Effects of litter biochar addition on sludge adaptability and heavy metal uptake of Ruellia simplex
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摘要:目的
探究凋落物生物炭不同添加量对种植在污泥+土壤混合基质中的翠芦莉Ruellia simplex生长及重金属吸收累积的影响，以期为城市污泥和园林废弃物资源化利用提供参考依据。
方法通过盆栽试验，分析添加0、1.5%、3.0%和4.5%凋落物生物炭[占基质的质量分数(w)，分别记为CK、F1.5、F3.0和F4.5]对翠芦莉生长、根系形态和生理以及养分和重金属吸收累积的影响。
结果与CK相比，F1.5处理显著增加翠芦莉株高、根系生物量、地上部生物量及全株生物量。植株生物量随w增加呈逐渐下降趋势，F4.5处理翠芦莉生物量显著低于CK，表现出“低促高抑”的特点。翠芦莉总根长、根表面积、平均直径、根体积在F1.5处理中达到最大，且均随w增加而逐渐减小。各处理中，F1.5处理根系可溶性蛋白和丙二醛(MDA)含量均最低，超氧化物歧化酶(SOD)活性最大；翠芦莉根系SOD活性随w增加呈下降趋势，但可溶性蛋白和MDA含量的变化趋势相反。与CK相比，各处理均不同程度提高了翠芦莉地上部及根部对N、P、K的吸收，不同程度降低了翠芦莉植株Cd、Cu含量，提高了Pb、Ni含量，N、P、K、Cd、Cu、Pb累积量均随w增加呈下降趋势；F1.5处理的翠芦莉植株N、P、K、Cd、Cu、Pb、Ni累积量均显著大于CK。
结论添加w为1.5%的凋落物生物炭可以显著促进翠芦莉生长和Pb、Cu、Cd、Ni的吸收累积，过量添加会抑制植物生长并影响其对基质中重金属的吸收效果，在实际应用中应合理控制生物炭的施用量。
Abstract:ObjectiveTo explore the effects of different addition amounts of litter biochar on growth, heavy metal absorption and accumulation of Ruellia simplex planted in the sludge + soil mixed matrix, and provide a reference for the resource utilization of municipal sludge and garden waste.
MethodA pot experiment was conducted to analyze the effects of adding 0 (CK), 1.5% (F1.5), 3.0% (F3.0) and 4.5% (F4.5) of litter biochar on growth, root morphology, physiology, nutrient and heavy metal uptake and accumulation of Ruellia simplex.
ResultCompared with CK, F1.5 significantly increased plant height, root biomass, shoot biomass and whole plant biomass. The plant biomass decreased gradually with the increase of biochar addition. The biomass of F4.5 was significantly lower than that of CK, showing the characteristic of “low promotion and high inhibition”. Total root length, root surface area, average diameter and root volume of Ruellia simplex reached the maximum in F1.5 treatment, and all of them gradually decreased with the increase of biochar addition. Among all treatments, the contents of soluble protein and malondialdehyde (MDA) in roots of F1.5 were the lowest, and the activity of superoxide dismutase (SOD) was the highest. The SOD activity of roots showed a downward trend with the increase of biochar addition, while the change trends of soluble protein and MDA contents were opposite. Compared with CK, all treatments increased the uptakes of N, P and K of R. simplex shoots and roots to different degrees, reduced the contents of Cd and Cu in R. simplex plant to different degrees, and increased the contents of Pb and Ni. The accumulative amounts of N, P, K, Cd, Cu, and Pb in R. simplex plant showed a downward trend with the increase of biochar addition, and the accumulative amounts of N, P, K, Cd, Cu, Pb and Ni of F1.5 were significantly higher than those of CK.
ConclusionThe addition of 1.5% litter biochar significantly promoted R. simplex growth, absorption and accumulation of Pb, Cu, Cd and Ni, but excessive addition would inhibit plant growth and affect the repair effect of substrate. Therefore, the applied amount of biochar should be controlled reasonably in the practical application process.
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Keywords:
- Biochar /
- Applied amount /
- Ruellia simplex /
- Plant growth /
- Heavy metal absorption /
- Soil remediation
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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。
1. 果蔬保鲜系统的基本组成
如图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。
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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-keeping1: 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。
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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-keeping2. 控制系统硬件与软件设计
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。
2.1 硬件电路
2.1.1 电源电路
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。
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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-keeping2.1.2 CAN总线驱动电路
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。
2.1.3 RS485接口电路
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。
2.1.4 中间继电器驱动电路
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。
2.1.5 数据采集模块
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。
2.2 软件设计
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。
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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-PID3. 传统PID和BPNN-PID控制算法原理及实现
3.1 常规PID原理
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。
3.2 BPNN-PID原理
3.2.1 BPNN-PID控制器设计
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。
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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-keepingC: 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 coefficient3.2.2 BPNN-PID控制器自适应过程
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。
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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 structurex1: 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 coefficient1)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)} $ 为$$ O_{l}^{(1)}=x_{l}, \;l=1,2,3,4 \; ,$$ (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。4. 试验与结果分析
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]。
4.1 空载试验与结果分析
4.1.1 空载常规PID控制策略试验
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。
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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。
4.1.2 空载BPNN-PID控制策略试验
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11、12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。
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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。
4.2 实载试验与结果分析
4.2.1 实载常规PID控制策略试验
由图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。
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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。
4.2.2 实载BPNN-PID控制策略试验
由图14、15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。
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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。
5. 结 论
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。
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图 1 凋落物生物炭添加量对翠芦莉根系形态的影响
各图中柱子上方不同小写字母表示处理间差异显著(P<0.05，Duncan’s 法)
Figure 1. Effect of litter biochar addition on the morphology of Ruellia simplex roots
Different lowercase letters on bars of each figure indicated significant differences among treatments (P<0.05, Duncan’s test)
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图 2 凋落物生物炭添加量对翠芦莉根系生理的影响
各图中柱子上方不同小写字母表示处理间差异显著(P<0.05，Duncan’s 法)
Figure 2. Effect of litter biochar addition on the physiology of Ruellia simplex roots
Different lowercase letters on bars of each figure indicated significant differences among treatments (P<0.05, Duncan’s test)
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图 3 凋落物生物炭添加量对翠芦莉养分含量的影响
各图中相同植物部位柱子上方不同小写字母表示处理间差异显著(P<0.05，Duncan’s 法)
Figure 3. Effect of litter biochar addition on the nutrient content of Ruellia simplex
Different lowercase letters on bars of the same plant part in each figure indicated significant differences among treatments (P<0.05, Duncan’s test)
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图 4 凋落物生物炭添加量对翠芦莉单株养分积累量的影响
各图中相同植物部位柱子上方不同小写字母表示处理间差异显著(P<0.05，Duncan’s 法)
Figure 4. Effect of litter biochar addition on the nutrient accumulation per plant of Ruellia simplex
Different lowercase letters on bars of the same plant part in each figure indicated significant differences among treatments (P<0.05, Duncan’s test)
表 1 供试基质的基本性质
Table 1 Basic properties of experimental materials
材料
MeterialpH w/(g·kg−1) w/(mg·kg−1) 有机质
Organic matter全氮
Total N全磷
Total P全钾
Total K碱解氮
Available N速效磷
Available P速效钾
Available KCu Pb Cd Ni 土壤 Soil 5.77 15.41 0.70 0.38 2.71 26.83 15.27 65.23 17.31 29.56 0.18 10.10 污泥
Sewage sludge7.52 96.54 7.35 4.81 6.43 428.50 611.08 413.27 423.66 48.51 19.88 47.96 
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表 2 凋落物生物炭添加量对翠芦莉生长的影响1)
Table 2 Effect of litter biochar application on the growth of Ruellia simplex
处理
Treatment株高/cm
Plant height生物量/g Biomass 根部
Root地上部
Above ground全株
Whole plantCK 106.67±1.86b 6.97±0.04b 31.22±1.39b 38.19±1.38b F1.5 124.00±4.51a 16.45±0.90a 50.72±2.35a 67.17±3.25a F3.0 104.67±2.33b 8.16±0.24b 29.80±1.99b 37.96±2.11b F4.5 98.00±3.79b 5.11±0.10c 20.73±0.64c 25.84±0.72c 1)表中数据为平均值±标准误，同列数据后不同小写字母表示处理间差异显著(n=3，P<0.05，Duncan’s法)
1)The data were mean±standard error, and the different lowercase letters after data of the same column indicated significant differences among treatments (n=3, P<0.05，Duncan’s test)
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表 3 凋落物生物炭添加量对翠芦莉植株不同部位重金属含量的影响1)
Table 3 Effect of litter biochar addition on heavy metal content in different organ of Ruellia simplex
w/(mg·kg−1) 植株部位 Plant part 处理 Treatment Cd Cu Pb Ni 根部 Root CK 7.21±0.34a 56.66±2.04a 2.46±0.44ab 1.58±0.05b F1.5 4.75±0.42b 21.71±0.78d 1.49±0.02b 1.66±0.08b F3.0 3.58±0.77b 42.17±2.31b 2.70±0.36a 3.95±1.08a F4.5 3.48±0.83b 30.27±0.83c 3.54±0.29a 5.57±0.49a 地上部 Shoot CK 0.62±0.13a 34.18±1.01a 0.60±0.21b 1.04±0.13c F1.5 0.64±0.04a 25.33±0.03b 2.36±0.29a 6.88±0.25b F3.0 0.51±0.05a 13.78±0.66c 1.86±0.08a 4.37±0.48b F4.5 0.66±0.09a 14.62±0.95c 1.78±0.14a 18.00±1.85a 全株 Total plant CK 1.83±0.20a 38.26±0.78a 0.95±0.17b 1.14±0.10c F1.5 1.65±0.10ab 24.44±0.22b 2.65±0.62a 5.61±0.18b F3.0 1.16±0.18b 19.94±1.27c 2.04±0.05a 4.25±0.48b F4.5 1.22±0.24ab 17.72±0.59c 2.13±0.14a 15.54±1.45a 1)表中数据为平均值±标准误，相同部位同列数据后不同小写字母表示处理间差异显著(n=3，P<0.05，Duncan’s法)
1)The data were mean ± standard error, and different lowercase letters after data of the same plant part on the same column indicated significant differences among treatments (n=3, P<0.05, Duncan’s test)
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表 4 凋落物生物炭添加量对翠芦莉单株不同部位重金属积累量的影响1)
Table 4 Effect of litter biochar addition on heavy metal accumulation of different organ per plant of Ruellia simplex
μg 植株部位 Plant part 处理 Treatment Cd Cu Pb Ni 根部 CK 50.19±2.34b 394.90±14.08a 17.17±3.17a 11.02±0.37b Root F1.5 77.42±3.57a 356.59±19.31ab 24.46±1.24a 27.27±2.24ab F3.0 29.18±6.22c 343.72±17.47b 21.85±2.22a 32.46±9.53a F4.5 17.82±4.35c 154.64±1.50c 18.17±1.82a 28.57±2.97a 地上部 CK 19.11±3.19b 1064.96±26.15b 19.39±7.71c 32.84±5.42c Shoot F1.5 32.61±2.36a 1284.56±58.40a 118.66±12.16a 348.21±9.23a F3.0 15.43±2.06b 407.97±7.45c 55.54±6.04b 130.48±18.18b F4.5 13.60±1.61b 304.05±27.27c 37.07±3.77bc 373.33±41.08a 全株 CK 69.36±5.50b 1459.86±39.96b 36.56±7.61c 43.86±5.05c Total plant F1.5 110.03±1.22a 1641.16±75.46a 178.24±44.55a 375.48±9.89a F3.0 44.61±8.20c 751.69±10.13c 77.39±5.11b 162.94±26.08b F4.5 31.42±5.76c 458.69±26.41d 55.24±5.13bc 401.90±40.26a 1) 表中数据为平均值±标准误，相同部位同列数据后不同小写字母表示处理间差异显著(n=3，P<0.05，Duncan’s法)
1) The data were mean±standard error, and different lowercase letters after data of the same plant part on the same column indicated significant differences among treatments (n=3, P<0.05, Duncan’s test)
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