CN113110036A - 一种基于fod-pid控制方法的农业无线自动化监测控制*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于FOD‑PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，其包括通过通讯连接的信息采集模块、数据库模块、环境调节模块、处理器模块、GPS模块、数据存储模块和移动终端；处理器模块用于接收信息采集模块所采集的信息，并调取数据库模块内的信息，进行比对，计算出当前农田的生态环境需要调节的具体数据，处理器模块控制环境调节模块作业，向植株进行灌溉、施肥、喷药或补充光照；GPS模块对当前农田进行定位；数据存储模块用于将信息采集模块所采集的环境数据存储到云端，生成本地农作物生长数据；移动终端可接收农田内的环境数据信息，通过移动终端发出警报并给出用户处理意见。本发明提高了农业的智能化、自动化水平，便于农作物的生产。
Description
技术领域
本发明涉及农业信息技术领域的技术领域，具体涉及一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***。
背景技术
作为一个农业大国，我国农业面临着农业体系庞大、人口不断增长、农产品供给安全等问题。长久以来，农业始终面临着病虫害及水肥不合理等不良因素的影响，轻则危及农田产量及食品安全，重则对粮食安全造成威胁。以国有农场为代表的种植集体，已经开始向农业现代化、农业信息化发展，对农业高新技术的需求已提上日程。传统的农情信息获取依赖于农户亲自去农田观察或者调查队伍进行调查工作，信息获取存在主观性强、成本高、时效性差等缺点，对农业生产的指导缺乏科学性。
近些年来网络技术得到快速发展，将被测区域内所有的节点进行联网，可以实现信息快速灵活的交互，同时实现大面积的覆盖。但是，现有农业技术仍存在智能化、自动化的程度不高的缺陷。
发明内容
为解决解决现有的农业管控技术仍存在智能化、自动化的程度不高的问题，本发明提出了一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***。
为达到上述目的，本发明的技术方案如下：
一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，包括：
信息采集模块，所述信息采集模块实时采集农田的生态环境和农田内农作物的实时图像，用于选取适合当前农田内生长的农作物；
数据库模块，所述数据库模块包括当前农田内种植的农作物在不同生长阶段下的图像以及不同生长阶段下的生长所需环境数据信息；
环境调节模块，所述环境调节模块对当前农田的环境数据进行调节，构建农作物成长所需的环境；
处理器模块，所述处理器模块与所述信息采集模块、所述数据库模块和环境调节模块进行通信连接，所述处理器模块用于接收所述信息采集模块所采集的信息，并调取所述数据库模块内的信息，进行比对，计算出当前农田的生态环境需要调节的具体数据，所述处理器模块控制所述环境调节模块对当前农田的生态环境进行调节，向植株进行灌溉、施肥、喷药或补充光照；
GPS模块，所述GPS模块位于当前农田内，所述GPS模块对当前农田进行定位；
数据存储模块，所述数据存储模块用于将所述信息采集模块所采集的环境数据存储到云端，生成本地农作物生长数据；
移动终端，所述移动终端与所述处理器模块通过无线网络进行通信连接；所述移动终端可接收农田内的环境数据信息，需要调节农田内的生态环境时，所述移动终端发出警报并给出用户处理意见；
所述处理器模块的控制算法为FOD-PID控制算法，为：
其中：Tf＝aT2，
TI＝T1+T2，
得到：
得到FOD-PID控制算法表达式为：
微分部分：
化为差分方程为：
积分部分：
积分部分的输入为微分部分的输出M(s)，积分部分的输出为V(s)，可以得到
化成微分方程形式并用一阶差分法离散化，得到差分方程：
比例部分：比例部分的表达式为微分作用的输出乘以k1，即
klm(k)
所以FOD-PID控制算法的数字控制器的输出为
u(k)＝klm(k)+v(k) (11)。
在本发明的一个优选实施例中，所述信息采集模块包括：
摄像设备，所述摄像设备均匀分布在农田内，所述摄像设备用于采集农田内植株的图像信息；
传感器组件，所述传感器组件实时测量农田的环境信息，所述传感器组件包括光照传感器、空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、土壤成分传感器、风速传感器和二氧化碳传感器。
在本发明的一个优选实施例中，当土壤水分低至土壤水分下限时，对土壤进行灌溉，直至土壤水分达到土壤水分上限；其中，通过土壤温湿度传感器测量的土壤水分数据进行数据比较，对土壤水分较低处进行局部灌溉，使得土壤中水分达到相对的一致性。
在本发明的一个优选实施例中，所述信息采集模块还包括：
无人机，所述无人机可飞行在农田的上方，适于实时采集农作物种植区域的低空遥感图像，通过无线通讯将低空遥感图像数据传输至所述处理器模块；
VR操作平台，所述VR操作平台与所述无人机进行无线通讯连接，将低空遥感图像展现在监测人员眼前；
所述处理器模块可以将采集的低空遥感图像信息进行拼接、识别，计算植株的行距数据、株距数据、叶绿素含量数据、长势情况数据和病虫害情况数据。
在本发明的一个优选实施例中，所述信息采集模块还包括一套无人机停放坞站，所述无人机停放坞站配备一个具有磁力接口的充电装置，在无人机归位时，可以自动吸附无人机的充电接口，给无人机进行自动充电。
在本发明的一个优选实施例中，还包括用于供电的电源模块，所述电源模块包括太阳能电池板和蓄电池，所述太阳能电池板可将太阳能转化为电能储存在所述蓄电池内，所述蓄电池用于各模块供电。
在本发明的一个优选实施例中，无线通信采用蓝牙、WiFi、GSM或CDMA实现，所述移动终端为智能手机、平板或PDA移动终端设备。
在本发明的一个优选实施例中，通过移动终端可得到互联网服务数据库提供科学的农业技术咨询和服务。
本发明的有益效果是：
1、本发明提高了农作物生产中的智能化、自动化水平，实现了被监控区域内的农作物的实时跟踪，从而将虚拟信息准确地融合到真实环境中，本发明能自动判断植物生长情况、自动调节生长环境，产能实现与终端用户的交互。本发明是一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，实现了更为精细化的农业管控。本发明在硬件架构上，采用了环境参数传感器，从多维度监管农作物各阶段的各项指标参数。本发明的***还具有自学习的优点。
2、本发明将VR虚拟现实技术、无人机技术、网络技术结合在一起，设计出一套实时采集农田环境信息和农田影像，同时远程监控农情信息并结合专家***做出科学合理的农业生产决策的农情监测***，对于农业生产的信息化和智能化具有重要意义。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例的原理框图；
图2是本发明实施例中FOD-PID控制算法结构图；
图3是本发明实施例中FOD-PID控制算法环节图；
图4是FOD-PID控制阶跃响应图；
图5是FOD-PID控制值u的数值图；
图6是FOD-PID控制误差图；
图7是FOD-PID控制相频的幅频特性图；
图8是PID控制阶跃响应图；
图9是PID控制值u的数值图；
图10是PID控制误差图；
图11是PID控制相频的幅频特性图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面进一步阐述本发明。
本发明提供一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***。
参见图1-11，基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，包括通过通讯连接的信息采集模块、数据库模块、环境调节模块、处理器模块、GPS模块、数据存储模块和移动终端，以及用于供电的电源模块。
信息采集模块实时采集农田的生态环境和农田内农作物的实时图像。选取农田后，预先对农田的生态环境进行数据采集，通过处理器模块计算出可种植的农作物，用于选取适合当前农田内生长的农作物，调节农田的环境数据后，种植农作物。农作物种植后，可根据农作物在生长过程中，对环境数据的要求，对农田的环境进行调节。
信息采集模块包括摄像设备和传感器组件。
摄像设备均匀分布在农田内，摄像设备用于采集农田内植株的图像信息。
传感器组件实时测量农田的环境信息，传感器组件包括光照传感器、空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、土壤成分传感器、风速传感器和二氧化碳传感器，并将数据传输至控制器模块。
另外，信息采集模块还包括无人机和VR操作平台。
无人机可飞行在农田的上方，适于实时采集农作物种植区域的低空遥感图像，通过无线通讯将低空遥感图像数据传输至处理器模块，同时，处理器模块的控制指令发送至无人机，控制无人机的运行。
处理器模块可以将采集的低空遥感图像信息进行拼接、识别，计算植株的行距数据、株距数据、叶绿素含量数据、长势情况数据和病虫害情况数据。
VR操作平台与无人机进行无线通讯连接，VR操作平台包括头戴式VR设备和手持式控制手柄，头戴式VR设备可接入处理器模块中，将无人机录制的低空遥感图像展现在监测人员眼前。
为了便于提高自动化程度，信息采集模块还包括一套无人机停放坞站，无人机停放坞站配备一个具有磁力接口的充电装置，在无人机归位时，可以自动吸附无人机的充电接口，给无人机进行自动充电。
在本发明中，数据库模块包括当前农田内种植的农作物在不同生长阶段下的图像以及不同生长阶段下的生长所需环境数据信息，其用于与农作物进行实时比对，确保农作物能够得到科学生长，提高农作物的质量。
同时，由于数据库模块联网，数据库模块内的农作物信息能够进行实时更新，保证数据最新化。
在本发明中，环境调节模块，环境调节模块对当前农田的环境数据进行调节，构建农作物成长所需的环境，对农作物进行灌溉、施肥、喷药或补充光照，使得农作物达到当前生长阶段下的最优生态环境。
另外，当土壤水分低至土壤水分下限时，对土壤进行灌溉，直至土壤水分达到土壤水分上限。
由于地势的原因，导致农田内每一区域的水分含量存在一定的差异性，因在，在灌溉过程中，通过土壤温湿度传感器测量的土壤水分数据，处理器模块进行分析，对土壤水分较低处进行局部灌溉，使得农田内土壤中水分达到相对的一致性。
施肥与喷药均是通过喷淋的方式进行，将肥料或药剂溶解到水中，向农田内的农作物喷淋，其中，施肥与喷药分开进行。
通过人造光补充农作物的光照强度和光照时长，确保农作物的快速生长。
在本发明中，处理器模块用于接收信息采集模块所采集的信息，并调取数据库模块内的信息，进行比对，计算出当前农作物生长阶段所需要的环境数据，与现实农田的生态环境作出对比，确定需要调节的具体数据，处理器模块控制环境调节模块对当前农田的生态环境进行调节，向植株进行灌溉、施肥、喷药或补充光照，构件农作物在当前生长阶段下的最优生态环境。
另外，GPS模块位于当前农田内，通过GPS模块对当前农田进行定位，以便于快速寻找到当前农田，向农田内补充环境调节模块所需物料。
数据存储模块用于将信息采集模块所采集的环境数据存储到云端，生成本地农作物生长数据的数据库，便于指导当地的农作物生长。
移动终端与处理器模块通过无线网络进行通信连接；移动终端可接收农田内的环境数据信息，需要调节农田内的生态环境时，移动终端发出警报并给出用户处理意见。
移动终端为智能手机、平板或PDA移动终端设备，通过移动终端可得到互联网服务数据库提供科学的农业技术咨询和服务。
电源模块包括太阳能电池板和蓄电池，太阳能电池板可将太阳能转化为电能储存在蓄电池内，蓄电池用于各模块稳定供电。
具体的，无线通信采用蓝牙、WiFi、GSM或CDMA实现。
另外，在本发明中，处理器模块的控制算法为FOD-PID控制算法，为：
其中：Tf＝aT2，
TI＝T1+T2，
得到：
得到FOD-PID控制算法表达式为：
微分部分：
化为差分方程为：
积分部分：
积分部分的输入为微分部分的输出M(s)，积分部分的输出为V(s)，可以得到
化成微分方程形式并用一阶差分法离散化，得到差分方程：
比例部分：比例部分的表达式为微分作用的输出乘以k1，即
klm(k)
所以FOD-PID控制算法的数字控制器的输出为
u(k)＝klm(k)+v(k) (11)
采用FOD-PID控制算法，被控对象为时滞***传递函数：
在对象的输出端加幅值为0.01的随机信号。采样时间为20ms。
低通滤波器为：
另外，取M＝1，采用FOD-PID控制方法，得到图4、图5、图6和图7的数据。取M＝2，采用PID控制方法，得到图8、图9、图10和图11。
由于在PID控制中，微分信号的引入可以改善***的动态特性，但也易引入高频干扰，在误差扰动突变的时候尤其显出微分项的不足。
另外，上述FOD-PID控制方法中文全称是一阶滞后式比例、积分、微分控制方法，是经过发明人经过多次实验得出的创造性劳动成果。
另外，根据图4和图8，从而得出，采用FOD-PID控制比普通的PID控制阶跃响应时间短，更加灵敏快捷，有利于进行快速测量或调节控制。
另外，根据图5和图9，从而得出，采用FOD-PID控制比普通的PID控制对控制值u控制的更加快速且精确，控制效率更高。
另外，根据图6和图10，从而得出，采用FOD-PID控制比普通的PID控制控制误差更小，更有利于精确控制。
另外，根据图7和图11，从而得出，采用FOD-PID控制和普通的PID控制的相频幅频特性基本相同，两者对于通带和阻带的测量结果基本相同，两者的滤波器技术指标均符合要求。
根据图2-11，从而得出，采用FOD-PID控制后，能有效地克服普通PID控制算法的不足，控制的更精准，效率更高。
本发明的实施原理为：
本发明提高了农作物生产中的智能化、自动化水平，实现了被监控区域内的农作物的实时跟踪，从而将虚拟信息准确地融合到真实环境中，本发明能自动判断植物生长情况、自动调节生长环境，产能实现与终端用户的交互。本发明是一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，实现了更为精细化的农业管控。本发明在硬件架构上，采用了环境参数传感器，从多维度监管农作物各阶段的各项指标参数。本发明的***还具有自学习的优点。
本发明将VR虚拟现实技术、无人机技术、网络技术结合在一起，设计出一套实时采集农田环境信息和农田影像，同时远程监控农情信息并结合专家***做出科学合理的农业生产决策的农情监测***，对于农业生产的信息化和智能化具有重要意义。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (8)
1.一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，其特征在于，包括：
信息采集模块，所述信息采集模块实时采集农田的生态环境和农田内农作物的实时图像，用于选取适合当前农田内生长的农作物；
数据库模块，所述数据库模块包括当前农田内种植的农作物在不同生长阶段下的图像以及不同生长阶段下的生长所需环境数据信息；
环境调节模块，所述环境调节模块对当前农田的环境数据进行调节，构建农作物成长所需的环境；
处理器模块，所述处理器模块与所述信息采集模块、所述数据库模块和环境调节模块进行通信连接，所述处理器模块用于接收所述信息采集模块所采集的信息，并调取所述数据库模块内的信息，进行比对，计算出当前农田的生态环境需要调节的具体数据，所述处理器模块控制所述环境调节模块对当前农田的生态环境进行调节，向植株进行灌溉、施肥、喷药或补充光照；
GPS模块，所述GPS模块位于当前农田内，所述GPS模块对当前农田进行定位；
数据存储模块，所述数据存储模块用于将所述信息采集模块所采集的环境数据存储到云端，生成本地农作物生长数据；
移动终端，所述移动终端与所述处理器模块通过无线网络进行通信连接；所述移动终端可接收农田内的环境数据信息，需要调节农田内的生态环境时，所述移动终端发出警报并给出用户处理意见；
所述处理器模块的控制算法为FOD-PID控制算法，为：
其中：Tf＝aT2，
TI＝T1+T2，
得到：
得到FOD-PID控制算法表达式为：
微分部分：
化为差分方程为：
积分部分：
积分部分的输入为微分部分的输出M(s)，积分部分的输出为V(s)，可以得到
化成微分方程形式并用一阶差分法离散化，得到差分方程：
比例部分：比例部分的表达式为微分作用的输出乘以k1，即
klm(k)
所以FOD-PID控制算法的数字控制器的输出为
u(k)＝klm(k)+v(k) (11)。
2.根据权利要求1所述的一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，其特征在于，所述信息采集模块包括：
摄像设备，所述摄像设备均匀分布在农田内，所述摄像设备用于采集农田内植株的图像信息；
传感器组件，所述传感器组件实时测量农田的环境信息，所述传感器组件包括光照传感器、空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、土壤成分传感器、风速传感器和二氧化碳传感器。
3.根据权利要求2所述的一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，其特征在于，当土壤水分低至土壤水分下限时，对土壤进行灌溉，直至土壤水分达到土壤水分上限；其中，通过土壤温湿度传感器测量的土壤水分数据进行数据比较，对土壤水分较低处进行局部灌溉，使得土壤中水分达到相对的一致性。
4.根据权利要求3所述的一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，其特征在于，所述信息采集模块还包括：
无人机，所述无人机可飞行在农田的上方，适于实时采集农作物种植区域的低空遥感图像，通过无线通讯将低空遥感图像数据传输至所述处理器模块；
VR操作平台，所述VR操作平台与所述无人机进行无线通讯连接，将低空遥感图像展现在监测人员眼前；
所述处理器模块可以将采集的低空遥感图像信息进行拼接、识别，计算植株的行距数据、株距数据、叶绿素含量数据、长势情况数据和病虫害情况数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，其特征在于，所述信息采集模块还包括一套无人机停放坞站，所述无人机停放坞站配备一个具有磁力接口的充电装置，在无人机归位时，可以自动吸附无人机的充电接口，给无人机进行自动充电。
6.根据权利要求1所述的一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，其特征在于，还包括用于供电的电源模块，所述电源模块包括太阳能电池板和蓄电池，所述太阳能电池板可将太阳能转化为电能储存在所述蓄电池内，所述蓄电池用于各模块供电。
7.根据权利要求1所述的一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，其特征在于，无线通信采用蓝牙、WiFi、GSM或CDMA实现，所述移动终端为智能手机、平板或PDA移动终端设备。
8.根据权利要求1所述的一种基于FOD-PID控制方法的农业无线自动化监测控制***，其特征在于，通过移动终端可得到互联网服务数据库提供科学的农业技术咨询和服务。
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