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基于微控制器的筒仓安全储粮控制系统
摘要：本设计开发了一种可以连续监测温度和相对湿度，非破坏性地测量水分含量，并将储存条件控制在安全水平的控制系统。本设计的控制系统使用Arduino程序，因为它是一个开源的应用开发程序并且硬件组件在本地可用。测试环境在雨季的菲律宾大学，使用小型金属筒仓对该系统进行了评估。在评估期间，平均温度，相对湿度和环境空气的露点温度分别为27℃，87％和24℃。这些环境条件不利于粮食的安全储存，但是，本设计开发的控制系统可以监测筒仓内的储存条件，并通过开关风扇和加热器来调节环境条件。调节后储存谷物的平均温度和水分活度分别为34°C和0.65。虽然调节后筒仓内的相对湿度增加，温度降低，但总体上仍处于安全的储存水平之下。该结论可以通过受控筒仓中储存谷物的低水分含量（12.0％）得到证实。在评估期间，储存在常规筒仓中的谷物的水分含量保持在其初始14％的水分，但其呈现出不稳定的趋势。所开发的装置也读取出了含有0.25％平均差值的水分含量，对于相同类型的仪表标准，在0.5％的可接受公差之内。故也证实了该设计系统的可靠性。
- 引言
近年来菲律宾的稻米价格持续上涨。由于菲律宾是全球最大的大米消费国之一，人们的生活直接受到价格变化的影响。但是，大米不受控制的价格飞涨迫使我们重建和改善储存设施，以此来存储粮食以备将来使用。同时进一步通过保持较低的大米价格来使穷人能够负担得起生活所需，这对减少贫困至关重要。
此外，储存是保存高质量农产品并防止其在正常保质期之外的某段时间变质的有效方法。除了应对价格上涨之外，储存谷物还有许多其他的目的：用作种子，饲料加工，未来的食物储备，以及帮助农民在价格有利时销售。此外，通过储存剩余产品在淡季销售，我们可以在季节交替中平衡市场谷物供应的波动。由于这是一项关键的采后作业，因此在无法立刻采取预防措施的情况下，需要定期检查以避免损失。
储存期间的损失主要来源于水稻象甲（鞘翅目：象甲科），它直接将卵产在谷物籽粒内。但是，我们可以通过定期监测和调节温度，相对湿度（RH）和水分含量（MC），来控制和减少损失，因此，当保持相对湿度低于65％时，这些小虫子将无法快速繁殖。质量恶化还对由于害虫侵袭和在雨季将谷物暴露于高湿度环境下而导致的储存损失产生显著影响。影响存储的其他因素包括天气，基础设施，运营规模，机械化水平，管理质量，运营商条件和资金因素。设施条件差，储存环境不卫生，缺乏有效的温度控制系统（CS）也可能造成存储损失。然而，这些不利因素可以通过适当的储存设施，适当的储存环境条件以及针对微生物，昆虫和啮齿动物的预防措施来克服。因此，我们迫切需要改进储存系统，因为它在减少损失方面起着重要作用，而且还将帮助农民实现无中间商直接销售产品，从而控制谷物的价格。
合适的存储设施也需要考虑在内。根据粮食及农业组织（FAO）的说法，强烈建议农民使用储存仓，因为它可以减少损失并且保护谷物免受雨水，极端环境条件，导致微生物和真菌生长的高水分环境，以及会破坏储存谷物的昆虫和啮齿动物对谷物的损坏和侵蚀。同时这也是一种可以大大增加农民收入并改善粮食安全状况的技术。据估计，一吨容量的家用金属筒仓所保存的谷物，可以在一年内养活一个五口之家。
然而，在谷物内频繁的水分冷凝和随后的水分增加是使用筒仓的带来的一大问题。这导致水分迁移，从而使筒仓的另一部分质量劣化。但是，这一问题可以通过曝气或在谷物存储时填充空气来控制。曝气促进空气循环，这不利于害虫和微生物的生长和活动。曝气还控制谷物质量，因为它提供无化学品储存条件，是一个避免昆虫侵害的有效选择。另一方面，如果曝气空气的蒸气压高于谷物蒸气压，则发生水分吸附，这导致会谷粒水分含量的增加。但我们可以通过加热空气来降低空气的相对湿度，因此我们在系统中也需要加热器来控制水分含量。
因此，为了降低存储过程中的风险，本研究引入了自动化温度控制系统，例如仓库管理员数据收集，分析和决策系统。事实证明，目前电子传感和数据采集技术被是一种更为有效的方法。因为它消除了一些诸如在存储期间颗粒质量分散问题并且减少了数据收集的错误。参考文献指出，先进的存储系统是减轻粮食储存损失和粮食危机的解决方案之一。由于粮食生产是季节性的，消费是连续性的，安全储存必须保持粮食的质量和数量; 因此，这项研究是概念化的。本设计开发了一种基于微控制器的控制系统，通过监控存储参数和调节存储环境条件，以实现在筒仓中安全存储粮食。
- 材料和方法
本设计的控制系统使用Arduino程序，因为它是一个开源的应用开发程序并且硬件组件在本地可用。开发的温度控制系统由Mega2560（作为微控制器），SHT21传感器（温度和湿度），GSM SIM900A模块和数据记录器屏蔽（V1.0 Deek-Robot）组成。五个传感器（传感器1-5）安装在储存谷物的仓库中，同时在曝气室（传感器6）中和筒仓外部（传感器0）还分别设有一个传感器用于测量环境条件。使用的传感器是单独封闭的，以避免灰尘和污垢进入。加热器和风扇用于在储存期间调节储存环境条件。开发的温度控制系统也使用封闭的防风雨外壳，以防止污垢，灰尘和湿气的侵入。
温度和湿度传感器分别使用国家仪器（NI）温度记录仪和盐溶液校准。 产生的温度和湿度值用于使用改进的Chung-Pfost（等式1）非破坏性地估计颗粒水分含量，其中A，B和C是常数。由温度控制系统测量的水分含量数据使用初级烘箱方法校准。
（1）
算法的开发遵循三个原则：尽量减少筒仓内的冷凝;；在谷粒内提供低温均匀的温度并限制谷物温度差在5°C以内; 并将谷物的水分含量保持在安全水平。 使用的软件/应用程序是Arduino，因为它是一个开源平台，在Arduino IDE中编写草图。该算法用于控制筒仓环境，从而开发出安全粮食储存控制系统。开发的控制系统使用微控制器（Arduino Mega 2560）进行通信，以检索实时温度和相对湿度数据测量值。温度控制系统还可以计算空气的其他湿度特性，例如露点温度，蒸汽压力，甚至水活度，以及谷物的水分含量。通过GSM开发温度控制系统的通信功能，它将数据（存储参数和通风组件状态）作为文本消息发送到操作员的手机并接收命令。接收校准方程并将其结合到程序中以获得可靠且准确的数据。
开发的温度控制系统将实验室规模的筒仓（100千克容量筒仓）作为受控筒仓进行评估，并将结果与传统筒仓进行比较。在储存性能评估期间使用大米进行持续一个月的性能评估。两个筒仓的容量都达到了100公斤，与粮农组织设计的筒仓相当，但考虑到实际安装的情况，只对筒仓控制系统进行了最小程度的修改。
- 结果和讨论
3.1温度和相对湿度测量
在该实验中，首先校准传感器的温度和相对湿度读数以验证其精度。图1和图2分别显示了温度和相对湿度传感器校准的结果。如图所示，所有R2测量值均为0.99，这意味着传感器的读数仅有1％的误差。这验证了制造商给出的测量精度。
图1.使用NI温度标准的SHT传感器温度 图2.使用盐溶液的SHT传感器相对湿度
校准。 校准。
3.2 水分含量测量
由开发的温度控制系统来测量水分含量并用湿度计验证。两次测量的水分含量值的平均差异为0.24577％，满足NIST手册-44中规定的每米0.5%的可接受公差。因此，这也证实了所开发的温度控制系统可以精确检测的谷物水分含量。
3.3 温度控制系统性能评估
性能评估在雨季进行，环境空气的相对湿度不稳定，在55.73％到93.35％之间变化，平均为86.69％，环境温度的最小值，最大值和平均值分别为24.36°C，33.91°C和26.41°C 。此外，露点温度范围为23.05°C至25.17°C，平均为23.84°C。在评估结束时，环境空气温度，相对湿度和露点温度的平均值分别为27.14℃，82.18％和23.54℃。此时温度条件可能有利于储存，但相对湿度对于谷物安全储存的所需环境条件而言相对过高。例如，如果已知水分含量的米粒在一定条件下储存并且相对湿度在相同温度下随时间升高，则谷粒可能易于腐败变质。图3为环境空气参数（T0和RH0）和曝气相对湿度随时间变化（RH6）。这是曝气的结果，其中环境空气在进入颗粒物质之前被加热，以避免谷物在这种外部环境条件下被润湿。通常，风扇的开关用于控制加热空气以达到控制相对湿度条件的目的。
图3.环境空气参数（T0和RH0）和曝气相对湿度（RH6）随时间变化图
最初，谷物温度维持为29.54°C至37.68°C之间，平均温度为33.17°C。 图4显示了谷物温度和水分活度的变化趋势。谷物水活度的增加和筒仓内温度的降低是可以接受的，因为它们仍然在安全储存所要求的范围之内。在整个研究期间通过曝气设备辅助控制该条件。安装的曝气设备减少了霉菌生长所产生的热量，霉菌生长是谷物存储过程中主要的热源，并且该设备还可以通过降低温度来减缓霉菌生长和其他恶化现象。
图4.米粒的温度和水分活度随时间变化趋势。
安装在料仓内的传感器测量的最大温差如图5所示。在储存第一天，最大谷物温度差为5.81°C。这是由于初始筒仓装载过程导致谷物内部存在更多氧气，这种游离氧气有助于提高谷物呼吸率。但是，在整个研究过程中，温度差在储存结束时降至3.28°C，平均为3.16°C。 根据Navarro＆Noyes的说法，在实验过程中，温度差不应高于5°C，Martins，Mota＆Fonseca证实了这一点。该图显示平均差异低于5°C，因此，曝气系统将储存仓保持在安全存储状态。
图5.储存在受控筒仓中的谷物温差。
结果表明，储存在受控筒仓中的谷物的水分含量与传统的筒仓相比，储存在受控筒仓中的谷物水分含量与传统筒仓存在明显差异。这是因为没有通气系统将谷物内的热量升高。正如Weira，Tekronya，Egli和Rucker以及Bradford，Dahal和Bello所述，米粒具有吸湿性，谷物水分含量受储存环境的相对湿度的影响。 因此我们可以推断，在储存期间，谷物内的水分迁移是环境温度变化的直接结果。然而，在本次研究中，谷物的水分含量保持细微波动，但仍在安全水平内。谷物水分含量的波动是由相对湿度的变化引起的。控制筒仓的粮食水分含量在11.28％至12.46％之间，平均为12.00％。
虽然传统筒仓的水分含量平均值（13.44％）在安全储存水平（12-14％）的范围内，但是如图6显示了传统筒仓中谷物水分含量变化趋势，这已经接近安全储存的上限，因此，这可能导致存储期间发生霉变，呼吸损失，昆虫损害和水分吸附等问题。Warrick持同样的论点，他表示，在高于13％-14％水分含量范围的情况下，需要及时进行处理以避免此类问题。
图6.受控和常规筒仓中储存谷物的水分含量。
- 结论
即使实验期间的储存环境由于温度和相对湿度的波动而变得不利于存储，我们也可以通过在整个储存期间使用安装的控制系统来获得利于安全存储的温度和相对湿度水平。这些测量参数用于控制风扇和加热器，以将存储条件控制或维持在安全水平。结果还表明，所开发的控制系统的水分含量测量误差在可接受范围内，并且与类似的仪表标准相当。这也说明曝气组件与筒仓一起调节储存条件可以使谷物水分含量保持在安全水平。根据以上测量结果，我们可以得出结论，所开发的控制系统可以将存储环境调节和维持在安全水平条件。
基于微控制器的两轮自平衡机器人自适应模糊控制器的研制
摘要：本文利用一种适用于两轮自平衡机器人的关联模型修正的Mamdani算法，以此算法开发了自适应模糊控制器，并进一步研制了智能系统。本文描述了机器人的硬件模型和传感器信号处理。传感器检测到的信号由离散的互补滤波器进行滤波。机器人的数学模型基于基础力学得到。所提出的控制系统包括两个用于调节俯仰角并跟踪机器人的期望位置的环。内环使用PD控制器进行位置跟踪。外环设计有自适应模糊控制器，以调节机器人的平衡。本设计所涉及的控制器用数学模型测试来进行模拟。这些控制器是由32位ARM7微处理器的STM32F4 DISCOVERY套件在实时系统中设计和实现的。仿真和实验结果证实了自适应模糊控制器的优点。使用自适应模糊控制器来保证机器人的稳定性，能够提供更有效和稳定的控制。
- 引言
如今，机器人技术是为人类提供多样化服务的先进技术领域之一。机器人应用程序及其广泛的功能已引起许多工程师的关注。两轮自平衡机器人是典型的机器人引用范例，其灵感来自倒置系统。其重量轻，占地面积小，旋转快速，机动性高的优点使其在不同地区均能有效使用。自平衡机器人也是一个研究不稳定非线性系统的有趣课题，它已成为年轻工程师和机器人爱好者研究和探索的热门主题。工程师和研究人员为人们提供了一个开发控制系统的机会，该控制系统能够维持不稳定系统的稳定性。两轮自平衡机器人的应用随着环境和要求的不同而不同，但它提供了一种比较各种控制系统能否成功解决典型稳定性控制问题的工具。如今，工程师和研究人员能够自由测试这些系统固有非线性行为的控制算法。
过去研究所实现的双轮自平衡机器人部署的基本的传统控制技术已广泛应用于Xu等人的研究当中。然而，这些技术的实施需要构建的完整数学模型来描述所研究的系统的动态工作，这是一项繁琐的工作。因此，在某些特定情况下，智能控制技术被认为是对复杂系统更有效的解决方案。软件技术的发展使设计控制器无需建立复杂的数学模型，这是这一领域一项重大的改进。
在上述技术中，模糊逻辑是一种很有前景的解决方案，因为模糊逻辑控制器使用简单的数学计算来模拟人类的专业知识。模糊控制器使用基于语言控制策略的控制算法，它包含了许多在运营商工厂中行之有效的经验规则。事实上，物质和工业过程是高度非线性的，并且具有未建模的运行动态和不确定性，因此专业知识在控制系统设计中变得越来越重要。在实际生活中，
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