & Forest Meteorology，2000，100(1)：25-34.

[21]戴劍峰，金亮，羅衛紅，等. 長江中下游Venlo型溫室番茄蒸騰模擬研究[J]. 農業工程學報，2006，22(3)：99-103.

[22]康紹忠，熊運章，王振鎰. 土壤-植物-大氣連續體水分運移力能關系的田間試驗研究[J]. 水利學報，1990(7)：1-9.