Ứng dụng PID và Logic mờ điều khiển hệ thống tưới tiết kiệm nước cho cây công nghiệp

Ứng dụng PID và Logic mờ điều khiển hệ thống tưới 
tiết kiệm nước cho cây công nghiệp
Nguyễn Thị Mến 1,* Đỗ Thị Hoa1
1Khoa Điện, Trường Đại học Công nghiệp Quảng Ninh
* Email: menk50tudong@gmail.com
Tel: +84-385702968
Tóm tắt
Từ khóa:
Bộ điều khiển mờ; Hệ thống tưới nước thông minh; Mô hình hóa; PID.
Ngày nay với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ đặc biệt là ứng dụng điều khiển mờ vào thiết kế một hệ thống điều khiển đáp ứng đầy đủ được yêu cầu đặt ra của người sử dụng ngày càng trở lên đơn giản hơn. Các hệ thống điều khiển không chỉ áp dụng trong sản xuất công nghiệp mà còn được sử dụng nhiều cho sản xuất nông nghiệp hướng tới mục tiêu nông nghiệp công nghệ cao và bền vững. Việc nghiên cứu ứng dụng một phương pháp điều khiển hiện đại để điều khiển hệ thống tưới nước tiết kiệm dựa trên điều kiện về khí tượng thủy văn, địa chất là rất cần thiết. Việc kết hợp giữa điều khiển PID và điều khiển mờ có thể đáp ứng được hầu hết các quy mô sản xuất từ nhỏ đến lớn, đáp ứng được yêu cầu chất lượng cho bài toán trên. Bài báo nhằm giới thiệu về bộ điều khiển lai bao gồm một bộ điều khiển PID và một bộ điều khiển mờ. Trong đó bộ điều khiển PID giữ vai trò chính tạo tín hiệu điều khiển đối tượng, còn bộ điều khiển mờ giữ vai trò quan sát và cung cấp thông số cho bộ điều khiển PID theo thời gian thực. Kết quả dựa trên phương pháp mô hình hóa hệ thống tưới tiết kiệm nước trong canh tác cây công nghiệp, các quy trình được mô phỏng trên phần mềm Matlab.
Ngày nhận bài:
Ngày nhận bài sửa:
Ngày chấp nhận đăng:
GIỚI THIỆU 
Logic mờ (Fuzzy logic) là dựa trên thông tin không được đầy đủ hoặc không chính xác, con người suy luận đưa ra cách xử lý và điều khiển chính xác hệ thống phức tạp hoặc đối tượng mà trước đây chưa giải quyết được. Ðiều khiển mờ sử dụng kinh nghiệm vận hành đối tượng và cách xử lý điều khiển của các chuyên gia trong thuật toán điều khiển, do vậy hệ điều khiển mờ là một bước tiến gần hơn tới tư duy của con người. 
Ðiều khiển mờ thường được sử dụng trong các hệ thống sau đây: 
Hệ thống điều khiển phi tuyến. 
Hệ thống điều khiển mà các thông tin đầu vào hoặc đầu ra là không đầy đủ, không xác định được chính xác. 
Hệ thống điều khiển không xác định được tham số hoặc mô hình đối tượng. 
Ngoài ra, các bộ điều khiển mờ cho phép lặp lại các tính chất của các bộ điều khiển kinh điển. Việc thiết kế bộ điều khiển mờ cũng rất đa dạng, qua việc tổ chức các nguyên tắc điều khiển và chọn tập mờ cho các biến ngôn ngữ cho phép người ta thiết kế các bộ điều khiển mờ khác nhau. 
Khối lượng công việc cần thực hiện khi thiết kế một bộ điều khiển mờ không phụ thuộc vào đặc tính của đối tượng. Ðiều này có nghĩa là quá trình xử lý của một bộ điều khiển mờ với những nguyên tắc điều khiển cho các đối tượng có đặc tính động học khác nhau là hoàn toàn như nhau. 
Với bài báo này chúng ta có thể tổng hợp được mô hình tổng quát của đối tượng là hệ thống tuới cho cây công nghiệp dựa trên mối quan hệ giữa các đại lượng như: lượng nước bốc hơi, lượng mưa, lượng nước tưới và độ ẩm trong đất. Từ đó có thể định ra lượng nước tưới cần thiết tại một thời điểm cụ thể tương ứng với độ ẩm yêu cầu của cây trồng. Thông qua việc nghiên cứu về lý thuyết logic mờ và phương pháp tính toán tham số bộ điều khiển PID, dựa vào đặc điểm của mô hình đối tượng đã tính toán được thông số của bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển PID. 
Toàn bộ quá trình được mô phỏng trên phần mềm Matlab Simulink, qua đây có thể so sánh chất lượng điều khiển của hai bộ điều khiển mờ và PID đối với mô hình là hệ thống tưới cho cây công nghiệp. 
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Tổng hợp về Fuzzy logic
2.1.1.Cấu trúc bộ điều khiển mờ
Hình 1. Cấu trúc của bộ điều khiển mờ cơ bản
Thành phần trung tâm của hệ mờ là cơ sở luật mờ (fuzzy rule base). Cơ sở luật mờ bao gồm các luật mờ if-then biểu diễn tri thức của chuyên gia trong linh vực nào đó. Thành phần quan trọng kế tiếp là bộ suy diễn mờ (fuzzy inference engine). Nhiệm vụ của bộ phận này là kết hợp các luật trong cơ sở luật mờ, áp dụng vào tập mờ đầu vào theo các phương pháp suy diễn mờ để xác định tập mờ đầu ra. 
Dữ liệu đầu vào của hệ điều khiển mờ là các tín hiệu do các bộ phận cảm biến môi truờng cung cấp sau khi đã số hoá nên có tính chất rõ (khái niệm rõ ở đây có nghĩa là các tín hiệu đó không phải là các tập mờ, chứ không có nghĩa là các tín hiệu không có nhiễu). Vì vậy cần phải có bộ mờ hoá (fuzzier) để chuyển các dữ liệu số đầu vào thành các tập mờ để bộ suy diễn mờ có thể thao tác được. 
Dữ liệu đầu ra của bộ suy diễn mờ ở dạng các tập mờ sẽ được bộ giải mờ (defuzzier) chuyển thành tín hiệu số truớc khi truyền đến các cơ quan chấp hành như công tắc, van điều khiển, 
Do các dữ liệu đầu vào và đầu ra được số hoá nên ta chỉ cần xem xét các hệ mờ làm việc với các biến số. Trường hợp tổng quát, hệ mờ nhận một vector n chiều ở đầu vào và cho ra một vector m chiều ở đầu ra. Hệ mờ như thế được gọi là hệ mờ nhiều đầu vào – nhiều đầu ra (MIMO). Nếu m bằng 1, ta có hệ hệ mờ nhiều đầu vào – một đầu ra (MISO). Một hệ mờ nhiều đầu vào – nhiều đầu ra có thể phân tích thành nhiều hệ nhiều đầu vào – một đầu ra. 
2.1.2.Các bước tổng hợp bộ điều khiển mờ
Ðối với bộ điều khiển mờ theo mô hình Mamdani:
 - Ðịnh nghia tất cả các biến ngôn ngữ vào/ ra
 - Ðịnh nghia tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho các biến vào/ra 
+ Xác định miền giá trị vật lý cho các biến ngôn ngữ vào/ra 
+ Xác định số lượng tập mờ cần thiết
+ Xác định kiểu hàm liên thuộc
 + Rời rạc hoá các tập mờ 
- Xây dựng các luật điều khiển (các mệnh đề hợp thành) 
- Chọn thiết bị hợp thành mờ (max-Min hay sum-Min,...)
 - Chọn phương pháp giải mờ
 - Tối ưu hệ thống 
Ứng dụng PID và Fuzzy logic điều khiển hệ thống tưới cho cây công nghiệp
Mô hình tổng quát hệ thống tưới nước tiết kiệm
 Phương trình cân bằng nước có thể được viết thành: 
H (θmax - θmin) = I + Re - ET [mm]
Trong đó: H: độ sâu tầng đất ẩm nuôi cây, [mm]. 
θmax: độ ẩm tối đa [%]. 
θmin : độ ẩm tối thiểu[%]. 
Nếu gọi độ ẩm trước khi tưới là θ1 và độ ẩm sau khi tưới là θ2 thì ta có: 
 H( θ2 - θ1) = I + R- ETc
 θ1 : độ ẩm trước khi tưới [%]. 
 θ2 : độ ẩm sau khi tưới hay [%]. 
Trong đó: 
Hình 2. Mô hình hệ thống tưới nước tiết kiệm
Thông qua mối tương quan giữa các đại lượng có trong sơ đồ nguyên lý hệ thống ở trên có thể thành lập mô hình tổng quát hệ thống tưới như sau:
Hình 3. Mô hình tổng quát hệ thống tưới 
Các thông số liên quan đến xác định lượng nước tưới cho cây:
Ðộ ẩm cây héo, θ ≤25%.
Ðộ ẩm thích hợp, 34%≤ θ ≤ 46%. 
Ðộ ẩm tối đa, θmin > 46%. 
Mô hình hóa các phần tử trong hệ thống tưới trên Matlab Simulink
Công thức Penman-Monteith:
Từ các khối chức năng trong thư viện của Matlab Simulink ta xây dựng được mô hình của công thức Penman-Monteith với 4 thông số đầu vào là: 
-Rn: bức xạ mặt trời trung bình theo h. 
-RH: độ ẩm không khí trung bình theo h. 
-T: nhiệt độ trung bình theo h. 
-v2: tốc độ gió trung bình theo h.
Hình 4. Công thức Penman-Monteith với 4 ngõ vào. 
Van lưu lượng: Khối mô hình Van là khối gồm hai đầu vào và một đầu ra. Hai đầu vào của van là: 
-Tín hiệu điều khiển đóng mở van: độ mở van tương ứng, nhận các giá trị thực trong khoảng từ 0.0 đến 1.0. Giá trị 0.0 tương ứng với trường hợp van đóng hoàn toàn, giá trị 1.0 tương ứng với trường hợp van mở hoàn toàn (100%). 
-Lưu lượng vào tối đa của van (q_in). 
Ðầu ra của van là: Lưu lượng ra của van = tích số của tín hiệu điều khiển van và lưu lượng vào của van.
Mô hình hóa hệ thống điều khiển tưới tiết kiệm.
Dựa vào phương trình tính toán độ ẩm sau tưới và căn cứ vào số liệu đầu vào/ra chúng ta xây dựng được mô hình toán học hệ thống tưới nước như sau:
Hình 5. Mô hình toán học hệ thống tưới nước
Bảng 1. Giá trị các thông số trong hệ thống 
STT
Số liệu
Giá trị
1
H-Chiều sâu rễ cây
300mm
2
Kc - Hệ số cây trồng
1
3
Alpha – Hệ số sử dụng nước mưa
1
4
q-in -Lưu lượng cực đại vào van
20mm/h/ha
5
θ1 – Độ ẩm trong đất tại độ sâu H khi tưới nước
20%
Xây dựng bộ điều khiển PID
Hình 6. Mô hình hệ thống điều khiển PID
Tính toán các tham số của bộ điều khiển theo phương pháp thứ nhất của Ziegler-Nichols tìm được thời gian trễ L = 0,1045 [s] và thời gian quá độ T = 0,0545 [s], từ đó tính được tham số các bộ điều khiển P, PI, PID như sau:
 Bảng 2. Giá trị các hệ số bộ điều khiển P,PI,PID
Bộ điều khiển
Kp
KI
KD
P
0,5215
-
-
PI
0,4693
1,497
-
PID
0,625
2,99
0,0326 
So sánh đáp ứng của ba bộ điều khiển với ngõ vào là tín hiệu Step có giá trị θref= 46 %. Ðáp ứng ngõ ra của hệ thống với ba bộ điều khiển P, PI, PID được thể hiện như hình dưới đây:
Hình 7. Mô hình toán học hệ thống tưới nước
Vậy xét tổng thể đối với đối tượng là hệ thống tuới đang xét thì bộ điều khiển PID có chất lượng điều khiển tốt nhất.
Thiết kế bộ điều khiển mờ cho hệ thống tưới
Hình 8. Mô hình đối tượng của hệ thống điều khiển mờ
Bộ điều khiển có 2 biến ngõ vào: 
- Sai lệch e = θref – θ ( sai lệch giữa độ ẩm đặt và độ ẩm tại thời điểm t).
 - de là đạo hàm của sai lệch e theo thời gian. Ngõ ra của bộ điều khiển là tín hiệu điều khiển uđk dùng để điều khiển đóng mở van.
2.5.1. Định nghĩa tập mờ cho các biến vào/ra
Ðối với miền giá trị của sai lệch e ta chọn như sau: 
Tương ứng với 3 hàm cụ thể :
µe = [µeN(x), µeZE(x), µeP(x)]
 Trong đó ba giá trị cho biến ngôn ngữ được sử dụng là: N: sai lệch âm nhiều, ZE: sai lệch cho phép, P: sai lệch dương nhiều. Ðối với de là đạo hàm của sai lệch e ta chọn de = -0,1 ÷0,1(%/s) tương ứng với 3 hàm sau: 
µe = [µeN(x), µeZE(x), µeP(x)] 
Trong đó ba giá trị N: đạo hàm sai lệch biến thiên âm (sai lệch e giảm nhanh). 
ZE: đạo hàm sai lệch biến thiên trong giới hạn cho phép ( sai lệch e nằm trong khoảng cho phép).
 P: đạo hàm sai lệch biến thiên dương (sai lệch e tăng nhanh). 
Ðối với ngõ ra uđk là tín hiệu điều khiển van ta chọn: Uđk =-1÷1 Tương ứng với 5 hàm cụ thể như sau:
 µu=[µuNB(x),µuNS(x),µuZE(x), µuPS(x),µuPB(x)] 
Trong đó năm giá trị cho biến ngôn ngữ được sử dụng là: NB: đóng van hoàn toàn (đóng nhanh), NS: đóng van ít (đóng chậm), ZE: độ mở van không đổi, PS: mở van ít (mở chậm), PB: mở van hoàn toàn (mở hết, nhanh). 
2.5.2. Luật điều khiển, quy tắc hợp thành và phương pháp giải mờ
Hình 9. Mô hình hệ thống với bộ điều khiển mờ
Chọn luật hợp thành Max-Min, giải mờ bằng phương pháp trọng tâm, ta quan sát được sự tác động của các luật và quan hệ vào - ra của bộ điều khiển như sau:
Hình 10. Quan hệ vào/ra giữa e, de và uđk
Ðáp ứng ngõ ra và sai lệch của bộ điều khiển mờ với ngõ vào là tín hiệu Step có giá trị θref = 46 %. 
Hình 11. Ðáp ứng ngõ ra của hệ thống với bộ điều khiển mờ khi ngõ vào là tín hiệu hàm bước
KẾT QUẢ 
Với tín hiệu hàm bước có giá trị θ = 46 [%], ta được đáp ứng ngõ ra và sai lệch của hệ thống với hai bộ điều khiển mờ và PID
Hình 12. Ðáp ứng và sai lệch của hệ thống với bộ điều khiển mờ và PID khi tín hiệu ngõ vào là hàm Step
Thay đổi ngõ vào bằng hàm nấc thang để kiểm tra độ bám của bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển PID : 
Hình 13. Ðáp ứng và sai lệch của hệ thống với bộ điều khiển mờ và PID khi tín hiệu ngõ vào là hàm nấc thang
 Các chỉ tiêu để đánh giá chất lượng hai bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển PID như bảng dưới đây:
 Bảng 3. Các chỉ tiêu đánh giá chất lượng hai bộ điều khiển mờ và PID
THẢO LUẬN
Với việc tính toán tham số các bộ điều khiển P, PI, PID và bộ điều khiển mờ cũng như quá trình mô phỏng hệ thống với các bộ điều khiển đã tổng hợp với các tín hiệu ngõ vào khác nhau để đánh giá chất lượng điều khiển thấy rằng bộ điều khiển mờ với ưu thế của nó rất phù hợp với đối tượng có tính phi tuyến, có giá trị đầu vào thay đổi liên tục theo thời gian như hệ thống tưới đã nói ở trên. 
Dựa vào các công cụ mô phỏng của phần mềm Matlab Simulink dã tiến hành mô phỏng kiểm chứng để so sánh chất luợng điều khiển của hai bộ điều khiển mờ và PID đối với mô hình là hệ thống tưới tiết kiệm nước, kết quả cho thấy với bộ điều khiển mờ đã đạt được các yêu cầu về chất lượng điều khiển. 
Mặc dù đã đạt được kết quả đề ra nhưng bài báo vẫn chưa tổng hợp chính xác hết các thông số đầu vào của hệ thống như: thời tiết, thổ nhưỡng, lượng mưa, chưa đề cập đến khâu đo đếm lưu lượng nước, độ ẩm đất và chưa nghiên cứu thử nghiệm trên thiết bị thực tế. Ðó là các vấn đề dự định tiếp tục phát triển nghiên cứu trong thời gian tới.
KẾT LUẬN
Trong bài báo “Ứng dụng điều khiển mờ nâng cao chất lượng hệ thống tưới tiết kiệm nước cho cây công nghiệp” đã giải quyết được các vấn đề cơ bản như: Tổng hợp được mô hình tổng quát của đối tượng là hệ thống tưới cho cây công nghiệp dựa trên mối quan hệ giữa các đại lượng như: lượng bốc thoát hơi, lượng mưa hữu hiệu, lượng nước tưới và độ ẩm trong đất. Từ đó có thể xác định lượng nước tuới cần thiết tại một thời điểm cụ thể tương ứng với độ ẩm yêu cầu của cây trồng. 
Thông qua việc nghiên cứu về lý thuyết logic mờ và phương pháp tính toán tham số bộ điều khiển PID, dựa vào đặc điểm của mô hình đối tượng đã tổng hợp được thông số của bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển PID. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO
 [1].TS Lê Xuân Vinh, (2019), Giáo trình logic mờ và ứng dụng, NXB Xây dựng, Quy Nhơn.
[2]. Hồ Thuần , Đặng Thanh Hà,(2017), Logic mờ và ứng dụng, NXB ĐH Quốc gia Hà Nội.
[3]. TS Nguyễn Trọng Thuấn, (2012) Điều khiển logic và ứng dụng, NXB KHKT.
[4]. Ngô Trí Dương, (2014), Giáo trình điều khiển logic, Nhà xuất bản Học viện nông nghiệp. 
[5]. TS Nguyễn Thương Ngô, Lý thuyết điều khiển tự động thông thường và hiện đại, (2016), NXB KHKT, Hà Nội.
[6]. Bộ Nông nghiệp và phát triển nông thôn, Giáo trình cây công nghiệp, (2016),NXB NN
[7]. Tìm hiểu về cây công nghiệp Tây Nguyên (2017).
www.fuzzylogic.com/answers. 
Vienemark.com