田 磊，邢鹏康，张 莉

(1.河南工业职业技术学院，河南 南阳 473000;2.武汉晴川学院，武汉 430064)



基于PLC和光电传感控制的穴盘苗自动移栽装置设计

田 磊1，邢鹏康1，张 莉2

(1.河南工业职业技术学院，河南 南阳 473000;2.武汉晴川学院，武汉 430064)

移栽机械化设备作为育苗工厂化生产的重要设备，在提高育苗工作效率上有着重要意义。为了提高穴盘苗移栽的效率和自动化程度，设计了一种基于光电传感器和PLC编程的自动移栽装置，并在PLC控制器中嵌入了模糊控制算法，有效地提高了系统的抗干扰能力和自动化程度。该设备利用光电传感器对穴盘特征参数进行扫描，可以发现空穴盘和无穴盘的情况，并能够对穴盘苗进行定位。设计开发了试验样机，并开发了上位机和下位机控制平台，利用PLC控制器和模糊控制软件框架，实现了移栽设备的自动化移栽。试验表明：采用模糊PLC控制器，穴盘苗准确识别率和移栽成功率平均值为98.9%和99.5%，作业精度较高，可以满足现代化温室种植的需要。

光电传感器；移栽设备；PLC控制器；模糊控制；穴盘苗

0 引言

机械化的穴盘育苗技术是采用育苗机械化方法，利用草灰、蛙石、珍珠岩等轻基质材料作育苗基质，一穴一粒、一次性成苗的一种现代化的育苗方法。该方法出苗整齐、病虫害少，可缩短育苗周期，提高了苗移栽的效率和自动化程度。大部分蔬菜都是以育苗移栽的方式种植，从劳动强度来看，手工移栽是仅次于收获作业的一项劳动强度较大的作业活动，约占蔬菜从移栽到收获作业20%的劳动量。如果想扩大温室移栽规模，提高劳动生产效率，必须使用自动化程度较高的移栽机械化设备。而基于光电传感器和PLC控制的移栽机器人，对于提高穴盘苗移栽的作业效率和自动化程度，真正实现自动化工厂育苗具有重要的意义。

1 蔬菜穴盘苗自动移栽机

目前，自动化作业的机器人主要分为两种：一种是应用于大面积作业的土地利用型机器人，即行走系列机器人；一种是应用于温室内作业的机器人，即机械手系列机器人。前者的研究主要集中在自主导航和无人驾驶上，其侧重点为信息的采集和处理及自动化控制；后者主要研究目标的自动化识别、机械手的自主定位及机械手执行末端的优化。

荷兰在进行花卉种植时使用了大量的温室穴盘苗机器人，图1为荷兰飞梭贸易与工程公司研发的自动移栽机。该机型可以同时传输多盘秧苗，执行末端的数目也可以调整，且设计了专门的视觉识别装置，可利用CCD来识别空穴，适应能力较强，可以适合不同用户需求，具有较好的发展前景。

图1 飞梭贸易与工程公司系列移栽机

图2为美国RAPIDAutomated Systems公司研发的一款RTW-500S2+移栽机。该机型采用了片状末端夹持工具，利用气力驱动实现穴盘苗的夹持，机构简单，可靠性和自动化程度较高。

光电传感器具有响应快速、定位能力强等特点；而PLC具有自动化控制功能，将其应用在穴盘苗自动移栽系统中，可有效地提高自动移栽系统的作业效率和自动化程度。本次研究设计的基于光电传感器和PLC的穴盘苗自动移栽系统主要采用PLC编程对驱动器进行驱动，控制步进电机在三维空间内运动，通过光电传感器对穴盘位置和空穴进行检测，实现穴盘苗的自动化移栽过程，如图3所示。

图2 RTW-500S2+移栽机的片状夹持具

图3 基于光电传感器和PLC的穴盘苗自动移栽系统

2 步进电机定位控制算法

在蔬菜穴盘苗自动移栽装置进行自动化移栽控制时，简单的闭环反馈系统不能够完全克服栽种环境的非线性因素的影响，需要在PID控制中引入控制算法来提高系统的控制精度。采用模糊PID控制算法可以保证系统定位的准确性和运行的稳定性，从而满足自动移栽机对苗盘输送的基本要求，改善了移栽机在各种复杂环境作业时对环境干扰的克服能力。常规的PID控制算法可以表示为

(1)

图4 模糊控制器设计原理图

该控制器由PID控制器和模糊控制器组成，利用自动移栽机控制系统的e(k)误差和Δe(k)误差变化率，对模糊控制规则进行推理，对PID参数进行在线整定。其中，Kp、KI、KD3个参数的在线整定公式为

(2)

其中，Kp′、KI′、KD′分别表示PID控制器整定好的参数；ΔKp、ΔKI、ΔKD表示Kp、KI、KD的在线修正值。利用光电传感器采集得到的脉冲数作为控制器的实际值r(k)，则控制位置的误差和误差变化率分布为

(3)

苗盘输送位移的控制量为u(k)，输送装置步进电机的模糊控制的设计框架如图5所示。

图5 苗盘输送模糊PID控制系统框图

控制量通过模糊PID处理后，将控制传递给驱动器，驱动器驱动步进电机运动，然后利用调速装置控制苗盘输送机构的运动。

将位置误差和变化率作为模糊控制器的输入，其对应的语言分量分别为E和EC，将ΔKp、ΔKI、ΔKD作为模糊控制器的输出变量，其变量值设置为7个等级，分别为{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大}，分别记为{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}。将输入e(k)误差和Δe(k)误差变化率和输出ΔKp、ΔKI、ΔKD基本论域设置为[-6000,6000]、[-3000,3000]、[-10,10]、[-5,5]、[-0.6,0.6]，将语言变量E和EC的论域设置为[-3,3]，输出变量对应[-1,1]，则e(k)、Δe(k)、ΔKp、ΔKI、ΔKD的量化因子Ke、Kec、K1、K2、K3分别为

(4)

根据以上控制规则，将论域E和EC分别映射到的Kp、KI、KD模糊关系为

(5)

其中，i和j表示E和EC模糊子集的个数。模糊推理的方法主要有Zadeh推理、Mamdani推理，本次采用Mamdani的极小推理法，根据模糊规则可以获得模糊输出的集合为

(6)

解模糊的方法主要有重心法、最大隶属度法及系数加权平均法等，本次选用重心平均法，其计算公式为

(7)

其中，u(k)为模糊输出集合对应的隶属度，通过U1、U2、U3可以得到Kp、KI、KD的准确值，然后可以利用比例因子反推得到PID3个参数的修正值ΔKp、ΔKI、ΔKD，从而提高系统的控制精度。

3 穴盘苗移栽机试验研究

将PLC控制系统和光电传感器安装在穴盘苗移栽机上，确定移栽装置的结构参数后，便可以进行穴盘苗的移栽试验，通过试验来验证系统的可行性和可靠性，本次使用的试验样机如图6所示。

图6 穴盘苗移栽机实验样机

为了满足系统模糊控制的要求，仅仅有硬件电路还是不够的，必须进行软件设计。图7为控制程序流程图，其功能主要包括穴盘苗的定位功能、空穴的检测和计数。

图7 系统软件流程

在无穴盘时，系统可以自动退出；当有穴盘时，光电传感器开始对穴盘进行定位；当发现孔穴盘时，系统可以返回初始状态对穴盘进行重新定位，并对空穴盘进行计数。当发现穴盘为非空穴盘时，利用光电传感器采集的信息对穴盘进行定位，并利用PLC编程对电机进行控制，在PLC控制时可以采用嵌入式编程方法加入模糊控制方法，提高系统的稳定性。阶跃信号和扰动信号如图8所示。

图8 阶跃信号和扰动信号

在进行系统的调试时，为了验证系统的稳定性，给系统t=0时添加源信号后，在t=0.5时加入扰动信号，扰动信号产生的幅值为0.5；在t=1.0s时撤除系统，通过调试得到了如图9所示的PID和模糊PID控制响应曲线。

图9 PID和模糊PID控制系统阶跃响应曲线

由图9可以看出：自适应模糊PI控制系统阶跃响应达到稳定所用的时间约为参数固定PID控制系统所用时间的53.5%。其响应速度更快，且对系统干扰的抑制效果较好，扰动超调量要明显小于PID控制，系统的稳定性更好。

表1表示穴盘识别的准确率和成功移栽率的实验测试结果。由表1的测试结果发现：模糊PID控制算法相对于固定PID算法具有更高的识别率，且移栽成功率明显偏高，从而验证了模糊控制算法在PLC控制中优势，也验证了基于PLC和光电传感器的自动移栽装置系统的可行性和可靠性。

表1 穴盘苗准确识别率和成功移栽率测试

4 结论与讨论

为了提高穴盘苗移栽设备的作业效率和自动化程度，设计了一种基于光电传感器和PLC编程的自动移栽装置，并嵌入了模糊控制器，提高了系统的稳定性。为了验证自动化移栽装置的可行性，设计了试验样机，并开发了PLC控制的上位机和下位机控制平台及模糊控制系统，最后对试验样机进行了试验。试验结果表明：模糊PID控制算法相对于固定PID算法具有更高的识别率，且移栽成功率也明显偏高，从而验证了模糊控制算法在系统中应用的可行性。由于穴盘苗移栽作业环境的复杂性，在今后的进一步研究中，还需要对设备做进一步的改进，优化移栽装置的执行末端，使该装置具有普遍适应能力，以在实际自动化育苗作业生产中进行推广。

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Design of Automatic Transplanting Device for Plug Seedlings Based on PLC and Photoelectric Sensing Control

Tian Lei1, Xing Pengkang1, Zhang Li2

(1.Henan Polytechnic Institute, Nanyang 473000, China;2.Wuhan Qingchuan University, Wuhan 430064,China)

As an important equipment in the production of nursery, transplanting mechanization equipment is of great significance in improving the efficiency of the work. In order to improve the tray seedling transplanting efficiency and automation, it designed a kind of automatic transplanting device based on photoelectric sensor and PLC programming, and it effectively improved the system anti-interference ability and the degree of automation in the embedded PLC controller based on fuzzy control algorithm. The device uses photoelectric sensor to scan the characteristic parameters of the hole, which can find the situation of the hole and the hole, and locate the hole plate seedling. It designed and developed the experimental prototype, the upper computer and the lower computer control platform. The PLC controller and the fuzzy control software frame were used to realize the automatic transplanting of the transplanting equipment. The experiments indicated that the accuracy of identification rate and transplanting success rate is 98.9% and 99.5%, with the average of and, which can meet the needs of modern greenhouse cultivation.

photoelectric sensor; transplanting equipment; PLC controller; fuzzy control; plug seedling

2016-05-18

河南省科技攻关项目(152102110161)

田 磊(1983-)，男，河南南阳人，讲师，硕士。

张 莉(1978-)，女，武汉人，讲师，硕士，(E-mail)gqh0591@163.com。

S223.9

A

1003-188X(2017)07-0125-05