摘要：针对传统棉田节水灌溉系统灌溉精度低、运行稳定性差的问题,设计了一种基于Fuzzy-PID控制的棉田节水灌溉控制系统。系统通过土壤湿度传感器采集棉田的实时土壤湿度作为控制决策依据,结合专家经验制定模糊控制规则,设计了Fuzzy-PID控制器,并在Simulink中对系统进行建模与仿真试验,对Fuzzy-PID控制方法和常规的PID控制方法进行仿真分析。仿真曲线表明:与传统PID控制器相比,Fuzzy-PID控制的稳态时间减少了约7.3 s,超调量减少了5.65%。试验结果表明:模糊PID控制方式调节精度和稳态性能更好,可及时调整土壤湿度,进行适时、适量的灌溉,一定程度上提高了系统灌溉精度,可以满足大田棉花灌溉需求。

摘要：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41.24 s。特别是在施肥流量为0.6 m^(3)/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。