基于水肥藥一體化智能灌溉系統的研究

河北北方學院信息科學與工程學院 顏鈺 史婷婷 曹雪萌 劉鈺

引言

水肥藥一體化智能灌溉系統設計主要分為硬件設計和軟件設計兩大部分。在硬件部分中，終端節點主要依靠傳感器、水肥藥一體機及滲灌系統進行實現，各節點間通過Zigbee 無線傳感網絡連接，控制部分由ARM嵌入式系統完成；在軟件部分中，與權威數據模型進行算法分析與匹配，從而使滲灌系統做出正確的判斷。系統總設計原理圖如圖1 所示。

圖1 總設計原理圖

1 系統設計與實現

1.1 硬件系統設計

1.1.1 傳感裝置

傳感裝置主要由土壤溫濕度傳感器、土壤PH 值傳感器、土壤元素分析傳感器、土壤養分傳感器和空氣溫濕度傳感器共同組成。

土壤溫濕度傳感器及空氣溫濕度傳感器分別負責監測土壤和空氣中的水分和溫度，使植物始終能在適宜的溫度和濕度下生長。土壤PH 值傳感器檢測土壤酸堿度，確保土壤酸堿度保持在植物適宜生長的范圍內。土壤中無機物含量是植物生長過程中的重要參考因素，因此需要土壤養分傳感器檢測土壤是否貧瘠，土壤元素分析傳感器監測土壤中氮磷鉀含量是否能使作物正常生長。

1.1.2 閥門控制器

在水肥藥一體智能灌溉系統中閥門控制器接收到信號后遠程開啟輸水系統的電閥門，給滲透系統提供所需要的水資源，當水分足夠時，閥門控制器關閉電閥門，停止對滲透系統水資源的輸送。

1.1.3 滲灌系統

植物對水分、養分和農藥的吸收主要是在根部進行，因此智能化灌溉系統主要采用滲灌的灌溉方式。圖2 為滲灌系統的總設計圖。該種灌溉方式可以減少外部因素（如刮風、下雨等）對灌溉位置、灌溉濃度的影響，實現精準灌溉的同時減少水肥藥的損失量，增加水肥藥的利用效率。

圖2 滲灌系統的總設計圖

滲灌系統主體位于地表，用戶根據農田面積大小選擇安裝適宜型號的水泵和壓力機。服務器依據傳感器傳入的數據進行判斷，由ARM 智能主控器按照式（1）自動配比水肥藥的比例，并控制水泵壓力機進行灌溉操作。水肥藥配比公式為：

其中，μ 為需要的水肥或水藥濃度，F 為濃水肥或水藥液體的流量，C 為濃水肥或水藥液體的濃度，li為主供水管路清水的流量。

為防止肥料與農藥中的成分發生化學反應而影響使用，系統使用不同的管道將二者分別進行輸送，即：水和肥料通過第一滲透管滲透至地下，水和農藥通過第二滲透管滲透至地下，最終達到水肥藥并施的目的。輸水管（包括各管道和滲透管）采用高分子聚乙烯塑料，該種材料具有常溫下不溶于目前所知的任何溶劑或酸堿，其穩定性可保證不同濃度肥料和農藥的輸送。

1.2 軟件系統設計

1.2.1 軟件設計概述

軟件設計方面分為智能化自動灌溉和人工灌溉兩種模式，智能化灌溉依據作物適宜生長的數據進行水肥藥自動配比，并通過外圍設備進行灌溉；人工灌溉即用戶可通過軟件觀察可視化數據，實時監測農田情況，自主決策水肥藥配比并遠程操控外圍設備進行灌溉。

1.2.2 軟件功能概述

軟件的功能主要分為控制、歷史數據查詢和實時監測三部分，用戶可根據實際情況及天氣狀況選擇智能化自動灌溉或手動配比水肥藥進行遠程灌溉。歷史數據查詢功能可將反饋給后臺的數據進行可視化處理，給用戶更加直觀、清晰的體驗，同時用戶可對比數據信息對作物生長情況進行判斷。監測功能主要包括土壤墑情信息及設備狀態信息監測，如出現設備問題或其他不利于作物生長的影響因素，系統則會告知用戶，讓用戶及時做出相應判斷。

1.2.3 控制算法概述

（1）模糊控制算法

水肥藥灌溉配比輸出采用模糊控制算法，如圖3所示。

圖3 模糊控制

模糊規則具有自主學習能力，使模糊控制器能夠根據設定好的水肥藥配比智能化地配置水肥藥的濃度。在模糊規則的影響下，模糊控制器對已獲得的數據進行模糊決策，智能灌溉系統在得知目標配比額限制條件后，模糊控制器先對數據進行模糊尋優的操作，而后系統將得到的數據進行去模糊化處理，將計算和推理所得到的模糊值轉換為明確的控制信號，作為灌溉系統的輸入值。執行器利用模糊計算所得到的控制信號控制滲灌系統完成滲灌操作，而受滲灌系統操作影響的土壤墑情數據實時反饋回來，作為反饋輸入實時影響著模糊決策的制定，從而實現系統的自主循環控制。

（2）PID 與積分飽和算法

所謂積分飽和就是指系統存在一個方向的偏差，PID 控制器的輸出由于積分作用的不斷累加而擴大，從而使PID 控制器的輸出超出正常范圍并不斷增大，進入飽和區。在本項目中,當所反饋的數據進入飽和區后。為解決積分飽和的問題，我們采用抗積分飽和的PID算法，使數據退出飽和區。PID 算法功能框架圖，如圖4所示。

圖4 PID 算法功能框架圖

對于系統水肥藥排出量和排出比例的控制，我們采用積分飽和的方式對其進行調控，在控制過程中，采用PID 算法，即利用反饋檢測偏差信號的算法，通過偏差信號來控制被控變量。其原理如式（2），即在計算變量U(k)時，先觀測上一時刻的變量U(k-1)是否超出了限制范圍。若U(k-1)＞U限制，則只累加負偏差；若U(k-1)＜U限制，則只累加正偏差。當土壤墑情傳感器傳出的數據超過系統的極限值，且仍然不能消除偏差時，由于積分的作用，盡管PID 差分方程式（如式3）所得的運算結果（即水肥藥在土壤中的含量）繼續增大或減小，但系統不會繼續進行灌溉和配比操作。除離散式PID控制以外，我們還需要進行增量式PID 控制（如式4），通過對本次所觀測的水肥藥比例與上次觀測到的比例求差值，計算其增量，從而進行控制，增加其準確率。PID 算法中積分通過偏差的累計抵消系統的靜差，微分對偏差的變化趨勢做出反應。使用PID 算法進行比例控制可以使系統根據偏差的變化趨勢實現水肥藥配比的超前調節，提高系統的反應速度，避免了控制變量長時間停留在飽和區，使系統能夠對反向的偏差進行快速的響應，從而大大提高了系統的靈活性。

PID 控制原理公式如下：

其中，t 為特定時刻，U (t) 為PID 控制器的輸出信號，此時數據輸入量為rin(t)，數據輸出量為rout(t)且均為觀測值，偏差量err(t)=rin(t)-rout(t)，TD為微分時間。

PID 差分方程式（離線形式）如下：

其中U(k)為PID 控制器的輸出信號，Kp為比例帶，KI=Kp*T/TI，KD=Kp*TD/T，T 為系統采樣周期，TI為積分時間，TD為微分時間，err(k)為 k 時刻的偏差量，err(k-1)為上一時刻（k-1 時刻）的偏差量。

PID 增量方程式如下：

其中△U(k)為PID 控制器輸出信號的增量，存在△U(k)= U(k)-U(k-1)，Kp為比例帶，KI= Kp*T/TI，KD=Kp*TD/T，err(k)為 k 時刻的偏差量。

2 網絡傳輸系統

水肥藥一體化智能灌溉的外圍設備采用C/S 架構，C/S 架構的交互性、安全性、處理信息的能力強且信息處理速度較快，更利于大量數據的傳輸和處理。5G網絡則應用于Zigbee 主節點和客戶端之間的通信，實現人機交互。ZigBee 終端節點將采集到的土壤墑情數據，通過Zigbee 傳輸網絡匯集到主節點的ARM 處理中，進而通過5G 網絡將數據傳送給客戶端，客戶端器將處理數據反饋給滲灌系統的智能主控制器，進行水肥藥配比計算，形成控制指令使滲灌系統發出響應，以達到遠程灌溉的目的。

3 數據分析

統計作物適宜生長條件是實現水肥藥一體化智能灌溉系統的理論基礎。為了精準施肥、灑藥，表1、2 以常見作物為樣本對其各方面數據進行統計和整理。

表1 統計常見作物適宜生長的條件

表2 常見作物適宜使用的肥料及配比

土壤一般性標準，氮 140～225，磷 57～100，鉀106～150，單位是毫克/公斤。土豆適宜的土壤類型為中性偏酸性土壤，PH 值在6.5～7.5 之間，幼苗期對氮磷鉀的吸收率分別為17%、14%、13%，1 噸馬鈴薯塊莖需要在土壤中吸收氮5kg、磷2kg、鉀11kg，我們已建立的模型中土豆重量為500g，因此經過計算可知需要土壤中的氮磷鉀含量分別為2.5g、1g、6g。

水肥藥一體化智能灌溉系統將個性化參考常見作物的生長周期，制定有規律、更科學的水肥藥滲灌濃度、滲灌周期。智能灌溉系統分別根據不同的適宜生長條件對水肥藥進行配比，當傳感器反饋土壤墑情信息不符合作物生長的適宜條件時，服務器將控制外圍設備進行滲灌處理，直到土壤墑情值達到系統的預期指標后再停止灌溉。

4 結論

水肥藥一體化智能灌溉系統主要以ZigBee 無線局域網技術為基礎進行數據傳輸，可以遠距離接收外圍設備發送的數據，具有擴展性強、可移動性強、設備簡單、性價比高等優點。該系統通過土壤墑情傳感器檢測土壤基本信息，依據設置的閾值實現全自動水肥藥地下滲灌，使資源利用率提高，作物產量增多。