CN103792959A - 变量喷雾***中遗传算法优化模糊pid控制流量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了变量喷雾***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***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***的控制量；***误差大时采用bang-bang控制，***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***提供精确的控制方法，能够有效的节约农药。

Description

变量喷雾***中遗传算法优化模糊PID控制流量的方法

技术领域

本发明涉及变量喷雾***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

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、雾滴分布不均匀、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***，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***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***的适应性，使控制***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

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***中遗传算法优化Bang-Bang模糊PID控制流量的方法。

变量喷雾***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***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***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：***误差大于稳定值的78%时bang-bang控制器输出，***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。

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***而言，遗传算法优化后的模糊PID控制性能优于模糊PID控制。

 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d₁=5.0cm，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ΔK_p的隶属函数

图6采用遗传算法优化后输出变量ΔK_i的隶属函数

图7为采用遗传算法优化后输出变量ΔK_d的隶属函数

图8变量喷雾流量阀控制***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***的阶跃响应曲线；

图11为模糊PID控制流量阀的***阶跃响应曲线。

具体实施方式

以下结合具体实施例，对本发明进行详细说明。

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***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。

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U_r，直流电动机的传递函数为

G₁(s)=[ω(s)]/[ U_r(s)]= [K₁(s)]/(Ts+1)               （1）

式中，K₁=28.95 为直流电动机的增益；T=1.93(s)为直流电动机的时间常数。

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)=K₂ω(s)，对ω′(s)和ω(s)求其传递函数。

G₂(s)=[ω′(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Г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)=dΦ/dt，对ω′(s)和Φ(s)求其传递函数

G₃(s)=[Φ(s)]/[ω′(s)]=1/s                       （3）

在实际***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***的总的延迟时间为t0=0.5 s，因此***总的延迟因子为

G₄(s)=e^-t0s=e^-0.5s                                 （4）

当U_r =12V 时，经测试ω′=37.4 r/min，即K₁K₂=1.558，所以流量控制阀***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+1)]    （5）

公式5 为该变量喷雾***模型。

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)。

模糊控制规则如表1 所示：

表1 模糊控制规则表

                                                 

 表中u₁₁-u₃₃均代表电动机的状态，取值为1(负大)、2（零）、3（正大）中的一个。

实施例3

遗传算法优化模糊控制器设计：

第一：确定目标函数

为了提高***响应的快速性、稳定性，以***的上升时间、超调和累计误差作为其中的指标，在此为了达到节约能源和喷洒农药的目的，采用惩罚功能，将超调量作为最优控制指标的一项，则其目标函数（即适应度函数）如式（6）、（7）所示。

   （6）

   （7）

式中e(t)、u(t)、t_u分别为***误差、控制输出和上升时间；W₁、W₂、W₃、W₄表示权值。所以目标函数与***的要求有着紧密的联系，在此可以通过改变各项前面的权值W₁、W₂、W₃、W₄来使输出满足指标。在此，为了提高***的响应时间和精度，加权如下：W₁=0.85，W₂=0.002，W₃=2.5，W₄=200这些参数的值可以通过调试得出。

第二：遗传算法模型

遗传算法的主要目的是遗留当代好的基因传递给下一代。对微小变量控制的效果很明显，可以直接对变量在区域内进行寻优，不需要求解，用遗传算法优化模糊控制器，减少了模糊控制器的复杂度，可以使控制器更准确的控制输出。优化模糊控制器时，选择该控制器中的15个参数作为个体基因，如表2所示。

首先对个体进行组合编码，组成一个10*15通过随机值确定以上参数的初始值，经遗传算法进行寻优，本文的个体的适应度为J_x,I,则个体的选择概率

P_x,i=J_x,i/∑J*（注：∑J*为J_x,0+ J_x,1+ J_x,2+…+J_x,m）

利用轮盘赌法按照公式（8）的概率进行优异个体的选择。遗传算法的流程图如图4所示，图中遗传算法的各项参数如表3所示。

表3中染色体均是由十进制组成，不仅缩短了编码长度，而且便于控制。

    从图4中可以看出，遗传算法可以通过不断更新每一代的信息，对每一代进行分析，直到找到一组符合当前***的最佳解，图中循环结束的条件有两个：第一，符合***要求时，不论运行到第几代都会自动跳出循环，输出当前值作为最优解；第二，就是传统的满足优化代数的要求。

遗传算法在寻优的过程中是并行寻优，可以提高运算速度，在使用过程中对***目标函数的连续性和可微性没有要求，而且具有很强的适应性和鲁棒性。

实施例4

变量喷雾***遗传算法优化模糊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和偏差的变化率； 

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***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***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；进过遗传算法优化后的模糊控制***ΔK_p隶属度函数如图5，ΔK_i隶属度函数如图6，ΔK_d隶属度函数如图7；

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：***误差大于稳定值的78%时bang-bang控制器输出，***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。

实施例5

流量阀控制***仿真和实验：

本文采用Matlab软件对流量阀控制***进行了仿真和实验，其原理图如图8，图中的模糊PID控制器、流量控制***传递函数和GA离散优化的隶属度函数与模糊控制规则均由s-函数功能块实现的。

遗传算法J函数在优化80代的过程中，其结果如图9所示。

根据图5的原理进行仿真，在单位阶跃信号下遗传算法优化的结果如图10所示。

模糊PID控制仿真结果如图11所示。

在此加入了遗传算法后，从图7和实验结果可以看出***的超调较小，最大不超过2.5%，稳态误差为±0.258%，响应时间为 0.86s。模糊PID的仿真结果如图8，从图8和实验结果可以看出模糊PID***的超调为8.6%，稳态误差为±0.458%，响应时间为3.85s。相对于模糊PID加入了遗传算法后***的除了减小了超调、提高了控制精度、增强了鲁棒性之外主要也提高了***的适应性，当遗传代数达到一定值时，可以适应于不同的环境，对于变量喷雾来说重要性很大，其效果表明可以运用其他的变量控制***。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (6)

1.变量喷雾***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***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***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：***误差大于稳定值的78%时bang-bang控制器输出，***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1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***控制的最优参数。

3.根据权利要求书1中第四步适应度函数选取的主要参数为变量喷雾***误差、控制输出和上升时间，其中变量喷雾***的超调量和上升时间为主要性能指标。

4.根据权利要求书1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1中第六步***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***快速性，模糊PID改善***稳定性和准确性，两个控制器优势互补改性***性能。

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