变量喷雾系统中遗传算法优化模糊pid控制流量的方法
【专利摘要】本发明公开了变量喷雾系统中遗传算法优化的模糊PID控制流量的方法，属于自动控制【技术领域】。包括以下步骤：采集实际农作物病虫害信息，确定所需实际药量；计算设定流量和实际流量之间的偏差；计算流量偏差和偏差的变化率；利用遗传算法对模糊控制器进行优化。确定遗传算法运算的优化代数、交叉率、变异率、适应度函数，根据系统指标要求对模糊控制器优化；将误差和误差变化率输入到遗传算法优化后的模糊PID控制器，将运算后的输出作为变量喷雾系统的控制量；系统误差大时采用bang-bang控制，系统误差小时采用优化后的模糊PID控制。本发明为精准农业施药系统提供精确的控制方法，能够有效的节约农药。
【专利说明】变量喷雾系统中遗传算法优化模糊PID控制流量的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及变量喷雾系统中遗传算法优化模糊PID控制流量的方法，属于自动控制【技术领域】。
【背景技术】
[0002]目前国内变量喷雾主要采用预混药式，植保机械和施药技术都比较落后，施药作业水平低下等问题不仅造成了农药的大量浪费和环境污染，也危害到了人民的生命健康。欧美发达国家的农业研究领域一直倡导发展“低投入可持续绿色环保农业”和“保护水资源”，植保机械和喷药技术也一直走在世界的领先行列，农药的有效利用率一般可以达到60%以上。因此，不断完善变量喷施技术提高农药的有效利用率，对于节约资源、保护环境和促进农业的可持续发展有着非常重要的意义。传统的变量喷雾过程中一直存在着喷雾雾滴大小不一、雾滴分布不均勻、控制速度较慢和稳定性较差等问题。针对此问题提出了一种基于遗传算法的模糊PID流量控制系统，采用遗传算法来全局优化模糊控制器的隶属度函数、控制规则，从而得到系统控制的最优解，以提高变量喷雾过程中流量控制的精确性和增强系统的适应性，使控制系统的控制性能好、响应速度快、鲁棒性强，达到了节约能源和提高农药利用率的目的。
【发明内容】
[0003]本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足提供变量喷雾系统中遗传算法优化Bang-Bang模糊PID控制流量的方法。
[0004]变量喷雾系统中遗传算法优化Bang-Bang模糊PID控制流量的方法，包括以下步骤:
第一步:采集实际农作物病虫害信息，根据标准农作物处方图来决策农作物所需实际
药量；
第二步:计算流量设定值流量和实际流量之间的偏差；
第三步:计算第二步中流量偏差的变化率；
第四步:利用遗传算法对模糊控制器进行优化。首先，根据流量控制系统的特点，确定模糊控制的隶属度函数和模糊规则的基本形式；然后，确定遗传算法运算时的参数，包括:优化代数、交叉率、变异率、适应度函数；其次，随机产生的一代参数，放入模糊控制器中，利用适应度函数计算其适应度；再次，根据系统要求指标或者优化代数结束循环；最后，将优化后的隶属度函数参数和模糊控制规则参数重新植入模糊PID控制器中；
第五步:将误差和误差变化率输入到遗传算法优化后的模糊PID控制器，将运算后的输出作为控制量；
第六步:系统误差大于稳定值的78%时bang-bang控制器输出，系统误差小于稳定值的78%时优化后的模糊PID控制器输出；
第七步:将控制量作用在微电机上进行控制；第八步:重新测量流量阀的实际流量，进入第一步循环；
第九步:当第二步中的偏差小于设定值时微电机将不再进行工作调节。
[0005]经过仿真和实验，遗传算法优化模糊PID的超调量较小，最大不超过2.5%，稳态误为±0.258%，响应时间为0.86 S。模糊PID控制的响应时间为3.85s，最大超调量约为8.6%，稳态误差为±0.458%。比较遗传算法优化后模糊PID控制与模糊PID控制的性能，对变量喷雾系统而言，遗传算法优化后的模糊PID控制性能优于模糊PID控制。
[0006]【专利附图】
【附图说明】
图1为流量控制结构示意图，图中的参数在下面均有提出；
图2阀的简化结 构图，图中的Cl1=S.0cm, d2=6.5cm, d3=5.5cm ；
图3隶属度函数图，图中a代表负大(NB)、b代表零(Z0)、c代表正大(PB)，下同；
图4遗传算法流程图；
图5采用遗传算法优化后输出变量AKp的隶属函数 图6采用遗传算法优化后输出变量AKi的隶属函数 图7为采用遗传算法优化后输出变量AKd的隶属函数 图8变量喷雾流量阀控制系统的实验原理图；
图9目标函数J的优化过程图；
图10为遗传算法优化后的Bang-Bang模糊PID控制流量阀系统的阶跃响应曲线；
图11为模糊PID控制流量阀的系统阶跃响应曲线。
【具体实施方式】
[0007]以下结合具体实施例，对本发明进行详细说明。
[0008]实施例1
流量控制阀由电动机、减速器、阀转轴、小型针阀以及系统的延迟环节组成，如图1所示。小针型阀通过一个输入口和一个输出口连接输液管，控制精度较高，适用于微小流量的控制，其简化结构如图2所示。
[0009]直流电动机S221D采用一阶惯性环节拟合近似法测定其传递函数，假设初始状态为零，电动机转速为ω，电动机的工作电压为14,直流电动机的传递函数为
G1(S) = N (s)]/[ Ur(S)]= [K1(S)VCTS+!)(I)
为直流电动机的增益；T=L 93 (s)为直流电动机的时间常数。
[0010]直流电动机转轴经减速器的转轴相连，减速后转速为ω (S)，输出ω' (S)=K2CO(S)J^gj' (S)和 ω (s)求其传递函数。
[0011]G2(s) = [co' (s) ]/[ ω (s) ]= K2(2)
试验表明，当流量控制阀在一定的液压条件下，流量值只与阀转轴旋转的角度有关，流
量与
阀的旋转角度成R型曲线。流量控制阀打开角Φ与减速器的输出转速ω，(s)成微分关系，即
ω ' (s)=dO/dt，对ω ' (s)和Φ (S)求其传递函数 G3(s) = [C> (s)]/[co ' (s)]=l/s(3)
在实际系统中，电机起动延时为0.005s~0.01s，减速器的延迟时间和阀转轴的延迟时间不
超过0.3s，这里取系统的总的延迟时间为t0=0.5 S，因此系统总的延迟因子为
G4(s)=e-t0s=e_0.5s(4)
当Ur二 12V时，经测试ω ! =37.4 r/min,即K1K2=L 558，所以流量控制阀系统的传递函数具体化为
G(s) =G1 (s)G2 (s)G3 (s)G4 (s) = (1.558e_0.5s ) /[s (1.93s+l) ] (5)
公式5为该变量喷雾系统模型。
[0012]实施例2
模糊控制器设计:
模糊控制器采用了三角形作为隶属度函数，并选用了 Mamdani型推理方法。如图(3)
所
示，参数(a、b、c)决定了三角形的形状，即隶属度函数f(x)。
[0013]模糊控制规则如表1所示:
表1模糊控制规则表
【权利要求】
1.变量喷雾系统中遗传算法优化的模糊PID控制流量的方法，其特征在于，包括以下步骤: 第一步:采集实际农作物病虫害信息，根据标准农作物处方图来决策农作物所需实际药量； 第二步:计算流量设定值流量和实际流量之间的偏差； 第三步:计算第二步中流量偏差的变化率； 第四步:利用遗传算法对模糊控制器进行优化，首先，根据流量控制系统的特点，确定模糊控制的隶属度函数和模糊规则的基本形式；然后，确定遗传算法运算时的参数，包括:优化代数、交叉率、变异率、适应度函数；其次，随机产生的一代参数，放入模糊控制器中，利用适应度函数计算其适应度；再次，根据系统要求指标或者优化代数结束循环；最后，将优化后的隶属度函数参数和模糊控制规则参数重新植入模糊PID控制器中； 第五步:将误差和误差变化率输入到遗传算法优化后的模糊PID控制器，将运算后的输出作为控制量； 第六步:系统误差大于稳定值的78%时bang-bang控制器输出，系统误差小于稳定值的78%时优化后的模糊PID控制器输出； 第七步:将控制量作用在微电机上进行控制； 第八步:重新测量流量阀的实际流量，进入第一步循环； 第九步:当第二步中的偏差小于设定值时微电机将不再进行工作调节。
2.根据权利要求书I中第四步采用遗传算法优化模糊PID控制的隶属度函数和模糊控制规则，优化后的隶属度函数和模糊规则是变量喷雾系统控制的最优参数。
3.根据权利要求书I中第四步适应度函数选取的主要参数为变量喷雾系统误差、控制输出和上升时间，其中变量喷雾系统的超调量和上升时间为主要性能指标。
4.根据权利要求书I中第五步模糊PID控制中的PID组合采用专家经验确定PID的各项系数，组合方式采用线性组合方式。
5.根据权利要求书I中第六步系统误差大于稳定值的78%时bang-bang控制器输出，此时变量喷雾流量阀为最大控制信号。
6.bang-bang控制器改善系统快速性,模糊PID改善系统稳定性和准确性,两个控制器优势互补改性系统性能。
【文档编号】G05B13/02GK103792959SQ201210421970
【公开日】2014年5月14日 申请日期:2012年10月30日 优先权日:2012年10月30日
【发明者】宋乐鹏 申请人:重庆科技学院, 宋乐鹏