城市草坪智能化灌溉系統(tǒng)方案

1、城市草坪智能化灌溉系統(tǒng)方案1系統(tǒng)概論1.1綠地灌溉特點 園林草坪是為改善環(huán)境、增加美感、陶冶性情等目的而栽植的，因此要求它們最好常年生長皆綠，每年只需剪而不必種植，另外，草坪使土壤滲吸速度降低，要求采用少量頻灌法灌溉，而且為了節(jié)約勞力和資金、提高噴灌質(zhì)量的要求，園林草坪灌溉大多采用自動化控制固定式噴灌系統(tǒng)。同時綠地灌溉具有如下特點: 1.綠地灌溉要求水質(zhì)和噴灑質(zhì)量較為嚴格，特別是對高級觀賞植物和高爾夫球場的草皮，要求噴灌均勻度較高，如有漏噴或噴灑過量都會造成嚴重損失。 2.草坪噴灌多數(shù)在夜間進行，其原因之一是草坪白天噴灌，蒸發(fā)損失大。一般夜晚噴灌時能比白天少消耗10%以上的水量;原因之二是有些

2、草坪白天不允許噴灑，如高爾夫球場進行比賽、公園娛樂區(qū)進行文娛活動等。 3.噴灌系統(tǒng)不能影響草坪的維護作業(yè)。草坪需要經(jīng)常性的修剪、植保、施肥等，這些作業(yè)往往由機械完成。因此，需要選擇特殊的設備。 4.噴灌系統(tǒng)在滿足草坪需水要求的同時，需充分注意景觀和環(huán)境效果。精心設計的噴灌系統(tǒng)，通過正確選擇噴頭和進行噴點的布置，不僅能滿足草坪需水，而且在灌水時可以形成水動景觀效果。5.全自動化灌溉系統(tǒng)不需要人直接參與，通過預先編制好的控制程序和根據(jù)反映作物需水的某些參量可以長時間地自動啟閉水泵和自動按一定的輪灌順序進行灌溉。人的作用只是調(diào)整控制程序和檢修控制設備。這種系統(tǒng)中，除灌水器(噴頭、滴頭等)、管道、管件

3、及水泵、電機外，還有中央控制器、自動閥、傳感器(土壤水分傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器、水位傳感器和雨量傳感器等)及電線等。托普物聯(lián)網(wǎng)針對智能化灌溉系統(tǒng)也做出了一些的研究與開發(fā)，并與浙江大學合作，已經(jīng)研發(fā)出了針對不同灌溉類型的方案，同時也進行了實施，在實踐中研究系統(tǒng)的適用性，針對不足做出新的補充，力求為中國農(nóng)業(yè)的發(fā)展作出貢獻。 1.2我國綠地灌溉現(xiàn)狀及展望 1.2.1我國綠地灌溉現(xiàn)狀 由于經(jīng)濟技術等原因，過去我國草坪灌溉基本上是以人工灌溉為主，這種灌溉方法只能改變土壤濕度，對綠地植物生長的小氣候影響小，灌水定額較大，不便實施適時適量灌溉，水的利用率低，這種方法大概有80%的水由于深層滲漏及無效

4、蒸發(fā)損失掉。 草坪灌溉宜選擇噴灌，噴灌以其節(jié)水、保土、省工、適應性強、養(yǎng)護質(zhì)量高、景觀效果好等優(yōu)點，在城市綠地草坪中應用廣泛。噴灌灌水器覆蓋面積相對較大，并且噴點少，不影響綠地面積的整體美觀，相對于傳統(tǒng)漫灌節(jié)水30%左右。大面積草坪(高爾夫球場、足球場、大型廣場)采用噴灌，既可滿足草坪生長需水的要求，又可形成一道水景加綠地的風景線。 我國過去城市綠地灌溉多采用大水漫灌或人工噴灑模式。此類灌溉不能及時灌水、過量灌水或灌水不足，難以控制灌水均勻度，對綠地作物的正常生長產(chǎn)生不良影響。現(xiàn)在我國主要推廣的是半自動灌溉系統(tǒng)。此類系統(tǒng)如利用定時器控制灌溉比人控園林草坪是為改善環(huán)境、增加美感、陶冶性情等目的而

5、栽植的，因此要求它們控制系統(tǒng)節(jié)水很多?？梢愿鶕?jù)經(jīng)驗針對不同氣候時段設置不同灌溉程序，減少了灌溉的隨意性。這種情況下，灌水器采用噴頭，水的實際利用率可以達到65%一70%水器采用高均勻度的噴頭，實際水利用效率能達到75%一80%。如果再配上雨風速傳感器灌溉水的利用率還可以增加。但灌溉程序設定仍是依賴管理人步參考有關參考數(shù)據(jù)。如管理人員經(jīng)驗不足或獲得的參考數(shù)據(jù)準確性差，編偉導致灌水過量或不足，距離精確化灌溉仍有很大距離。但由于其投資少，灌溉水的有效利用率比手動控制提高很多，作為成熟的灌溉系統(tǒng)現(xiàn)階段城推廣的是此類模式。 1.2.2我國綠地灌溉展望 智能化灌概系統(tǒng)是未來灌溉的發(fā)展方向。精確化，智能化灌

6、溉技術是隨機應用技術、傳感器制造技術、塑料工業(yè)技術的提高而逐步實現(xiàn)的。所謂智能就是根據(jù)植物需水量對其進行灌溉。通過自動氣象站采集每天的氣象資料作物的作物系數(shù)確定出每天綠地的耗水量。通過探測器將灌區(qū)的土壤水分濕丈螃濕度，日照時數(shù)，風速，溫度等數(shù)據(jù)收集起來發(fā)送到數(shù)據(jù)處理中，自，根據(jù)預需水量計算模型進行需水量的計算。得到需水量后通過流量控制系統(tǒng)進行灌溉。 1.3智能化灌溉研究動態(tài) 智能化灌溉主要由兩個方面構成。首先是作物需水量的確定，包括何時及灌多少水。其次是流量控制系統(tǒng)，決定如何安排灌水以使總的灌水費用最少需水量確定的關鍵是參考作物騰發(fā)量即E幾。 1.3.1國外智能化灌溉研究動態(tài) 1990年，第十

7、一屆國際灌溉展覽年會上提出計算機技術和傳感器將廣泛灌溉控制管理系統(tǒng)中Is1。Marti。smith等I發(fā)表的灌溉規(guī)劃及管理工具cROP件包，采用Penman一Montieth方程計算作物需水量還具有擬定灌溉制度和水計劃、育旨。利用全生育期的作物水分生產(chǎn)函數(shù)估算有限供水情況下的作物減產(chǎn)損。 Tsakiri利用隨機過程，Mariio等利用時間序列來預測參考作物騰發(fā)量。經(jīng)過全球范圍內(nèi)長期的探索研究，聯(lián)合國糧農(nóng)組織FAO于1998年透定了Penman一Montieth方程作為全球范圍內(nèi)唯一有效使用的參考作物騰發(fā)量計算方法，此前一直沿用的是改進Penman法，原因是某些地區(qū)后者有可能導致對作物需水量估算

8、過大。 ReeJ等及Pauls等利用多階段決策過程，wardlawR等利用二次規(guī)劃方法，以灌溉供水效益最大為目標建立渠系配水模型。 wangz等將灌溉配水渠道概化為一組導管，每根導管向下面的一個或幾個斗口供水，即為一個輪灌組，采用0一1規(guī)劃法求解一個灌水周期內(nèi)各斗口的最佳輪灌組合，以達到整個配水渠道配水時間最短、流量穩(wěn)定和輸水損失最小。shyamR等采用線性規(guī)劃模型進行渠道配水研究，以凈灌溉總收益最大為目標，并考慮了各級渠道實際放水時間、渠道輸水、最小流量等約束條件，已成功地應用于印度的Golawar&GolaPar渠灌區(qū)。 1.4本文研究思路 本文引進最新的智能化灌溉、計算機、科學算法等相關

9、領域的研究成果，探討城市綠地智能化灌溉系統(tǒng)的應用。主要進行了綠地作物需水量模糊推理系統(tǒng)及灌溉運行中的流量控制系統(tǒng)研究。 作物需水量模糊推理系統(tǒng)由自動氣象站及探測器采集各種氣象信息，依據(jù)FAO于1998年推薦的Penlnan一Montieth方程計算出參考作物騰發(fā)量。同時利用被灌溉作物在灌溉時的作物系數(shù)獲得特定作物的作物騰發(fā)量E天，然后利用水量平衡法對土壤含水率進行逐日計算。最后利用土壤含水率、當日作物騰發(fā)量、作物生長最佳土壤含水率、氣象預報等數(shù)據(jù)建立作物需水量計算的模糊推理系統(tǒng)。由此系統(tǒng)決策當日是否灌水及灌多少水。 在確定灌水量后，以總的灌水費用最少為目標，考慮流量約束、灌水時間約束建立流量控

10、制系統(tǒng)。 本文從以下方面對智能化灌溉系統(tǒng)進行研究: 1.分析智能化灌溉系統(tǒng)的構成與設計思路。 2.分析模糊控制系統(tǒng)的起源、原理與具體的設計思路，研究模糊控制系統(tǒng)在作物需水量決策系統(tǒng)中的Matlab實現(xiàn)。 3.建立作物需水量決策系統(tǒng)的模糊控制模型，利用數(shù)學模型結合實時檢測對作物需水量進行決策。4.建立流量控制系統(tǒng)模型，對模型進行優(yōu)化，采用搜索空間限定法及懲罰函數(shù)法對約束條件進行處理，利用遺傳算法求解模型。 2城市綠地智能化灌溉系統(tǒng)結構概述 2.1智能化灌溉系統(tǒng)構成智能化灌溉系統(tǒng)屬于閉環(huán)控制灌溉系統(tǒng)，自動氣象站中的氣溫、雨量、濕度等傳感器，作為系統(tǒng)的信號反饋設備，此信號供中央控制系統(tǒng)采集和決策后，

11、自動指揮灌溉系統(tǒng)運行。其基本組成見圖2.1。圖2.1智能化灌溉系統(tǒng)基本組成圖 2.2中央控制系統(tǒng)中央控制系統(tǒng)基本工作原理:由氣象傳感器把植物需水相關的氣象參量反饋給中央控制系統(tǒng)，運算植物前一天損耗的水量，并決定今天是否補充水分和補充多少水分;若需要補水，中央控制系統(tǒng)向各控制器發(fā)出指令控制其轄區(qū)內(nèi)的機組和電磁閥的啟閉，在一定時間內(nèi)按一定順序自動完成綠地灌溉并自動停機?？刂葡到y(tǒng)工作原理及其信息流程圖見圖2.2。圖2.2中央控制系統(tǒng)工作原理及其信息流程圖 控制系統(tǒng)主要包括兩大系統(tǒng):作物需水量計算系統(tǒng)及流量控制系統(tǒng)。 作物需水量計算系統(tǒng)決定灌水量，流量控制系統(tǒng)決定如何實施灌溉，即控制各電磁閥的各個控制

12、器的分組輪灌順序。通過信息傳輸系統(tǒng)將灌溉計劃發(fā)送給田間控制器，由其安排各電磁閥進行灌溉。 如上所示，中央控制系統(tǒng)主要由作物需水量計算系統(tǒng)及流量控制系統(tǒng)構成。 2.2.1需水量計算系統(tǒng) 需水量計算系統(tǒng)利用農(nóng)田水量平衡原理逐日對土壤含水量進行計算。 利用聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)推薦的彭曼一蒙特斯(Penlnan一Montieth)公式逐日計算參考作物蒸騰量，結合作物系數(shù)得到特定作物的作物蒸騰量。在獲知作物蒸騰量后，依據(jù)各種探測器可獲知實時的氣象資料，從而推算出土壤實時含水量。為使土壤含水量保持在預定范圍內(nèi)，以土壤實時含水量及作物蒸騰量為輸入量，灌水量為輸出量建立作物需水量模糊計算系統(tǒng)。利用自適應神

13、經(jīng)網(wǎng)絡模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)對輸入量隸屬函數(shù)及模糊規(guī)則進行優(yōu)化。 2.2.2流量控制系統(tǒng)得到灌水量后，控制器的分組輪灌計劃由流量控制系統(tǒng)選擇控制。流量控制系統(tǒng)結構圖如圖2.3所示。圖2.3流量控制系統(tǒng)組成圖流量控制系統(tǒng)原理為將主管概化為一組導管，每根導管向下面的一個或幾個控制器供水，一根導管即為一個輪灌組，以灌溉耗時最少為目標，以不同管段的流量限制以及灌溉系統(tǒng)總的灌水時間限制為約束條件建立優(yōu)化模型。參考了渠道控制系統(tǒng)模型，并結合目標分配類問題的模型的設立思路建立了流量控制系統(tǒng)模型。為求解模型，利用搜索空間限定法法及懲罰函數(shù)法對約束條件進行優(yōu)化，最后利用遺傳算法對優(yōu)化后模型進行求解。 3系統(tǒng)

14、介紹3.1模糊控制系統(tǒng)簡述 模糊控制是作為結合傳統(tǒng)的并基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、模糊集理論和控制理論的成果而誕生的，它與基于被控過程數(shù)學模型的傳統(tǒng)控制理論有很大區(qū)別。在模糊控制中，并不像傳統(tǒng)控制那樣需要對被控過程進行定量的數(shù)學建模，而是試圖通過從能成功控制被控過程的領域專家那里獲得知識，即專家行為和經(jīng)驗。當被控過程十分復雜甚至病態(tài)時，建立被控過程的數(shù)學模型或者不可能，或者需要高昂的代價，此時模糊控制就顯得具有吸引力和實用性。由于人類專家的行為是實現(xiàn)模糊控制的基礎，因此必須用一種容易且有效的方式來表達人類專家的知識。IF一THEN規(guī)則格式是這種專家控制知識最適合的表示方式之一，即IF條件THEN結果。

15、這種表示方式有兩個顯著的特征:它們是定性的而不是定量的;它們是一種局部的知識，這種知識將局部的條件與局部的結果聯(lián)系起來。當用計算機實現(xiàn)時，這種規(guī)則最終需具有數(shù)值形式。隸屬函數(shù)和近似推理，為數(shù)值表示集合模糊蘊含提供了一種有利的工具。 要實現(xiàn)一個實際的模糊控制系統(tǒng)，需要解決三個問題:知識的表示、推理策略和知識獲取。知識表示是指如何將語言規(guī)則用數(shù)值方式表示出來;推理策略是指如何根據(jù)當前輸入條件產(chǎn)生一個合理的結果;知識的獲取解決如何獲得一組恰當?shù)囊?guī)則。由于領域專家提供的知識常常是定性的，包含某種不確定性，因此知識的表示和推理必須是模糊的或近似的，近似推理理論正是為滿足這種需要而提出的。 3.1.1模糊

16、控制系統(tǒng)組成模糊控制系統(tǒng)由模糊控制器和控制對象組成，如圖3.1所示。圖3.1模糊控制系統(tǒng)的組成 3.1.2模糊控制器的基本結構 模糊控制器的基本結構主要包括四個部分。 1.模糊化 模糊化的作用是將輸入的精確量轉化為模糊化量。其輸入量包括外界的參考輸入、系統(tǒng)的輸出或狀態(tài)等。模糊化的具體過程如下: (l)首先對這些輸入量進行處理，使其變成模糊控制器要求的輸入量; (2)將上述己經(jīng)處理過的輸入量進行尺度變換，使其變換到各自的論域范圍; (3)將己經(jīng)變換到論域范圍的輸入量進行模糊處理，使原先精確的輸入量變成模糊量，并用相應的模糊集合來表示。 2.知識庫 知識庫包含了具體應用領域中的知識和要求的控制目標

17、。通常由數(shù)據(jù)庫和模糊控制規(guī)則庫兩部分組成。 (l)數(shù)據(jù)庫主要包括各語言變量的隸屬度函數(shù)，尺度變換因子及模糊空間的分級數(shù)等。 (2)規(guī)則庫包括了用模糊語言變量表示的一系列控制規(guī)則。它們反映了控制專家的經(jīng)驗和知識。 3.模糊推理 模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模擬人的基于模糊概念的推理能力。該推理過程是基于模糊邏輯中的蘊含關系及推理規(guī)則來進行的。 4.清晰化 清晰化的作用是將模糊推理得到的控制量(模糊量)變化為實際用于控制的清晰量。它包含以下兩部分的內(nèi)容: (l)將模糊的控制量經(jīng)清晰化變換，變成表示在論域范圍的清晰量; (2)將表示在論域范圍的清晰量經(jīng)尺度變換成實際的控制量 3.2自適應神經(jīng)網(wǎng)

18、絡模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)及其MATLAB應用 模糊推理系統(tǒng)的設計不依靠對象的精確數(shù)學模型，而是依靠專家或長期操作人員的經(jīng)驗和知識，模糊規(guī)則本質(zhì)上是用戶在按照己有的知識和經(jīng)驗對問題模型的特征進行解釋的基礎上預先獲得的。若缺少對某一模型的經(jīng)驗和知識，難以獲得滿意的控制效果。若把自適應神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)應用到模糊模型的推理中，則可取得較好的應用前景，自適應神經(jīng)網(wǎng)絡模糊系統(tǒng)中的隸屬度函數(shù)及模糊規(guī)則是通過對大量己知數(shù)據(jù)學習得到的，而非依靠經(jīng)驗。自適應神經(jīng)網(wǎng)絡模型控制系統(tǒng)ANFls(Ad即tiveNetwork一 basedFuz盯 InfereneeSystem)的優(yōu)異之處就是可以用神經(jīng)網(wǎng)絡的學習機制補償

19、模糊控制系統(tǒng)原有的缺點網(wǎng)。 傳統(tǒng)模糊推理系統(tǒng)的隸屬函數(shù)是確定的，在選擇隸屬函數(shù)時帶有一定的主觀性。而模糊推理的應用對象，是用戶對模型變量的特性己經(jīng)預先決定了的系統(tǒng)。但有的時候，由于要在某個系統(tǒng)中應用模糊推理，為此采集了許多輸入輸出數(shù)據(jù)，并想將這些數(shù)據(jù)用于建模、模型跟蹤或其他方案。此時由于沒有一個基于系統(tǒng)變量特征的先驗模型結構，在某些條件下模糊控制器設計者無法邊看數(shù)據(jù)就可弄清楚隸屬函數(shù)的形狀。此時可用為輸入輸出數(shù)據(jù)選擇適當?shù)膮?shù)來調(diào)整隸屬函數(shù)，以說明數(shù)據(jù)的變化類型。在Matlab的模糊邏輯工具箱中的ANFIS函數(shù)中嵌入的神經(jīng)自適應訓練技術可完成該工作。 工具箱函數(shù)ANFIS是用一個給定的輸入輸出數(shù)據(jù)集構造出一個模糊推理系統(tǒng)，并用一個單獨的反向傳播算法或概算發(fā)與最小二乘法相結合的方法來完成對系統(tǒng)隸屬函數(shù)的調(diào)節(jié)。從而使得模糊系統(tǒng)可以從其建模數(shù)據(jù)中學習信息。本文利用ANFIS編輯器應用工具箱函數(shù)ANFIS。ANFIS編輯器將模糊推理技術用于數(shù)據(jù)建模。與在其他的模糊推理工具中一樣，隸屬函數(shù)的形狀由其參數(shù)決定，改變這些參數(shù)就將改變隸屬函數(shù)的形狀。 3.2.1神經(jīng)一模糊推理 ANFIS是用的建模方法與系統(tǒng)辨識的方法相似。首先假定一個參數(shù)化的模型結構，然后采集輸入輸出數(shù)據(jù)。在使用ANFIS訓練FIS模型，根據(jù)某個選定的誤差準則修正隸屬函數(shù)參數(shù)，使得FIS系統(tǒng)模仿提供給系統(tǒng)的訓練數(shù)據(jù)。一般