CN107544263B - 基于参数自整定pid调节水肥配比控制系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于参数自整定PID调节水肥配比控制系统，包括水流量传感器，用于检测水流量；肥料流量传感器，用于检测肥料流量；控制器，用于根据设定值对水肥配比进行实时调节；直流电机驱动器，与控制器通讯连接，用于驱动吸肥泵；吸肥泵，用于通过吸肥通道将肥料与水进行混合。本发明能够改进现有技术的不足，提高了RBF神经网络对PID参数整定的响应速度。

Description

基于参数自整定PID调节水肥配比控制系统及方法
技术领域
本发明涉及农业灌溉技术领域，尤其是一种基于参数自整定PID调节水肥配比控制系统及方法。
背景技术
水肥一体化灌溉是将灌溉和施肥融为一体的技术，近年来得到了快速的发展，水肥一体化灌溉的关键是施肥机，施肥机的的精度和可靠性主要体现在混肥过程的速度和精度上。
当前常见的施肥机可以分为两种模式：复杂型和简易型，复杂型的施肥机都设置有复杂的混肥系统，按照设定好的各种肥料之间的比例关系进行吸肥，并且利用EC值传感器和pH值传感器对混合后的营养液进行检测，根据检测结果控制吸肥量，使混合后的营养液达到预设的EC值和pH值；复杂型施肥机主要分为两种类型：管道混合腔混肥系统和开放桶式混肥系统。管道混合腔混肥系统采用以下方法混肥：水从腔体的下游进入施肥器入口管道中，水流驱动文丘里进行母液注射，然后经过施肥加压泵的叶轮搅拌混合后进入混肥腔的上游，混合完毕后的水肥营养液从混肥腔出口流出；开放桶式混肥系统利用混肥桶代替混肥腔，采用以下方法混肥：水和由母液通道吸取的肥料均注入混肥桶中进行搅拌和混合，形成均匀的水肥营养液，然后由施肥加压泵向外泵出营养液。一般情况下，大流量混肥系统多用管道混合，温室等小流量系统多用混肥桶混合。
简易型施肥机一般没有复杂的混肥系统，它们按照设定好的水肥配比比例进行吸肥，直接在管道中混合并输出，为了节约成本，简易型施肥机一般没有EC值和pH值传感器。
不管是简易型还是复杂型，现在大多数施肥机的吸肥部分基本都是利用文丘里管配合电磁阀来吸取肥料母液，并控制电磁阀的开闭来实现调节，一般是按照设定的比例来控制电磁阀的开闭频率和时间，进行脉冲式吸肥。但是这种方式存在一个较大的弊端，那就是：混肥的精度和速度都受到水路的流量变化影响，而在实际应用中水路的流量一般都是不断变化的。对于简易型施肥机来说，当水路的流量发生变化时，吸肥通道的流量不能随之改变，导致最终的水肥配比比例会偏离设定值。对于复杂型施肥机来说，当水路流量发生变化时，混合后营养液的EC值和pH值也会变化，为了达到预设的EC值和pH值，就需要不断的调整吸肥量，这样会出现水肥比例不断变化，但始终无法稳定在设定值的情况。
PID调节是一种解决这一问题的有效途径，但是在灌溉过程中，水肥输送的状态一直处于动态变化过程中，这就需要对PID的参数进行不断的整定。在PID参数整定的方法中，通过RBF神经网络对PID参数进行整定是一种常见方法，虽然这种整定方式的精度较高，但是其响应速度较慢，无法与快速变化的水肥状态相同步。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于参数自整定PID调节水肥配比控制系统及方法，能够解决现有技术的不足，提高了RBF神经网络对PID参数整定的响应速度。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种基于参数自整定PID调节水肥配比控制系统，包括，
水流量传感器，用于检测水流量；
肥料流量传感器，用于检测肥料流量；
控制器，用于根据设定值对水肥配比进行实时调节；
直流电机驱动器，与控制器通讯连接，用于驱动吸肥泵；
吸肥泵，用于通过吸肥通道将肥料与水进行混合。
一种上述的基于参数自整定PID调节水肥配比控制系统的控制方法，包括以下步骤：
A、设定各个吸肥通道的水肥流量配比比值Pn(exp)，n代表吸肥通道的编号；
B、系统初始化，设定各路吸肥通道的PID控制参数，RBF神经网络的惯性系数、学习速率、动量因子、节点基宽和节点中心矢量等参数；
C、对当前水路的流量Q(k)和第N路吸肥通道的流量Qn(k)进行采样，n代表吸肥通道的编号，k代表当前采样次数；
D、计算设定流量比值和实际流量比值之间的偏差En(k)；
E、利用RBF神经网络得到增量式PID控制算法的最佳参数组合kp，ki，kd，并根据这三个参数利用增量式PID控制算法进行吸肥通道的流量调控；
F、N＝N+1，重复上述步骤对下一编号的吸肥通道进行调节。。
作为优选，步骤D中，通过以下公式计算设定流量比值和实际流量比值之间的偏差En(k)，
Figure BDA0001452605110000031
作为优选，步骤E中，根据以下公式利用RBF神经网络得到增量式PID控制算法的最佳参数组合kp，ki，kd，并根据这三个参数利用增量式PID控制算法进行吸肥通道的流量调控，
Figure BDA0001452605110000033
作为优选，步骤E中，设定RBF神经网络的输入层与隐层的传递映射为，
Figure BDA0001452605110000032
其中，m1和m2为第一动量因子和第二动量因子，l1为第一节点基宽，C1为第一节点中心矢量，I1为第一惯性系数，k1为第一学习速率。
作为优选，采用一阶阶跃响应对F1进行循环训练，确定F1的权值W1和阈值T1。
作为优选，步骤E中，设定RBF神经网络的隐层与输出层的传递映射为，
Figure BDA0001452605110000041
其中，m3为第三动量因子，k2为第二学习速率，C2为第二节点中心矢量，l2为第二节点基宽，I2为第二惯性系数。
作为优选，采用二阶阶跃响应对F2进行循环训练，确定F2的权值W2和阈值T2。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明将PID控制应用于水肥配比控制系统中，使得水肥配比实现保持平衡。然后通过RBF神经网络对PID参数进行整定，并通过优化RBF神经网络的自适应学习过程，提高了RBF神经网络对于输入状态的响应速度，从而提高了PID控制方法在水肥配比控制系统中的调节同步性、准确性。
附图说明
图1是本发明一个具体实施方式的结构图。
图2是本发明一个具体实施方式的流程图。
具体实施方式
参照图1-2，本发明一个具体实施方式包括，
水流量传感器1，用于检测水流量；
肥料流量传感器2，用于检测肥料流量；
控制器3，用于根据设定值对水肥配比进行实时调节；
直流电机驱动器4，与控制器3通讯连接，用于驱动吸肥泵5；
吸肥泵5，用于通过吸肥通道将肥料与水进行混合。
一种上述的基于参数自整定PID调节水肥配比控制系统的控制方法，包括以下步骤：
A、设定各个吸肥通道的水肥流量配比比值Pn(exp)，n代表吸肥通道的编号；
B、系统初始化，设定各路吸肥通道的PID控制参数，RBF神经网络的惯性系数、学习速率、动量因子、节点基宽和节点中心矢量等参数；
C、对当前水路的流量Q(k)和第N路吸肥通道的流量Qn(k)进行采样，n代表吸肥通道的编号，k代表当前采样次数；
D、计算设定流量比值和实际流量比值之间的偏差En(k)；
E、利用RBF神经网络得到增量式PID控制算法的最佳参数组合kp，ki，kd，并根据这三个参数利用增量式PID控制算法进行吸肥通道的流量调控；
F、N＝N+1，重复上述步骤对下一编号的吸肥通道进行调节。
步骤D中，通过以下公式计算设定流量比值和实际流量比值之间的偏差En(k)，
Figure BDA0001452605110000051
采用一阶阶跃响应对F1进行循环训练，确定F1的权值W1和阈值T1。
步骤E中，设定RBF神经网络的隐层与输出层的传递映射为，
Figure BDA0001452605110000052
其中，m3为第三动量因子，k2为第二学习速率，C2为第二节点中心矢量，l2为第二节点基宽，I2为第二惯性系数。
采用二阶阶跃响应对F2进行循环训练，确定F2的权值W2和阈值T2。
在对PID参数进行整定时，使用原始参数作为输入值，通过上述两个传递映射依次经过RBF神经网络的输入层、隐层和输出层进行整定，RBF神经网络输出为整定后的参数值。
使用权值对相应的传递映射的学习速率进行校正，
Figure BDA0001452605110000061
k为原始学习速率，k′为校正后的学习速率，W为对应的权值。
对于小于相应传递映射阈值的输入量，通过线性变换使其大于阈值，并同时对相应传递映射惯性系数进行同步的线性变换。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (2)

1.一种基于参数自整定PID调节水肥配比控制系统的控制方法，其特征在于，包括一种基于参数自整定PID调节水肥配比控制系统，包括，
水流量传感器(1)，用于检测水流量；
肥料流量传感器(2)，用于检测肥料流量；
控制器(3)，用于根据设定值对水肥配比进行实时调节；
直流电机驱动器(4)，与控制器(3)通讯连接，用于驱动吸肥泵(5)；
吸肥泵(5)，用于通过吸肥通道将肥料与水进行混合；
还包括以下步骤：
A、设定各个吸肥通道的水肥流量配比比值Pn(exp)，n代表吸肥通道的编号；
B、系统初始化，设定各路吸肥通道的PID控制参数，RBF神经网络的惯性系数、学习速率、动量因子、节点基宽和节点中心矢量参数；
C、对当前水路的流量Q(k)和第N路吸肥通道的流量Qn(k)进行采样，n代表吸肥通道的编号，k代表当前采样次数；
D、计算设定流量比值和实际流量比值之间的偏差En(k)；
E、利用RBF神经网络得到增量式PID控制算法的最佳参数组合kp，ki，kd，并根据这三个参数利用增量式PID控制算法进行吸肥通道的流量调控；
F、N＝N+1，重复上述步骤对下一编号的吸肥通道进行调节；
步骤E中，设定RBF神经网络的输入层与隐层的传递映射为，
Figure FDA0002784745940000021
其中，m1和m2为第一动量因子和第二动量因子，l1为第一节点基宽，C1为第一节点中心矢量，I1为第一惯性系数，k1为第一学习速率；
采用一阶阶跃响应对F1进行循环训练，确定F1的权值W1和阈值T1；
步骤E中，设定RBF神经网络的隐层与输出层的传递映射为，
Figure FDA0002784745940000022
其中，m3为第三动量因子，k2为第二学习速率，C2为第二节点中心矢量，l2为第二节点基宽，I2为第二惯性系数；
采用二阶阶跃响应对F2进行循环训练，确定F2的权值W2和阈值T2。
2.根据权利要求1所述的基于参数自整定PID调节水肥配比控制系统的控制方法，其特征在于：步骤D中，通过以下公式计算设定流量比值和实际流量比值之间的偏差En(k)，
Figure FDA0002784745940000023
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