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基于灰色神经网络与模糊控制的寒地水稻灌溉制度 总被引：1，自引：1，他引：0
【目的】精确判断寒地水稻的灌溉水量并建立适当的灌溉管理方式,保证作物正常生长需求,起到节水效果。【方法】根据寒地水稻特殊的生长环境和作物各生育期需水量,设计了基于灰色神经网络与模糊控制的寒地水稻灌溉制度,该智能灌溉制度通过建立微型气象站监测、传输稻田环境数据,并通过灰色神经网络预测理论预测出作物灌溉需水量和灌溉制度影响因子;以预测作物灌水量和作物最佳灌水量的差值及差值变化率作为模糊控制器的输入,灌溉时间长度为输出,驱动电磁阀,达到适时适量灌溉的目的。【结果】MATLAB仿真结果表明,该灌溉控制方式比传统控制方式响应速度快、超调量小、控制效果好。在东北农业大学水稻试验田的试验结果表明该灌溉控制制度的节水率为11.59%,水稻产量和结实率也有所提高;在黑龙江省建三江农场的田间试验表明该灌溉制度的节水率高达13.54%。【结论】该灌溉制度与传统控制方式相比具有很好的节水效果,能对作物各生育期灌溉需水量进行综合判断和管理,对提高水资源利用率、降低农业生产成本、实现精细农业有重要意义。 相似文献
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植保无人机凭借其低成本、高效率、精准快速作业等优点,在农业植保领域得到快速发展,成为现代农业的一种重要装备。为了能够实时远程监控农用植保旋翼无人机的飞行状态信息,提高无人机飞行作业安全和作业质量,进行更好的飞行控制管理,设计并实现了植保旋翼无人机地面监控系统,可实现与植保无人机的远距离实时通信、监测飞行姿态、显示飞行作业轨迹和飞行控制等操作。地面监控系统采用嵌入式树莓派2作为硬件平台,2.4G无线模块实现数据收发,使用跨平台C++图形用户界面应用程序框架Qt对地面监控系统软件功能和交互界面进行开发,并制定了旋翼无人机与地面监控系统之间的数据通讯协议。该系统实际测试表明:监控系统可长时间连续稳定的工作,有效实现了对农用植保旋翼无人机实时监控与操作。 相似文献
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