基于灰色预测模糊pid控制水肥精量灌溉系统设计

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时间:2017-12-29

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1、基于灰色预测模糊PID控制水肥精量灌溉系统设计  摘要:本文首先阐述了水肥精量灌溉对我国农业生产的重要意义,进而将灰色预测技术与模糊控制理论引入到传统PID控制中来,并以此为依据开发出水肥灌溉自动控制系统来实现精量灌溉,从而达到节约水资源、降低过量肥料对环境的污染等目的。最后通过开发的仿真系统以及实际应用的结果来验证了本文所提方法的正确性以及所设计系统的有效性和可靠性。并且在实际中具有较强的推广和应用性。关键字:精量灌溉;灰色预测;模糊控制理论;PID控制1引言10我国是一个传统的农业大国,农业用水量大,而水资源却非常短缺,人均水资源仅能达到世界平均

2、水平的四分之一,是联合国列出的缺水比较严重的13个国家之一。加上经济发展产生的工业和由于环境污染,在仅有的这些水资源中,三分之二以上不能满足人们的使用标准[1],这无疑使我国的水资源形势变得更加严峻。利用现代先进测量控制技术,提升灌溉水平,充分利用现有的灌溉的水资源,发展高效节水灌溉是我国农业发展的根本需求和当务之急;伴随着农业节水理论的不断发展以及相关技术的不断进步,运用先进的高新技术来改造传统的灌溉设施备已成为农业节水技术发展的必由之路,农业节水技术正朝着精准化和可控化的方向发展,以满足现代灌溉系统对灵活性、准确性以及精确性的要求[2]。10精量

3、控制灌溉[3]是一项近年来发展起来节水灌溉新技术,利用该技术不仅能够有效地提高灌溉水的利用率,并且可以提高以及作物的产量和品质,而且能够充分的提高利用化肥和农药的使用效率,从而降低避免多余化肥和农药污染对农田生态环境的破坏,同时也降低了农业的生产成本。随着世界水资源的日趋紧张,越来越多的国家开始使用节水灌溉技术,由于缺乏可靠的方法来获取作物的水肥需求状况、生长状态以及周边环境情况,现代控制技术与灌溉技术的结合也很不成熟,除了少数几个发达国家外,大多数国家的灌溉仍然以粗放的人工控制为主,造成了大量水资源的浪费。我国在最近几年也开始使用节水灌溉技术,但其

4、应用规模、发展速度以及技术水平都还处于低级阶段。灌溉用水管理基本上全凭经验,没有充分利用当代先进计算机技术、信息技术以及自动控制技术等高新技术带来的便利,跟发达国家的差距还很大。有些地方虽然安装了机械化灌溉设备,由于缺乏科学和系统的理论,但对田间的管理非常紊乱,完全根据管理者的经验人为地控制灌水施肥过程,大田漫灌以及大把撒放肥料的现象非常普遍。所以发展适合我国的现代农业灌溉技术,实现作物按需给水施肥,有着非常重要的意义。2灰色预测模糊PID控制理论基础2.1灰色预测技术参数不能完全确定的系统称为灰色系统,难于建立精确数学模型的系统如灌溉系统都属于灰色

5、系统的范畴[4]。灰色理论能够根据系统已知的信息参数来预测未来的信息,根据预测得到的系统未来信息就能够进行提前控制,这种控制技术称为灰色预测控制技术。灰色预测控制只需要很少的系统原始信息参数数据,通过建立灰色预测模型来精确控制系统[5],是目前精准控制的一个研究热点。灰色预测控制的关键在于建立灰色预测模型,灰色预测模型是动态的,它会随着系统输入参数的变化而变化,通常用灰色微分方程组来表示灰色预测模型,记作GM(n,h),其中:n为方程组的阶数,h为方程组的变量个数。本文根据注肥机流量控制的特点,拟先采用灰色模型中应用最广泛的GM(1,1)模型,即控制

6、系统的反馈信号是由管道水肥流量q为变量的一阶模型决定的,具体建模过程如下[6]:设由传感器检测到的当前水肥流量数据行向量为:(1)对水肥流量原始数据进行累加生成操作(AGO),得到的1-AGO序列:10(2)其中,对序列q1进行紧邻均值生成操作,得到q1的紧邻均值生成序列:可得GM(1,1)的灰色微分方程:(3)相应的白化方程为:(4)其中,a称为发展系数,u为灰色作用量。a和u可用最小二乘法求得:(5)(6)(7)白化方程的解为:(8)相应的灰色微分方程的时间响应序列为(k时刻的值):(9)对序列(水肥流量的预测值)进行累减生成操作,即累加生成的逆

7、运算,记为IAGO,可得预测序列:(10)k+m时刻的预测值:10(11)其中,m为系统超前时间。在控制系统中,为了使系统更加准确的控制水肥流量,需要预测更多步的流量信息。将式(11)中k+m时刻的水肥流量预测值作为控制系统反馈信号,当模型精度低或高时,相应地减小或增加预测值在控制回路中的作用,这样可减小预测带来的误差对系统的影响,提高控制的精确性。当采集到新的数据q0(n+1),去掉原始序列中的q0(1),则新序列变为,基于新序列建立的模型称为Metabolism模型。从实际应用的角度来看,Metabolism模型是一种非常理想的模型。系统在不断的

8、发展,老数据也慢慢的失去了意义,在增加新数据的同时,去掉老数据,则用来建模的数据序列能够更加实时的反映系统状

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