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时间:2018-08-07
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1、基于欧姆龙PLC的模糊神经网络控制灌溉系统宋乐鹏宋乐鹏先生,重庆科技学院讲师。关键词:复合模糊控制神经网络变频器PLC在温室育苗生产中,粗放的灌溉方式与落后的灌水技术已不适应现代农业的要求,发展节水灌溉势在必行。灌溉自动化可大大减轻灌水的劳动强度,提高劳动生产率,减少灌溉水量损失,是灌溉管理现代化的标志,也是灌溉农业发展的方向。目前的一些灌溉系统大多还是人为决定灌溉时间与灌溉量的被动供水式灌溉,这对育苗并不一定合理,因此根据作物缺水信息实施精量控制灌溉是提高水的利用率和水的生产效率的重要途径之一。目前,灌溉控制硬件系统采用单片机、工控机等。单片机控
2、制系统成本低,但是运行过程中干扰大;工控机和计算机作为下位机控制系统成本较高,而且其应有的功能未能得到充分体现。这些控制系统大多数未对作物缺水信息进行检测,造成灌溉不合理,降低了灌溉的效益。我们结合温室育苗特点,对灌溉系统的控制进行研究,提出以欧姆龙可编程控制器PLC作为控制核心,采用神经网络技术离线训练,寻找出修正模糊控制因子α,实现对温室内的幼苗灌溉进行控制,从而降低系统成本,提高节水灌溉的智能控制效果和生产效益。一节水灌溉系统的构成本文所述的灌溉控制系统是以PLC作为控制核心,PC机作为上位机对其进行定期的数据收集和存储以及进行一定程度的监控
3、和数据设定。系统硬件结构框图如图1所示。在图1中,采用SC0058型土壤湿度传感器用于测量土壤湿度,A/D转换模块是OMRON公司生产的MAD02,在灌溉控制中,需要对17个点进行控制,再加上温湿度控制,因此PLC选用OMRON公司的CPM2A。电磁阀是整个控制电路的执行元件,该元件选用的是24V交流驱动方式,功率为2W。PC机作为控制系统的上位机,利用VB编程,实现与PLC之间的通信,完成数据交换,即通过PC机输入控制参数,实现对PLC所测试的数据进行定时上传,保存在PC机中,为以后的分析处理提供数据。二模糊控制原理在灌溉控制系统中,把田间持水量
4、作为灌溉临界点。根据人工灌溉定额的经验,以过度供水、充分供水、适度缺水、水分亏缺、严重水分亏缺作为供水的判断机制。过度的水分亏缺对植物生长有严重的抑制作用,而适度水分亏缺可增强植株和枝体渗透调节机能,限制体内养分和能量的过度消耗,增强生长潜势,并提高水分利用效率。在本控制系统中,输入变量是误差e(即土壤中的水分含量Sp与田间持水量Hf之差)和含水率变化率Δe(即含水量差的变化趋势),输出变量为供水时间t。模糊控制的基本原理如图2所示。PLC通过采样获取土壤中的水分含量的精确值,然后将此量与田间持水量比较得到误差e,把误差的精确量模糊化变成模糊量,得
5、到误差e的模糊语言集合的一个子集E。再由e模糊控制规则R(模糊关系),根据推理合成规则进行决策,得到模糊控制量为u=EoR(式中u为模糊量)。为了对被控对象施加精确的控制,还需将模糊量u转化为精确的数字量,经D/A转换,送给执行机构,从而对被控对象电动机实施控制。三模糊神经网络控制算法灌溉控制系统的主要目的是控制土壤中的水分含量恒定,此水分含量与土壤的地理条件、当地气温、农作物的种类、当天的天气等因素有关,灌溉控制系统具有强时滞、非线性的特点。因此采用常规PID控制无法达到满意的控制效果,为了解决这一难点,本系统采用了模糊神经网络控制算法。这种控制
6、算法结合专家知识与现场熟练工人的经验,模仿人的大脑进行决策,不需要被控对象的精确数学模型,对强时滞、非线性的被控对象具有很好的控制效果。1.模糊控制算法变量选取根据实际控制要求,本模糊控制器土壤中的水分含量与田间持水量之差E的语言变量值取(负大、负中、负小、零、正小、正中、正大),偏差的变化率EC及电动机控制电磁阀供水时间增量ΔT的语言变量值取(负大、负中、负小、零、正小、正中、正大),量化等级都取{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6}。各模糊子集的隶属函数取三角型函数,如图3所示。由于在不同的温度下,系统要
7、求的工作状态是不同的,对误差及误差变化率的加权值应有所不同,当系统误差较大时,控制器的主要任务是快速消除误差。因此,应取较大的α值,即加强误差的权值,以加速系统的快速响应。反之,当系统误差较小时,控制器的主要任务是使系统尽快趋于稳定。因此,应取较小的α值,即加强误差变化率的权值,以提高系统的稳定性。为了满足系统在不同状态下对修正因子的不同要求,引入4个修正因子。其解析表达式如式(1)。⎧−<α1E+()-1α1EC>,E=0⎪()⎪−<α2E+-1α2EC>,E=±1ΔU=⎨(1)−<αE+()-1αEC>,E=±2⎪33⎪−<αE+()-1αEC
8、>,E=±3⎩44其中α1、α2、α3、α4为0~1之间的实数且α1<α2<α3<α4。当误差为不同等级时,取不同的α值来
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