基于变论域模糊控制的大豆种植灌溉控制算法

王健 谢南

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中国农村水利水电 ›› 2017 ›› (3) : 35-40.
节水灌溉

基于变论域模糊控制的大豆种植灌溉控制算法

  • 王健,谢南
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Intelligent Irrigation Algorithm of Soybean Planting Based on Variable-universe Fuzzy Control Theory

  • WANG Jian,XIE Nan
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摘要

在大豆种植过程中,人工控制方式仍占据主导地位,全自动化普及程度较低,现有的自动化灌溉多以将采集的土壤墒情与给定阈值进行对比灌溉的方式为主。传统模糊控制技术虽然可以解决由大田环境非线性、大惯性延时所带来的难以建立精准灌溉模型的难题,但因其结构参数相对固定不适用于高精度灌溉。本文针对上述问题,结合大豆各生长时期的需水特性和降雨量,基于变论域模糊控制理论提出了一种符合大豆各生长时期需水规律的智能灌溉控制算法。仿真实验表明,相比PID控制方案,在超调量与响应时间方面,本文方法有55.17%以及62.57%的提升,相比传统模糊控制方案,在超调量与响应时间方面,本文方法有30.36%以及46.44%的提升,很大程度上提高了灌溉的精度;与人工控制灌溉方式相比可以节约20%的水资源,为大豆的自动化节水灌溉提供了一条新的途径。

Abstract

In soybean planting,the manual control mode is still dominant,fully automated low popularity,mostly existing automated irrigation soil moisture will be collected with a given threshold comparison irrigated main way. Although the traditional fuzzy control technology can
solve the problem of establishing precision irrigation model by the nonlinear field environment inertial delay brought about,the relatively fixed
structure parameters do not apply to precision irrigation. Simulation results show that,compared to the PID control scheme,the overshoot and
response time,this method has increase by 55.17% and 62.57%,compared with the traditional fuzzy control scheme,the overshoot and response time,this method has increased by 30.36 % and 46.44%,greatly improved the accuracy of irrigation; irrigation compared to manual
control mode can save 20% of water resources,water-saving irrigation soybean automation provides a new way of thought.

关键词

大豆 / 需水规律 / 降雨量 / 变论域模糊控制 / 控制算法

Key words

soybean / demand on water,rainfall / variable universe fuzzy control / control algorithm

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王健 谢南. 基于变论域模糊控制的大豆种植灌溉控制算法[J].中国农村水利水电, 2017(3): 35-40
WANG Jian, XIE Nan. Intelligent Irrigation Algorithm of Soybean Planting Based on Variable-universe Fuzzy Control Theory[J].China Rural Water and Hydropower, 2017(3): 35-40

参考文献

[1]杨兆岿. 黑龙江省应对进口大豆产品影响的对策研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学,2010.
[2]赵恩龙. 不同水分处理对大豆物质积累及土壤水分变化的影响
[D].哈尔滨: 东北农业大学,2014.
[3]孙 静. 基于模糊控制的智能灌溉系统的研究[D].济南: 山东大学,2014.
[4]杨 晶. 基于 MATLAB 的智能灌溉模糊控制系统的研究[J]. 电脑知识与技术,2011,( 9) : 2 143-2 144,2 147.
[5]潘永安. 温室作物水分亏缺智能诊断系统研发[D].北京: 中国科学院研究生院( 教育部水土保持与生态环境研究中心) ,2014.
[6]匡迎春,沈 岳,段建南,等. 模糊控制在水稻节水自动灌溉中的应用[J]. 农业工程学报,2011,( 4) : 18-21.
[7]李家春,王永涛,张 萍,等. 基于 PC 和 C8051F 的模糊灌溉控制系统[J]. 中国农村水利水电,2012,( 4) : 61-63,71.
[8]谢守勇,李锡文,杨叔子,等. 基于 PLC 的模糊控制灌溉系统的研制[J]. 农业工程学报,2007,( 6) : 208-210.
[9]王 丹,南 瑞,高永刚,等. 黑龙江省大豆产量与土壤湿度关系的研究[J]. 东北农业大学学报,2012,( 5) : 105-109.
[10]由剑波,陈志东,高兴民. 基于干旱区的大豆高效节水灌溉制度制定[J]. 黑龙江水利科技,2012,( 1) : 82-83.
[11]葛慧玲. 水分处理对大豆物质积累的影响及土壤水分模型构建[D].哈尔滨: 东北农业大学,2013.
[12]武荣盛,吴瑞芬,孙小龙,等 内蒙古东北部大豆灌溉动态预报模型[J]. 干旱地区农业研究,2015,( 3) : 35-39.
[13]毛洪霞. 滴灌大豆需水规律及灌溉制度的研究[D]. 陕西杨凌:西北农林科技大学,2008.
[14]李洪兴. 变论域自适应模糊控制器[J]. 中国科学 E 辑: 技术科学,1999,( 1) : 32-42.
[15]牛 寅,张侃谕. 轮灌条件下灌溉施肥系统混肥过程变论域模糊控制[J]. 农业机械学报,2016,( 3) : 45-52.
[16]李 琳,周国雄. 基于逆模型解耦的绿茶烘焙变论域模糊控制[J]. 农业工程学报,2014,( 7) : 258-267.
[17]邵 诚,董希文,王晓芳. 变论域模糊控制器伸缩因子的选择方法[J]. 信息与控制,2010,( 5) : 536-541.
[18]庞艳梅. 水分胁迫对大豆生长发育、生理生态特征及养分运移的影响[D].北京: 中国农业科学院,2008.
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