基于模糊PID控制的NB-IoT果蔬农业物联网系统设计与试验.pdf

1 6 2 中国农机化学报2 0 2 3年 D O I 1 0 1 3 7 3 3 j j c a m i s s n 2 0 9 5 5 5 5 3 2 0 2 3 0 1 0 2 3 基于模糊PID控制的NB IoT果蔬农业 物联网系统设计与试验 李洪兵 罗洋 张颖 王雨凝 欧俊 崔浩 重庆三峡学院 重庆市 4 0 4 1 2 0 摘要 针对传统果蔬农业大棚环境数据感知不强 现场维护工作量大 无线覆盖区域受限 生产管理效率低 成本高的问题 提出一套基于模糊P I D控制的N B I o T果蔬农业物联网系统设计 以S T M 3 2 L 4 7 5 V E T 6超低功耗芯片为主控芯片 通过 N B I o T和Z i g B e e双协议融合组网技术和环形缓冲队列算法组建广域无线网络 设计现场监测终端与远程云监控平台 将 局域终端节点采集的环境因子信息接入云服务器进行统计与分析 系统根据采集到的数据自动调控反馈控制设备 达到低 功耗模式下的广域覆盖监测并智能反馈调控果蔬大棚环境因子的目的 实现感知层 网络层到平台层和应用层一套完整的 果蔬大棚物联网系统设计 将模糊P I D控制算法应用于温棚环境调节的仿真测试表明 系统平均丢包率为0 0 8 8 空气温 湿度 土壤温湿度 二氧化碳浓度等环境因子参数平均相对误差保持在0 5 以内 N B I o T休眠功耗小于9 A 能实现智能反 馈控制并保证系统多节点部署 多参数检测 低功耗工作 广覆盖通信的条件 使系统具有更高的复杂环境适应性和稳定性 关键词 物联网系统 模糊P I D控制 N B I o T Z i g B e e 智能控制 中图分类号 S 2 4 文献标识码 A 文章编号 2 0 9 5 5 5 5 3 2 0 2 3 0 1 0 1 6 2 1 0 李洪兵 罗洋 张颖 王雨凝 欧俊 崔浩 基于模糊P I D控制的N B I o T果蔬农业物联网系统设计与试验 J 中国农机 化学报 2 0 2 3 4 4 1 1 6 2 1 7 1 L i H o n g b i n g L u o Y a n g Z h a n g Y i n g W a n g Y u n i n g O u J u n C u i H a o D e s i g n a n d t e s t o f N B I o T s y s t e m o f f r u i t v e g e t a b l e a g r i c u l t u r e b a s e d o n f u z z y P I D c o n t r o l J J o u r n a l o f C h i n e s e A g r i c u l t u r a l M e c h a n i z a t i o n 2 0 2 3 4 4 1 1 6 2 1 7 1 收稿日期 2 0 2 1年8月1 1日 修回日期 2 0 2 1年1 0月1 3日 基金项目 重庆市自然科学基金项目 2 0 2 2 N S C Q M S X 4 0 8 4 重庆市教委科学技术研究项目 K J Z D M 2 0 2 2 0 1 2 0 4 K J Q N 2 0 2 1 0 1 2 3 3 K J Q N 2 0 2 0 0 1 2 2 9 重庆市人工智能 智慧农业学科群开放基金 Z N N Y K F B 2 0 1 9 0 1 重庆市三峡库区地质环境监测与灾害预警重点实验室开放基 金 M P 2 0 2 0 B 0 2 0 2 重庆万州区科学技术局科技创新智慧农业项目 2 0 2 2年度 第一作者 李洪兵 男 1 9 8 1年生 重庆万州人 博士 教授 硕导 研究方向为智能信息处理 无线传感器网络故障诊断等 E m a i l s x x y l h b 1 6 3 c o m DesignandtestofNB IoTsystemoffruit vegetableagriculturebasedonfuzzyPIDcontrol LiHongbing LuoYang ZhangYing WangYuning OuJun CuiHao ChongqingThreeGorgesUniversity Chongqing 4 0 4 1 2 0 China Abstract I n o r d e r t o s o l v e t h e i s s u e s o f w e a k e n v i r o n m e n t a l d a t a p e r c e p t i o n l a r g e w o r k l o a d o f f i e l d m a i n t e n a n c e l i m i t e d w i r e l e s s c o v e r a g e a r e a l o w e f f i c i e n c y a n d h i g h c o s t o f p r o d u c t i o n m a n a g e m e n t d e s i g n a n d t e s t o f N B I o T s y s t e m f o r f r u i t v e g e t a b l e a g r i c u l t u r e b a s e d o n f u z z y P I D c o n t r o l w a s p r e s e n t e d S T M 3 2 L 4 7 5 V E T 6 u l t r a l o w p o w e r c h i p w a s u s e d a s t h e m a i n c o n t r o l c h i p W i d e a r e a w i r e l e s s n e t w o r k w a s e s t a b l i s h e d b y N B I o T a n d Z i g B e e d u a l p r o t o c o l f u s i o n n e t w o r k i n g t e c h n o l o g y a n d t h e a l g o r i t h m o f r i n g b u f f e r q u e u e M o n i t o r i n g t e r m i n a l e q u i p m e n t a n d r e m o t e c l o u d m o n i t o r i n g p l a t f o r m w e r e d e s i g n e d E n v i r o n m e n t a l f a c t o r i n f o r m a t i o n c o l l e c t e d b y l o c a l t e r m i n a l n o d e s w a s c o n n e c t e d t o t h e c l o u d s e r v e r f o r s t a t i s t i c s a n d a n a l y s i s T h e s y s t e m a u t o m a t i c a l l y a d j u s t e d a n d c o n t r o l l e d t h e f e e d b a c k c o n t r o l e q u i p m e n t a c c o r d i n g t o t h e c o l l e c t e d d a t a B y t h i s i t a i m e d t o a c h i e v e t h e p u r p o s e o f w i d e a r e a c o v e r a g e m o n i t o r i n g a n d i n t e l l i g e n t f e e d b a c k r e g u l a t i o n o f e n v i r o n m e n t a l f a c t o r s i n l o w p o w e r c o n s u m p t i o n m o d e I t r e a l i z e d a c o m p l e t e s e t o f I o T s y s t e m d e s i g n o f f r u i t a n d v e g e t a b l e g r e e n h o u s e s f r o m p e r c e p t i o n l a y e r n e t w o r k l a y e r t o p l a t f o r m l a y e r a n d a p p l i c a t i o n l a y e r S i m u l a t i o n t e s t w a s c a r r i e d o u t b y a p p l y i n g f u z z y P I D c o n t r o l a l g o r i t h m i n t o g r e e n h o u s e e n v i r o n m e n t r e g u l a t i o n A v e r a g e p a c k e t l o s s r a t e o f t h e s y s t e m w a s 0 0 8 8 a v e r a g e r e l a t i v e e r r o r o f e n v i r o n m e n t a l f a c t o r s s u c h a s t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y o f a i r a n d s o i l c a r b o n d i o x i d e c o n c e n t r a t i o n w e r e k e p t w i t h i n 0 5 S l e e p p o w e r c o n s u m p t i o n o f N B I o T w a s l e s s t h a n 9 A I t r e a l i z e d 第4 4卷 第1期 2 0 2 3年1月 中国农机化学报 J o u r n a l o f C h i n e s e A g r i c u l t u r a l M e c h a n i z a t i o n V o l 4 4 N o 1 J a n 2 0 2 3 第1期李洪兵等 基于模糊P I D控制的N B I o T果蔬农业物联网系统设计与试验1 6 3 i n t e l l i g e n t f e e d b a c k c o n t r o l a n d g u a r a n t e e d p e r f o r m a n c e a n d c o n d i t i o n s o f m u l t i n o d e d e p l o y m e n t m u l t i p a r a m e t e r d e t e c t i o n l o w p o w e r c o n s u m p t i o n a n d w i d e c o v e r a g e o f c o m m u n i c a t i o n T h i s m a d e t h e s y s t e m w i t h h i g h e r a d a p t a b i l i t y a n d s t a b i l i t y i n c o m p l e x e n v i r o n m e n t Keywords I o T s y s t e m f u z z y P I D c o n t r o l N B I o T Z i g B e e i n t e l l i g e n t c o n t r o l 0 引言 果蔬大棚种植中环境因子对果蔬生长状况及其产 量起着至关重要的作用 1 精准的监测并调控大棚中 环境参数是现代果蔬业技术发展的关键 是果蔬品安 全生产的保障 2 为进一步提高果蔬生产水平 降低 人工管理成本 保障作物生长安全 智能果蔬大棚环境 监控系统已成为当前现代农业研究和应用热点之 一 3 果蔬大棚种植环境监测系统有着较大的应用场 景需求 4 国内外果蔬农业智能化发展较快 智能信息处理 与自动控制技术逐步引入其中 5 6 国外大棚测控系 统目前发展比较成熟 自动化程度高 7 1 0 但设备系统 庞大 直接引进成本高 国内近年来有人提出了诸多 解决方案 王凡等 1 1 虽然实现了数据采集 但使用开 源套件存在使用方式固化 数据监测种类单一的缺点 朱均超等 1 2 采用B o o t d t r a p和E C h a r t s等技术 提供 响应式布局可视化网页操作界面 但缺乏反馈控制系 统 王永振等 1 3 采用了W i F i B l u e t o o t h G P R S Z i g B e e L o R a等协议进行数据传输 虽然实现了无线 通信 但W i F i B l u e t o o t h通信距离太短 单一Z i g B e e 仅能实现局域组网通信 G P R S能实现广域组网通信 但功耗过高 不适用于郊外果蔬种植大棚 L o R a能在 低功耗的情况下实现长距离通信 但需独立建网 属于 无执照波段的高风险局域网物联技术 1 4 1 7 随着农业物联网 无线传感网络 W i r e l e s s S e n s o r N e t w o r k W S N 等技术的日趋成熟 智能农业水平大 幅提高 4 高新技术与果蔬农业相结合的发展趋势也 日益明显 5 6 窄带物联网 N a r r o w B a n d I n t e r n e t o f T h i n g s N B I o T 是构建于蜂窝网络的一种新兴I o T 通信技术 具有深覆盖 低功耗 大连接 低成本等特 点 在物联网无线通信应用领域取得显著成效 因此 针对当前农业果蔬大棚环境数据感知不强 现场维护 工作量大 无线覆盖区域受限 生产管理效率低 成本 高等问题 本文开展了一种基于模糊P I D控制的 N B I o T果蔬农业物联网系统的研制与试验 1 系统总体架构 设计基于模糊P I D控制的N B I o T果蔬农业物 联网系统 主要实现五大方面的功能 1 实现对果园 种植环境空气与土壤等参数的采集 2 实现采集环境 数据的无线传输 3 实现数据的统计分析与人工智能 处理 4 实现由于环境参数异常而触发的自动反馈调 节系统 5 基于模糊P I D控制的N B I o T果蔬农业 物联网系统仿真 系统架构按照物联网分层模型设计为设备层 网 络层 平台层和应用层 设备层主要包含前端节点与 自动控制系统 节点内置多种传感器 实现对监测区域 空气和土壤环境参数的检测 网络层主要包含Z i g B e e 局域自组网通信与N B I o T远程蜂窝网络通信 在保 证局域组网通信稳定的基础上将采集到的数据通过 N B I o T传送至云服务端 平台层为采用B S架构 的N B I o T物联网云平台 底层设备通过T C P I P U D P网络通信协议直接接入云服务平台 云服务端对 数据进行分析与处理 应用层通过H T M L和A P P给 予用户操作界面 用户可通过网页或者A P P实时远程 查看数据 对数据量设置阈值 系统进行数据处理后实 现预警与智能反馈调节作用 系统总体架构如图1 所示 图1 系统总体架构 F i g 1 O v e r a l l s y s t e m a r c h i t e c t u r e 2 系统硬件设计 系统硬件以S T M 3 2 L 4 7 5 Z E T 6低功耗芯片为核 1 6 4 中国农机化学报2 0 2 3年 心 主要由传感器检测模块 Z i g B e e无线传感模块 N B I o T无线蜂窝网络模块 摄像头模块 显示模块 和环境调控模块构成 系统整体硬件模块设计如图2 所示 图2 系统整体硬件模块设计 F i g 2 O v e r a l l h a r d w a r e m o d u l e d e s i g n o f t h e s y s t e m 2 1 传感器检测模块 传感器检测模块主要包含微处理器 电源模块和 空气温湿度传感器 二氧化碳传感器 光照强度传感 器 海拔高度传感器 雨滴传感器 风速传感器 土壤温 湿度传感器 氮磷钾传感器等传感器 通过各传感器 对前端节点环境参数的检测 可为作物生长模型分析 和精准调控提供依据 系统主要检测空气温湿度 二 氧化碳浓度 光照强度 土壤温湿度 土壤氮磷钾含量 等1 0个环境因子 系统前端节点传感器检测设计如 表1所示 2 2 ZigBee无线传感模块 Z i g B e e节点电路设计如图3所示 表1 前端节点传感器检测设计 T a b 1 D e s i g n o f s e n s o r d e t e c t i o n f o r f r o n t d e s t i n a t i o n n o d e 环境因子传感器通信协议 空气温度D H T 1 1 O n e W i r e 空气湿度D H T 1 1 O n e W i r e 二氧化碳浓度M H Z 1 9 B P W M U S A R T 光照强度B H 1 7 5 0 I I C 海拔高度M P L 3 1 1 5 A 2 I I C 降雨量S S M Y 0 0 2 A D C 风速V M S 3 0 0 0 F S J T M o d b u s R T U 土壤温度D H T 2 2 O n e W i r e 土壤湿度D H T 2 2 O n e W i r e 土壤氮磷钾含量J X B S 3 0 0 1 D L J R S 4 8 5 图3 ZigBee节点电路设计 F i g 3 Z i g B e e n o d e c i r c u i t d e s i g n 第1期李洪兵等 基于模糊P I D控制的N B I o T果蔬农业物联网系统设计与试验1 6 5 Z i g B e e通信模组选用E 1 8 M S 1 P C B模组 内 置C C 2 5 3 0芯片遵循I E E E 8 0 2 1 5 4标准 工作电压为 1 8 3 6 V 载波频率为2 4 2 4 8 G H z 发射功率为 4 d B m 标准通信距离为7 5 m 支持多跳拓展至数千 米以上 设计采用Z S t a c k协议 模组与M C U通过 串口连接 其中引脚U A R T 0 T X与S T M 3 2 P A 3口 U A R T 0 R X与S T M 3 2 P A 2口硬件连接 采用 U S A R T异步通信协议 2 3 NB IoT无线蜂窝网络模块 N B I o T通信电路设计如图4所示 N B I o T无线 通信模块采用U S R N B 7 0 0 B A模组 工作电压为5 3 6 V I D L E功耗为1 2 m A 1 2 V S L E E P功耗小于9 m A 1 2 V 工作于H D F D D L T E B 5网络标准频段 图4 NB IoT通信电路设计 F i g 4 N B I o T c o m m u n i c a t i o n c i r c u i t d e s i g n 设计采用R S 2 3 2总线将模组与M C U进行连接 其中引脚R S 2 3 2 T X与S T M 3 2 P C 5口 R S 2 3 2 R X 与S T M 3 2 P C 4口硬件连接 通信线串联R 5与R 6电 阻 限制环路电流 抑制噪声 使信号更稳定 电源处 并联C 4 C 8 C 9电容进行滤波处理 滤除高频分量和 低频干扰 提高电源负载驱动能力 2 4 环境调控模块 环境调控模块包括排风扇 二氧化碳发生器 温度 控制器 补光灯 喷淋器 灌溉器 遮光罩等 均采用直 流2 4 V驱动 电源为L R S 3 3 0 2 4直流电源 交流 2 2 0 V转换至直流2 4 V 1 4 6 A 调控设备与主控间 由多路高速开关继电器进行连接 为防止驱动设备与主控间信号干扰以及电压倒灌损 坏M C U 继电器设计采用光耦隔离 提供驱动能力的同 时 保证系统稳定性 环境调控模块电路设计如图5所示 2 5 主控模块 主控芯片采用超低功耗高性能S T M 3 2 L 4 7 5 Z E T 6 该M C U采用3 2位带D S P和浮点单元 F P U 的A R M C o r t e x M 4内核 工作于2 0 3 6 V电压 频率 为8 0 M H z 提供5 1 2 K B闪存 多内存以及多浮点运算 为系统数据初步处理提供强大算力 图5 环境调控模块电路设计 F i g 5 C i r c u i t d e s i g n o f e n v i r o n m e n t a l c o n t r o l m o d u l e 设计采用S D I O与Q u a d S P I用于外置存储卡的 驱动连接 摄像头与M C U连接采用F S M C接口 使用 内部基本电压缓冲器与A D C通道进行外设模拟量数据 的读取与转换 系统设计2 0 0 V A C经变压器转出的5 V D C接入稳压芯片A M S 1 1 1 7输入引脚 经稳压后输出 模拟3 3 V D C 电源V C C 3 V 3与V C C 3 3 M之间采用 0欧电阻连接 进行电源滤波处理 将模拟电压与数字电 压隔离 使电路电压更稳定 减少信号之间的干扰 S T M 3 2 L 4 7 5 Z E T 6强大的硬件支持与超低功耗特 点满足于系统应用需求 最小系统电路图如图6所示 图6 STM32L475ZET6最小系统电路 F i g 6 M i n i m u m s y s t e m c i r c u i t o f S T M 3 2 L 4 7 5 Z E T 6 1 6 6 中国农机化学报2 0 2 3年 3 系统软件设计 3 1 感知终端节点软件设计 前端节点软件设计流程如图7所示 图7 前端节点软件设计流程 F i g 7 S o f t w a r e d e s i g n f l o w o f f r o n t d e s t i n a t i o n n o d e 终端节点方面采用K e i l M D K 5集成开发环境对 S T M 3 2 L 4 7 5 Z E T 6微处理器进行编程 通过S E G G E R J L i n k V 9仿真器与单片机下载接口相连接 程序编 写完成后进行编译 下载 仿真 并烧录进M C U R O M 程序开发完成 具体实现的功能有获取信号 数据处理 发送数据 接受命令等方面 数据采集过程 使用O n e W i r e P W M U S A R T I I C A D C M o d b u s R T U R S 4 8 5等多种通信方式 按照各传感器规定的 协议进行通信得到原始数据 进一步进行协议解析 补 偿 便得到系统需要的数据 将各数据融合处理 做好 上传准备 按照设定周期进行数据传送 节点空闲时 间进入休眠状态 可由云端指令唤醒 3 2 无线网络传输软件设计 系统数据传输采用Z i g B e e多节点无线传感网络通 信结合N B I o T蜂窝网络进行无线传输 分别负责内部 局域和外部广域网络通信 前端节点采集数据后采用 通过Z i g B e e模组将数据传送至控制中心M C U 经M C U 处理后的数据通过N B I o T蜂窝网络模组进行入云操 作 数据传送至云服务器 Z i g B e e与N B I o T相结合的 方式既保证了局域网内系统的稳定运行 又实现了长距 离的数据通信 避免了传统单一Z i g B e e B l u e L o R a等局 域网络通信传输范围有限 无法进行远程通信 或G P R S 广域网络通信成本与功耗过高 且在偏远山区容易出现 信号不稳定造成信息滞后 丢失等问题 保证了信息传 输的准确性和实时性 3 2 1 Z i g B e e无线传感网络软件设计 Z i g B e e开发环境选用I A R I D E 软件程序设计基 于Z S t a c k协议栈 采用M e s h拓扑 网状拓扑 网络 结构与组播网络通信方式开发 包含一个协调器 C o o r d i n a t o r 一系列的路由器 R o u t e r 和终端 E n d D e v i c e 灵活的信息路由规则机制使得信息的通讯 更具效率 且一旦某个路由路径出现问题 信息可以自 动沿着其他路由路径进行传输 此路由探索特性使系 统网络具有强大的功能 在实现 多跳级 方式通信的 同时 具备网络自组织和自愈功能 使之系统网络更加 稳定 Z i g B e e网状拓扑结构如图8所示 图8 ZigBee网状拓扑结构 F i g 8 Z i g B e e m e s h t o p o l o g y 系统工作初始 C o o r d i n a t o r进行网络环境建立 首先选择一条信道和网络标识 P A N I D 并将 0 x 0 0 0 0作为自己的网络地址 等待R o u t e r和E n d D e v i c e加入网络 父设备利用分布式分配机制对新入 网设备进行1 6位网络地址 1 6 b i t I E E E a d d r e s s 分 配 确定唯一网络地址后 设备间进行网络I D绑定 然后C o o r d i n a t o r进行信号组播 R o u t e r路由进行数 据转发 E n d D e v i c e接收信号执行命令 组网完成 Z i g B e e C o o r d i n a t o r程序流程如图9所示 图9 Co ordinator程序流程 F i g 9 C o o r d i n a t o r p r o g r a m f l o w 第1期李洪兵等 基于模糊P I D控制的N B I o T果蔬农业物联网系统设计与试验1 6 7 系统运行期间 E n d D e v i c e接收外部数据 经处理 后将传至上级R o u t e r 各级R o u t e r将收到的数据转发 至C o o r d i n a t o r 各区域C o o r d i n a t o r将数据传送至主 控M C U进行数据汇总处理 Z i g B e e E n d D e v i c e程序 流程如图1 0所示 图10 End Device程序流程 F i g 1 0 E n d D e v i c e p r o g r a m f l o w N B I o T无线蜂窝网络软件设计流程如图1 1所示 图11 NB IoT无线蜂窝网络软件设计流程 F i g 1 1 S o f t w a r e d e s i g n f l o w o f N B I o T w i r e l e s s c e l l u l a r n e t w o r k N B I o T模块负责将M C U处理后的数据与云端 对接 实现系统上云操作 由微处理器S T M 3 2 L 4 7 5 Z E T 6 通过R S 2 3 2向模组发送A T指令以进行配置 N B I o T模块第一次配置时 首先对S I M卡进行初始化处 理 搜索信号 进一步连接到N B网络 进入C o n n e c t状 态 待激活P D N 获得网络I P地址 建立P D N承载 进 一步创建U D P S O C K E T传输信道 建立用户数据连接 收发系统数据 为节省功耗 采用3 0 m i n 次频率进行 数据上传 数据交换完成后 依次设置模组进入D X R P S M超低功耗模式 等待第二次数据上传时 重新唤醒 进入C o n n e c t状态 正常收发数据 偏远山区G S M信号 存在不稳定因素 设计数据重传机制 每次上云之前先请 求握手确认 确保通信正常 再进行数据传送 若握手失 败 则将数据暂存至S D卡 待下次握手成功后进行重传 数据传输基于标准的M o d b u s R T U协议进行扩 展开发设计 采用1 6位C R C校验 数据请求传送一帧 为2 9个字节 即2 3 2 B i t 数据帧组成为 设备号 功 能码 寄存器起始地址 寄存器单元长度 字节数 数据 C R C校验 3 2 2 终端上云数据收发软件设计 终端节点将数据采集完成后通过Z i g B e e传送至协 调器 协调器内部将数据读出处理后再传送至云服务 器 由于数据传送过程消耗的能量远大于数据处理所 消耗的能力 故协调器先将从终端节点接收的数据进行 初步处理 再上传至云服务器 终端传送周期为3 m i n 次 协调器传输周期为3 0 m i n 次 协调器每接收1 0组 数据 通过最小二乘法处理求得与接收数据最小化误差 的平方和相匹配的数据作为协调器传送的最优数据 数据传送过程终端向协调器发送数据量较大 协调 器处理的速度小于接收的速度 容易产生丢包现象 设 计一种环形缓冲队列机制 引入环形缓存区对暂未处理 的数据进行缓存 等待系统空闲处理 避免数据丢失 保 证数据完整性 环形缓冲队列机制如图1 2所示 a 环形缓冲机制建立原理 b 环形缓存区建立过程 c 缓存区满 d 空队列 e 缓存区空 图12 环形缓冲队列机制 F i g 1 2 R i n g b u f f e r q u e u e m e c h a n i s m 1 6 8 中国农机化学报2 0 2 3年 建立一个带 头指针 与 尾指针 的数组作为缓 存区 头指针 指向缓存区内可读取的数据 尾指 针 指向缓存区内可写入的数据 通过 头尾指针 的偏移便可实现缓冲区数据的读写操作 当协调器 从终端接收到新的数据 将数据暂存至缓冲区中 同 时 尾指针 加1 已保存下一组数据 协调器取出数 据进行处理时 头指针 加1 以便读取下一组数据 当 头尾指针 超出缓存区大小时 则指针重新指向 缓存区首元素 有效数据为 头尾指针 之间 故而形 成 环形缓存区 通过此环形队列机制 协调器缓 存区可同时对数据进行读写操作 而互不干扰 保证 数据通信的稳定性 3 3 云平台软件设计 监控中心设计采用W e b端云平台和手机A p p设 计 平台对数据进行统计 处理 用户可远程对农作 物生长环境数据进行监看 并发送指令进行调控等 操作 监控中心服务资源采用基于N B I o T的物联网 I o T 云平台 该平台为底层传输提供安全可靠的数 据报送 数据存储等 用户无需购买传统硬件设备 数 据库等中间件 下位机采用M o d b u s R T U C R C 1 6 协议完成部署通信 基于开发S D K 可通过有人云 A P I进行二次开发 完成数据统计 分析与预测操作 云平台设计流程如图1 3所示 图13 云平台设计流程图 F i g 1 3 F l o w c h a r t o f c l o u d p l a t f o r m d e s i g n 4 模糊PID设计及Simulink仿真 4 1 控制模型分析 当前工业自动控制多采用闭环P I D进行反馈调 节 通过比例 P r o p o r t i o n 环节作用提高系统响应速 度 积分 I n t e g r a l 环节作用消除系统稳态误差 微分 D i f f e r e n t i a l c o e f f i c i e n t 环节作用预见偏差 引入修 正 减少系统调节时间 但传统P I D调节多适用于线性调节系统 温室种 植大棚中温度 湿度等因子耦合度高 滞后时间长 参 数结构复杂 为非线性时变系统 经典P I D模型无法 适应此多元素复杂系统 因此 引入模糊数学控制理 论 将系统不能精确量化的参数进行模糊化 作用于经 典P I D模型 形成自适应反馈调节机制 建立模糊P I D 系统 4 2 模型建立 模糊控制系统主要由模糊化 模糊推理 清晰化组 成 即确立输入输出参数 设定其论域 建立隶属度函 数 建立模糊规则表 解模糊 将误差量e与误差变量 ec输入模型 经模糊处理后输出数据u作用于P I D 实 现P I D参数自整定过程 形成模糊P I D 下面以温度 控制为例进行模糊P I D设计与仿真分析 根据温棚系统的热平衡关系 由能量平衡关系可 得温棚模型 aCp nVdTnd qn mnCp n ts tn KF tw tn 1 式中 a 室内空气密度 k g m 3 Cp n 室内空气定压比热容 J k g V 室内空气体积 m 3 dTn d 室内温度变化率 s qn 室内人员与设备的冷负荷 W mn 室内空气质量流量 k g s ts 送风温度 tn 温棚室内温度 tw 室外空气温度 F 房间与外墙直接接触的传热面积 m 2 K 房间与外墙传热系数 W m 2 进行L a p l a c e变换可得温棚环境传递函数 G s 1 aCp nVs mnCp n KF 2 由于环境温度控制主要取决于环境特性 且存在 滞后性 故可变为 G s 1 aCp nVs mnCp n KF e s KnT ns 1 e s 3 式中 Kn 空调房间的放大系数 Tn 空调房间的时间常数 根据温棚实际温度变化情况以及温度控制设备输 出作用于环境的情况分析总结可得 温棚环境传递 函数 G0 s 0 2 86 0 0s 1e 3 0s 4 温度控制设备传递函数 第1期李洪兵等 基于模糊P I D控制的N B I o T果蔬农业物联网系统设计与试验1 6 9 Gf s 2 0 2 51 5 0s 1e 3 0s 5 温棚环境自然温度变化与温度控制器作用为串联 关系 故系统总传递函数 G s 5 6 79 0 0 0 0s2 7 5 0s 1e 6 0s 6 4 3 Simulink仿真模型建立 通过M a t l a b中的S i m u l i n k工具分别绘制模糊 P I D模型总框图及模糊P I D控制与经典P I D控制模 型子框图 输入同一期望值 将经模糊P I D和经典P I D 作用后的曲线进行对比分析 模糊P I D与经典P I D 对比控制器模型 模糊P I D控制器模型 经典P I D控 制器模型分别如图1 4 图1 5 图1 6所示 图14 模糊PID与经典PID对比控制器模型总框图 F i g 1 4 O v e r a l l b l o c k d i a g r a m o f c o n t r o l l e r m o d e l b a s e d o n c o m p a r i s o n b e t w e e n f u z z y P I D a n d c l a s s i c a l P I D 图15 模糊PID控制器模型图 F i g 1 5 M o d e l d i a g r a m o f f u z z y P I D c o n t r o l l e r 图16 经典PID控制器模型 F i g 1 6 C l a s s i c a l P I D c o n t r o l l e