不同生态亚区土壤和气候对浓香型烤烟光合特性和化学成分的影响

    张宏建, 王发勇, 罗静, 陈永明, 叶卫国, 陈建军

    张宏建, 王发勇, 罗静, 等. 不同生态亚区土壤和气候对浓香型烤烟光合特性和化学成分的影响[J]. 华南农业大学学报, 2019, 40(1): 23-31. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201804023
    引用本文: 张宏建, 王发勇, 罗静, 等. 不同生态亚区土壤和气候对浓香型烤烟光合特性和化学成分的影响[J]. 华南农业大学学报, 2019, 40(1): 23-31. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201804023
    ZHANG Hongjian, WANG Fayong, LUO Jing, et al. Effects of soil and climate on photosynthetic characteristics and chemical constituents of strong-flavor flue-cured tobacco in different ecological subregions[J]. Journal of South China Agricultural University, 2019, 40(1): 23-31. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201804023
    Citation: ZHANG Hongjian, WANG Fayong, LUO Jing, et al. Effects of soil and climate on photosynthetic characteristics and chemical constituents of strong-flavor flue-cured tobacco in different ecological subregions[J]. Journal of South China Agricultural University, 2019, 40(1): 23-31. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201804023

    不同生态亚区土壤和气候对浓香型烤烟光合特性和化学成分的影响

    基金项目: 广东省烟草专卖局(公司)重大科技项目(粤烟科[2011]28号,201101);广东中烟工业有限责任公司科技项目(粤烟工05XM-QK[2015]-003)
    详细信息
      作者简介:

      张宏建(1992—),男,硕士研究生,E-mail:zhangscau@163.com

      通讯作者:

      陈建军(1965—),男,教授,博士,E-mail: chenjianjun@scau.edu.cn

    • 中图分类号: S572

    Effects of soil and climate on photosynthetic characteristics and chemical constituents of strong-flavor flue-cured tobacco in different ecological subregions

    • 摘要:
      目的 

      探讨主要生态因子对浓香型烤烟Nicotiana tabacum L.烟叶风格特征形成的影响。

      方法 

      以‘粤烟97’为材料,利用南雄烟区帽子峰和古市生态亚区生态条件与地域的微观差异,在2个生态亚区之间互相置换相同质地土壤,设置4个处理,研究不同生态亚区土壤和气候因子对烟叶光合作用和烤后烟叶化学成分含量及协调性的影响。

      结果 

      移栽50 d时,帽子峰土壤置换到古市(T1处理)后种植的烤烟的净光合速率比古市当地土壤和气候条件(T2处理)下种植的烤烟高3.66%;中部叶总糖、还原糖和淀粉含量分别降低5.74%、4.77%和10.73%,烟碱、K+和总氮含量分别提高6.49%、11.07%和11.34%。同时,古市土壤置换到帽子峰(T3处理)后种植的烤烟的净光合速率比帽子峰当地土壤和气候条件(T4处理)下种植的烤烟高1.81%;中部叶还原糖和烟碱含量分别降低10.02%和13.14%,淀粉含量提高9.30%。气候对总糖、还原糖、烟碱、总氮和淀粉含量,氮碱比,气孔导度,蒸腾速率,胞间CO2浓度和净光合速率均有显著影响;土壤与气候互作对还原糖、烟碱、总氮和淀粉含量,氮碱比及气孔导度有显著影响;土壤仅对K+和总氮含量及糖碱比有显著影响。

      结论 

      气候是浓香型烟叶风格特征形成最主要的影响因子,尤其是伸根期与旺长期的降水量和平均气温,其次是土壤与气候互作,土壤因子的影响最小。古市的气候条件更适合浓香型优质烟叶的生产。

      Abstract:
      Objective 

      To investigate the effects of main ecological factors on feature formation of strong-flavor flue-cured tobacco.

      Method 

      ‘Yueyan 97’ was chosed as test material. According to the small differences on ecological condition and territory between two ecological subregions (Maozifeng and Gushi) in Nanxiong tobacco-growing area, four treatments by interchanging soil with the same texture were setted to study the effects of soil and climate on photosynthetic characteristics, chemical constituent contents and coordinations of strong-flavor flue-cured tobacco in different ecological subregions.

      Result 

      On the 50th day after transplanting, compared with tobacco planted in Gushi with local sandy soil and climate condition (T2), the net photosynthetic rate of tobacco planted in Gushi with Maozifeng sandy soil (T1) increased by 3.66%; the contents of total sugar, reducing sugar and starch in middle leaves decreased by 5.74%, 4.77% and 10.73% respectively, and the contents of nicotine, K+ and total nitrogen increased by 6.49%, 11.07% and 11.34% respectively. Meanwhile, compared with tobacco planted in Maozifeng with local sandy soil and climate condition (T4), the net photosynthetic rate of tobacco planted in Maozifeng with Gushi sandy soil (T3) increased by 1.81%, the contents of reducing sugar and nicotine in middle leaves decreased by 10.02% and 13.14% respectively, and starch content increased by 9.30%. The climate had significant impacts on the contents of total sugar, reducing sugar, nicotine , total nitrogen and starch, nitrogen-nicotine ratio, stomatal conductance, transpiration rate, intercellular CO2 concentration and net photosynthetic rate; soil and climate interaction had significant impacts on the contents of reducing sugar, nicotine, total nitrogen and starch, nitrogen-nicotine ratio and stomatal conductance; soil had significant impacts on the contents of K+ and total nitrogen and sugar-nicotine ratio.

      Conclusion 

      Climate is the main factor affecting the feature formation of strong-flavor flue-cured tobacco, especially precipitation amount and mean temperature at root spreading and fast growing stages, followed by the interaction of soil and climate, and soil has the minimal role. The climate of Gushi is more suitable for production of superior strong-flavor tobacco leaves.

    • 保鲜环境温湿度调控是延长果蔬保鲜周期的有效方式之一[1-2]。然而,温度超调量过大可能会导致冷害[3],环境湿度过高会加速微生物生长[4],保鲜环境参数波动震荡也会影响果蔬保鲜效果[5]。因而,提高保鲜环境控制系统的控制性能对于保障果蔬储运品质有重要作用。我们前期开发了基于双限值的果蔬保鲜控制系统,该系统能实时调控保鲜环境参数,但存在环境参数超调量大、波动严重、抗干扰能力不强等问题。因此,有必要开展果蔬保鲜环境参数调控策略优化试验,提高系统控制性能。

      国内外学者对环境参数的调控进行了一系列研究,王广海等[6]以双限值作为系统控制算法,控制系统温度、相对湿度、氧气和二氧化碳等环境参数。虽然双限值控制逻辑简单,但存在超调量大、环境参数频繁波动等问题[7]。Barros 等[8]设计了基于比例−积分−微分(Proportional-integral-derivative,PID)控制器的温度加热系统。传统PID控制结构易于实现,在工业中最为常用[9],然而传统PID需要人为调整控制器参数,缺少自适应能力,鲁棒性较低[10],难以实现环境参数的高质量控制。赵鑫鑫[11]设计了车厢温度模糊规则,应用于冷藏车箱温度控制。相较于传统PID,超调量有所降低,但仍存在自适应能力弱、抗干扰能力较差等问题。近年来,人工智能算法发展迅速,许多学者对自适应控制技术进行了研究。Aftab等[12]提出采用基于Lyapunov函数的人工神经网络对PID控制器的比例、积分和微分项进行在线整定,相较于传统PID取得较好的跟踪效果,但系统的每个控制参数都需使用一个独立的神经网路,计算量大且复杂。Salcedo等[13]设计了一种结合Smith预估器的状态反馈控制器,其控制性能和精度高于传统PID控制器,但需要建立控制对象动态行为的数学模型,该模型缺乏自适应能力,控制环境或对象发生变化时,控制精度将大幅下降。Silveira等[14]设计了LPPT控制算法用于制冷系统,通过2个具有自适应能力的非零开关量,实现降低系统能耗的同时具备较强的抗干扰能力,但与传统PID相比该系统温度有明显波动,稳态误差较大,无法保持恒定。

      目前,针对果蔬保鲜环境参数智能调控方面研究较少,大多数冷藏、冷冻等控制系统仍采用传统双限值和PID控制技术[15]。因此,本文将根据传统果蔬保鲜环境控制系统超调量大、控制精度低、波动严重、鲁棒性差等现状,结合神经网络和PID控制,设计一种基于BP神经网络-PID(Back-propagation neural network-PID,BPNN-PID)的控制策略,使PID控制器具备自学习、自适应能力,确保果蔬保鲜环境控制系统在运行过程中处于优化状态,从而提高系统控制性能,为果蔬保鲜环境参数调控的实际应用提供一定参考。

      图1所示,果蔬保鲜环境调控试验平台[6]由制冷系统、加湿系统和控制系统3个部分组成。制冷系统主要由变频器(型号为SC-650,由河南尚川电子科技有限公司生产)、变频压缩机(型号为DTH356LDPC9FQ,由上海日立电器有限公司生产)、直流蒸发风机(额定电压24 V、额定电流8 A)、冷凝风机(额定电压220 V,额定电流0.42 A)和制冷管路组成。果蔬保鲜环境控制系统通过变频器调节变频器压缩机工作频率改变压缩机的转速,再利用直流蒸发风机带动气流,穿过蒸发盘管形成冷空气,经开孔隔板(开孔率16.11%)[16]均匀流入保鲜室,降低货物温度后从回风道返回,实现果蔬保鲜环境温度控制。

      图  1  果蔬保鲜运输车箱体结构示意图
      1:冷凝器;2:冷凝风机;3:蒸发风机;4:回风道;5:保鲜室;6: 传感器盒;7:货物;8:支撑架;9:气流轨道;10:排水管;11:三通接头;12:积水槽;13:温度传感器;14:超声波雾化器;15:开孔隔板;16:加湿风机;17:蒸发器;18:补水箱;19:排水阀;20:变频器;21:变频压缩机;22:制冷管路;23:压力室;24:控制器;25:触摸屏;26:电子计算机
      Figure  1.  Schematic diagram of the box structure of the transport vehicle for fruit and vegetable fresh-keeping
      1: Condenser; 2: Condensing fan; 3: Evaporating fan; 4: Return air duct; 5: Keep-freshing room; 6: Sensor box; 7: Cargo; 8: Support frame; 9: Air flow track; 10: Drain pipe; 11: Tee connector; 12: Standing water tank; 13: Temperature sensor; 14: Ultrasonic atomizer; 15: Open partition; 16: Humidifying fan; 17: Evaporator; 18: Water replenishment tank; 19: Drain valve; 20: Inverter; 21: Inverter compressor; 22: Refrigeration line; 23: Pressure chamber; 24: Controller; 25: Touch screen; 26: Electronic computer

      加湿系统主要由水槽、超声波雾化器(额定电压24 V、额定电流1 A)和加湿风机(额定电压24 V、额定电流0.55 A)组成。超声波雾化器置于液面下2~3 cm处,将液态水雾化形成微小雾粒,通过加湿风机吹进保鲜区,提高保鲜区环境相对湿度。

      控制系统总体结构如图2所示,该系统以Cortex-M3架构的STM32F103C8T6微处理器为核心,配合数据采集模块、执行机构、触摸屏、PC电子计算机、电路保护装置等对果蔬保鲜环境进行控制。

      图  2  果蔬保鲜环境控制系统结构框架图
      Figure  2.  Structural framework diagram of the environmental control system for fruit and vegetable fresh-keeping

      本研究将设计一款基于STM32F103C8T6的果蔬保鲜环境调控系统,该系统微处理器工作频率最高为72 MHz, 内置高达128 K字节的Flash存储器和20 K字节的SRAM, 具备足够的通用I/O端口[17],满足系统开发需求。

      电源电路如图3所示,考虑到本系统的运行环境复杂,信息通讯频繁且运行时间长等一系列问题,电路设计需降低干扰源、阻断耦合以及提高敏感设备的阈值。系统器件需要的电压等级分别为24.0、5.0和3.3 V,其中24.0 V由外部开关电源提供,隔离5.0 V电源电路采用DC-DC电源隔离模块B0505S-1WR2,为系统提供信号电源,3.3 V的电源采用AMS1117-3.3电压转换芯片。

      图  3  果蔬保鲜环境控制系统的电源电路
      Figure  3.  Power supply circuit of the environmental control system for fruit and vegetable fresh-keeping

      控制器局域网总线(Controller area network,CAN)驱动电路如图4所示,ISO1050是一款将隔离通道和CAN收发器集成在一个封装内的隔离型CAN总线收发器。与隔离式电源一起使用,可防止数据总线或者其他电路上的噪音电流进入本地接地而产生的干扰或损坏敏感电路。为抵消电信号的反射,CAN总线输出两端增加了1个120 Ω的终端电阻。

      图  4  CAN总线驱动电路
      Figure  4.  CAN bus driver circuit

      RS485的通信电路如图5所示,MCU根据Modbus-RTU通讯协议,通过RS485收发器与从机进行异步通讯。SP3485芯片是3.3 V 低功耗半双工的收发器,将其RO及DI引脚分别与USART的RX和TX引脚相连,将RE和DE引脚直接用普通IO口来控制数据传输方向,采用轮询发送和中断接收的数据传输方式。A与B之间接120 Ω电阻避免信号发射问题。

      图  5  RS485接口电路
      Figure  5.  RS485 interface circuit

      中间继电器驱动电路如图6所示,当NPN型三极管导通时,继电器吸合,并联在继电器两端的发光二极管被点亮,表明继电器正在工作。与线圈并联的续流二极管可以吸收线圈断电时产生的感应电动势,防止晶体管被击穿。继电器输出端串联1个保险丝,当电路出现温度异常时可以迅速切断电路。

      图  6  中间继电器驱动电路
      Figure  6.  Intermediate relay drive circuit

      数据采集模块由温度传感器(型号:TH600NXC,供电:10~30 V,精度:±0.3 ℃,范围:−40~80 ℃,通讯方式:RS485)、相对湿度传感器(型号:TH600NXT,供电:10~30 V,精度:±3%,范围:0%~100%,通讯方式:RS485)组成。各传感器单独作为1个节点接入RS485总线,微处理器利用Modbus-RTU通讯协议定时采集数据,数据经过微处理器解析后得到实时的保鲜室环境参数。

      果蔬保鲜控制系统软件设计主要由硬件驱动程序、数据采集及处理模块、控制算法程序、历史数据存储模块和触摸屏驱动程序5个部分组成。

      硬件驱动程序使控制系统及各执行器正常运行;数据采集及处理模块对箱内传感器信号进行采集和处理;控制算法程序将数学模型转换为机器语言,实现对果蔬保鲜环境参数的自动控制;历史数据存储模块使处理器将采集并处理后的环境数据以txt文件格式保存于SD卡中,方便用户后期对果蔬保鲜环境数据进行分析;触摸屏驱动程序使用户通过人机交互页面对果蔬保鲜系统下达控制指令、设置控制参数,并实时显示箱内环境参数。配合BPNN-PID控制算法得到基于BPNN-PID的果蔬保鲜环境控制策略,系统运行程序流程如图7所示。

      图  7  基于BPNN-PID的果蔬保鲜环境控制策略
      Figure  7.  Environmental control strategy of fruit and vegetable fresh-keeping based on BPNN-PID

      常规PID控制系统,由PID控制器和被控对象组成[18]。PID控制器是一种线性控制器,它根据给定值r(k)与被控对象输出值y(k)构成控制偏差e(k),通过对系统当前状态的监测和反馈,实现对系统行为的控制。

      $$ e\left( k \right) = r\left( k \right) - y\left( k \right) ,$$ (1)

      式中:k为采样序号;r(k) 为系统期望值;y(k) 为系统实际值;e(k) 为系统偏差。

      PID控制算法的核心是3个参数:比例、积分和微分系数,它们分别控制着系统的响应速度、稳定性和抗干扰性能。其中,比例环节反应了控制系统的偏差信号e(k),偏差一旦产生,控制器立即反应,以减小偏差。积分环节主要用于消除静态误差,提高系统的误差度。微分环节主要反映偏差信号的变化趋势,并在偏差信号值过大之前,在系统中引用一个有效的早期修正信号,从而减小系统震荡。常规PID控制又分为位置式PID与增量式PID,两者的表达式分别为[19]

      $$ u(k) = {K_{\rm{P}}}e(k) + {K_{\rm{I}}}\displaystyle\sum\limits_{k = 0}^k {e(k) + {K_{\rm{D}}}[e(k) - e(k - 1)]} ,$$ (2)
      $$ \Delta u(k) ={K_{\rm{P}}}[e(k) - e(k - 1)] + {K_{\rm{I}}}e(k)+ $$
      $$ {K_{\rm{D}}}[e(k) - 2e(k - 1) + e(k - 2)] ,$$ (3)

      式中:u(k)为第k次采样时刻的计算机输出值;KP 为比例系数;KI为积分系数;KD为微分系数。

      由位置式PID表达式可知,控制器每次输出都与过去的状态有关,导致计算机运算量过大。如MCU出现故障,输出会大幅度变化,这种情况在实际生产中是不允许的。而增量式PID只与过去2次的状态有关,大大增加了系统的容错率,因此本系统选择增量式PID作为控制器的基础。

      常规的果蔬保鲜环境温度PID控制器无法根据被控对象等因素自适应调整控制参数,在PID控制器的基础上增加BP神经网络,构成一个具有自适应能力的果蔬保鲜环境温度BPNN-PID控制器,如图8所示。

      图  8  果蔬保鲜环境温度BPNN-PID控制器
      C:外部偏置常量;r(k) :系统期望值;y(k) :系统实际值;e(k) :系统偏差;u(k):计算机输出值;KP:比例系数;KI :积分系数;KD:微分系数
      Figure  8.  Ambient temperature BPNN-PID controller for fruit and vegetable fresh-keeping
      C: External bias constant; r(k): System expected value; y(k): Actual value of the system; e(k): System deviation; u(k):Computer output; KP: Proportional coefficient; KI: Integration coefficient; KD: Differential coefficient

      本文设计的果蔬保鲜环境控制系统的BP神经网络输入层由目标温度、实际温度、温度误差和外部偏置常量共4个神经元组成[20],由于控制参数的取值范围为0~1,并根据前期试验进行调试,确定当外部偏置常量C=1时控制效果最好。输出层由比例、积分、微分系数组成,共3个神经元,再经过调试后确定隐藏层一共5个神经元,最终建立的BP神经网络结构如图9所示。

      图  9  BP神经网络结构
      x1:目标温度;x2:实际温度;x3:温度误差;x4:外部偏置常量;l:输入层神经元序号;m隐含层神经元序号;n:输出层神经元序号;KP :比例系数;KI:积分系数;KD:微分系数
      Figure  9.  BP neural network structure
      x1: Target temperature; x2: Actual temperature; x3: Temperature error; x4: External bias constant; l: Input layer neuron number; m: Hidden layer neuron number; n: Output layer neuron number; KP: Proportional coefficient; KI: Integration coefficient; KD: Differential coefficient

      1)误差正向传播:根据图9所示的神经网络结构图可得,输入层的输出$O_l^{(1)} $

      $$ O_{l}^{(1)}=x_{l}, \;l=1,2,3,4 \; ,$$ (4)

      式中:l为输入层神经元序号;xl为输入层第l个输入。

      隐含层的输入和输出分别为

      $$ \left\{\begin{array}{l}{\rm{n e t}}_m^{(2)}(k)=\displaystyle\sum_{l=0}^4 w_{l m}^{(2)} O_l^{(1)} \\ O_m^{(2)}(k)=f\left[ { {\rm{net}} }_m^{(2)}(k)\right]\end{array}, \;m=1,2,3,4,5\; ,\right. $$ (5)

      式中:m为隐含层神经元序号;${\rm{net}}_m^{(2)} $为隐含层第m个神经元输入;${w_{lm}^{(2)}}$为隐含层权值系数;$O_m^{(2)} $为隐含层第m个神经元输出。

      输出层的输入和输出分别为

      $$ \left\{\begin{array}{l}{\rm{n e t}}_n^{(3)}(k)=\displaystyle\sum_{m=0}^5 w_{m n}^{(3)} O_m^{(2)} \\ O_n^{(3)}(k)=g\left[{\rm{n e t}}_n^{(3)}(k)\right]\end{array},\;n=1,2,3\right. ,$$ (6)

      式中:n为输出层神经元序号;${\rm{net}}_n^{(3)} $为输出层第n个神经元输入;${w_{mn}^{(3)}}$为输出层权值系数;$O_n^{(3)} $为输出层第n个神经元输出。

      隐含层的激活函数$ f(x) $采用正负对称的Sigmoid函数,输出层激活函数$ g(x) $采用非负的Sigmoid函数。

      $$ f(x)=\dfrac{{\text{e}}^{x}-{\text{e}}^{-x}}{{\text{e}}^{x}+{\text{e}}^{-x}}\text{,}g(x)=\dfrac{1}{1+{\text{e}}^{-x}} 。$$ (7)

      2)误差反向传播:本系统设计所用的神经网络的输出性能指标函数为

      $$ E(k)=\dfrac{1}{2}\left[r(k)-y(k)\right]^{2}。 $$ (8)

      引入学习效率η和惯性系数α,根据式(4)~(8)通过梯度下降法,得到输出层和隐藏层的权重更新和误差项,经调试取η=0.1,α=0.25,系统控制效果最佳。

      $$ \left\{\begin{array}{l}\Delta w_{m n}^{(3)}(k)=0.1 \Delta w_{m n}^{(3)}(k-1)+0.25 \delta_n^{(3)} O_n^{(2)}(k) \\ \delta_n^{(3)}=\operatorname{sgn}\left[\dfrac{\partial \operatorname{yout}(k)}{\partial u(k)}\right] e(k) \dfrac{\partial u(k)}{\partial O_l^{(3)}(k)} g^{\prime}\left[{\rm{n e t}}_n^{(3)}(k)\right]\end{array}\right., $$ (9)

      式中:$ \delta_{n}^{(3)} $为输出层神经元误差项。

      $$ \left\{\begin{array}{l}\Delta w_{l m}^{(2)}(k)=0.1 \Delta w_{l m}^{(2)}(k-1)+0.25 \delta_m^{(2)} O_l^{(1)}(k) \\ \delta_m^{(2)}=f^{\prime}\left[{\rm{n e t}}_m^{(2)}(k)\right] \displaystyle\sum_{n=1}^3 \delta_n^{(3)} w_{m n}^{(3)}(k)\end{array}\right., $$ (10)

      式中:$ \delta_{m}^{(2)} $为隐藏层神经元误差项。

      由于$\dfrac{\partial {\rm{y o u t}}(k)}{\partial u(k)}$无法直接计算,用$\operatorname{sgn}\left[\dfrac{\partial {\rm{yout}}(k)}{\partial u(k)}\right]$代替[21]。以上为果蔬保鲜环境BPNN训练1次的全部过程。

      研究发现,果蔬保鲜环境温度与相对湿度存在较强的耦合关系[22],且环境温度对厚表皮类果蔬品质的影响更为明显[23]。因此本研究在温度控制方面采用BPNN-PID控制算法,实现对温度的精准控制;湿度方面搭配双限值控制算法,组成BPNN-PID控制策略,可满足果蔬保鲜的基本环境要求。

      本研究通过自主搭建的果蔬保鲜系统,采用常规PID和BPNN-PID 2种不同控制策略进行果蔬保鲜试验,分析果蔬保鲜系统在不同控制策略下环境参数的超调量、稳定时间和稳态误差。根据试凑法[24]确定常规PID控制器控制参数KP=0.8、KI=0.75、KD=0.5,果蔬保鲜环境BPNN-PID控制系统的隐含层、输出层的初始权重均为−0.5~0.5的随机值,根据前期试验,学习率η=0.1、惯性系数α=0.25时控制性能最优。

      试验材料采用赣南脐橙,总质量40 kg,购于水果批发市场,果实新鲜,无病虫害,无机械损伤。脐橙采用塑料筐装放,塑料筐呈网状结构,尺寸规格(长×宽×高)为600 mm×425 mm×350 mm。脐橙以每框20 kg装箱,共2框放置保鲜室,外界环境温度(26±1) ℃,保鲜室初始温度(26±1) ℃,据相关文献[25],脐橙适宜的保鲜参数为:温度为6 ℃,相对湿度为80%~90%。因此设置果蔬保鲜环境目标温度为6 ℃、目标湿度为80%~90%。为分析果蔬保鲜系统在不同控制策略下的抗干扰能力,在实载试验中,待果蔬保鲜系统运行稳定(240 min)后,对系统施加干扰(模拟实际取货时打开箱门5 min),每5 min记录1次数据,运行时间为6 h。

      试验完成后计算系统的超调量、稳态误差和稳定时间。超调量计算公式如下:

      $$ \sigma = {T_{{\rm{max}}}}(t) - {T_{{\rm{out}}}}(\infty ) ,$$ (11)

      稳态误差计算公式如下:

      $$ {e_{{\rm{ss}}}} = {T_{{\rm{out}}}}(t) - {T_{{\rm{out}}}}(\infty ) ,$$ (12)

      稳定时间评判公式如下:

      $$ \dfrac{{|{T_{{\rm{out}}}}(t) - {T_{{\rm{out}}}}(\infty )|}}{{|{T_{{\rm{out}}}}(0 + ) - {T_{{\rm{out}}}}(\infty )|}} \leqslant \Delta ,$$ (13)

      式中:σ为超调量;ess为稳态误差;Tmax(t)为环境参数最大值;Tout(t)为环境参数瞬态值;Tout(0+)为环境参数初始值;Tout(∞)为环境参数稳态值;Δ为稳定时间评判系数,取2%[26]

      空载状态下,果蔬保鲜环境系统采用常规PID控制策略的控制响应曲线如图10所示,环境温度的超调量为3.5 ℃、稳定时间为100 min、稳态误差为±0.2 ℃;相对湿度的超调量为9.5%、稳定时间为100 min。

      图  10  基于常规PID控制策略的空载保鲜环境参数变化曲线
      Figure  10.  Variation curve of no-load fresh-keeping environment parameters based on conventional PID control strategy

      从该试验结果可以看出,以STM32F103C8T6微处理器为核心的控制系统利用RS485通讯方式可实时采集箱内环境参数;利用CAN总线可实时调节变频压缩机频率从而控制系统制冷量;通过继电器驱动电路控制环境相对湿度。系统按照设定的控制流程执行,实现了果蔬保鲜环境参数的自动控制。因此,本文设计的控制系统软硬件满足果蔬保鲜要求。

      空载状态下,果蔬保鲜环境系统采用BPNN-PID控制策略的控制响应曲线如图1112所示,果蔬保鲜环境系统在运行过程中通过自学习、自适应能力动态调整控制参数,最终收敛于KP=0.588,KI=0.666,KD=0.617,环境温度的超调量为2.5 ℃、稳定时间为70 min、稳态误差为±0.1 ℃;相对湿度的超调量为4.3%、稳定时间为70 min。

      图  11  基于BPNN-PID控制策略的空载保鲜环境参数变化曲线
      Figure  11.  Variation curve of no-load fresh-keeping environment parameters based on BPNN-PID control strategy

      空载试验中,与常规PID控制策略相比,基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜系统环境温度超调量减小了1 ℃、稳态误差减小了0.1 ℃、稳定时间缩短了30 min;环境相对湿度超调量减小了5.2%、稳定时间缩短了30 min。由此可知,采用BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜系统控制性能均有明显提升。

      图  12  空载状态下的控制参数变化曲线
      Figure  12.  Variation curves of no-load control parameters

      图13可知,实载状态下,果蔬保鲜环境温度控制采用常规PID控制算法,相对湿度控制采用双限值控制算法时,温度的超调量为3.8 ℃、稳定时间为105 min、稳态误差为±0.5 ℃;相对湿度的超调量为5%、稳定时间为80 min。

      图  13  基于常规PID控制策略的实载保鲜环境参数变化曲线
      Figure  13.  Variation curves of real-load fresh-keeping environment parameters based on conventional PID control strategy

      与双限值控制策略相比,温、湿度控制精度有所提高,温、湿度波动减小,但仍存在超调量较大、稳定时间慢等问题。针对干扰,箱内环境温、湿度经过105 min的上下波动才重新恢复稳定。因此常规PID控制策略缺少动态调节能力,存在抗干扰能力不强、适应性较弱等缺陷,系统控制性能仍有提升空间。

      图1415可知,实载状态下,果蔬保鲜环境温度控制采用BPNN-PID控制算法,相对湿度控制采用双限值控制算法时,果蔬保鲜环境系统控制参数最终收敛于KP=0.717,KI=0.682,KD=0.656,温度超调量为1.7 ℃,稳定时间为80 min,稳态误差为±0.2 ℃,相对湿度超调量为2.8%、稳定时间为55 min。

      图  14  基于BPNN-PID控制策略的实载保鲜环境参数变化曲线
      Figure  14.  Variation curves of real-load fresh-keeping environment parameters based on BPNN-PID control strategy
      图  15  实载状态下的控制参数变化曲线
      Figure  15.  Variation curves of real-load control parameters

      实载试验中,与常规PID控制策略相比,基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜系统环境温度超调量减小了2.1 ℃、稳态误差减小了0.3 ℃、稳定时间缩短了25 min;环境相对湿度超调量减小了2.2%、稳定时间缩短了25 min。BPNN-PID控制策略在超调量、稳定时间、稳态误差和控制精度等方面都有了较大的提升。针对干扰,BPNN-PID控制策略有效地抑制了保鲜室内环境参数的剧烈波动,经过80 min的动态调节后,最终收敛于目标参数。因此BPNN-PID控制策略的抗干扰能力更强、鲁棒性优异、自适应性好,具有良好的动态调节能力,其控制性能明显优于常规PID控制策略的,能够更有效地完成果蔬保鲜环境的控制工作。

      本研究根据果蔬保鲜运输的温、湿度控制要求,以STM32为核心处理器,设计了果蔬保鲜环境控制系统硬件和软件,并通过试验对比常规PID和BPNN-PID 2种控制策略的环境参数调控效果,研究结果对于果蔬保鲜环境参数调控有重要意义。经研究获得以下结论:

      1)所开发的控制系统能准确采集保鲜室各环境参数,并根据控制策略准确控制相应的执行机构,实现保鲜环境参数的实时控制。

      2)基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜环境控制系统具有响应速度快、超调量小、控制精度高、抗干扰能力强等优点,系统控制性能明显提升。

      3)保鲜环境温、湿度调控过程中,温度和相对湿度具有较强的耦合关系,其中温度占主导地位,相对湿度的波动趋势与温度基本一致,随着系统温度控制性能的提高,相对湿度的控制性能有了明显的改善。

      值得注意的是,加湿器性能、果蔬生理特性、堆码方式等因素也可能会对研究结果产生一定的影响,这些因素将在后续研究中进行探讨。

    • 图  1   不同生态亚区土壤和气候条件对烤烟光合特性的影响

      Figure  1.   Effects of soil and climate on photosynthetic traits of tobacco in different ecological subregions

      表  1   土壤基本理化性质1)

      Table  1   The basic physicochemical property of soil

      试验点
      Test site
      pH w(H2O)
      /%
      w/(g·kg–1) w/(mg·kg–1)
      有机质
      Organic matter
      全氮
      Total N
      全钾
      Total K
      全磷
      Total P
      速效磷
      Available P
      碱解氮
      Alkaline N
      速效钾
      Available K
      帽子峰 Maozifeng 5.08 23.05 24.75±0.35b 1.40±0.04a 169.58±2.94a 5.02±0.17b 27.00±0.40b 10.71±0.11b 44.25±1.67b
      古市 Gushi 5.20 28.69 29.68±0.94a 1.50±0.01a 143.96±3.33b 6.13±0.15a 30.81±0.56a 14.08±0.17a 63.09±2.38a
       1) 同列数据后不同小写字母表示差异显著 (P<0.05,t 检验)
       1) Different lowercase letters in the same column indicated significant difference (P<0.05,t test)
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      表  2   2016年烤烟不同生育期的大田气象资料

      Table  2   Meteorological data during field growth period of tobacco in 2016

      时间(生育期)
      Time (Growth period)
      试验点
      Site
      降水量
      /mm
      Percipitation
      平均气温
      /℃
      Temperature
      日照时数
      /h
      Sunshine
      3 月 March 帽子峰 Maozifeng 86.20 13.20 90.80
      古市 Gushi 312.90 15.00 90.80
      4 月 April 帽子峰 Maozifeng 182.50 21.50 60.80
      古市 Gushi 280.10 22.30 60.80
      5 月 May 帽子峰 Maozifeng 172.20 23.20 122.90
      古市 Gushi 168.40 24.60 122.90
      6 月 June 帽子峰 Maozifeng 157.80 26.80 201.00
      古市 Gushi 123.30 28.20 201.00
      伸根期
      Elongation stage
      帽子峰 Maozifeng 186.10 16.53 125.40
      古市 Gushi 412.80 16.90 113.90
      旺长期
      Fast growing stage
      帽子峰 Maozifeng 154.50 22.13 50.10
      古市 Gushi 180.20 22.15 37.70
      成熟期
      Maturity stage
      帽子峰 Maozifeng 258.10 25.45 300.00
      古市 Gushi 291.70 26.42 323.90
      大田生育期
      Field growth stage
      帽子峰 Maozifeng 598.70 21.18 475.50
      古市 Gushi 884.70 22.53 475.50
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      表  3   不同生态亚区土壤与气候及其互作对烟叶光合特性的主效应分析

      Table  3   Analyses of main effects of soil, climate and their interaction on photosynthetic characteristics of tobacco leaves in different ecological subregions

      测定指标
      Measured index
      变异来源
      Variation source
      平方和
      Sum of squares
      自由度
      Degree of freedom
      均方
      Mean square
      F P 2
      气孔导度 Stomatal conductance 土壤 Soil 0.003 1 0.003 1.881 0.177 0.041
      气候 Climate 0.105 1 0.105 62.605 0.000 0.587
      土壤×气候 Soil × climate 0.023 1 0.023 13.634 0.001 0.237
      误差 Error 0.074 8 0.002
      总变异 Total variations 8 773.109 11
      蒸腾速率 Transpiration rate 土壤 Soil 0.416 1 0.416 0.559 0.459 0.013
      气候 Climate 25.799 1 25.799 34.660 0.000 0.441
      土壤×气候 Soil × climate 1.908 1 1.908 2.563 0.117 0.055
      误差 Error 32.751 8 0.744
      总变异 Total variations 60.874 11
      胞间CO2浓度 CO2 concentration 土壤 Soil 11.408 1 11.408 0.078 0.781 0.002
      气候 Climate 1 966.848 1 1 966.848 13.472 0.001 0.234
      土壤×气候 Soil × climate 370.963 1 370.963 2.541 0.118 0.055
      误差 Error 6 423.890 8 145.998
      总变异 Total variations 8 773.109 11
      净光合速率
      Net photosynthetic rate
      土壤 Soil 0.480 1 0.480 0.075 0.785 0.002
      气候 Climate 84.907 1 84.907 13.348 0.001 0.233
      土壤×气候 Soil × climate 19.584 1 19.584 3.079 0.086 0.065
      误差 Error 279.894 8 6.361
      总变异 Total variations 384.865 11
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      表  4   不同生态亚区土壤和气候条件对烤后烟叶化学成分含量及其协调性的影响1)

      Table  4   Effects of soil and climate on chemical constituent contents and coordinations of flue-cured tobacco leaves in different ecological subregions

      烟叶
      Tobacco leaf
      处理
      Treatment
      w/% 糖碱比
      Ratio of sugar to nicotine
      氮碱比
      Ratio of N
      to nicotine
      总糖
      Total
      sugar
      还原糖
      Reducing
      sugar
      烟碱
      Nicotine
      K+ 总氮
      Total N
      淀粉
      Starch
      上部叶 Upper leaf T1 21.70±0.35a 17.81±0.18a 3.16±0.03a 2.37±0.12a 2.33±0.02b 4.46±0.17b 7.46±0.10a 0.80±0.01b
      T2 21.69±0.61a 16.92±0.11a 2.91±0.04b 2.29±0.16a 2.47±0.02a 4.94±0.23ab 6.86±0.13b 0.78±0.00b
      T3 19.04±0.15b 14.12±0.31b 2.66±0.01c 2.17±0.13a 1.99±0.01d 5.29±0.27a 7.15±0.09ab 0.75±0.01b
      T4 19.34±0.41b 14.55±0.04b 2.63±0.01c 2.04±0.04a 2.24±0.01c 5.52±0.20a 7.35±0.18a 0.85±0.01a
      中部叶 Middle leaf T1 21.03±0.11b 17.75±0.11b 2.46±0.02a 2.81±0.06a 2.16±0.01a 3.66±0.05d 8.55±0.04b 0.88±0.01a
      T2 22.31±0.17a 18.64±0.05a 2.31±0.02b 2.53±0.08b 1.94±0.12b 4.10±0.05c 9.67±0.11a 0.84±0.05a
      T3 19.11±0.33c 15.44±0.44c 2.05±0.01c 2.39±0.07b 1.85±0.01b 5.29±0.20a 9.32±0.19a 0.90±0.01a
      T4 19.68±0.24c 17.16±0.20b 2.36±0.04b 2.32±0.05b 2.01±0.01ab 4.84±0.03b 8.33±0.21b 0.85±0.02a
      下部叶 Lower leaf T1 21.03±0.07a 17.05±0.04a 2.34±0.02a 2.27±0.18a 1.79±0.13a 4.69±0.03ab 8.98±0.05b 0.76±0.05b
      T2 20.84±0.46a 16.40±0.06b 2.22±0.04b 1.95±0.15a 1.91±0.15a 4.86±0.03a 9.37±0.08a 0.86±0.07a
      T3 18.12±0.03b 15.35±0.29c 1.83±0.00d 2.24±0.06a 1.58±0.01a 3.65±0.20c 9.89±0.03a 0.86±0.01a
      T4 17.89±0.21b 13.47±0.08d 1.97±0.00c 2.14±0.10a 1.72±0.01a 4.33±0.22b 9.08±0.12b 0.88±0.00a
       1) 相同部位烟叶的同列数据后,不同小写字母表示差异显著 (P<0.05,Duncan’s 法)
       1) Different lowercase letters in the same column of the same tobacco leaf indicated significicant difference (P<0.05, Duncan’s method)
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      表  5   不同生态亚区土壤与气候条件及其互作对烤后烟叶化学成分含量及其协调性的主效应分析

      Table  5   Analyses of main effects of soil, climate and their interaction on chemical constituent contents and coordinations of flue-cured tobacco leaves in different ecological subregions

      测定指标
      Measured index
      变异来源
      Variation source
      平方和
      Sum of squares
      自由度
      Degree of freedom
      均方
      Mean square
      F P 2
      总糖
      Total sugar
      土壤 Soil 0.062 1 0.062 0.121 0.737 0.015
      气候 Climate 5.286 1 5.286 10.237 0.013 0.561
      土壤×气候 Soil×climate 0.602 1 0.602 1.166 0.312 0.127
      误差 Error 4.131 8 0.516
      总变异 Total variations 10.082 11
      还原糖 Reducing sugar 土壤 Soil 0.463 1 0.463 1.098 0.325 0.121
      气候 Climate 6.357 1 6.357 15.063 0.005 0.653
      土壤×气候 Soil×climate 3.485 1 3.485 5.592 0.046 0.411
      误差 Error 3.376 8 0.422
      总变异 Total variations 13.681 11
      烟碱 Nicotine 土壤 Soil 0.103 1 0.103 0.997 0.347 0.111
      气候 Climate 1.334 1 1.334 12.951 0.007 0.618
      土壤×气候 Soil×climate 0.659 1 0.659 5.394 0.049 0.403
      误差 Error 0.824 8 0.103
      总变异 Total variations 2.919 11
      K+ 土壤 Soil 1.919 1 1.919 7.379 0.026 0.480
      气候 Climate 0.332 1 0.332 1.275 0.291 0.138
      土壤×气候 Soil×climate 0.254 1 0.254 0.978 0.352 0.109
      误差 Error 2.081 8 0.260
      总变异 Total variations 4.587 11
      总氮 Total N 土壤 Soil 0.022 1 0.022 11.691 0.009 0.594
      气候 Climate 0.120 1 0.120 62.925 0.000 0.887
      土壤×气候 Soil×climate 0.029 1 0.029 6.165 0.038 0.435
      误差 Error 0.015 8 0.002
      总变异 Total variations 0.186 11
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      续表5 Continued table 5
      测定指标
      Measured index
      变异来源
      Variation source
      平方和
      Sum of squares
      自由度
      Degree of freedom
      均方
      Mean square
      F P 2
      淀粉 Starch 土壤 Soil 0.032 1 0.032 0.999 0.347 0.111
      气候 Climate 0.410 1 0.410 12.951 0.007 0.618
      土壤×气候 Soil×climate 0.184 1 0.184 5.821 0.042 0.421
      误差 Error 0.253 8 0.032
      总变异 Total variations 0.897 11
      糖碱比
      Ratio of sugar to nicotine
      土壤 Soil 0.195 1 0.195 15.298 0.005 0.657
      气候 Climate 0.005 1 0.005 0.414 0.538 0.049
      土壤×气候 Soil×climate 0.015 1 0.015 1.178 0.309 0.128
      误差 Error 0.102 8 0.013
      总变异 Total variations 0.317 11
      氮碱比
      Ratio of N to nicotine
      土壤 Soil 0.015 1 0.015 1.125 0.320 0.123
      气候 Climate 0.098 1 0.098 7.312 0.027 0.478
      土壤×气候 Soil×climate 0.197 1 0.197 12.729 0.007 0.614
      误差 Error 0.107 8 0.013
      总变异 Total variations 0.417 11
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      表  6   不同生态亚区气候因子与烤后烟叶化学成分含量的相关性分析1)

      Table  6   Correlation analyses between climate factors and chemical constituent contents of flue-cured tobacco leaves in different ecological subregions

      指标
      Index
      伸根期 Elongation stage 旺长期 Fast growing stage 成熟期 Maturity stage
      降水量
      Precipitation
      平均气温
      Mean temperature
      日照时数
      Sunshine hour
      降水量
      Precipitation
      平均气温
      Mean temperature
      日照时数
      Sunshine hour
      降水量
      Precipitation
      平均气温
      Mean temperature
      日照时数
      Sunshine hour
      总糖
      Total sugar
      −0.643 −0.533 −0.027 −0.527 −0.932** −0.085 −0.290 −0.240 0.074
      还原糖
      Reducing sugar
      −0.834* −0.704 −0.177 −0.628* −0.759 −0.157 −0.079 −0.053 0.315
      烟碱
      Nicotine
      0.798* 0.060 0.265 0.448 0.422 0.074 0.493 −0.106 −0.096
      K+ 0.085 −0.037 −0.163 −0.093 −0.452 −0.156 0.534 −0.581 0.272
      总氮
      Total N
      −0.427 −0.791* 0.078 −0.493 −0.574 −0.123 0.569 −0.049 0.052
      淀粉
      Starch
      0.010 0.243 0.048 0.540 −0.156 −0.053 0.136 0.194 −0.019
      糖碱比
      Sugar/nicotine
      0.212 −0.301 −0.303 0.245 0.852* −0.089 −0.529 0.053 0.183
      氮碱比
      N/nicotine
      0.827* −0.257 −0.467 0.178 −0.009 −0.393 −0.061 0.182 0.382
       1) “*” 和 “**” 分别表示 0.05 和 0.01 的显著相关 
       1) “*” and “**” indicated significant correlation at P<0.05 andP<0.01 levels, respectively
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    出版历程
    • 收稿日期:  2018-04-11
    • 网络出版日期:  2023-05-17
    • 刊出日期:  2019-01-09

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