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。     

水肥一体机肥液电导率远程模糊PID控制策略

为检测水肥一体机肥液电导率(EC),并将其控制在合理范围内,基于物联网技术,设计了远程水肥灌溉控制系统,将自整定模糊PID控制算法引入远程开发者服务终端中,通过模糊PID控制算法调控本地端变频注肥泵的频率进而精准控制EC,并对本地端PID和远程端模糊PID控制算法进行了对比试验验证。结果表明:目标EC越大,稳态EC越精确,但稳态时间和超调量均增大;与传统本地端PID控制相比,该系统响应速度快、EC波动幅度小、稳定,当目标EC为2.5 mS/cm时,稳态时间和超调量分别达到120 s和20.8%,混肥时间和实测EC均能满足水肥控制实际需求。该研究实现了EC的远程模糊PID控制,以及灌溉施肥系统的计算机、手机微信多终端灌溉数据监测和开关量控制。     

基于Fuzzy-PID的温室节水滴灌控制系统

针对传统温室灌溉系统中的节水问题,设计了一种基于Fuzzy-PID算法的温室节水滴灌控制系统。通过采集温室内的实时土壤湿度,基于Fuzzy-PID控制原理,一方面根据植物的生长特性自适应地调节土壤湿度,以保持农作物“不饥不过饱”,另一方面在满足温室灌溉需求的基础上进行适时、适量的灌溉,以避免水资源的浪费。仿真实验表明,与传统的模糊控制和PID控制相比,所提出Fuzzy-PID控制的调节时间减少了约17s,超调量减少了9.4%。实际测试表明,该系统运行稳定,鲁棒性强,节水率约为23%,能够满足节水灌溉的要求,具有良好的推广价值。     

基于模糊控制的水肥一体化pH值控制策略研究

近年来,各级部门大力推广水肥一体化技术,提高水肥的利用率,节约水肥资源。目前国内的水肥一体化系统还存在智能化水平低、混肥精度不高和pH调控不精准的问题,针对水肥一体机调节水肥pH值过程的大滞后、大惯性、数学模型不确定的特点,本论文将模糊控制应用于水肥一体化设备,设计调节水肥pH值的模糊控制系统。用Matlab软件对此系统和传统的PID控制系统进行对比仿真,试验证明该系统能够满足精准施肥过程中对pH值调节的控制要求,并且该系统具有更小的超调量和稳定时间,超调量减少32%,调节时间减少90 s,以及更强的抗干扰能力的特点,恢复时间减少90 s。仿真效果理想,可以将此控制策略应用于水肥一体化控制设备中。     

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。     

基于蝙蝠优化BP-PID算法的精准施肥控制系统研究

水肥一体化技术在棉花、小麦、番茄等大田农作物种植场景中的应用逐渐增多。当前能够快速有效调整大田农作物水肥一体化系统中肥料流量的控制算法研究较为有限。由于水肥一体化系统存在时变性、滞后性与非线性的特点,常见的PID与BP-PID控制算法无法获得预期的控制效果。为此设计一种基于蝙蝠算法（BA）优化的BP神经网络PID控制器。通过采用BA对BP神经网络的初始权值进行优化,加快了BP神经网络的自学习速度,实现对水肥一体化系统中肥料流量的快速精准控制,从而降低了超调量、提高了响应速度。同时,基于STM32单片机搭建了水肥一体化流量调节测试平台,并对该控制器的性能进行了试验验证。结果表明,与常规PID控制器和基于BP神经网络的PID控制器相比,所设计的控制器具有较高的控制精度和鲁棒性,降低了由时滞性、非线性等因素引起的影响。平均最大超调量为4.78%,平均调节时间为41.24s。特别是在施肥流量为0.6m3/h时,控制器表现出最佳的综合控制性能,达到了精准施肥的效果。     

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。     

农药喷洒四轴飞行器的模糊PID姿态控制

为了实现四轴飞行器更稳定的姿态控制,建立了四轴飞行器四元数运动学方程,并给出了四元数微分方程的解析解和数值解,在此基础上求解出了欧拉角.针对农药喷洒四轴飞行器在作业过程中负荷发生改变后影响控制效果的问题,设计了模糊PID控制器,通过Matlab/Simulink仿真,对比传统PID控制效果,验证了算法的可靠性.搭建了飞行器试验平台,在stm32飞控板上编程实现算法.试验中,通过改变飞行器质量,对比了传统PID和模糊PID的控制效果.在飞行器质量改变前后,模糊PID比传统PID的超调量分别降低22%和30%,上升时间分别减少0.06,0.08 s,调节时间分别减少0.70,0.80 s.试验结果表明,模糊PID控制系统较传统PID控制具有响应速度快、超调量小等优点,能更好地满足农业作业四轴飞行器的控制要求.     

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。     

牧草烘干机温度Fuzzy-PID控制仿真研究——基于MATLAB

分析了已有的四重滚筒式牧草烘干机温度系统的特点,用试验建模方法建立了热风炉的数学模型,提出了基于模糊控制与PID算法相结合的控制方法,进行了Fuzzy-PID控制器的理论设计。采用MATLAB进行了仿真,仿真结果表明Fuzzy-PID控制器具有上升时间快、超调量小的特点,满足系统的控制要求。     

阻尼累加离散灰色预测的Smith预估智能灌溉系统

灌溉系统具有非线性、多干扰和时滞性等特点,为实现灌溉控制的智能决策与精准灌溉,提出基于阻尼累加离散灰色预测的Smith预估变论域模糊PID灌溉控制模型（DADGM-SVUFP）。针对模糊PID控制器控制精度不高、适应性不强等不足,设计指数函数型伸缩因子自适应调整模糊变量论域,采用Smith预估补偿器消除系统时滞性影响,改善系统适应性和鲁棒性。结合离散灰色预测（DGM）和阻尼累加灰色预测（DAGM）模型的预测性能优势,提出阻尼累加离散灰色预测（DADGM）利用阻尼趋势参数减缓预测过程数据变化趋势,有效提高了灌溉系统稳定性和控制精度。构建FPID、NVUFP、DGM-NVUFP和DADGM-SVUFP四个控制模型实施水肥灌溉控制仿真试验,结果表明DADGM-SVUFP与其他模型相比稳态误差最优,调节时间比NVUFP、DGM-NVUFP分别少3.75 s、1.29 s,超调量比NVUFP、DGM-NVUFP分别降低9.2%、5.4%。灌溉测试进一步验证基于DADGM-SVUFP的智能灌溉系统适应性好、响应迅速、控制精度高,控制效果和系统稳定性均优于其他模型,能够满足水肥气灌溉系统的智能决策和精准控制。     

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%。     

变量喷雾流量阀的变论域自适应模糊PID控制

为解决变量喷雾过程中实时混药时农药微小流量的控制问题，采用小型针阀、直流电动机及减速器设计了机电流量控制阀。构建了机电流量控制阀传递函数的数学模型，并为之设计了变论域自适应模糊PID控制算法。对该流量控制阀进行了变论域自适应模糊PID控制和PID控制的MATLAB仿真，比较结果表明：PID控制的响应时间为3.5 s，最大超调量约为39.0%，变论域自适应模糊PID的响应时间为0.93 s，超调量最大不超过2.9%。系统稳定性，准确性和快速性等指标完全满足农业技术要求。     

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。     

水肥一体化施肥机EC和pH改进自抗扰解耦控制

针对水肥一体化施肥机控制系统在交叉耦合、内外不确定条件下难以通过建立精确数学模型进行跟踪控制的问题,提出一种EC和pH改进自抗扰解耦控制策略。利用六次多项式曲线拟合对系统阶跃响应数据进行滤波处理,由面积法构建系统简化数学模型。选择静态解耦法实现系统解耦,对分解后的两个子系统分别设计自抗扰控制器并进行改进,给非线性状态误差反馈率添加类积分项,并引入模糊控制理论实现其参数在线自整定。仿真结果表明,系统EC和pH的调节时间分别为44 s和39 s,超调量分别为5.5%和0.3%,输出绝对误差分别小于0.1 mS/cm和0.2,该控制器能够实现系统高精度独立调节,相比于线性自抗扰和PID控制器,响应速度更快,抗干扰能力和鲁棒性更强。试验结果表明,该控制器调节误差与仿真结果吻合,并且能够使系统用水量、用肥量、用工量分别降低33.13%、35.75%、35.01%,作物产量提升15.16%,节水、节肥、节工和增产效果显著,具有很高的可行性。     

汽车ABS免疫PID控制控制算法

在建立汽车车轮制动数学模型的基础上,针对汽车防抱制动系统,提出了一种基于生物免疫机理的免疫PID控制算法。与传统的PID控制及模糊控制算法进行仿真比较,结果表明免疫PID控制算法稳定时间短,系统输出的超调量小,响应时间少,制动距离短,优于传统PID和模糊控制算法,具有较高的应用价值。     

汽车ABS免疫PID控制算法

在建立汽车车轮制动数学模型的基础上，针对汽车防抱制动系统，提出了一种基于生物免疫机理的免疫PID控制算法。与传统的PID控制及模糊控制算法进行仿真比较，结果表明免疫PID控制算法稳定时间短，系统输出的超调量小，响应时间少，制动距离短，优于传统PID和模糊控制算法，具有较高的应用价值。     

基于单片机的模糊PID恒压供水控制系统

鉴于传统泵站供水系统存在耗能大、水压波动大等问题,在对某泵站供水系统作系统研究的基础上,提出了以供水管网的水压、水位、流量等参数为控制对象,采用自适应模糊PID控制策略,通过调整供水水泵的投入台数及转速,来实现恒压供水的快速性和可靠性的解决方案.对自适应模糊PID算法进行了研究和计算机仿真,给出了基于MATLAB的系统仿真结果,并对该自适应模糊PID控制结果与传统的PID控制仿真结果进行了比较.仿真与实验结果表明：采用自适应模糊PID变频恒压闭环供水,供水控制系统的稳定性得到了较大的改善,在设定水压值为0.9 MPa时,系统的上升时间为2.76 min,超调量为0.47%,调节时间为2.8 min.     

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%.