基于改进Smith预估补偿的智能滴灌系统模糊PID控制

由于温室滴灌系统模型参数易受环境变化的影响,导致传统模糊PID的控制精度不高,因此提出一种改进Smith预估补偿的滴灌系统模糊PID控制方法。MATLAB/simulink仿真实验结果表明,改进Smith预估补偿的模糊PID控制相比传统模糊PID具有更好的控制品质和更短的响应时间,且过渡过程更短、超调量更小、稳定性更高,控制效果明显提升;同时,蔬菜温室的田间测试结果表明,滴灌系统的最大超调量为5.95%,且系统稳定后,土壤湿度始终保持在60.22%左右,运行稳定且符合温室的灌溉要求,实现了灌溉的精准管理和精确控制,为发展设施农业精准灌溉提供一种新的解决方案。     

灰色预测模糊PID灌溉控制技术开发

针对节水自动灌溉中的水肥比例调节和灌溉精度低的控制问题,设计了基于PID控制、模糊控制和灰色预测控制相结合的控制算法,在PID控制的基础上,通过模糊规则进行模糊推理,查询模糊矩阵表进行参数自整定,从而实时调整PID各项参数,加入多因素灰色预测MGM(1,n)解决时滞现象,进行有效的预测作物的需水量,达到对系统的精确灌溉控制。运行测试:该系统与常规PID控制相比,超调量降低了14.68%,系统的调节时间减少了86.62%;比较模糊PID控制,超调量略上升了1.9%,同时调节时间减少了77.71%;并验证了其在水肥浓度和肥量精量控制中,系统响应速度快和实时性好,稳定,大幅度提高了水肥灌溉效果。     

基于Smith预估模糊控制的温室灌溉决策系统设计

温室设备快速准确控制是设施农业精准调控的关键环节。为解决现有温室灌溉控制系统精度较低,优化蔬菜作物的灌溉管理策略,本文提出了基于Smith模糊控制器的温室灌溉智能决策系统。文章对Smith预估模糊控制器结构组成及结果期西红柿土壤水分数学模型构建进行了阐述。基于Simulink的建模仿真验证了本系统的控制策略具有更好的响应速度和控制精度;温室实地试验结果表明,系统灌溉控制最大误差为7.5%,系统响应达到设定值后,土壤水分平均值能够很好地维持在70.5%左右,符合温室西红柿结果期的生长环境要求。系统工作稳定,针对温室蔬菜灌溉控制具有更高的控制精度和实用性。     

基于WOA优化模糊PID的设施智能水肥系统设计与实现

为解决传统水肥灌溉难以精准施肥以及水资源浪费的问题，针对当前水肥系统自适应能力差，存在非线性、时变性和滞后性以及自动化程度低等难点，设计了一套适用于设施农业的智能水肥远程控制系统。该系统通过基于鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）优化模糊PID调控本地端电动球阀开度进而精确控制水肥溶液电导率（EC），实现远程控制电导率至设定范围。利用MATLAB/Simulink对PID、模糊PID、以及基于WOA优化的模糊PID控制系统进行仿真，发现较传统的PID控制模型，系统的超调量仅为PID控制的2.7%，调节时间缩短了86.5%，稳态误差降低了99.8%。实现了智能终端对传感器数据实时监测和智能算法对水肥溶液EC值远程精确控制，具有较高的实际运用价值。     

基于ZigBee的温室温度控制系统

为解决温室灰色预测模糊PID控制算法控制适应性差的问题,在灰色预测模糊PID控制算法的基础上,加入依据室外温度变化的模式控制算法,构建了由温度采集节点、中心节点、温度控制节点与PC机组成的ZigBee无线网络温度控制系统。在IAR Embedded Workbench IED和Visual C++6.0环境下,开发了ZigBee节点程序和上位机算法程序。对灰色预测模糊PID算法和改进控制算法进行了对比控制试验,并依据Harris理论对两种算法的控制精度进行了评价。试验结果表明:改进控制算法比灰色预测模糊PID算法控制精度提高了0.2℃。     

时变论域下设施智能滴灌系统的模糊PID控制

针对设施农业中灌溉系统控制算法不稳定、自适应能力差等问题,通过引入伸缩因子提升自适应模糊控制器的性能,来获得控制精度高、振荡弱的最佳控制方法。结果表明,基于时变论域自适应模糊PID控制系统具有超调量小、调整时间短、稳定性高等优点,相对于传统模糊PID,控制效果明显提升,同时,田间测试的结果表明系统可根据土壤湿度数据进行自动控制,使土壤湿度始终保持在给定值附近,实现灌溉的精准管理和精确控制,为发展设施农业精准灌溉提供一种新的解决方案。     

基于模糊PID控制的自动灌溉系统设计

传统的农业灌溉通常采用人工控制阀门的方式,灌溉系统具有非线性、时变性的特点,管网压力难以保持恒定。为稳定管网压力,首先对模糊自适应PID控制策略进行分析,完成模糊子集及模糊规则的模糊化设计;然后在MATLAB软件中搭建灌溉系统的仿真模型框架,结合灌溉管网的承压要求进行仿真;最后,采用PLC作为控制系统的核心控制器,对灌溉设备控制电路进行整体设计,满足灌溉系统的远程控制功能。模糊自适应PID控制较常规PID控制具有较强的鲁棒性、稳定性和适应性。     

智慧农业下的水肥一体机精准化作业研究

针对我国农业水资源和化肥资源的利用率较低的问题,在智慧农业下对水肥一体机的精准化作业进行了研究。水肥一体机的主要组成包括控制系统、监测系统、灌溉施肥系统、网络传输系统和数据中心。将粒子群算法与PID控制算法结合,对粒子群-模糊PID控制器进行设计,并对水肥溶液的EC值和pH值进行控制,提高了水肥一体机的控制精度,减少了控制时间。为了验证水肥一体机的性能,进行了数据采集准确性分析试验和精准化作业控制试验,结果表明：数据采集较为准确,且可以精准地配比水肥溶液,满足作物的灌溉要求。     

基于模糊PID的丘陵山地灌溉控制系统设计

针对传统丘陵山地农业灌溉通常采用人工控制电磁阀进行灌溉所出现的水资源浪费、人工成本高等问题,设计了一套基于模糊控制和PID控制的丘陵山地农作物自动灌溉控制系统,将PID控制的稳定性和模糊控制的适应性相结合来控制灌溉时长。通过Simulink搭建的丘陵山地灌溉系统,分别用常规PID和模糊PID来控制该系统进行仿真实验。结果表明：模糊PID控制下的系统相比于常规PID控制,超调量和调节时间都明显降低,具有更高的稳定性、适应性和调节性能,可以用于丘陵山地农业自动灌溉系统中。     

基于先进通信技术的农田灌溉系统研究

针对传统灌溉方式浪费水资源的问题,基于电力线设计了自动灌溉系统,由一个主模块和N个从模块构成,以单片机为控制中心。系统通过电力线进行通信和远程控制,采用灰色预测模糊PID控制算法控制灌溉系统的需水量。为验证该系统的性能,对系统进行了灌溉试验。试验结果表明:系统可以完成灌溉系统数据的稳定传输,能够稳定控制灌溉过程的水流量,且灌溉系统运行稳定,工作性能良好。     

基于Fuzzy-Smith控制器的营养液pH值调控系统研究

pH值的控制是水肥一体化营养液循环控制系统的重要环节，水肥控制过程中pH值在最优控制范围内有利于根系的发育以及多数矿物质的吸收。营养液调控过程中，由于循环管路以及酸液的缓慢扩散，使得pH值调节过程存在很大的时滞，传统PID难以取得良好效果。本研究根据被控对象特点，建立了描述该过程的数学模型，设计开发了一套具有二次混肥特性的以MSP430单片机为主控的营养液pH值控制系统。由于参数自整定模糊PID不需要精确数学模型以及Smith预估可对纯滞后进行补偿的特点，开发的系统将参数自整定模糊PID控制引入Smith预估当中，既缓解了滞后时间对控制系统的影响，又对模型的不精确性进行了补偿。为了验证该算法以及系统的有效性和优越性，分别对PID、Fuzzy-Smith控制算法进行仿真测试，同时在不同灌溉量下进行性能试验。试验结果表明，在不同灌溉量下Fuzzy-Smith控制算法pH值的平均最大超调量为0.83%，营养液pH值从8.0调节为6.0的平均时间为157s，优于常规PID控制的2.55%和189s。     

模糊免疫PID控制在淀粉浓度控制中的应用

在分析比较传统PID、Smith预估PID和模糊免疫PID原理的基础上,提出了利用模糊免疫PID调节淀粉生产线中的淀粉浓度.通过对淀粉生产线中浓度控制回路进行数学建模,对传统PID、Smith预估PID和模糊免疫PID 3种控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,模糊免疫PID在控制效果上明显优于传统PID并且其鲁棒性高于Smith预估PID.最后,利用Matlab的DDE协议和ActiveX与淀粉生产线的上位机RSView32进行数据交换,将Matlab中模糊免疫PID控制算法传输到上位机上,实现了模糊免疫PID控制在淀粉浓度控制中的应用.     

模糊免疫PID控制在淀粉生产线中的应用

在分析比较传统PID、Smith预估PID和模糊免疫PID原理的基础上,提出了利用模糊免疫PID调节淀粉生产线中的液位.通过对淀粉生产线中某一液位回路进行数学建模,然后对传统PID、Smith预估PID和模糊免疫PID 3种控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,模糊免疫PID在控制效果上明显优于传统PID并且其鲁棒性高于Smith预估PID.最后,利用Matlab的DDE协议和ActiveX与淀粉生产线的上位机RSView32进行了数据交换,将Matlab中模糊免疫PID控制算法准确传输到上位机上.     

自适应变频调速棉田灌溉系统设计与仿真

新疆是全国最大的优质商品棉生产基地,灌溉在棉花生产中占据着极其重要的地位。目前,兵团多地传统的变频调速系统大多采用经典的PID控制或模糊控制,适应性不强、控制精度较低,且参数整定、调试麻烦。为此,基于模型参考自适应理论提出了一种变频恒压调速系统的控制方法,根据变频调速系统的结构(包括PLC、变频器、电动机、水泵、流量计等),建立了该系统的数学模型,详细论述了采用李雅普诺夫稳定性理论实现模型参考自适应控制的过程,并求解自适应控制器和相应的控制率。最后,利用MatLab/Simulink软件对模型参考自适应控制下的系统进行仿真分析,并与经典PID控制系统进行对比分析,结果表明:控制对象输出信号yp能够很好地对参考模型信号yr进行跟踪,并具有更好的响应速度、运动精度及抗干扰能力。     

荔枝园智能灌溉决策系统模糊控制器设计与优化

为解决荔枝园灌溉中水资源浪费严重的问题,根据现有装备条件,设计了基于无线传感器网的模糊专家决策系统,并对系统的模糊控制器进行优化以提升系统整体性能。该系统通过网关节点实时接收来自传感器节点采集的荔枝园环境信息,选择土壤实测含水率与预设土壤最佳含水率的误差及其变化率作为决策因子,得出预测灌溉值等决策结果。通过Matlab仿真并进行果园实地试验,分析该系统的有效性。仿真结果表明,该智能灌溉系统能结合荔枝园土壤含水率情况进行适时、适量灌溉,有效实现了经济灌溉,并且优化后的模糊灌溉系统实现了更高的暂态性能、控制精度及抗干扰性,系统响应时间更快。试验结果表明,基于模糊控制器的智能灌溉系统能有效地对荔枝园灌溉进行控制,使荔枝园土壤含水率维持在17.8%左右,符合荔枝树的生长环境;同时,基于优化后的模糊控制器的智能灌溉系统将荔枝园土壤含水率平均值控制在17.6%,更接近系统预设的荔枝园土壤最佳含水率17%,并且具有更高的控制精度、更强的抗干扰性与实用性。     

基于PLC的温度PID-模糊控制系统设计与仿真

温度控制在工业控制中占有非常重要的地位,是工业控制四大参数之一。在PLC(可编程控制器)基础上,采用了传统的PID控制和现今比较流行的智能控制中的模糊控制相结合的控制方案,来实现控制算法的整体设计,并实现了在大范围内采用模糊控制,以提高系统的阻尼性能,减少超调;在小范围内,采用PID控制,以提高系统的响应速度,加快响应过程,并且给出参考模型,在Matlab中实现了系统的仿真。     

基于模糊免疫PID算法的变量施肥技术研究

提出了针对多种肥料自动配比变量施肥的技术方案。机械结构方面设计了多个独立的料箱,每个料箱均能够独立被微控制器控制;肥料流量控制则是根据肥料流量以及施肥机械的行走速度,采用了基于模糊免疫PID算法对伺服电机进行控制;在算法性能方面,采用Mat Lab软件对模糊免疫PID算法和传统PID算法做了比较,证明了算法的鲁棒性和稳定性;最后,设计田间作业实验方案,通过实验数据证明了该变量施肥系统施肥精度高、可重复性好。     

轮灌条件下灌溉施肥系统混肥过程变论域模糊控制

灌溉施肥系统的混肥过程在轮灌条件下表现出非线性、时滞性、时变性和不确定性的特点。为解决该系统的控制问题,提出了一种变论域的模糊PI控制策略(VFPI),算法采用一组比例指数函数作为伸缩因子对模糊控制器的论域进行在线调整,同时引入了一个协模糊控制器,通过测量系统流量的变化在线调节控制器积分系数的基准值。为验证控制算法的有效性,搭建了灌溉施肥控制系统的试验平台,分别设计了4组不同配方内容和3组不同轮灌条件的模拟试验,采用本文提出的VFPI控制算法和常规PI控制算法进行了对比试验。试验结果表明,所提出的VFPI控制策略能够更好地适应配方内容变化以及轮灌条件变化对混肥过程造成的影响;相比于常规PI控制,VFPI控制的调节时间更短、超调量更小、动态过程更平稳。     

基于模糊决策的自动节水喷灌控制器的设计

结合灌溉不易建立精确的数学模型和模糊控制决策不需要建立精确数学模型的特点，应用模糊逻辑设计了以AT89C51为核心的全自动模糊智能节水灌溉控制器，该控制器能根据检测到的土壤含水量和作物的需水情况进行模糊决策从而实现全自动智能灌溉。系统已经成功运行干曲阜示范区，收到了较好的经济和社会效益。     

神经网络和模糊逻辑在农业机械制造中的应用

农业机械制造技术与一般机械制造技术相比,具有特殊性。如今大多数农机企业的技术跟不上先进机械制造技术的发展,农业机械制造技术比较落后。为此,将动态神经网络和模糊逻辑技术应用在农业机械加工制造中,能够很好地预测和控制工件的尺寸与形状,大大提高了加工精度。为此,以农业机械的轴类零件为例,建立了纵向磨削的Elman动态神经网络尺寸预测模型,采用论域自调整策略和模糊自适应控制理论,建立了纵向磨削的自适应控制模型,选择工作台的进给速度作为控制变量。仿真和实验结果表明,所建立的神经网络尺寸预测模型和模糊自适应控制模型是正确的。