共查询到20条相似文献，搜索用时 17 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
3.
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。 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
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。 相似文献
6.
《农机化研究》2021,(10)
新疆是全国最大的优质商品棉生产基地,但肥料施用方面仍主要依靠人工经验方式进行配施,每年不合理的施肥不仅造成了浪费,而且污染了土壤环境。新疆机采棉种植模式下自动施肥控制方面的研究还在探索阶段,目前尚没有成熟的系统。为此,设计了一套基于模糊-PID复合控制的水肥pH值控制系统,结合了PID控制稳态性能好和模糊控制动态性能好的优点,通过模糊控制与PID控制结合的方式来控制酸液罐电磁阀开启的时长,用以调节水肥的pH值。用MatLab软件对PID控制、模糊控制及模糊-PID复合控制下的系统进行了仿真对比,结果表明:模糊-PID复合控制阶跃响应追踪效果较好,相比于两个控制器单独控制时具有超调量更小、调节时间更短、稳定性更好的优势,可以实现水肥pH值的精确调控。 相似文献
7.
水肥一体化是将灌溉与施肥融为一体的一种节水农业技术,借助管道灌溉系统,将由固体肥料或液体肥料配兑而成的肥液适时、适量地输入到农作物根部土壤,保证农作物对水分和养分的需求。水肥一体化技术的实现对提高水、肥利用效率、减少环境污染具有重要的意义。针对水肥灌溉一体化技术控制实施过程中具有的非线性和不确定性,结合PLC控制系统稳定、可靠的特点,将模糊控制技术应用到水肥一体化控制设备,提高水肥一体化灌溉施肥机的水肥利用效率,实现水肥一体化自动精准灌溉施肥。仿真结果表明精准灌溉施肥模糊控制技术的应用达到了水肥一体化设备对高效施肥的要求,实现水肥的同步管理和高效利用。 相似文献
8.
基于PLC的果园水肥一体化控制系统设计 总被引：1，自引：0，他引：1
为保证果园作物的养分需求,使水肥混合溶液更地好满足果树生长需要,设计了一个基于PLC的果园水肥一体化控制系统。系统以西门子S7-200 SMART PLC为核心,包括灌溉水过滤子系统、混肥子系统及施肥和反冲洗子系统,通过魂魄支持Modbus通讯协议的压力传感器、液位传感器、pH值传感器、EC值传感器和土壤湿度传感器来检测系统运行参数和土壤湿度。使用西门子SMART 1000 IE V3触摸屏完成了人机交互界面设计,包括开机界面、手动控制界面、自动控制界面、历史数据界面和动态监控界面,用户可以直观查询设备的运行参数、便捷制定灌溉施肥方案。试验结果表明:系统实现了水肥溶液的精准调节,在20s内可以将水肥溶液的pH值保持在7.0,在20min内将溶液EC值保持在1 500μS/cm,从而完成混肥过程,提高了水肥利用效率,保证了设备的高效、稳定运行,在我国果园种植中具有广阔的应用前景。 相似文献
9.
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。 相似文献
10.
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。 相似文献
11.
水肥一体化系统是智慧农业核心内容之一,该系统可实现农业灌溉节水节肥、省时省工、提质增效。水肥一体化系统主要由控制器、过滤器和文丘里吸肥器等部件,以及控制、水肥供给、混肥和检测等模块组成,系统论述了水肥一体化系统结构特点及工作原理。基于水肥电导率调节过程和水肥pH值调节过程,阐述了水肥一体化系统控制对象和策略。利用田间采集系统、灌溉控制系统、水肥一体化系统、云端服务器、传输系统和无线传感器网络,以及远程监控平台,可对前端信息进行实时监测与传输。基于水肥一体化控制系统、远程测控系统,以及滴灌、微喷灌水肥一体化系统,探讨了水肥一体化关键技术和技术应用模式。基于物联网的水肥一体化系统为现代化农业建设和智慧水利建设提供技术支撑。 相似文献
12.
13.
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。 相似文献
14.
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。 相似文献
15.
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。 相似文献
16.
基于模糊PID的变量液体施肥控制系统 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
17.
针对目前比例施肥机性能参数差异大、自动化程度不一等突出问题,设计出一种具有"吸肥泵+注肥泵"双泵协同泵送系统的多通道比例施肥机,检测系统创新采用了探入式微管取样器设计,并对施肥机系统压力、流量及EC/pH控制精度和浓度调节响应时间进行了试验。结果表明:EC控制精度8%,pH控制精度±0.1,EC/pH调节响应时间120 s,水肥调节精准、响应快速、注肥均匀、运行稳定,能够满足大田、温室等不同灌溉规模用户的水肥一体化需求。 相似文献
18.
《中国农村水利水电》2016,(2)
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。 相似文献
19.
针对精准施肥机营养液的pH值调节过程控制本质非线性、时滞性、时变性、不确定性等特点,建立了描述该过程的数学模型。利用云模型能够处理定性概念和定量描述之间不确定转换的特点,提出了一种基于云模型推理的变论域模糊PI控制(CVFPI)算法。该算法采用正态云模型描述系统误差和误差变化率的语言值,通过X条件隶属云和Y条件隶属云分别实现规则前件和规则后件的推理,利用伸缩因子实时调整输入输出变量论域,由二维云推理机实现控制参数的在线修正。为验证该算法的有效性和优越性,分别对CVFPI、VFPI、PI等3种控制算法进行了仿真测试和田间试验。试验结果表明,提出的CVFPI控制算法能够适应精准施肥pH值调节过程的控制要求,相比于常规PI控制算法和VFPI控制算法,在不同工作点条件下超调量分别减小45.3%、21.2%,均方根误差分别减小54.9%、52.9%,在不同流量条件下超调量分别减小59.0%、48.4%,均方根误差分别减小54.1%、37.9%,具有较好的动态特性和稳态特性。 相似文献