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基于模糊控制的農業大棚遠程監控系統的研究
來源:微型機與應用2013年第20期
陳炳飛, 林培杰, 周海芳
(福州大學 物理與信息工程學院,福建 福州350108)
摘要: 以帶有ARM11處理器的智能模塊為監控端,以PC為遠程管理中心,開發了一套農業大棚環境遠程監控系統。該系統監控端基于Linux系統實現對大棚環境的視頻和參數采集;遠程管理中心通過3G網絡遠程查看植物生長狀況,并對采集的環境參數經模糊控制器分析后,將控制信息通過3G網絡發給監控端對相關設備進行控制。本系統實現了遠程監控農業大棚的功能,對國內農業走智能化發展道路具有一定的參考價值。
Abstract:
Key words :

摘  要: 以帶有ARM11處理器的智能模塊為監控端,以PC為遠程管理中心,開發了一套農業大棚環境遠程監控系統。該系統監控端基于Linux系統實現對大棚環境的視頻和參數采集;遠程管理中心通過3G網絡遠程查看植物生長狀況,并對采集的環境參數經模糊控制器分析后,將控制信息通過3G網絡發給監控端對相關設備進行控制。本系統實現了遠程監控農業大棚的功能,對國內農業走智能化發展道路具有一定的參考價值。
關鍵詞: 農業大棚; 遠程監控; 模糊控制

    我國是人口大國,利用高新技術改造傳統農業無疑是我國農業發展的必由之路[1]。目前國內自主研制的農業大棚控制系統主要存在功能單一、智能化程度低、缺乏遠程監控[2]等缺點。而智能化和遠程控制是未來高新農業發展的必然趨勢。
    模糊控制是利用專家的經驗來控制不確定系統的一種控制策略[3]。農業大棚的環境參數具有非線性、滯后性和多耦合性的特點[4],利用模糊控制法可以得到良好的控制效果。本文設計了基于模糊控制的農業大棚遠程監控系統,該系統將采集到的農業大棚環境參數(溫度、照度、濕度等)和視頻數據通過3G網絡傳輸到PC終端,經模糊控制法[5-6]實現對農業大棚環境參數的控制,進而實現智能化遠程監管農業大棚植物生長的目的。
1 系統架構
    本系統的結構如圖1所示,該系統主要包括監控端和遠程管理中心兩個部分。監控端以ARM11處理器S3C6410為硬件核心,以高度可裁剪的Linux為操作系統,其主要實現視頻和環境數據的采集、加濕器和加熱器等設備的控制。遠程管理中心(PC)通過3G網絡接收大棚視頻數據和環境參數并予以顯示,同時通過模糊控制規則給出設備控制方案。本文主要闡述Linux下系統對視頻數據的采集和遠程管理中心對環境參數的模糊控制。

2 Linux下視頻采集編碼設計
    視頻采集前,系統在Linux上加載USB攝像頭驅動,即分別為insmod(加載命令)uvcvideo.ko(編譯好的萬能驅動)。驅動加載成功之后,開發板插上USB攝像頭,Linux系統給其分配了一個設備號。視頻數據采集通過調用V4L2的相關函數完成,其具體流程如圖2所示。用open()打開視頻設備,隨后在Linux編程中,使用ioctl函數對設備的I/O通道進行管理,如用ioctl(fd,VIDIOC_S_FMT, &fmt)設置視頻捕獲格式,用ioctl (fd,VIDIOC_DQBUF, &buf)將采集的數據出隊列。視頻數據采集采用內存映射方式mmap()來完成。視頻數據采集完成后用close()關閉設備。

DeInit()完成硬件編碼設備的打開、內存映射和初始化硬件編碼設備并將參數傳到內核中。通過SsbSipH264EncodeGetInBuf()獲取緩沖區的地址,通過SsbSipH264EncodeExe()對視頻數據進行編碼,獲取編碼輸出的緩沖地址SsbSipH264EncodeGetOutBuf()與編碼包,然后進行RTP分包發送。Linux下的視頻采集編碼采用多線程方式,交叉編譯時要動態鏈接多線程庫-lpthread。
    視頻數據經壓縮后以NAL包形式存在,接著該包經過RTP編碼,以RTP包的形式通過3G網絡發送到PC端。PC端將接收到的RTP數據重新整合成H.264的視頻數據,利用FFmpeg視頻編解碼庫對H.264數據包進行解碼,得到YUV視頻數據后,通過DirectDraw技術將視頻數據圖像渲染到圖形界面窗口中。
3 環境參數的模糊控制
3.1環境數據預處理

    由于農業大棚面積大,單一的傳感器不能保證采集數據(大棚參數)的合理性和準確性。所以,本文對于同一環境量在不同地點放置6個傳感器進行測量。大棚參數在采集過程中,由于人為等因素有可能使系統采集到過高或過低的異常數據。這就需要在系統控制前對數據進行預處理,將錯誤的數據剔除,以免發生誤控制。
   
3.2 模糊控制
    本文的模糊控制器采用的是3輸入6輸出結構。即輸入為:溫度誤差、濕度誤差和光照誤差;輸出為:草簾、加熱器、加濕器、LED、風機和天窗。模糊控制整體流程如圖4所示,對于模糊控制器的設計主要包括輸入模糊化、知識庫(規則庫)、模糊推理和解模糊化。

3.2.1 模糊化
    根據農業大棚環境特點確定各參數誤差范圍、論域和量化因子,如表1所示。

    環境參數e1、e2、e3的模糊語言變量分別為E1、E2、E3。執行機構的模糊語言變量為:草簾U1、加熱器U2、加濕器U3、LED U4、風機U5、天窗U6。將E1劃分為{NB,NS,ZO,PS,PB}5個等級,即分別為:負大、負中、中、正中、正大;E2、E3分為{NB,ZO,PB}3個等級。
   本文采用三角形隸屬度函數對E1、E2和E3進行賦值。如表2和表3分別是E1和E2/E3的隸屬度賦值表。
3.2.2 規則庫
    通過農業專家的經驗和調查研究,制定相應的控制規則。表4所示是本系統的部分控制規則(0:關;1:開)。
3.2.3 模糊推理
    本文中的輸出控制量只有開、關和保持三種狀態,不可調節。針對這種情況,推理模型可采用0階 T-S 模型。
  

 


    經模糊規則的計算得U1=0.25<0.5,這時按照控制規則應取0,所以相應的執行機構其狀態應該為 OFF。也就是說,溫度、光照和濕度誤差量化等級是-2、-1和1 時,執行機構草簾是關閉的。按照以上步驟可以計算出其他控制執行機構的輸出結果。然后制成一張access表格,利用ADO鏈接access數據表,查詢表格即可得出控制結果,將得到的結果通過3G網絡發回監控端控制相應設備。
    本系統實現了農業大棚遠程監控功能,其PC遠程管理中心界面如圖5所示。此系統采用Linux系統通過對大棚環境的視頻和參數的采集,實現了通過3G網絡遠程監看和設定農業大棚的環境與參數的目的。PC遠程管理中心通過模糊控制給出了設備控制信息,并通過3G網絡發送給監控端,實現相關設備的控制。本系統對國內農業走智能化發展道路具有一定的參考價值。

參考文獻
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[6] Pan Haipeng,Xing Wei,Xu Sen,et al, A new intelligent fuzzy control system of greenhouse temperature[C].Proceedings of the 7th World Congress on Intelligent Control and Automation, Chongqing, China, 2008.

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