基于模糊PID 算法的播種機播量自動化控制方法

甘肅畜牧工程職業技術學院 李寧 王雷 陳炳羽

隨著現代農業技術的不斷發展，播種機在農業生產中的應用越來越廣泛。播種機的播量是影響作物生長和產量的重要因素之一，因此，實現播種機播量的自動化控制對于提高農業生產效率和品質具有重要意義。傳統的播種機播量控制方法主要依賴于人工操作，存在著操作不準確、控制精度低等缺點，難以實現播量的精確控制。因此，本研究提出了一種基于模糊PID 算法的播種機播量自動化控制方法，旨在提高播種機播量控制的精度和自動化程度，為現代農業的發展提供技術支持。

1 播種機播量自動化測量

通常情況下，播種機的播種箱采用懸掛式安裝方式，在播種箱的下方是通過氮氣彈簧提供其支撐力，在播種箱的外側安裝拉力傳感器，拉力傳感器與播種箱的重力的合力為氮氣彈簧支撐力，其用公式表示為：

式中，d 表示氮氣彈簧支撐力，即氮氣彈簧彈力；e表示拉力傳感器上緊固螺栓對播種箱側板的拉力；G表示播種箱體和物料的總重力[1]。根據以上公式可知，根據拉力傳感器測量的拉力與氮氣彈簧支撐力的變化，可以反映出播種箱內物料重量的變化，從而可以測量到播種機的播量變化[2]。在氮氣彈簧上安裝壓力傳感器，利用壓力傳感器與拉力傳感器采集到播種機播量信號，通過USB 接口將采集的信號發送到計算機上，用于后續數據預處理和分析。

2 測量信號加權濾波

在對播種機播量測量過程中，拉力傳感器與壓力傳感器測量到的力信號的變化量存在方向相反，并且當無線傳感器受到外界因素干擾時，壓力傳感器與拉力傳感器對干擾信號的響應存在幅值成正比的特征，并且將壓力傳感器與拉力傳感器測量信號相加后整體的信號振動幅度將減弱。根據以上測量信號的特征，采用加權濾波算法對播種機播量測量信號進行濾波處理[3]。首先利用分配系數對測量到的播種箱拉力信號與壓力信號進行加權和處理，得到兩種信號的加權和信號，其用公式表示為：

式中，R(S)表示壓力信號與拉力信號的加權和信號；S表示播種機播種面積；n 表示分配系數；e(F)表示拉力傳感器隨作業面積變化時測量到的播種箱拉力；d(F)表示壓力傳感器隨作業面積變化時測量到的氮氣彈簧壓力[4]。將加權和信號與播種機播量方程進行線性組合，其用公式表示為：

式中，e (F)'表示加權濾波后的播種箱壓力信號；A(S)表示播種機播量方程；d(F)' 表示加權濾波后的氮氣彈簧壓力信號[5]。通過以上對加權和信號與播量方程線性組合，實現對測量信號的加權濾波處理。

3 基于模糊PID 算法的播量誤差調控

在上述基礎上，利用模糊PID 算法對播種機播量信號綜合分析，將播量誤差進行模糊化、清晰化，確定控制向量，最終利用模糊PID 控制器對播種機播量誤差進行調控。首先利用加權濾波后的測量信號計算出播種機播量偏差，其用同時表示為：

式中，x 表示播種機播量偏差；k 表示播量偏差斜率。再根據壓力信號與拉力信號的變化情況，計算出播種機播量偏差變化率，其計算公式為：

式中，ε 表示播種機播量偏差變化率；e(F)0表示最初播種機播箱拉力值；d(F)0表示最初氮氣彈簧壓力值[6]。通過對播量偏差和偏差變化率進行模糊化處理，得到偏差模糊量和偏差變化率模糊量，根據需求設定模糊集為：

式中，D 表示模糊集合；NB表示負大；NM表示負中；N 表示負?。籞0表示零；PS表示正小；PM表示正中；PB表示正大[7]。模糊集中所有模糊元素均采用隸屬度函數，將模糊量變化分為七個等級，因此得到其對應的模糊論域為：

式中，P 表示模糊論域。根據論域確定播種機播量誤差和誤差變化率的模糊元素。采用Mamdani 模糊邏輯對播種機播量模糊PID 控制量進行推理，其用公式表示為：

式中，U 表示播種機播量誤差模糊控制量；0 表示運算關系；k 表示模糊關系合成運算。由于以上計算得到的控制量為模糊量，無法被模糊PID 控制器直接執行，因此采用面積重心法將得到的模糊控制量進行清晰化轉換，得到具體的控制清晰量，其用公式表示為：

式中，Uert表示播種機播量精確控制量；ψ 表示隸屬度函數。將計算的精確控制量輸入到模糊PID 控制器中，模糊PID 控制器控制輸出采用微分方程，將精確控制量分解為播種機播量比例系數、微分系數和積分系數修正量，其用公式表示為：

式中，uet(kp,ki,kd)表示模糊PID 控制器輸出；kp、kpo、△kp分別表示播種機播量比例系數修正值、初始值和比例因子；ki、kio、△ki分別表示播種機播量微分系數修正值、初始值和微分因子；kd、kdo、△kd分別表示播種機播量積分系數修正值、初始值和積分因子。通過USB 接口將模糊PID 控制器與播種機連接，通過對播種機播量比例、積分和微分因子調控，將播量偏差修正，以此實現基于模糊PID 算法的播種機播量自動化控制。

4 實驗論證

4.1 實驗準備與設計

實驗在某農場環境中進行，該農場播種機型號為IOFA-FGA77，播種機配套動力為1120Kw/hp，作業效率為9.45km2/h，尺寸為2450mm×2300mm×2900mm，配套形式為三點懸掛，壟數為4 壟。該播種機播種作物為小麥、水稻、紅薯、玉米、高粱、甜菜以及油菜，利用本文設計方法對該播種機播量進行自動化控制，控制效果如表1 所示。

表1 播種機播量自動化控制結果

記錄所有作物播種時播種機播量自動化控制數據信息，用于以下對方法性能的檢驗。

4.2 實驗結果與討論

實驗以超調率作為播種機播量自動化控制方法性能評價指標，超調率是指超出目標量與目標量的比值，其計算公式為：

式中，K 表示播種機播量超調率；Y 表示控制后播種機播量；M表示播種機目標播量。超調率越高，則表示播種機播量自動化控制精度越低。將設計方法與基于可編輯邏輯控制器的控制方法和基于PLC 的控制方法超調率對比，隨機選擇四個作物，統計四種作物播種中播種機播量超調率，如圖1 所示。

圖1 播種機播量自動化控制超調率

從圖1 可以看出，在本次實驗中不同方法在實踐中超調率不同，并且對于不同作物播種時超調率也有所不同。本文方法在紅薯播種時對播種機播量的超調率最低，為1.24%，在小麥播種時超調率最高，為2.41%，本文方法可以將播種機播量超調率控制在3%以內，說明本文方法對于播種機播量的控制與目標值基本接近。而基于PLC 的控制方法超調率最高，為15.47%，其次為基于可編輯邏輯控制器的控制方法，其超調率最高為14.75%，兩種現行方法超調率均遠遠高于設計方法。因此，通過以上實驗證明，本文方法播種機播量自動化控制效果最佳，可以實現對播種機播量的高精度自動化控制。

5 結語

在本次研究中，提出了一種基于模糊PID 算法的播種機播量自動化控制方法。通過實驗驗證，發現該方法能夠有效地提高播種機播量控制的精度和自動化程度，同時降低人工操作的難度和成本。這對于現代農業的發展具有重要意義，可以幫助農民更好地滿足農業生產的需求，提高農作物的生長和產量。在未來的工作中，筆者將繼續深入研究播種機播量控制的相關技術，進一步提高播種機播量控制的精度和自動化程度。同時，也希望能夠將該技術應用到更多的農業生產領域中，為現代農業的發展提供更全面的技術支持。