基于Mamdani型模糊控制的自动灌溉器设计

陈境峰

（厦门大学，福建 厦门361005）

1 引言

随着传统农业逐步向现代化农业的转变，实现高产、优质、高效以及节能节水的农业生产方式是农业现代化的基本要求。利用现有的工业控制技术，设计一种通过环境系数的采集实现灌溉的合理、自动控制的装置，对农业现代化具有重要的意义。现有的自动灌溉设备因为算法问题，存在控制精度问题［1，2］。本控制器利用单片机控制技术，通过传感器采集温度和土壤湿度，并在软件设计中加入工业控制中常用的Mamdani模糊算法，将人们的灌溉经验转换为程序控制，有效地提高了系统的控制精度。

2 总体结构

在自动灌溉器的整个系统设计中，采用单片机AT89C52作为控制单元，通过对温度和土壤湿度的采集、处理，实现自动灌溉。

系统的主要结构如图1所示，将系统分为3个模块：人机界面、驱动模块、环境系数采集模块。系统上电启动，初始化完成后进入正常工作模式。用户可通过人机界面，输入密码进入参数设置，更改系统参数。温度传感器和湿度检测电路采集环境参数传给单片机，通过Mamdani模糊算法确定模糊量的值，并根据用户设置好的各项参数进行判断，实现对端口的开关控制。

图1 总体结构

3 Mamdani型模糊控制

1974年Mamdani成功地将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机控制以来，模糊控制器被广泛应用于各种工业控制领域。其基本思想把操作人员的控制经验归纳成一组条件语句，生成模糊控制器，对无法获得精确的数学模型系统给出有效的控制［3］。它的输入输出变量都采用模糊集合形式的语言变量表示，具体为：

其中，Ri表示第i条规则，l为总的规则数，，p＝1，2，…，m，Bi，分别是系统输入、输出变量所在的模糊集合，xp（k），p＝1，2，…，m为模糊控制系统的输入变量，y（k）为模糊控制系统的输出变量［4，5］。

目前，Mamdani模糊控制广泛应用于工业控制领域，但在农业自动控制领域仍很少使用。控制器包含两个输入量和一个输出量，输入量和输出量之间的关系具有高度非线性，无法建立精确的数学模型，故引入Mamdani模糊控制。

4 系统模糊控制器设计

4.1 确定输入、输出量

浇灌器利用温度和土壤湿度传感器，测出环境中的温度x∈［0，40］（℃），土壤湿度y∈［620，1 023］（数字量），模糊控制器根据x和y的数据，选择灌溉时间t∈［0，60］（min）。

4.2 输入、输出量模糊化

所有模糊子集都选取三角形隶属函数［6］。

4.2.1 温度值模糊化

选用低温（ST）、中温（MT）和高温（LT）3个模糊子集，涵盖输入量x的论域［0，40］，隶属函数如下：

4.2.2 土壤湿度值模糊化

选用含水少（NW），含水中（MW）和含水多（LW）3个模糊子集，涵盖输入量y的论域［620，1 023］，隶属度函数如下：

4.2.3 选定5个模糊子集

选用很短（VS）、短（S）、中等（M）、长（L）和很长（VL）5个模糊子集，涵盖输出量t的论域［0，60］，隶属函数如下：

4.3 建立模糊关系表

根据操作经验，对温度和土壤湿度进行组合搭配，可建立9条模糊控制规则，见表1。

表1 模糊关系表

表格中的（1），（2），…，（9），是9条规则的序号，每条模糊规则对应一个F蕴涵关系Ri（i＝1，2，…，9），系统总的模糊蕴涵关系为：

4.4 近似推理

可根据公式（1），求近似推理总输出。

其中，U＊表示总输出量，A＊表示输入量的论域，Rj表示模糊蕴涵关系，Uj表示各条规则下求出的输出量［6］。

A＊、Rj、Uf3者之间的对应关系参照表1，根据3节中的语言变量表示方法，分别求出U1……U9，最后可根据公式（1）求出U＊，总输出U＊是个模糊子集，最大隶属度为0.4，论域为［10，40］（min）。

4.5 输出量清晰化

采用最大隶属度法［4～6］，最大隶属度法最大的特点是计算简单，在一些控制要求不高的场合，采用最大隶属度法非常方便。由上可知总输出的最大隶属度为0.4，论域为［10，40］（min）。通过前文节中的隶属函数，求出的最小值为16min，最大值为34min，平均值为25min。

5 硬件设计

5.1 人机界面设计

控制器采用AT89C52单片机，通过74LS374与74LS138对I／O口进行扩展，供人机界面和端口模块使用。人机界面由6位数码管、6个LED指示灯和4个按键构成。LED指示灯显示当前工作状态。4个按键功能分别为：确定、返回、上移、右移。用户可通过按键和数码管对系统的参数进行查询和设置。

5.2 端口驱动设计

驱动模块采用24V外部供电电源，外接电磁阀，单片机通过光耦TLP521实现对端口的开关控制，有很好的抗干扰效果。图2为其中一个端口的电路，端子J22外接24V水阀。

5.3 采集模块设计

环境系数采集模块由时钟模块、温度传感器DS18B20、土壤湿度采集转换电路构成。时钟模块采用PCF8563，外接32.768kHz的晶振，该晶振保证平均误差可达5min／年，为系统提供准确的时间日期［7］；温度系数采集采用美国DALLAS公司生产的DS18B20可组网数字温度传感器，可提供准确、稳定的环境温度［1］。

图3为其中的一路土壤湿度采集电路，本控制器采用电阻法［8］测土壤湿度，有效减少了成本。AD转换芯片采用TLC1543，该芯片有11路模拟输入通道，10 位 的 分 辨 率［2］，输 入 端 通 过 锁 存 器74LS374接到I／O口。传感器的制作，用两根长10cm，直径3mm的不锈钢棒，上端固定，间距10cm，两端分别接入图3中的J10口，测量时插入土壤中长8cm。模拟量和数字量可通过公式x／1 023＝y／5来处理，其中，x为转换的数字量，y为采集的模拟量，通过实际测量，得到的数字量范围为［620，1 023］。

图2 端口驱动电路

图3 土壤湿度采集电路

6 软件设计

6.1 模糊控制器软件编写

根据上述算法及求出的输出量，编写相应软件，图4为流程图的一部分，程序对照表1，通过对采集的温度值和土壤湿度值的判断，选择灌溉时间。

6.2 系统整体软件编写

图5为系统软件流程图。设备开机后进入初始化，通过定时器1对按键和数码管进行扫描，实现实时显示和按键判断，之后通过时间以及实时采集的温度、土壤湿度来判断各个端口是否进行灌溉。在判断是否灌溉的环节中，引入上文所设计的基于Mamdani型模糊控制的判断程序，对采集到的温度和土壤湿度电压信号进行分析，提高系统的精确度。

图4 模糊控制器的软件流程

系统中的参数查看和设置放在按键处理环节，用户必须输入正确密码才能进入，可根据当地气温、土壤、农作物等情况设置各项参数。参数包括日期时间、各个驱动端口对应的湿度和温度阀值、查看湿度值内码等。其中，湿度阀值可根据烘干法［8］确定最佳湿度值，然后对此湿度进行测量，读取湿度值内码，用户就可将此内码设为阀值。

图5 整体软件流程

［1］汤竞南，沈国琴.51单片机C语言开发与实例［M］.北京：人民邮电出版社，2008.

［2］卢丽君.基于TLC1543的单片机多路采样检测系统的设计［J］.仪器仪表与分析监测，2007（4）：5～6，40.

［3］Haipeng Pan，Jiade Yan.Study of Mamdani Fuzzy Controller and Its Realization on PLC［J］.IEEE the 6th World Congress on Intelligent Control and Automation，Dalian，2006（16）：3 997～4 001.

［4］吕红丽.Mamdani模糊控制系统的结构分析理论研究及其在暖通空调中的应用［D］.济南：山东大学，2007.

［5］韩卫华，宁佐贵.Mamdani型常用模糊控制算法间的常用算子关系［J］.四川师范大学学报，2008，31（2）：150～154.

［6］石辛民，郝整清.模糊控制及其MATLAB仿真［M］.北京：清华大学出版社，北京交通大学出版社，2008.

［7］王君勤，马孝义.PCF8563在智能仪表中的应用［J］.电子测量技术，2005（1）：81～82.

［8］王守宇，田广军.土壤水分测量的研究［J］.仪表技术与传感器，1997（8）：28～30.