摘要：合适的温湿度是生鲜食品保鲜的重要条件，车载系统温湿度的实时监控采用ZigBee网络的无线通信方式。为提高其精度，采用参数模糊自整定方法完善了模糊PID控制系统的自适应性能。结果表明，该系统精度高、成本低、可靠性高、超调量小、动态响应好，更有利于实时监控。
　　关键词：食品保鲜；温湿度；ZigBee网络；CC2530芯片；实时监测
　　Abstract： The appropriate temperature and humidity are important conditions for fresh food preservation. Real-time monitoring system of temperature and humidity was designed based on the ZigBee network communication. In order to improve the accuracy， fuzzy parameter adaptive control method was used to further perfect the adaptive performance of fuzzy PID control. The results showed that the system had high precision， low cost， high reliability， small surplus， good dynamic response. It improved the control of progress. It is better for real-time monitoring.
　　Key words： fresh food preservation；the temperature and humidity；ZigBee network；CC2530 chip；real-time monitoring
　　准确监控车载温湿度能提高农副产品在运输过程中的保鲜度。随着新型菜篮子工程的发展，以湖北省武汉市“家事易”生鲜农产品的供应为研究对象，合适的温湿度是市内生鲜食品运输保鲜的关键。车载温湿度系统是纯滞后环节的一阶惯性系统，存在多个干扰因素，一般PID控制很难达到温湿度精度的要求，模糊PID控制技术对温湿度偏差进行处理，能对控制参数自定义调节，鲁棒性好、超调量小、动态性能好，提高了控制的精度。该车载系统是基于ZigBee网络的无线通信方式，每个温湿度传感器作为一个节点，主节点汇聚节点信息通过串口通信线路连接到前端中控中心。利用电脑将温湿度数据存储到数据库，以便实现温湿度的实时监控和管理，实现了生鲜食品运输温湿度监控的数字化、网络化和设备配置的无线化。
　　1 基于ZigBee的车载温湿度监控系统设计
　　基于ZigBee网络的车载温湿度系统由温湿度传感器、中继器、协调器、网关和上位PC机构成[1]。温湿度传感器采用SHT10数字式传感器采集车载系统的实时温湿度，采用CC2530芯片无线通信模块[2]。该模块集成了8051处理器，工作频段2.4 GHz，以低成本建立强大的网络节点，具有一个IEEE 802.15.4兼容无线收发器[3]，RF内核控制模拟无线模块。信息通过中继器传给协调器，在通过网关传给上位PC机终端，控制中心对采集的不同车载系统的温湿度进行实时分析并对偏差进行处理，发送指令控制继电器和报警器等执行机构，使车载系统温湿度保持在食品保鲜的合适温湿度，其基于ZigBee的车载温湿度监控系统框图如图1所示。
　　2 模糊PID控制器设计
　　2.1 模糊自整定PID参数控制器
　　传统PID算法是将比例、积分、微分3种调节作用结合起来的。PID算法只有在非时变系统中效果较好，而Fuzzy对带滞性、非线性和时变性系统具有一定的适应能力，同时有较强的抑制能力。Fuzzy-PID控制以系统误差e和误差变化ec作为输入变量，利用模糊控制规则对PID参数进行自整定，结合PID和Fuzzy控制的优点，采用Fuzzy-PID控制温湿度能达到良好的控制效果[4]。模糊自整定PID参数温湿度控制器的结构如图2所示。该系统在标准的PID控制器上加了一个模糊PID参数调节器。
　　2.2 模糊PID控制系统设计
　　2.2.1 模糊PID算法 以输入量的变化值为对应论域，变化数据对应一个模糊语言而形成模糊集合，即模糊语言值的形式，用隶属函数A（x）表示输入的变化量和对应的模糊语言值之间的关系。车载温湿度模糊PID控制参数整定系统是一个两输入三输出的系统，在该系统中，输入量误差e乘以自己的量化因子转化到对应的模糊论域，定义该论域为[-3，3]；误差变化ec乘以自己的量化因子也转化到对应的模糊论域，定义该论域为[-3，3]。2个输入的语言值的模糊子集均设为7段：{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，分别是呈正态分布的隶属度函数，3个输出量ΔKp、ΔKi、ΔKd的模糊论域均为[-3，3]，其语言值的模糊子集与输入相同，为方便反模糊化和MATLAB仿真，隶属函数A（X）选用三角形全交叠式分布，该系统两输入e、ec三输出ΔKp、ΔKi、ΔKd的隶属度函数曲线如图3所示。
　　2.2.2 逻辑关系 模糊条件语句组成模糊规则库，用数学理论和控制规则综合评估，得到模糊输出量，成为模糊逻辑推理过程，即输入域输出的逻辑关系[5]，得到对3个控制参数ΔKP、ΔKi、ΔKd的模糊规则（表1），与输入量对应的二元连续函数关系为 Kp=f1（e，ec），Ki=f2（e，ec），Kd=f3（e，ec）。其字母定义的含义分别为：PB正大、PM正中、PS正小、ZO零、NS负大、NM负中、NB负小。
　　2.2.3 反模糊化 反模糊化（Defuzzification）又称为模糊判决[6]，将模糊输出量转化为精确输出量的过程，模糊决策一般采用Mamdanis（min—max）决策法。解模糊一般采用重心法（Centroid），该方法针对误差e和误差变化ec论域的每个元素，求出的模糊集合的隶属度作为带判决的因素，作出精确的模糊判决。
　　2.3 基于ZigBee的温湿度监控流程图

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