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。     

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。     

精量水肥灌溉系统控制策略及验证

针对农业施肥灌溉过程中的水和肥液浓度精准控制问题,设计了基于模糊PID控制技术,应用电导率EC值和p H值的调控技术,开发了精量水肥灌溉控制系统.进行了开环阶跃响应试验和继电振荡调试试验,分析得到系统为非线性、惯性、滞后的复杂系统.结果表明,对EC值检测采用PID控制虽有控制精度高的优点,但在肥液浓度变化较大时控制性能恶化.运用开环阶跃响应、PID控制技术和模糊控制技术,设计出EC值的智能PID控制器,试验表明其具备PID参数自整定能力,控制性能优良,稳定时间180 s内,精度±0.15 m S/cm,超调量15%.     

基于PSO优化Fuzzy-PID精量灌溉控制系统设计

精确控制农业灌溉中的灌溉精度和水肥比例,能够大大提高水肥的利用率。因此,基于传统PID控制、Fuzzy-PID控制两种控制算法的优缺点,进行PSO优化Fuzzy-PID控制。该控制算法能够有效解决大棚灌溉控制中的非线性、时变性和滞后性等问题。实验结果表明:该系统与传统PID控制相比,上升时间减少了4.10 s,超调量降低了14.57%,调节时间减少了27.4 s;相比于Fuzzy-PID控制,上升时间减少了4.30 s,超调量降低了0.37%,调节时间减少了20 s。该系统响应速度快、配比精度高、稳定,具有一定的应用价值。     

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。     

基于云平台的智能精量水肥灌溉控制系统设计

进行了基于云平台、PLC及HMI技术的自动灌溉控制系统的设计,考虑到不同类别、不同生长阶段的植物对不同肥料元素的需求量不同,采用肥路与水路流量实时调节控制技术来实现不同肥素浓度的精准配比,研究在普通PID控制策略的基础上应用了灰色预测模糊PID灌溉控制算法来提升水肥控制的精度,融合EC、p H传感技术,形成反馈回路,保证混合液中设定植物所需EC、p H值的检测精度。研究精量水肥灌溉控制系统功能需求,开发了一套客户端智能控制组态软件,可实现人机互动、灌溉监控、数据存储、数据查询等功能,采用基于WIFI或GPRS的数据无线传输技术,完成了水肥灌溉设备与物联网云平台的通讯,具有电脑、手机、微信多终端的灌溉数据监测和开关量控制的功能,实现了水肥灌溉设备的信息化、无线化、智能化、小型化。     

基于模糊PID的变量施用液体肥控制系统研究

根据变量施用液体肥控制系统的流量特性,采用模糊PID控制算法对液体肥流量进行自动控制,并利用MATLAB的Simulink和Fuzzy工具对模糊PID控制过程进行了仿真.仿真结果表明:与常规PID控制相比,模糊PID控制算法降低了系统超调,缩短了调整时间,增强了抗干扰性,使施肥量更有效地保持在给定范围,表明了模糊PID的优越性.     

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的变量液体施肥控制系统

变量液体施肥控制系统具有大惯性、非线性和参数时变的特点,采用传统的PID控制方法很难实现准确的控制。为此,在建立电动执行器的数学模型的基础上,采用自适应模糊PID对液体肥流量进行自动控制,并利用Mat Lab对变量液体施肥控制系统进行建模和仿真及实验验证。仿真与实验结果表明:变量液体施肥控制系统采仿真时,自适应模糊PID控制系统的动态静态指标明显高于常规PID控制;系统超调量、调整时间明显改善,即超调量为1.5%,系统进入稳态所需时间为0.86s。变量液体施肥控制系统实验时,PID控制变量液体施肥系统的响应时间为1.6s,超调量为7.8%。模糊PID控制变量液体施肥系统的响应时间为0.8s,超调量为0,使施肥量更有效地保持在给定范围。该方法可为变量液体施肥控制提供一种有效的控制方法。     

基于神经网络整定的PID控制变量施药系统设计与试验

针对常规的大田喷雾装备的定量施药方式，在机具行进方向上农药雾滴分布不均导致农药有效利用率低的问题，设计了一种基于神经网络整定的PID控制变量施药系统。该系统采用多传感器实时监测车速、流量、压力等信息，并以此作为控制依据，运用神经网络自学习能力修正PID参数，精准调控药液回流量，解决了现有变量施药控制算法存在的超调量较大、稳态误差较大、响应时间较长等问题，实现了大田单位面积内施药量恒定的目标。为验证本系统算法对精准变量施药的优越性，在Simulink平台下对常规PID、模糊PID和神经网络PID控制方式进行建模仿真，结果表明，神经网络PID控制在上升时间、超调量和稳态误差方面均优于其他两种控制方式。田间试验表明，在不同车速下，液滴沉积数量标准差均小于1.4个/cm2；在不同施药量、车速随意变化的情况下，机具纵向均匀度变异系数均小于6%；车速在4～11km/h范围内随机变化时，系统平均调节时间为0.72s，平均超调量为2.1%，实际施药量与理论值相差1.3%。     

滴灌棉田施肥系统水肥EC值控制策略研究

在现今新疆兵团农业生产中,已基本实现了滴灌系统的推广使用,但在滴灌系统中广泛使用的施肥罐,常常会出现肥料溶液浓度难以把握、时间不易控制的问题,国外先进的灌溉施肥设备在国内应用的生产效果并不理想,不适应我国的气候条件和种植生产环境,因此国内急需一种精确的水肥一体化自动控制系统,来解决这一弊端。针对这一现象,设计了一套基于模糊-PI复合控制的水肥EC值控制系统,结合模糊控制鲁棒性好和PI控制精度高的特点,通过控制母液罐电磁阀开启时长来调节水肥的EC值。用Matlab软件对模糊-PI复合控制下的系统进行了仿真,并依次对比了PI控制、模糊控制下的仿真,结果表明:相比于PI控制、模糊控制分别单独控制时,设计的模糊-PI复合控制下的系统的超调量和调节时间均明显缩短,动态性能更佳,可以用于滴灌棉田施肥系统的水肥EC值调控。     

大田移动式精量配肥灌溉施肥一体机设计与试验

为提高大田施肥精度和水肥利用效率,进一步促进灌溉施肥技术在大田中的应用,设计了大田移动式精量配肥灌溉施肥一体机并进行样机试验。首先,对一体机的移动式行走架、精量配肥装置和首部枢纽装置进行机械设计。其次,基于作物不同生长期所需水肥量,结合实时测定土壤墒情信息,设计3段式全自动灌溉施肥时间分配模型和母液浓度动态计算方法;建立母液浓度动态调控数学模型,针对不同类型颗粒肥溶解时间差异问题,设计一种含Smith预估器的PID切换控制方法快速稳定母液浓度,并通过Simulink对控制方法进行仿真验证;在此基础上,设计并实现一体机的中央控制系统,集成灌溉施肥时间分配模型和母液浓度动态调控方法,实现全自动灌溉施肥功能和母液浓度精准调控;最后,在大田环境中对试制样机开展灌溉施肥试验,测定注肥口电导率(EC)响应曲线并进行分析,结果表明:EC响应曲线呈3段式变化,表明一体机能够按设计的时间分配模型对大田作物进行全自动作业;施肥阶段EC值平稳,误差波动幅度小,过渡时间短、坡度陡、超调量小,表明针对不同类型的颗粒肥,提出的切换控制方法可以快速稳定母液浓度。     

水肥精量配比灌溉系统设计

精确地控制农业灌溉中的水肥配比,能够很好地促进农作物的生长,大大提高化肥利用率。为此,开发了一套水肥精量配比灌溉系统,采用水路和肥路混合的方法,利用直流调速器控制泵来调节管道中水肥流量,从而实现水肥配比。该系统采用遗传算法优化的模糊PID模型作为控制策略来实现精量配比控制,进一步完善了传统PID的控制性能。实验结果表明:该系统成功实现了水肥精量配比,有效地提高了灌溉精度,具有一定的推广性和应用价值。     

基于模糊PID的冬小麦变量追肥优化控制系统设计与试验

为了实现冬小麦实时变量精确追肥,研究了基于模糊PID控制技术的变量追肥机追肥量实时调整算法,通过对排肥器转速和开度双变量调节,实现追肥量的优化控制。系统首先采用粒子群优化算法确定PID控制器参数的初始值,然后通过实时获取冬小麦冠层归一化植被指数和排肥器实时状态,结合模糊控制理论和PID控制技术,对PID参数进行在线整定,实时调整排肥器的转速和开度,从而实现追肥量的最优控制。试验结果表明:施肥过程中,施肥量存在波动性。但施肥量变异系数小,最大为3.22%,均值为2.09%,可以满足田间变量施肥的要求。模糊PID控制算法具有良好的动态稳定性和跟踪性能,无论是室内试验还是大田试验的控制精度均达到86%以上。     

基于PSO-BP优化PID模型的水肥控制系统研究

针对传统灌溉施肥方式无法切实满足作物生长需求和水肥资源浪费严重的问题,设计一种基于PSO和BP神经网络优化PID模型的水肥控制系统。系统通过结合作物种植环境水肥浓度信息,利用PSO和BP神经网络算法优化PID控制参数,以解决水肥施灌过程中系统的非线性、时变性和滞后性等问题。综合MATLAB/simulink仿真试验结果可知,利用PSO和BP神经网络优化的PID控制模型较传统PID控制模型系统响应速度提高9.33%,调节时间缩短72.24%,超调量仅为PID控制的11.78%,优化效果较好。系统试验结果表明,施灌过程中系统控制稳定,在一定程度上达到水肥浓度精准控制的效果,具有实际应用价值。     

基于物联网的果园药水肥一体化控制系统设计与实现

针对山地丘陵果园生产作业中,病虫害防治和灌溉工作量大,人工成本上升,同时我国当前施肥模式粗犷、水肥浪费量大、肥液浓度不好控制等问题,结合物联网技术和互联网技术设计一种基于物联网的果园药水肥一体化控制系统。该套系统以基于CC2530的ZigBee节点为基础,结合MCU单片机及各类传感器,通过ZigBee网络实现远程监测和控制执行模块执行各种功能,同时采用模糊控制对水泵进行精准控制,实现对果树的精准施药、施肥和灌溉,并进行试验验证。结果显示,ZigBee网络的丢包率与距离没有明显关系,与上位机软件发包频率有一定关系;系统能够实现远程监测与自动控制,实时显示空气和土壤湿度、EC值和pH值等监测数据;混合药池的EC值经过系统调节690 s左右,达到设定值1.5 ms/cm,土壤EC值经过系统调节810 s左右,达到设定值1.2 ms/cm附近;同时系统根据不同的土壤EC值与混合药池EC值执行不同的灌溉方案与混肥、施肥方案,精准控制灌溉施肥,有较好的稳定性。     

移动式灌溉施肥机设计

针对当前水肥一体化技术中首部加压系统通常建设在泵房内，体积庞大、投资成本高且难以更改移动等问题，设计了一种能实现移动、远程遥控为一体的移动式灌溉施肥机。该系统利用小车和灌溉施肥装置相结合，在车底盘上放置水肥一体化设备和远程控制器，实现小面积农田上的移动灌溉施肥；使用遥控器控制，可实现对汽油泵、肥料罐的开关操作及灌溉片区的选择功能。试验表明，该系统体积小，经济耐用，能够准确移动至所需灌溉区域，并实现手动或远程控制水肥灌溉。      

四要素变量施肥机肥箱施肥量控制算法设计与试验

针对黑龙江农垦地区垄作玉米施肥过程中遇到的肥料分层问题,设计了一种四要素变量施肥控制系统。系统采用电液比例控制技术,主要由液晶显示终端、变量施肥控制器、4路液压马达和编码器、4路排肥机构（排肥轴和外槽轮）和GNSS模块组成。为了实现氮肥、磷肥、钾肥和微肥的一次性及时、准确施用,提出了一种基于复合交叉原则的各路施肥量确定策略,基于PID技术设计了液压马达控制算法。根据用户在变量施肥控制软件中设置的目标施肥量,系统自动确定各肥箱精确施肥量,基于PID液压马达控制算法,实时计算4路液压马达的目标转速,同步向控制器发送4路转速指令,一次性完成氮肥、磷肥、钾肥和微肥4种肥料的同步变量施用。为了验证各路施肥量控制算法的效果,分别进行了PID算法响应时间和精度试验、变量施肥系统单质肥排肥性能验证试验和作业条件下各肥箱施肥量控制算法验证试验。试验结果表明,基于PID技术的排肥轴转速控制算法响应时间不大于0.5s;变量施肥系统单质肥排肥性能误差绝对值不大于3%;作业条件下各路施肥量控制算法显著减少了氮素的施用量,实现了氮肥、磷肥、钾肥的精确投入。四要素变量施肥机各路施肥量控制算法完全满足了垦区玉米施肥精确、均匀施用的要求。