变量施药关键技术综述*

冯耀宁，裴亮，陈晓，陈小兵，刘燕，陈彬

(农业农村部南京农业机械化研究所，南京市，210014)

0 引言

中国作为农业生产大国，有1.2×108hm2基本农田，为保证农作物的高产而不被病虫侵害，每年需要大量的农业植保机械通过农药的化学防治来治理田间的病虫害[1]。随着社会的发展和进步，人们对农产品的食品安全，环境污染等问题越来越重视，植保机械施药技术的好坏直接影响农作物病虫害的治理效果以及环境保护、农业可持续发展等因素。据统计，我国的农药利用率仅为40%左右，目前很多国家的农药利用率都超过50%，甚至一些发达国家如美国、日本等，其农药利用率已达到70%以上[2]。20世纪90年代，欧美等发达国家提出的精准农业概念，要求植保机械在进行作业时，在保证作物防治效果的前提下使用最合理用量的农药，变量施药技术由此而来。科学用药是控制农作物病虫害和杂草的有效途径，既提高了农药的利用率，减少了资源浪费，又避免用药过量造成作物药害以及环境污染的情况，因而变量喷施技术得到广泛的重视与研究[3-5]。变量施药作为一种先进的农业施药技术，为适应新形势下农业发展的需要，受到越来越多的关注，基于按需施药的变量施药技术的研究与应用在防治农作物病虫害时，不仅提高了农药有效利用率，减少了成本，更在很大程度上降低了环境的污染，变量施药技术正在成为植保领域的重点发展方向。

变量施药是实现精准施药的一种重要技术方式。精准施药是依据对在田间获取农田病虫草害的差异性信息,给定施药处方图，从而通过变量施药控制系统做出对应的施药指令,由变量执行机构实施变量投入动作，实现按需施药，提高施药效果[6-7]。变量施药主要分成两个环节：(1)喷施决策的生成阶段，即对田间病虫草害的必要信息进行采集，获取所需喷施目标的必要数据，通过软硬件系统分析处理确定合理的农药施用量；(2)喷施决策的执行阶段,即控制系统依据决策机构发出的喷雾指令信号控制执行机构进行喷雾工作，实现变量施药作业。喷雾决策生成技术的关键在于田间信息采集，目前较为成熟的信息采集方式主要有基于地理信息技术和基于实时传感器两种。喷施决策的执行核心在于控制系统，主要的控制方式有三种，变压力调节式控制、药液浓度调节式控制和脉宽调制(PWM)式控制。科学的仿真分析对真实系统的研究有着重要意义，变量施药系统仿真分析离不开变量施药控制算法的选取与应用。

本文系统分析了变量施药决策生成的关键技术(即田间信息采集技术)、决策执行过程中的三种变量控制方式以及变量施药技术近年来的主要控制算法。通过对上述变量施药关键技术的论述，指出当前国内实际生产应用中采用变量施药技术存在的主要问题和制约因素，并针对这些问题提出一定建议与解决方案。

1 田间信息采集方式

病虫害在农作物间的分布是不一样的，具有较大的差异性[8-10]，田间农作物病虫害信息的获取是打药机实现变量施药的基础。当前，国内外比较成熟的信息采集方式可以分为基于地理信息技术和基于实时传感器技术两种。为实现对田间农作物病虫害信息的获取，研究人员开展了一系列针对田间信息采集技术的研究探索。表1为各研究团队为实现变量施药所采用的田间信息采集技术。

从表1可以看出，学者们为实现变量施药对田间信息的采集主要是基于地理信息技术及实时传感器。研究中大多采用GPS来进行病虫害的位置采集，从而形成施药处方图，而陈志刚将北斗导航技术应用于精准农业为中国农业定位技术打开了一扇新大门，有利于摆脱美国GPS系统的垄断局面；实时传感器技术因其精确度较高，实时性强等特点在变量施药领域内得到广泛地应用，主要通过各类传感器(如视觉传感器、超声波、红外、激光传感器等)来实时获取喷施目标的轮廓、位置及密度等信息，并由控制系统分析处理后确定施药量，形成施药决策，但该技术仍受到一些因素的影响，在识别时仍存在误判率较高的情况，尤其在复杂环境下识别能力不够，在识别精度上仍有一定提高空间。

表1 田间信息采集技术Tab.1 Field information collection technology

2 变量施药控制方式

变量施药控制系统是喷施决策乃至整个变量施药系统中的关键部分，其控制方式的选择将直接影响到整个变量施药系统施药的精确度。目前，国内外变量喷雾技术主要包括变压力调节式、药液浓度调节式和脉宽调制式三种变量施药控制方式[19-22]。

2.1 变压力调节式

变压力调节式主要通过控制指令调节伺服阀门开度大小，改变喷药系统内各管路的压力，依据压力传感器获取压力反馈信息，从而实现调节压力来改变流量，实现变量喷雾。喷雾流量与压差的平方根成正比，是一种非线性关系，而压力变化过大影响的不仅仅是喷头流量，还对雾滴粒径和雾滴分布产生显著影响，这就导致喷雾效果不好，因此，这就要求在变量施药控制过程中压力和流量变化范围不能太大，通常工程上将流量变化限定在25%以内[6]。史岩等[23]基于其设计的变压力式变量施药装置，对变压力式变量喷雾系统建立数学控制模型及传递函数，并采用MATLAB软件进行仿真计算，该装置能够依据喷施目标特征和机具行驶速度的变化自动调节各喷头流量，达到变量施药的基本要求，并且控制简单、操作方便。常相铖[24]构建一套压力式变量喷雾系统，通过试验研究得到其符合农业工程要求的压力范围0.25～0.40 MPa，证明了喷头在此压力范围内，喷雾流量波动较小，而在其他压力下的流量波动较大，且通过试验得到流量调节范围越大，喷头迟滞性越明显，喷雾系统工作时，喷洒量从小到大进行调节时系统延迟较小，从大到小进行调节时系统延迟较大。

虽然变压力调节式存在非线性特征，有一些局限性，系统压力不恒定会影响喷洒效果，对雾滴粒径大小，雾化均匀性等有一定影响，但其因控制方法简单、方便，设计成本低等优点，仍然得到广泛应用，因此改进和开发更优的变压力调节式变量施药，具有很高研究意义和价值，如果能实现变量喷雾系统的非线性控制，那么变压力调节式将会得到更进一步的发展。

2.2 药液浓度调节式

药液浓度调节式是根据实际需要，通过混药器调节喷施药液的浓度来实现变量施药，主要可以分为药剂注入式和药剂并入式两种控制方法。

2.2.1 药剂注入式

药剂注入式是指在管路中始终保持恒定的水流量，根据实际计算出需要的药剂量，由药剂控制器发出控制信号，改变药剂的泵入量，从而改变药液浓度，实现变量施药。胡开群等[25]设计一种基于处方图的直接注入式变量喷雾机，控制终端基于施药处方图、机具行驶速度和GPS信息分别控制清水和农药(两种)的注入量，针对常量和变量施药进行了喷雾机喷洒均匀性和精准度试验。试验结果显示两个常量施药条件下的变异系数均在10%以下，变量施药条件下，和预期施药量在15%误差范围内的作业区域大于86%，结果表明该直接注入式变量喷雾机适合田间施药作业。

2.2.2 药剂并入式

药剂并入式是指将药剂和水同时混合注入药液管路，通过控制器改变两者的注入量，使其按需要的比例进行快速混合，从而实现药液浓度的改变。汪福杰等[26]设计了一种在线混药系统，控制器将水与药剂以一定比例注入混合器混合，混合后利用隔膜泵对药液进行二次加压并喷雾。建立静态混合器模型，采用Fluent流体仿真软件对该模型进行数值运算，结果显示药剂加压时，药液混合均匀性变异系数低于常压状态，即加压条件下，药液混合效果更好；采用胭脂红代替农药进行试验，试验结果显示，加压状态下，其混药性能高于常压状态，与仿真结果吻合性较高。

药剂注入式通过控制器将实时计算出的需要农药原液量注入恒定的水流量中，从而实现施药量的变量调节，既可保证系统压力恒定，雾滴尺寸和分布不变，也无需对剩余药液进行处理，但由于该方式为开环控制，缺乏实时混药浓度信息，有可能导致到达不同喷嘴的药液浓度有所不同；药剂并入式需要同时改变药剂和水的注入量(即在线混药)，使农药和水能够以需要的比例快速均匀地完成混合，但其需要药液和水的控制器能够快速做出响应，在实际操作时，很难达到理想状态，有一定延时性。

2.3 脉宽调制式

脉宽调制式是指提前在药箱中将药液混合完成，在一定流量调节范围内使管路压力保持恒定，通过对喷头电磁阀的通断频率和占空比的控制来调节喷头流量，以达到变量施药的效果。其对电磁阀的响应频率要求较高，需要对脉冲信号做出快速反应，因此通常采用高频电磁阀。Liu等[27]采用单片机作为控制器，对40个高频电磁阀开闭时间进行控制，测试十种不同占空比(10%～100%，间隔10%)条件下的流量并比对，获得了较高的流量调节精度，并在电压模块中加入保护电路，提升了高频电磁阀的使用寿命。魏新华等[28]设计了一套PWM间歇喷雾式变量喷施系统，为测试该系统的施药量控制性能，就不同因素对喷头喷雾流量的影响进行了试验，试验结果表明：喷头位置、PWM控制信号频率和泵输入轴转速对喷雾流量影响很小，而喷雾压力和PWM控制信号占空比对其影响很大，整个系统的施药量控制误差在6%以内；占空比较小时，喷雾流量控制精度较低，占空比较大时，喷雾流量的控制精度较高，这是因为PWM控制信号占空比直接决定了目标流量的大小，当流量过小，则喷雾质量降低，尤其均匀性受很大影响，导致流量控制精度降低。

脉宽调制相对变压力调节式和药液浓度调节式有着更好的动态响应特性(即系统延时短)和流量调节性能，在不改变雾滴粒径和喷雾角的情况下即可实现大范围的流量调节。该系统要求电磁阀的响应频率高，现有的高性能电磁阀大多响应时间非常短，接近4 μs，能够满足系统响应要求，但成本较高，不利于现阶段大面积推广。脉宽调制下的变量施药喷雾效果受行驶速度和控制电磁阀的脉冲信号占空比或频率影响，行驶速度过快或电磁阀占空比过小，都将降低喷雾沉积效果和喷雾均匀性。

3 变量施药控制算法

当前变量施药控制算法主要以模糊控制算法、PID控制算法以及BP神经网络三种为基础。由于模糊控制算法精度较低，并且其模糊规则的获取完全凭借经验进行，设计缺乏系统性；PID控制算法主要面向单输入输出的控制系统，对非线性问题的控制效果较差；BP神经网络在内部运算机制较为复杂时具有较为明显的优势，但当控制系统很复杂时，其数学模型的建立及求解将会很复杂，网络的收敛速度会大幅下降，且易陷入局部极小值[20]，因此近年来学者针对这些算法进行了不同形式的改进或组合并进行研究。表2为变量施药控制算法的研究与应用情况。

表2 变量施药控制算法研究与应用Tab.2 Research and application of variable application control algorithm

从表2可以看出，针对变量施药控制算法，近年来学者主要在PID控制算法和BP神经网络算法的基础上进行研究和改进。研究发现，在控制系统的响应时间、超调量和稳态误差方面，神经网络PID控制方式相较于自适应模糊PID控制和常规PID控制拥有一定的优势，而自适应模糊PID在控制性能方面又优于常规PID控制；在运用BP神经网络算法对系统控制信号和流量的非线性映射关系进行拟合和模拟仿真时，采用MATLAB的神经网络工具箱提供的有关神经网络来建立模型，有利于提高控制系统模型的精确度。变量施药控制算法的研究与改进有利于提升变量喷雾中整个控制系统的控制性能，而仿真分析的结果与精度，对评判控制系统的好坏也具有重要意义。

4 变量施药存在问题及建议

变量施药作为实现精准施药的一种重要技术方式，已被广泛应用，拥有广阔的发展前景。国内大批学者针对变量施药进行了大量研究，并取得一定的成果，但由于研发与技术条件等缺陷，国内变量施药技术与国外先进技术还存在一定差距，需要从以下几个方面做一些改进。

1)我国农业识别技术较落后，仍处于研究阶段，由于田间作物的环境较为复杂，常常作物周围生长的杂草与作物颜色相近，很难做出准确的判断，导致在环境识别时有较高的误判率；同时，国内针对病、虫、草害的云数据库并不完善，甚至有些病、虫、草害根本无法识别，这就造成在现有的数据库下，生成的变量施药处方图未必准确，导致不能达到很好的施药效果。因此需加大对农业识别技术的研究，提高田间作物信息的采集精度，通过学者不断地研究去完善病、虫、草害的云数据库，使得生成的变量施药处方图更加精确；同时应重点研究实时处方图的获取，只有当处方图为实时数据，才能真正做到对病、虫、草害的精准灭杀。

2)变量施药装备仍处于探测技术与机电一体化的集成阶段，国内变量施药所需的农用传感器及控制部件的研发还较少，多数市面现有的传感器及控制部件以进口为主，导致缺乏关键的自主研发技术，以致市场上的变量施药设备售价较高，结构复杂，国内企业无法针对变量施药装备进行大量生产与推广。因此未来应加大对农业科研的资金投入力度，加大农业专业传感技术与关键部件的研发，加强变量施药装备及其控制部件的应用及推广。可自主研发专业的运算芯片及仪器设备，也可通过将其他制造行业先进的仪器进行改造，并尽量简化结构，使其适用于变量施药领域。切实地将先进的变量施药技术应用于田间施药，提高病、虫、草害的化学防治能力，将传统的植保模式向简单化、智能化、精准化的方向迈进。

3)传统的变量施药控制算法存在一定的局限性，同时以控制算法为核心的变量控制仿真计算，在建立控制模型时针对不同条件缺乏深入系统的研究，导致整机控制能力弱，各部分之间自动化程度低、随环境变化的能力弱，当出现故障时，系统无法进行自动修复，导致模拟仿真中断，无法继续进行运算。基于真实环境与理论研究差异较大，在进行仿真计算时应针对不同作物、不同生长环境条件、同一作物不同生长期等因素调整所建立的控制模型，最大程度让控制模型与实际相吻合，从而提高仿真计算结果的精度，使其更有参考意义。

5 结论

1)国内学者大多运用GPS等国外定位系统进行田间信息采集，而北斗导航的出现，将摆脱以往只能使用国外定位系统的限制；由于传感器识别精度不够的原因，导致在信息识别时出现较高的误判率，需要在识别精度上进一步提升。

2)变压力调节式存在非线性特征，有一些局限性，但其控制方法简单、方便，设计成本低，仍然得到广泛应用，因此改进和开发更优的变压力调节式变量施药，具有很高研究意义和价值；药剂注入式在实现施药量的变量调节时，可保证系统压力恒定，雾滴尺寸和分布不变，但由于是开环控制，缺乏实时混药浓度信息，有可能导致到达不同喷嘴的药液浓度有所不同。药剂并入式需要将农药和水以需要的比例完成混合，但在实际操作时，系统有一定延时性，很难达到快速均匀混合；脉宽调制相对上述调节方式有着更的动态响应特性(即系统延时短)和流量调节性能，但该系统要求电磁阀的响应频率高，导致成本较高，同时其喷雾效果受行驶速度和控制电磁阀的脉冲信号占空比或频率影响，行驶速度过快或电磁阀占空比过小，都将降低喷雾沉积效果和喷雾均匀性。

3)在控制系统的响应时间、超调量和稳态误差方面，神经网络PID控制方式相较于自适应模糊PID控制和常规PID控制拥有一定的优势，而自适应模糊PID在控制性能方面又优于常规PID控制；在运用BP神经网络算法对系统控制信号和流量的非线性映射关系进行拟合和模拟仿真时，采用MATLAB的神经网络工具箱提供的有关神经网络来建立模型，有利于提高控制系统模型的精确度。

4)国内变量施药水平与国外先进的施药技术相比还有很大差距，为更好的服务农业，提升国内变量施药水平，需要针对变量施药的关键技术做更深入、系统的研究，为变量喷雾装置的推广和实现提供系统、专业的技术支持。