CN103792959A - 变量喷雾***中遗传算法优化模糊pid控制流量的方法 - Google Patents
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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
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ΔKp的隶属函数
图6采用遗传算法优化后输出变量ΔKi的隶属函数
图7为采用遗传算法优化后输出变量ΔKd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Ur,直流电动机的传递函数为
G1(s)=[ω(s)]/[ Ur(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Ur =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)
式中e(t)、u(t)、tu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Jx,I,则个体的选择概率
Px,i=Jx,i/∑J*(注:∑J*为Jx,0+ Jx,1+ Jx,2+…+Jx,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***ΔKp隶属度函数如图5,ΔKi隶属度函数如图6,ΔKd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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