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时间:2018-10-23
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1、基于Matlab和模糊PID的智能配肥终端控制系统的设计摘要:设计了一种基于Matlab和模糊PID(proportional-integral-derivative)的智能配肥终端控制系统,该配肥控制系统由数据采集及控制系统、数模转换模块和各执行单元等器件组成。为提高智能配肥终端配肥精度和系统稳定性,提出了一种基于Matlab、SIMULINK和模糊比例积分微分PID的自适应模糊控制算法,该控制算法依据经验模糊控制规则,在线实时优化PID系数调校参数,有效改善了该系统的控制质量。结果表明,样机分别配制不同配肥总量的2种、3种和4种肥料时,误差均维持在0.85%,该控制系统超调量小
2、,工作稳定,较好地满足了智能配肥终端配肥精度要求。关键词:智能配肥;终端控制系统;模糊PID;Matlab中图分类号:S224.2文献标识码:A文章编号:0439-8114(2016)11-2908-05D0I:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.11.051测土配方施肥是以土壤测试和肥料田间试验为基础,根据作物对土壤养分的需求规律、土壤养分的供应能力和肥料效应,在合理施用有机肥料的基础上,提出氮、磷、钾及中、微量元素肥料的施用数量、施用时期和施用方法的一套施肥技术体系[1]。精准施肥自20世纪80年代起在西方发达国家就开始推广,并将该理念实际运用
3、于农业生产中。到20世纪90年代末,以美国为例,已有77%的农户采用精准农业技术,到21世纪初期,精准农业技术已日趋成熟,精准农业技术已为西方发达国家带来显著经济效益[2,3]。中国精准农业技术起步晚,目前国内对精准施肥的研究还不成熟,施肥精度和稳定性不高。测土配方施肥可以大幅度降低肥料使用量,减少经济投入,增加农民收入,降低环境污染。测土配方施肥需要较高精度的智能配肥系统,传统的PLC控制终端不能很好地满足实际肥料精度要求。智能配肥终端控制系统研究关键是找到合适的精度控制算法,提高配料配比精度。为了满足该要求,提出了基于Matlab和模糊PID的自适应模糊控制算法,以期该模糊控制
4、算法能够在线优化模糊控制规则及输出比例因子,有效提高配肥精度,改善施肥品质。1模糊PID智能配肥终端控制系统1.1传统WD控制在智能配肥终端控制中的运用智能配肥终端控制系统由PC机、信号采集处理单元和执行器等组成。该控制系统组成图如图1所示。智能配肥终端称重传感器、限位阀和开关将信号送入该控制系统信号采集处理单元,该单元由此计算配肥量,并控制电机执行机构工作,协调各机构按序工作,实现精准配肥。PID控制为比例一积分一微分控制[4],它根据智能配肥终端实际配肥量与设定配肥量之间的偏差,参考过去值、针对现在值、预估将来值,实现系统不变参数的智能配肥控制。智能配肥终端开始工作前,专家系统
5、调用土壤养分含量数据库,并结合作物种类、施肥时间等因素给出适宜该作物生长的配料配比,之后,操作员在PC机中输入该配料配比和施肥总量,该控制系统即可算出每一种肥料所需配料量。智能配肥机工作过程中,该控制系统将不同肥料所需配料量输入给控制器,当称重传感器将实际配肥量也输入给控制器时,得到设定配肥量与实际配肥量之间的偏差。控制器的比例控制根据配肥量之间的偏差大小输出相应的控制量来控制原料仓出料仓门电机启动和转速,从而使得实际配肥量趋近设定配肥量。控制器的积分控制把配肥量偏差累计起来通过加大控制量减少配肥量偏差,使实际配肥量接近设定值。控制器的微分控制起预估作用。当被控制对象具有较强的时变
6、性或非线性,特性较复杂时,传统PID控制器参数在调整不适当时会引起系统振荡,工作状态不稳定,控制效果表现不佳,难以实现有效控制[5]。1.2模糊PID控制器的设计[6]1.2.1定义输入语言变量将实际配肥量与设定配肥量之间的误差e和配肥量误差变化率ec作为模糊PID控制器的输入语言变量。定义模糊集上的域论:e={-3,-2,-1,0,1,2,3},ec={-3,-2,-1,0,1,2,3},对应的模糊子集为:e={负大(NB),负中(NM),负小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(PM),正大(PB)}ec={负大(NB),负中(NM),负小(NS),零(ZO),正小(PS)
7、,正中(PM),正大(PB)}1.2.2定义输出语言变量定义3个输出语言变量:比例系数调校参数Kp'、积分系数调校参数Ki'、微分系数调校参数Kd'。分别定义相应的模糊子集为:Kp'={负大(NB),负中(NM),负小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(PM),正大(PB)}Ki'={负大(NB),负中(NM),负小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(PM),正大(PB)}Kd'={负大(NB),负中(NM),负小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(
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