基于物联网的温室大棚数字化管理系统设计与仿真.pdf-

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电子设计工程 Electronic Design Engineering 第 27 卷 Vol 27 第 3 期 No 3 2019 年 2 月 Feb 2019 收稿日期 2 0 1 8 0 5 0 4 稿件编号 2 0 1 8 0 5 0 2 0 作者简介牛犁青 1 9 9 3 男湖北武汉人硕士研究生研究方向控制系统随着物联网技术的不断发展利用微机电系统 M E M S 无线传感网络 Z i g B e e 无线通信技术等构造的基于物联网的温室大棚数字化管理系统对蔬菜鲜花等大棚温湿度进行控制与管理不仅可以提高蔬菜的质量而且能够降低劳动强度节约劳动成本温室大棚是现代农业生产中的一种重要设施它可以不受季节地域的影响培植出反季农作物满足人们对农作物多样化的需求同时温室大棚能够提升农业精细化生产的水平不仅提升了农作物的品质而且增加了农民的收入目前温室大棚大部分是需要人工进行温湿度控制存在温度调节不及时不准确的问题这导致温室大棚农作物生长无法达到最佳环境状态随着物联网技术的飞速发展构建温室大棚温湿度环境采集与控制系统对大棚环境进行自动化管理已经成为温室大棚农业生产的迫切需求 1 核心技术 1 1 无线传感网络技术无线传感网络技术是利用无线通信和传感器实现对区域内的监测对象进行远程管理传感器节点能够对一定范围的空间建立感知区区域内的监测对象信息通过外部网络连接管理中心用户可通过管基于物联网的温室大棚数字化管理系统设计与仿真牛犁青杨毅云南农业大学大数据学院云南昆明 6 5 0 1 0 0 摘要基于温室大棚数字化管理为目的采用物联网技术进行温室大棚数字化管理系统设计将系统划分为两部分一部分为安装有传感器和无线通信网络的温室大棚温湿度信息采集系统另一部分为进行温湿度控制的控制系统针对温室大棚不同时段温湿度非线性变化的特点设计基于单神经元模糊的 P I D 控制器并进行控制算法的改进通过仿真实验得出结论单神经元模糊 P I D 能够使温室大棚温湿度最快达到稳定值温室大棚监控系统可准确采集温室大棚内的温湿度信息关键词温室大棚监控系统无线传感网温湿度控制中图分类号 T N 9 2 5 文献标识码 A 文章编号 1 6 7 4 6 2 3 6 2 0 1 9 0 3 0 0 7 6 0 6 D e s i g n a n d S i m u l a t i o n o f d i g i t a l m a n a g e m e n t s y s t e m f o r g r e e n h o u s e b a s e d o n I n t e r n e t o f t h i n g s N I U L I q i n g Y A N G Y i I n s t i t u t e o f B i g D a t a o f Y u n n a n A g r i c u l t u r a l U n i v e r s i t y K u n m i n g 6 5 0 1 0 0 C h i n a A b s t r a c t B a s e d o n t h e d i g i t a l m a n a g e m e n t o f g r e e n h o u s e g r e e n h o u s e t h i s p a p e r u s e s t h e I n t e r n e t o f t h i n g s t o d e s i g n t h e g r e e n h o u s e d i g i t a l m a n a g e m e n t s y s t e m d i v i d e s t h e s y s t e m i n t o t w o p a r t s o n e p a r t i s t h e g r e e n h o u s e t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y i n f o r m a t i o n c o l l e c t i o n s y s t e m w i t h s e n s o r a n d w i r e l e s s c o m m u n i c a t i o n n e t w o r k t h e o t h e r i s d i v i d e d i n t o t h e c o n t r o l s y s t e m o f t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y c o n t r o l I n v i e w o f t h e c h a r a c t e r i s t i c s o f n o n l i n e a r v a r i a t i o n o f t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y i n g r e e n h o u s e a t t h e s a m e t i m e a P I D c o n t r o l l e r b a s e d o n s i n g l e n e u r o n f u z z y i s d e s i g n e d a n d t h e i m p r o v e m e n t o f t h e c o n t r o l a l g o r i t h m i s c a r r i e d o u t T h e s i m u l a t i o n r e s u l t s s h o w t h a t s i n g l e n e u r o n f u z z y P I D c a n m a k e t h e g r e e n h o u s e g r e e n h o u s e t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y r e a c h t h e s t a b l e v a l u e a n d t h e g r e e n h o u s e m o n i t o r i n g s y s t e m c a n a c c u r a t e l y c o l l e c t t e m p e r a t u r e T h e t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y i n f o r m a t i o n i n t h e g r e e n h o u s e K e y w o r d s g r e e n h o u s e m o n i t o r i n g s y s t e m w i r e l e s s s e n s o r n e t w o r k t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t y c o n t r o l 76 DOI 10 14022 ki dzsjgc 2019 03 017理中心对远程任务进行管理体系结构如图 1 所示图 1 体系结构传感器类型非常的广泛如温度传感器湿度传感器空气质量传感器二氧化碳浓度传感器等等传感器由感应模块通信模块处理器和能力模块所组成各模块负责相应的功能如感应模块负责对感知区域内的信息进行采集无线通信模块负责信息的上传处理器模块负责信息的下达能量模块负责传感器的供能 1 2 无线通信技术我们常见的近距离无线通信技术有很多种如无线局域网 W I F I 蓝牙 B l u e t o o t h 红外线 I r D A 射频 R F 等各种技术拥有不同的频率传输距离传输速度和功耗无线通信技术性能比较如表 1 所示表 1 无线通信技术性能比较技术名称 WIFI Bluetooth IrDA ZigBee 传输频率 2 4 GHz 2 4 GHz 980 mm 2 4 GHz 传输距离 100 m 10 m 1 m 75 m 传输速率 54 Mbps 1 Mbps 16 Mbps 250 kbps 功耗 500 mW 60 mW 1 10 mW 30 mW 通过以上无线通信技术性能对比可以看出在温室大棚数字化管理系统传感通信方面采用 Z i g B e e 具有很好的适用性 1 3 ZigBee 网络结构与协议栈框架构成 Z i g B e e 网络的元件包括终端节点协调器和路由器终端节点设备的功能主要用来采集外部环境信息协调器是用来调节和维护无线网络功能路由器是用来接收和转发数据表包它是任务执行的支持者根据终端设备协调器路由器的组合方式可将 Z i g B e e 网络拓扑结构可以划分为星形结构树形结构和网状结构 3 种 Z i g B e e 协议栈基于 I E E E 8 0 2 1 5 4 协议框架划分为应用支持子层 A P S 网络层 N W K 和安全层 S e c u r i t y 介质访问控制层 M A C 物理层 Z i g B e e 协议栈框架如图 2 所示图 2 ZigBee 协议栈框架应用支持子层提供 A P S 安全管理 A p s 信息中间者和反射器管理网络层和安全层提供路由管理 N W K 安全管理和网络管理介质访问控制层基于 I E E E 8 0 2 1 5 4 协议进行通信物理层提供数据的传输 2 温室大棚数字化管理系统设计 2 1 无线采集子系统设计温室大棚的采集系统是对温室大棚内的温湿度进行信息采集本文采用 Z i g B e e 无线通信技术网状结构进行设计通过 Z i g B e e 采集节点对温室大棚内的温湿度信息进行采集无线采集子系统结构如图 3 所示图 3 无线采集子系统结构每个温度传感器感应其在温室大棚内可感应到的范围内的温度信息湿度传感器感应范围内的湿度信息通过 Z i g B e e 采集点将各个传感器的信息传递给路由器并发送到 Z i g B e e 网络协调器上通过对信息数据的综合加工传递给上位机显示温室大棚内的温湿度信息当需要对温室大棚进行温湿度调节时通过上位机下发指令有协调器将指令进行分解通过路由器传递到 Z i g B e e 采集点上控制传感器的调整范围同时由控制器对温湿度设备进行控制调节温度和湿度的供给范围使温室大棚内的温湿度与用户需求相符合牛犁青等基于物联网的温室大棚数字化管理系统设计与仿真 77 电子设计工程 2019 年第 3 期由于温室大棚空间有限所以使用的传感网络节点尽可能的小微化这也导致各个节点在能量供给计算能力等方面要求尽可能的满足需求情况下要做到精致无线采集网络节点的操作系统选择 T i n y O S 系统该系统可以满足低功能并发性设计并且具有模块化代码量小等特点适合嵌入式无线传感网的设计 T i n y O S 操作系统主要由 3 种类型的组件构成一是硬件抽象组件该组件可以对物力设备进行组件化将每一个硬件资源都抽象为乳尖并赋予相应的功能接口二是合成硬件组件该组件可以将硬件的抽象组件与软件组件进行合成使其能够满足消息的发送与接收三是软件组件该组件可以进行数据传输任务和硬件控制 T i n y O S 组件结构如图 4 所示图 4 TinyOS 组件结构在使用 T i n y O S 系统进行无线采集网络软件设计时通过任务与事件的调度完成软件功能的实施 T i n y O S 提供了两级调度机制即将任务平行化的进行实施采用按顺序进行调度的方式进行操作调度模式非常简单 T i n y O S 的调度具有连贯性当一个事件被触发其所关联的任务都会迅速被执行直至完成该事件任务再进行下一个事件的处理当无事件处理时 C P U 进入休眠状态有新的事件发生则 C P U 再次进入工作状态 2 2 无线控制子系统设计在进行控制系统设计前首先分析烟叶烘烤在不同阶段时对温湿度的要求根据不同烘烤阶段确定温室大棚温湿度控制范围温湿度传感器采集到的温室大棚温湿度数据会通过 C C 2 5 3 0 芯片的信号处理判断温室大棚是否需加热加湿或者是通风使其保证温室大棚在的温度满足各阶段的大棚温湿度需求控制系统针对 Z i g B e e 无线网络采集的温湿度信息进行分析和比较控制部分采用了 S 3 C 2 4 1 0 芯片控制器作为核心进行人机交互和命令执行采用 S 3 C 2 4 1 0 型控制芯片进行计算输出数字信号到 L C D 显示屏中可自动控制温室大棚温度驱动执行机构对温室大棚进行控温控制系统结构如图 5 所示图 5 控制系统结构此次芯片采用的 A R M S 3 C 2 4 1 0 芯片该芯片辅助电路包括电源模块数据存储模块接口电路和程序存储器接口通过芯片连接键盘 L C D 声光报警可通过驱动机构操控加热设备或者是加湿设备 3 温室大棚数字化管理系统优化温室大棚温湿度控制各阶段的变化频率较大是一个非线性时变性的复杂系统并且受自然环境等影响温湿度之前存在一定的耦合性要实现对温室大棚内的温湿度实施精准控制必须要采用科学的先进的控制策略因此本文提出基于单神经元模糊 P I D 控制策略其具有模糊控制的灵活性控制精度高适用于温室大棚监控系统的控制应用 3 1 PID 控制 P I D 是一种成熟的工业控制策略它的算法非常简单并且可靠性高 P I D 的经典控制原理如图 6 所示图 6 PID 的经典控制原理控制表达如下 u t K p e t 1 T I 0 t e t d t T D d e t d t 1 r t 为给定值 e t 是 r t 与反馈值 f t 之间的偏差信号 e t r t f t u t 是控制器输出的控制量 f t 为输出值 78传统的 P I D 算法应用在非时变系统中具有较好的应用但是当其应用于需要 P I D 参数进行整定的温室大棚温湿度参数调节中其控制效果就并不理想当一个 P I D 控制器参数整定好后需要对其变化到另一个系统时则会出现变差导致对温室大棚温湿度监控出现不准确问题因此文中提出一种针对传统 P I D 算法的改进算法即基于单神经元模糊 P I D 控制算法让其符合温室大棚复杂的温湿度控制 3 2 单神经元模糊 PID 控制在温室大棚的温湿度控制过程中由于温室大棚密闭性通风性能等因素的影响对其进行数学建模难度较大并且由于对温室大棚进行控制时会进行非线性的温度变化控制这使得原本可以正常运转的 P I D 参数需要不断的发生变动因此必须根据温室大棚内的环境特征和温湿度变化过程进行动态的调整温室大棚内的温湿度控制过程较为复杂不同时间段的环境温湿度不同所以对温室大棚温湿度保持稳定性具有较大的影响所以文中提出基于模糊控制的算法思想加入 P I D 控制中模糊控制算法是一种具有模糊性质的动态判断算法啊它可针对于过程的参数变化非线性特性和时变性因素在一定范围内自适应除了模糊控制之外单神经元控制具有非线性逼近能力自学能力和自适应能力其与模糊控制符合温室大棚内的温湿度控制要求能够做出准确的温室大棚温湿度控制判断为了加快温室大棚监控系统的调节时间和减少系统超调量文中结合模糊控制和单神经元的特点提出了以模糊控制与单神经元相结合的 P I D 控制算法将温室大棚监控系统的可使用一阶惯性滞后环节近似代替传递函数 G s K T s 1 e s 2 传统增量式 P I D 控制算法公式如下 u k u k 1 K p e k e k 1 K I e k K D e k 2 e k 1 e k 2 3 e k 为第 k 次采样时的偏差值 u k 为第 k 次采样时的控制器输出单神经元 P I D 控制器从增量式 P I D 算法由来所以三个神经元输入分别为 x 1 k e k x 2 k e k e k 1 x 3 k e k 2 e k 1 e k 2 4 其连接权值为比例积分微分 3 个系数使用 H e b b 学习规则获得结果 w 1 k w 1 k 1 I e k u k x 1 k w 2 k w 2 k 1 p e k u k x 2 k w 3 k w 3 k 1 D e k u k x 3 k 5 w 1 k 为积分第 k 次采样时的权值系数 w 2 k 为比例第 k 次采样时的权值系数 w 3 k 为微分第 k 次采样时的权值系数 I 为积分的学习速率 p 为比例的学习速率 D 为微分的学习速率积分 I 比例 P 微分 D 的学习速率调整便是对不同的权系数进行调整使其具有了连接权值和神经元输入单神经元 P I D 控制器输出结果 u k u k 1 K i 1 3 w i k x i k w i k w i k i 1 3 w i k 6 将 w i k 进行归一化处理其中 K 为神经元比例系数 K 0 P I D 的 3 个参数与 e k 和 e k 有关得到新的算法 w i k w i k 1 i e k u k e k e k w i k w i k i 1 3 w i k u k u k 1 K i 1 3 w i k x i k 7 e k e k e k 1 学习速率 1 I 2 p 3 D 其根据实际经验制定其中 K 值越大则快速性高但当超调量大则可能影响系统的稳定性 K 值寻找过小调节时间过程系统快速性变差因此对于 w 1 0 w 2 0 w 3 0 选择尤为重要单神经元模糊 P I D 控制器引入了模糊算法动态调整 K 值将式 7 3 个输入增加积分比例微分系数得到公式 u k u k 1 K i 1 3 i w i k x i k 8 其中 i k 为比例积分和微分的因子 1 k k i 2 k k p 3 k k D 分别采用模糊推理获得 k i k p 和 k D 的值模糊控制器通过迭代检测偏差 e k 和偏差变化率 e k 调整 k i k p 和 k D 的值使其快速接近设定值 3 3 单神经元模糊 PID 协调器优化设计根据单神经元模糊 P I D 控制思想 k i k p 和 k D 的值是通过模糊推理获得模糊协调器通过不断监测输入变量 e 和 e c 确定温室大棚温湿度值再根据模糊控制原理对输出变量 k i k p 和 k D 3 个参数进行动态调整使其满足温室大棚不同烘烤阶段对温度监控的需求牛犁青等基于物联网的温室大棚数字化管理系统设计与仿真 79 电子设计工程 2019 年第 3 期在对输出变量 k i k p 和 k D 3 个参数进行动态调整时需要满足以下条件 1 当出现控制偏差值 e 较大时要保证控制系统对温室大棚温湿度值具有快速的跟踪性能避免模糊控制过程中的微分过程饱和使控制超出设定阈值范围所以对 k p 值和 k D 值调小对积分进行限制避免控制系统进行大范围的监控值调整 2 当出现控制偏差值 e 为中等大小时为了保证控制系统具有较小的超调效果对 k p 值取小对 k i 和 k D 取适中此过程中 k D 对控制效果的影响较大所以要对 k D 进行限制保证控制系统响应速度满足温室大棚温湿度要求 3 当出现控制偏差值 e 较小时则对 k D 值可取大一些反之则取小一些根据 k p 的模糊控制规则模糊子集为 N B N M N S Z E P S P M P B 得到子集中元素表示为负大负中负小零正小正中正大得到输入变量 e e c 和输入变量 k i k p k D 的隶属函数曲线如图 7 所示图 7 输入变量和输入标量的隶属函数曲线 4 温室大棚数字化管理系统仿真 4 1 控制系统仿真建立基于无线传感网的温室大棚监控系统数学模型通过阶跃相应的飞升曲线法得到公式为 G s 1 1 0 0 s 1 e 80s 9 利用 M a t l a b 对温室大棚监控系统进行仿真将单神经元模糊 P I D 控制单神经元 P I D 控制与传统 P I D 控制 3 种算法进行比对分析忽略干扰得到单神经元模糊 P I D 控制单神经元 P I D 控制与传统 P I D 控制 3 种算法在阶跃相应下的响应曲线仿真实验结果如图 8 所示从响应曲线结果对比结果上来看单神经元模糊 P I D 控制的超调量 0 调节时间为 2 1 0 s 左右用时最短在控制效率和准确性方面都要相比单神经元 P I D 控制和传统 P I D 控制要好图 8 响应曲线结果对比当系统稳定后在 1 5 0 0 s 的时候加入扰动量控制扰动温度在 5 范围内得到 3 种控制算法的抗干扰能力结果如图 9 所示图 9 抗干扰能力对比从抗干扰能力对比结果来看单神经元模糊 P I D 的调节能力和适应能力都要比单神经元 P I D 控制器和传统 P I D 控制器要好能够使温室大棚温湿度最快达到稳定值提高温室大棚温湿度控制的准确性 4 2 采集系统实现温室大棚温湿度信息的采集软件模块组件主要包括采集模块组件 S e r i a l D e b u g M n c 配置组件 P P M n c 编译规则描述组件 M a k e f i l e 链路层重发对接收节点信息失败的操作执行重发命令提高数据的接收效率重复包判断功能利用判断机制判断发送的数据包 D S N 域与源节点地址数据包是否重复用 T i n y O S 系统活动消息模型提供了 A M S e n d 数据发送接口 R e c e i v e 数据接收接口 A M P a c k e t 设置和提取数据包源节点地址接口 P a c k e t 获取数据包有效长度接口 S n o o p 参数接口将温室大棚采集到的数据实时的通过串口传递到上位机串口的配置波特率设置为 9 6 0 0 数据比特 8 b i t 温度和湿度信息每次发送实际那间隔设置 80为 1 0 0 0 m s 温湿度采集结果如图 1 0 所示图 10 温湿度采集结果界面通过温湿度采集结果可以看出基于无线传感网的温室大棚监控系统可准确采集温室大棚内的温湿度信息在基于无线传感网的温室大棚监控系统中为了避免无线传感器节点因长时间工作而导致的传感器节点供电不足问题需要在节点的能耗控制方面进行有效的方案实施使其满足温室大棚完整一次或者多次大棚过程传感器正常工作在基于无线传感网的温室大棚监控系统传感器采集节点组网过程中采用低能耗设计方案从软件设计实施和硬件配置实施方面进行合理规划使其达到最低能耗标准在硬件能耗表现方面 C C 2 5 3 0 单片机和 S H T 1 5 数字温湿度传感器芯片都是具有较低能耗的硬件设备可满足了基于无线传感网的温室大棚监控系统对低功耗的要求利用硬件快速响应的能力在完成一次温湿度采集后即可进人休眠状态由此可提高传感器采集节点的工作效率降低节点的电能消耗并且根据温室大棚烟叶的不同阶段对大棚温湿度的精准度需求可控制传感器工作数量上的开启与关闭使其满足温室大棚温湿度感知即可 5 结论文中对基于物联网的温室大棚数字化管理系统进行设计与实现针对温室大棚温湿度控制过程中出现的诸多不确定性和调节温湿度的非线性时变性和滞后性等特点进行优化通过实验得知优化后的控制器具有更好的抗干扰性能够更加精准的提供温室大棚的温湿度信息保证大棚时间范围内的温湿度控制能力满足温室大棚监控系统的实际需求对主要部分采集部分的网络系统进行编码实现并对系统进行调试使其满足凉山州温室大棚监控需求结果证实该系统具有良好的可靠性和稳定性并且在监控效果上具有一定的先进性参考文献 1 付友生刘雪丽物联网技术在温室大棚中的应用 J 现代化农业 2018 3 365 2 秦亮周洲徐大治基于物联网技术的智能大棚构建 J 通讯世界 2017 24 131 3 MHD Internet of Things Objectives and Scientific Challenges J Journal of Computer Science Technology 2016 6 54 4 Juma Makweba Ruteri The Impact of Supply Chain Contracts under VMI on SMEs Food Processing Industries in Tanzania D HDUN 2016 4 445 5 李道亮杨昊农业物联网技术研究进展与发展趋势分析 J 农业机械学报 2018 1 1 20 6 张得龙基于物联网技术的智慧温室监控

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