基于变论域模糊PID的水肥控制策略研究

【目的】设计用于三通道灌溉施肥机的变论域模糊比例积分微分（PID）水肥配比控制器,为水肥一体机灌溉过程中水肥配比的精准控制提供支持。【方法】结合自动化技术和智能控制算法,设计变论域模糊PID水肥配比控制策略,通过流量传感器实时监测水肥一体机灌溉过程中的水肥配比,采用变论域模糊PID控制策略调控阀门开度改变吸肥泵的回水量,实现对灌溉溶液中水肥配比的控制,并以蔬菜上海青为对象,通过田间试验对该算法的控制效果进行试验验证。【结果】与传统PID控制系统相比,变论域模糊PID控制系统的水肥配比波动和超调量均较小,到达稳态的时间缩短了5~25 s;变论域模糊PID控制的水肥配比误差不超过5%。田间试验结果表明,与使用传统人工灌溉施肥相比,采用变论域模糊PID控制策略的水肥一体化系统灌溉上海青可以节水14.92%,节省尿素14.68%,节省过磷酸钙12.76%,且上海青的平均全长、株高、开展度、叶片数分别提高了15.86%,17.67%,18.92%和21.73%,产量提高了41.73%。【结论】 实现了水肥一体机水肥配比的变论域模糊PID控制,设计的水肥一体机的性能可以满足实际生产需求。     

基于模糊自适应PID的温室水肥一体化控制系统研究

本文针对模糊自适应PID的温室水肥一体化控制系统进行研究。针对配肥单元和施肥单元的模块设置问题,通过间接称重的方式,减少了肥料与外界产生的污染,提高了混肥罐中固体肥料的精度;针对配肥单元产生的误差,采用迭代学习控制提前加入停机量,降低了补偿误差值。针对精准配肥控制问题,提出了一种基于模糊自适应的PID算法,将专家经验输入到模糊规则库中,控制器能够根据模糊规则自动推理出最佳设定值,提高了实验精度和效率,并基于PLC和触摸屏等设备开发了水肥一体化控制系统。     

考虑非线性的水轮机调节系统协同进化模糊PID仿真

【目的】针对水轮机调节系统常规PID控制存在的适应性不足问题,采用模糊PID控制作为水轮机调节系统的基本控制策略,为水轮机调节系统的有效控制提供支持。【方法】采用基于模型综合特性曲线的非线性水轮机模型,建立水轮机调节系统模糊PID控制仿真模型,通过协同进化算法同时优化模糊PID控制的3个比例因子和模糊规则,并以实例验证所建水轮机调节系统的控制性能。【结果】通过对不同工况点的优化得出一组适合于全工况的通用有效模糊规则。与常规PID相比,协同进化模糊PID仿真控制使调节时间缩短了28%,超调量减少了49%,振荡次数减少了50%。【结论】引入了非线性水轮机模型,使得系统建模更加合理,仿真结果更加真实可信。采用协同进化模糊PID的水轮机调节系统的控制性能优于常规PID控制,该控制策略能使系统良好地适应运行工况的变化。     

基于温室番茄长势信息的水肥决策方法研究

温室蔬菜生产已经成为保障蔬菜供应的重要组成部分。针对我国温室生产管理中存在水大肥勤,造成资源浪费、环境污染和产品品质差等问题,当前基于配方的水肥一体化系统得到了快速的发展。配方肥存在不能根据作物实际生长情况进行调节,达不到高产优质的最好效果。针对该问题,本文提出了基于番茄生长模型的水肥决策方法。研究能够根据番茄生长环境数据和株径等信息预测番茄的生育期及长势,以此对水肥配比进行调节。试验表明,生育期和长势预测模型具有理想预测效果,能够用于指导生产中的实际水肥决策。     

基于差分进化算法的水肥配比控制系统设计

水肥混合配比的灌溉施肥方式能提高水和肥料的利用率。水肥配比后的浓度是影响施肥效果好坏的关键。因此,针对水肥混合配比控制系统中的滞后性、大惯性、非线性等问题,提出一种基于差分进化(differential evolution,简称DE)整定的比例-积分-微分(proportion integral derivative,简称PID)水肥混合配比控制方法,以提高水肥混合配比后浓度的精准性和稳定性。并通过软件仿真对比传统PID控制和差分进化整定的PID水肥混合配比控制的效果。结果表明,利用差分进化算法对PID参数调节后的控制系统在提升肥液浓度响应速度、超调量、抗干扰能力等方面都具有较强的优势。最后,通过水肥混合配比浓度控制试验,验证差分进化算法整定的PID控制系统良好的控制效果,证实其可以满足实际灌溉施肥中的控制要求。     

水稻液体肥变量施用调节系统设计与试验

目的 设计一种机电式流量调节阀，与已研制的气力引射式施肥器集成构建液体肥变量施用调节系统，实现水稻近根部微小流量液体肥精准施用。方法 通过试验标定了系统质量流率理论模型，建立控制系统传递函数模型，设计了基于模糊推理的PID控制器结构、规则和初始参数；通过仿真试验，分析了PID和模糊PID控制的调控响应能力。结果 仿真试验结果表明，模糊PID控制阶跃信号响应超调量、调节时间和稳态误差分别为0.12%、2.51 s和0.007， 与PID控制的对应值42.90%、4.44 s和0.010相比均较低，表明模糊PID控制动态调节和稳定性更好；在幅值为0.5、持续时间为0.1 s的脉冲信号干扰下，模糊PID控制的调节时间为0.61 s，比PID控制(1.67 s)更短，具有更强的抗干扰能力。性能试验结果表明，10种目标质量流率条件下，模糊PID控制的质量流率绝对误差均低于PID控制，控制精度为93.93%～96.88%，高于PID控制(90.00%～95.21%)；在施肥量变化时，模糊PID控制的超调量为12.2%，上升时间、调节时间和峰值时间分别为1.5、10.7和1.7 s，均低于PID控制的17.4%、2.1 s、13.3 s和2.3 s。结论 基于模糊PID控制的水稻液体肥变量施用调节系统具有较高的质量流率控制精度和跟踪性能，为研制水稻田液体肥变量施肥装备奠定了基础。     

基于云平台的设施水肥一体化控制系统设计与实现

传统设施园艺生产过程中水资源的管理方式粗放,灌溉施肥方式落后、水肥资源浪费严重,不合理的施肥方式会造成土壤中残留肥料,对环境造成污染。为提高设施作物的水肥利用效率和作物产量,本研究围绕设施精准灌溉施肥技术研究基于云平台的设施水肥一体化控制系统。采用模块化的思想,设计了以STM32为控制终端的智能水肥一体化控制系统,实时采集水肥参数,利用灌溉施肥控制算法,实行闭环反馈控制,保证水肥溶液配制的精确性;采用触摸屏组态技术,设计了人机交互系统,拥有手动、定时定量、配肥等多种操作模式;利用物联网技术,设计了水肥一体化远程监控EMCP云平台,实现了云平台间的实时通信,满足了设施作业的网络化管理和智能化控制要求。     

基于模糊控制的水肥一体化控制策略

水肥一体化技术是将灌溉和施肥融为一体的新技术,将水溶性肥料加入灌溉水中,借助滴灌管网将水和肥料送到作物根部。该技术将水和肥融合,能够有效地省时省工,提高水肥的利用率,节约水肥资源。针对水肥一体机配肥过程中的大滞后、大惯性、数学模型不确定的特点,将模糊控制应用于水肥一体化控制设备,设计二维模糊控制系统,用Matlab软件对此系统进行仿真,并和传统的PID控制系统进行对比,效果理想,可应用于水肥一体化控制设备,实现水肥一体机的精准自动配肥。     

温室基质栽培水肥一体化施肥系统的构建

结合作物智能化施肥发展的需求,设计一个通过蠕动泵吸取肥料母液,使肥液按设定比例与水混合成设置的浓度,并通过控制肥液的EC值、pH值和肥液进入灌溉管道的灌溉时间来实现水肥一体化自动施肥的系统。本设计的水肥一体化施肥系统采用可编程控制器(PLC)作为控制器,触摸屏作为监控设备,能根据不同作物需求设置施肥、灌溉策略,且能够实现分区域灌溉,不同区域水肥参数可单独设置,自动完成水肥一体化灌溉。它能够快速、精确地完成施肥,配好1桶150 L的肥液,约需90 s。将该系统运用到温室基质水果黄瓜栽培中,利用回水系统,大约能节水19.4%,水果黄瓜平均产量为40 761 kg/hm~2。     

基于模糊免疫PID算法的施肥营养液pH值调节

精准园艺农业中一些作物会对施肥所用营养液有pH值的要求。基于此,本试验设计了施肥营养液pH值调节控制系统。针对在施肥营养液pH值调节过程中出现的非线性、大时迟滞性等问题,采用了基于模糊免疫PID算法来控制pH值。整个算法是基于微控制器STM32F104实现的,采用Matlab软件对算法进行了仿真,在仿真过程中,将模糊免疫PID算法与传统PID算法进行了仿真数据比较,试验结果表明模糊免疫PID算法在调节速度、控制pH的准确性和稳定性方面均优于传统PID算法。最后将模糊免疫PID算法应用于所设计的肥液pH值调节平台,结果表明该算法具有良好的稳定性、准确性。     

基于遗传算法的154T电动车牵引励磁PID控制器的设计

讨论了154T电动轮自卸车牵引励磁控制的基本问题;分析了传统PID控制器的不足和基于遗传算法PID控制器的优势;论述了遗传算法的原理、基本问题和实现步骤.研究了电动轮自卸车的牵引特性和牵引励磁控制系统的结构,根据设计,该系统被控对象可简化为二阶系统,而控制器采用基于遗传算法的PID控制.用MATLAB对PID参数整定进行了仿真,以考察利用遗传算法的进化能力优化PID的效果.仿真结果表明,经过遗传算法优化的PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,能获得满意的控制效果.     

基于模糊免疫PID的Smith预估器在温室控制中的应用研究

针对温室环境控制中被控对象温度的大迟延和模型参数的不确定性,结合传统Sm ith预估控制方法和模糊免疫PID控制方法,设计了基于模糊免疫PID的Sm ith预估控制器。通过对温室控制系统的数学模型进行仿真,结果表明,所设计的控制器抗干扰能力强,调节速度快,超调量小,适用于类似温室温度控制的、缺乏精确数学模型且参数变化的大迟延工业过程。     

前馈-反馈PID算法在水肥一体化控制系统中的应用

在大量研发工作的基础上,针对水肥一体化技术中存在的问题,提出在传统PID系统中引入前馈的控制方案,大大提高了系统的相应速度和稳定性。在资源有限的条件下,本系统能够充分利用水肥的增产效应,对我国农业的发展具有重要的意义。运用西门子s7-200 PLC对EC和p H值进行控制,阐述了EC和p H值的控制原理,PID控制原理以及前馈-反馈PID控制在s7-200 PLC中的应用。结果表明:这种方法都能实现对EC和p H值的精确控制,提高控制精度,满足生产的要求,同时实现自动化控制,节约时间和成本,提高效率。     

基于物联网的智能水肥一体化管理系统构建

目前的水肥一体化系统普遍存在监测参数少,形成的植物生长模型及混肥算法精准度较低,控制系统运算能力较弱且功能单一,不能实现智能控制等缺点。利用物联网构建无线传感器网络是水肥一体化系统的发展趋势。为提高农业生产上肥料与水资源的利用率,促进现代农业发展,通过采用视觉采集技术、无线传感器物联网监控技术和自动控制系统技术相结合,建成基于物联网,利用机器视觉测量植物生长参数,无线传感器物联网监测环境和土壤参数,以植物生长模型和模糊神经网络算法形成精准水肥混合方案,以ARM11嵌入式系统为核心的农作物智能水肥一体化管理系统。     

基于专家系统的水肥一体机智能控制系统

为实现蔬菜大棚环境的实时远程监控和精准管理,设计基于专家系统的水肥一体化智能控制系统。信息采集终端实时采集蔬菜大棚的土壤湿度、空气温湿度、光照条件等环境信息,然后将信息上传至云服务器,专家系统结合现场数据,建立数学模型,制定蔬菜需水量、施肥时间以及氮、磷、钾混合比例等控制策略。经试验,基于专家系统推荐施肥,2017年植株氮、磷、钾积累量分别增加了12.77%、10.26%、3.32%,对比靠人工经验控制和基于专家系统的智能控制得出的结论,专家系统推荐施肥优化了氮肥、磷肥、钾肥的配比,蔬菜水果对氮、磷、钾养分吸收更充分。     

基于模糊PID算法的草籽喷播机自动转向控制系统

针对喷播机转向控制系统中,基于驾驶员经验建立模糊控制器计算期望转向轮偏转角进行控制时,出现调整过量或调节不足,以及在转向控制中应用经典PID控制器时,存在超调量大、调整时间过长等问题,设计输入值加权因子控制器调节模糊控制器输出,并将模糊思想应用到PID参数调节中,对导航系统中转向控制器进行相关研究。结果表明:1)在原控制器不改变的基础上,应用加权因子控制器改变输入值权重,调节控制器输出,实现对模糊控制器的优化;2)将模糊原理应用到PID参数调整,根据输入值大小对PID参数进行优化,超调量减少了20%~50%,加快了响应速度;3)对于恒速液压转向系统,转向响应速度与转角大小成正比。     

基于物联网技术的水肥一体化智能管理系统

为实现蔬菜大棚数字化管理,设计了基于物联网技术的水肥一体化智能管理系统。传感器采集蔬菜大棚土壤温湿度、空气温湿度、光照条件等环境信息,然后将数据上传至云服务器,云平台对数据进行整理,分析制定蔬菜需水量,氮、磷、钾混合比例和施肥时间等管理计划。经试验,基于数字化管理施肥,2017年植株氮、磷、钾积累量分别增加了13.9%、6.2%、6.6%,对比人工经验控制和基于物联网技术,物联网技术的数字化管理施肥优化了氮、磷、钾肥配比,使蔬菜、水果对氮、磷、钾养分吸收更充分。     

基于光电比色法的水肥浓度在线检测理论与方法研究

建立基于光电比色法原理的水肥浓度在线检测理论、方法，为水肥精量灌溉提供有力的控制方法。针对水肥精量灌溉控制机快速、高效、低成本、可靠水肥浓度控制的需要，依据光电比色原理及其实验装置双光路比色仪，研究了水肥浓度在线检测的理论、方法。建立了基于光电比色原理的水肥浓度在线检测方法，设计了双光路比色测量装置。提出了利用光电比色原理快速、可靠、低成本及较高精度的实现水肥浓度在线检测的方法，设计了该方法的实验测量装置及集成的水肥浓度在线检测系统。     

新疆内陆干旱区棉花水肥耦合研究进展

水肥利用率低成为新疆棉花生产的主要限制因素,通过水肥的协同关系来提高水肥利用效率为棉花高产稳产的关键.近些年,在棉花水肥耦合研究方面,新疆学者已得出获得高产的施肥总量和基、追肥比例,并认为膜下滴灌水肥耦合可提高肥料利用率.棉花生育期水肥耦合已有研究,为进一步明确棉花生育期追肥配比用量,建议通过研究棉花生育期水肥耦合作物生长规律建立相应模型,根据高产形成机理来确定生育期最佳水肥用量配比,并进一步完善建立土壤.植株测试推荐施肥技术.     

基于滞后时间削弱器的大棚温度模糊PID控制系统

针对大棚温度是一个离散的时滞系统,导致温度较难控制这一问题,该研究提出一种基于滞后时间削弱器的模糊PID控制方法.首先,依据能量平衡原理建立大棚温度的数学模型,并将其视为纯滞后和一阶惯性环节的组合,进而在试验数据拟合的基础上确定模型参数;然后,采用模糊PID与滞后时间削弱器结合控制的方式,通过反馈的方式修订系统模型,以降低纯滞后环节对系统性能的影响;并以某花卉大棚为例在MATLAB中进行建模仿真.仿真结果表明,滞后时间削弱器参与控制的模糊PID控制系统能有效地改善滞后环节的影响,系统无超调、无稳态误差,上升时间比PID缩短73.4％,比模糊PID缩短26.9％,且在调节时间上,带滞后时间削弱器的模糊PID控制比传统PID和模糊PID分别缩短77.4％、79％.