CN107544571A - 一种定点分布式施肥控制装置及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种定点分布式施肥控制装置,包括供水主管路和供水溶肥主管路,所述供水主管路连接若干个分支水管路,所述供水溶肥主管路连接若干个分支肥管路,各所述分支水管路与各所述分支肥管路分别经一三通连接混合管路一端,所述混合管路另一端用于连接若干个施肥喷头;各所述分支水管路上均设置有第一流量传感器,各所述分支肥管路上均设置有第二流量传感器和流量调节泵,各所述流量传感器和流量调节泵均连接控制器;还公布了一种基于RBF神经网络的水肥配比增量式PID控制方法。本发明的定点分布式施肥控制装置能够根据需要实时设定需要的肥水比例值,使用方便,无需提前混合配比。
Description
技术领域
本发明涉及一种定点分布式施肥控制装置及控制方法。
背景技术
目前施肥多为在一个混合池内按照比例放入水和肥料,混合均匀后,再由管道和泵输送到需要施肥的田地中。该施肥装置结构虽然简单,但是无法根据需要实时改变流量比。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明的目的是提供一种定点分布式施肥控制装置。
为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:
一种定点分布式施肥控制装置,包括供水主管路和供水溶肥主管路,所述供水主管路连接若干个分支水管路,所述供水溶肥主管路连接若干个分支肥管路,各所述分支水管路与各所述分支肥管路分别经一三通连接混合管路一端,所述混合管路另一端用于连接若干个施肥喷头;各所述分支水管路上均设置有第一流量传感器,各所述分支肥管路上均设置有第二流量传感器和流量调节泵,各所述流量传感器和流量调节泵均连接控制器,所述控制器输用于根据所述流量传感器的反馈数值通过驱动器进而调节所述流量调节泵的转速使所述分支肥管路的流量能够根据所述分支水管路的流量变化而变化以便于水肥配比始终为通过所述控制器设定的比例值。
进一步的,所述控制器包括STM32单片机、Wi-Fi模块、存储模块和继电器组成所述控制器。
进一步的,所述STM32单片机为STM32F103ZET6。
进一步的,所述控制器包括触控显示屏,用于实时显示各所述分支水管路和分支肥管路的流量;同时,所述控制器能够输根据所述流量传感器的反馈数值调节所述流量调节泵使所述分支肥管路的流量能够根据所述分支水管路的流量变化而变化以便于各所述混合管路内水肥配比始终为通过所述触控显示屏分别设定的比例值。
进一步的,所述Wi-Fi模块采用ESP8266,用于实现通过云端服务器保存数据和收发指令。
进一步的,所述存储模块型号为K9F1G0U0E。
进一步的,所述分支肥管路上设置有单向阀。
一种基于RBF神经网络的水肥配比增量式PID控制方法,控制对象为直流电机驱动控制的流量调节泵的流量,反馈值为流量传感器反馈的当前分支水管路的流量值和分支肥管路的流量值;
RBF神经网络包括三层,分别为输入层,隐含层和输出层;其中输入层神经元个数为3个,分别是设定流量比例值yd(k)、当前流量比例值y(k)和当前流量比偏差e(k),输出层神经元分别是PID的三个系数kp,ki,kd,K代表第k步采集;
e(k)=yd(k)-y(k);
xc(1)=e(k)-e(k-1);
xc(2)=e(k);
xc(3)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2);
Δu(k)=kp(e(k)-e(k-1))
+kie(k)+kd(e(k)
-2e(k-1)+e(k-2));
u(k)=u(k-1)+Δu(k);
性能指标函数为
上述的各公式作为准备运算基础式;
以下开始根据误差变化,和设定值,当前值变化而进行梯度下降法修正PID三个参数:
d=||xci-cij||
下面开始修正参数,也就是说下面参数是变化的
根据上面式子改变的数而进行改变得PID三个参数的修正值:
上述各式中:yd(k)为第k次设定水肥流量比例,y(k)为第k次实际返回水肥流量比值;节点宽度bj表示RBF神经网络隐含层节点基宽向量的参数且都大于0;j是隐含层的节点个数,本文选取m=6。设置初始参数如下:中心矢量c=[cij],cij=60;i为网络输入个数;高斯基函数的bj=40;输出层权值Wj=10;。RBF神经网络的动量因子α为0.05,学习速率η为0.65;P=5,I=10,D=1;为被控对象Jacobian信息,可以通过神经网络辨识;
由此得修正后的三个参数值为:
kp=kp+Δkp
ki=ki+Δki
kd=kd+Δkd
然后带入公式:
实际输出控制量为:
u(k)=u(k-1)+Δu(k);
最后根据得到的u(k)数值实时调节分支肥管路的直流电机驱动控制的流量调节泵的转速,进而调节分支肥管路流量,实现根据实时分支水管路的流量变化实时调节分支肥管路流量,使水肥比控制在设定比例。
与现有技术相比,本发明的有益技术效果:根据需要实时设定需要的肥水比例值,使用方便,无需提前混合配比。
附图说明
下面结合附图说明对本发明作进一步说明。
图1为本发明定点分布式施肥控制装置的示意图;
图2为本发明的控制模块示意图;
附图标记说明:1-供水主管路;2-供水溶肥主管路;3-分支水管路;4-分支肥管路;5-第一流量传感器;6-第二流量传感器;7-流量调节泵;8-混合管路;9-控制器。
具体实施方式
如图1所示,一种定点分布式施肥控制装置,包括供水主管路1和供水溶肥主管路2,所述供水主管路1连接若干个分支水管路3,所述供水溶肥主管路2连接若干个分支肥管路4,各所述分支水管路3与各所述分支肥管路4分别经一三通连接混合管路8一端,所述混合管路8另一端用于连接若干个施肥喷头;各所述分支水管路3上均设置有第一流量传感器5,各所述分支肥管4路上均设置有第二流量传感器7和流量调节泵7,各所述流量传感器和流量调节泵7均连接控制器9,所述控制器输9用于根据所述流量传感器的反馈数值通过驱动器进而调节所述流量调节泵7的转速使所述分支肥管路4的流量能够根据所述分支水管路3的流量变化而变化以便于水肥配比始终为通过所述控制器9设定的比例值。
其中,所述控制器包括STM32单片机、Wi-Fi模块、存储模块和继电器组成所述控制器,所述STM32单片机为STM32F103ZET6,所述Wi-Fi模块采用ESP8266,用于实现通过云端服务器保存数据和收发指令,所述存储模块型号为K9F1G0U0E;分支肥管路4上还设置有单向阀。
根据需要,所述控制器9包括触控显示屏,用于实时显示各所述分支水管路3和分支肥管路4的流量;同时,所述控制器9能够输根据所述流量传感器的反馈数值调节所述流量调节泵7使所述分支肥管路4的流量能够根据所述分支水管路3的流量变化而变化以便于各所述混合管路内水肥配比始终为通过所述触控显示屏分别设定的比例值。
一种基于RBF神经网络的水肥配比增量式PID控制方法:
控制对象为直流电机驱动控制的流量调节泵的流量,反馈值为流量传感器反馈的当前分支水管路的流量值和分支肥管路的流量值;
RBF神经网络包括三层,分别为输入层,隐含层和输出层;其中输入层神经元个数为3个,分别是设定流量比例值yd(k)、当前流量比例值y(k)和当前流量比偏差e(k),输出层神经元分别是PID的三个系数kp,ki,kd,K代表第k步采集;
e(k)=yd(k)-y(k);
xc(1)=e(k)-e(k-1);
xc(2)=e(k);
xc(3)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2);
Δu(k)=kp(e(k)-e(k-1))
+kie(k)+kd(e(k)
-2e(k-1)+e(k-2));
u(k)=u(k-1)+Δu(k);
性能指标函数为
上述的各公式作为准备运算基础式;
以下开始根据误差变化,和设定值,当前值变化而进行梯度下降法修正PID三个参数:
d=||xci-cij||
下面开始修正参数,也就是说下面参数是变化的
根据上面式子改变的数而进行改变得PID三个参数的修正值:
上述各式中:yd(k)为第k次设定水肥流量比例,y(k)为第k次实际返回水肥流量比值;节点宽度bj表示RBF神经网络隐含层节点基宽向量的参数且都大于0;j是隐含层的节点个数,本文选取m=6。设置初始参数如下:中心矢量c=[cij],cij=60;i为网络输入个数;高斯基函数的bj=40;输出层权值Wj=10;。RBF神经网络的动量因子α为0.05,学习速率η为0.65;P=5,I=10,D=1;为被控对象Jacobian信息,可以通过神经网络辨识;
由此得修正后的三个参数值为:
kp=kp+Δkp
ki=ki+Δki
kd=kd+Δkd
然后带入公式:
实际输出控制量为:
u(k)=u(k-1)+Δu(k);
最后根据得到的u(k)数值实时调节分支肥管路的直流电机驱动控制的流量调节泵的转速,进而调节分支肥管路流量,实现根据实时分支水管路的流量变化实时调节分支肥管路流量,使水肥比控制在设定比例。
根据需要,分支水管路3上也可设置由控制器控制的流量调节泵。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选方式进行描述,并非对本发明的范围进行限定,在不脱离本发明设计精神的前提下,本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进,均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (8)
1.一种定点分布式施肥控制装置,其特征在于:包括供水主管路和供水溶肥主管路,所述供水主管路连接若干个分支水管路,所述供水溶肥主管路连接若干个分支肥管路,各所述分支水管路与各所述分支肥管路分别经一三通连接混合管路一端,所述混合管路另一端用于连接若干个施肥喷头;各所述分支水管路上均设置有第一流量传感器,各所述分支肥管路上均设置有第二流量传感器和流量调节泵,各所述流量传感器和流量调节泵均连接控制器,所述控制器输用于根据所述流量传感器的反馈数值通过驱动器进而调节所述流量调节泵的转速使所述分支肥管路的流量能够根据所述分支水管路的流量变化而变化以便于水肥配比始终为通过所述控制器设定的比例值。
2.根据权利要求1所述的定点分布式施肥控制装置,其特征在于:所述控制器包括STM32单片机、Wi-Fi模块、存储模块和继电器组成所述控制器。
3.根据权利要求2所述的定点分布式施肥控制装置,其特征在于:所述STM32单片机为STM32F103ZET6。
4.根据权利要求2所述的定点分布式施肥控制装置,其特征在于:所述控制器包括触控显示屏,用于实时显示各所述分支水管路和分支肥管路的流量;同时,所述控制器能够输根据所述流量传感器的反馈数值调节所述流量调节泵使所述分支肥管路的流量能够根据所述分支水管路的流量变化而变化以便于各所述混合管路内水肥配比始终为通过所述触控显示屏分别设定的比例值。
5.根据权利要求2所述的定点分布式施肥控制装置,其特征在于:所述Wi-Fi模块采用ESP8266,用于实现通过云端服务器保存数据和收发指令。
6.根据权利要求1所述的定点分布式施肥控制装置,其特征在于:所述存储模块型号为K9F1G0U0E。
7.根据权利要求1所述的定点分布式施肥控制装置,其特征在于:所述分 支肥管路上设置有单向阀。
8.一种基于RBF神经网络的水肥配比增量式PID控制方法,其特征在于:
控制对象为直流电机驱动控制的流量调节泵的流量,反馈值为流量传感器反馈的当前分支水管路的流量值和分支肥管路的流量值;
RBF神经网络包括三层,分别为输入层,隐含层和输出层;其中输入层神经元个数为3个,分别是设定流量比例值yd(k)、当前流量比例值y(k)和当前流量比偏差e(k),输出层神经元分别是PID的三个系数kp,ki,kd,K代表第k步采集;
e(k)=yd(k)-y(k);
xc(1)=e(k)-e(k-1);
xc(2)=e(k);
xc(3)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2);
Δu(k)=kp(e(k)-e(k-1))
+kie(k)+kd(e(k)
-2e(k-1)+e(k-2));
u(k)=u(k-1)+Δu(k);
性能指标函数为
上述的各公式作为准备运算基础式;
以下开始根据误差变化,和设定值,当前值变化而进行梯度下降法修正PID三个参数:
d=||xci-cij||
下面开始修正参数,也就是说下面参数是变化的
根据上面式子改变的数而进行改变得PID三个参数的修正值:
上述各式中:yd(k)为第k次设定水肥流量比例,y(k)为第k次实际返回水 肥流量比值;节点宽度bj表示RBF神经网络隐含层节点基宽向量的参数且都大于0;j是隐含层的节点个数,本文选取m=6。设置初始参数如下:中心矢量c=[cij],cij=60;i为网络输入个数;高斯基函数的bj=40;输出层权值Wj=10;。RBF神经网络的动量因子α为0.05,学习速率η为0.65;P=5,I=10,D=1;为被控对象Jacobian信息,可以通过神经网络辨识;
由此得修正后的三个参数值为:
kp=kp+Δkp
ki=ki+Δki
kd=kd+Δkd
然后带入公式:
实际输出控制量为:
u(k)=u(k-1)+Δu(k);
最后根据得到的u(k)数值实时调节分支肥管路的直流电机驱动控制的流量调节泵的转速,进而调节分支肥管路流量,实现根据实时分支水管路的流量变化实时调节分支肥管路流量,使水肥比控制在设定比例。
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