基于神经网络算法的液肥喷施变量控制系统研发与应用.pdfVIP

摘要 “一控两减三基本”提出我国现代农业国情下减肥增效的目标，要求在农用化肥减量增效上做 到精准施肥、提高机械使用。我国的化肥用量明显高于世界水平（单位面积使用化肥 225kg），化肥 的大量施用起到了增产的目的，为进一步提高化肥的利用率并起到增产增效的作用，变量施肥技术 的发展为肥料的精准施用提供了高效的平台。对于变量施肥技术的研究将有利于我国未来农业绿色、 高效、可持续发展，是我国精准农业甚至是智慧农业领域研究的重点问题。 本文以液肥喷施变量控制系统为研究对象，在基于神经网络 PID 变量控制算法研究、变量控制 系统滞后修正方法建立研究的基础上，研发了液肥喷施变量控制系统。通过对系统进行性能参数以 及大田效果进行验证和调试，进一步优化和提升了系统性能，形成了一套适用于大田液肥喷施的变 量控制系统。主要研究结果如下： （1）以电动比例阀开度传递函数为控制对象进行控制算法仿真，结果显示 BP 神经网络的上升 时间、调节时间、超调量、峰值分别是 0.0298、0.0059、2.8%、0.0576，较模糊及常规控制算法这 些指标均为最优，结合控制算法对干扰信号的响应上，BP神经网络 PID 控制算法表现出最快的响应 速度、良好的稳定性、最高的控制精度以及较强的自适应调整能力。在室内参数实验验证中，系统 压强与开启阀数以和不同系统压强下压强与流量值，都表现出最低 0.92 最高 0.98 的线性相关性。 表明 BP 神经网络 PID 控制算法策略下，系统对流体的线性可控制性及稳定性都有较强的控制能力。 在室内精度测试实验中，精度最低为 4.6%最高为 1%，且各个压强下精度并无表现出较大差异。说明 本系统在 BP神经网络 PID 控制算法策略下，实现了系统对流体的高精度控制和稳定性以及在不同压 强下较强的自适应能力｡ （2）通过分析影响变量控制系统作业的影响因素，并针对主要的影响因素进行滞后模型建立， 又基于滞后模型产生的滞后信号配合导航进一步保证了施肥的精度。为验证滞后效果进行实验验证， 结果表明在不同行驶速度下进行喷肥作业，精度最低为 4.1%最高为 3%，相较于静态环境下室内精度 数据大田作业精度没有下降，滞后修正效果表现出了实用性和稳定性。 （3）通过对液肥喷施变量控制系统的需求分析，变量控制系统的研发需要遵循作业精度高、稳 定可靠、智能化的实际需求才能更好的适应大田作业环境。通过液肥喷施变量控制系统总体方案的 设计，确定了变量控制系统的硬件组成、流量控制的方法。通过环境搭建、设计思路的整理、下位 机程序结构的设计、上位机界面的设计，完成变量控制系统的嵌入式开发。开展大田试验对控制系 统进行效果验证及应用，以无施肥处理作为对比结果显示叶面肥喷施及常规施肥处理下，前一个处 理比第二个处理多增产4.26%。叶面喷施以及缓释肥的处理相对常规处理分别多增产13.49%和7.9%。 而在叶面肥喷施以及缓释肥处理下，相对常规增产 13.49%和7.9%，比叶面肥以及常规相对常规施肥 处理多增产 11.5%和5.99%，叶面肥喷施及缓释肥的处理方式可对棉花增产。通过对作业喷施肥量的 监测，结果显示精度最高为 2.3%，最低为 4.6%。与室外滞后修正验证试验（精度最高 2.3%，最低为 4.1%）相对比，精度基本保持一致。大田实际试验中，液肥喷施变量控制系统表现出较高的控制精 度，满足大田液肥喷施的作业要求。 关键词：棉花；变量施肥；控制算法；滞后修正 I Abstract one control, two reductions and three fundamentals put forward the goal of reducing weight and increasing efficiency under the national conditions of modern agriculture in China. It is required to achieve accurate fertilization and improve the use of m