机械设计与研究

机械设计与研究 ›› 2015, Vol. 31 ›› Issue (05): 150-154.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a3790

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基于BP神经网络预测和模糊控制的灌溉控制器设计

李建军;许燕;张冠;魏正英;张育斌;   

  1. 新疆大学;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室;
  • 发布日期:2020-07-26

  • Published:2020-07-26

摘要： 适当的灌溉方法和灌溉方式对提高农作物的产量至关重要。根据农作物的生长周期,适时适量的给水加肥,并精确控制施加的水肥比例,能够很好的促进农作物对水肥的吸收,提高水肥的利用率。针对精确水肥控制系统非线性、时变性、滞后性等问题,提出一种基于BP神经网络预测的模糊PID算法。BP神经网络具有自学习和预测的能力,可以做到事前控制,解决控制系统的大时滞问题。仿真结果表明,该算法的响应速度、超调量及鲁棒性均优于传统的PID调节和模糊PID调节。最后,通过水肥浓度精量灌溉实验,验证了采用这种新型优化算法的水肥浓度精量控制机具有更加优越的控制效果,达到了优化的目的。

关键词: 水肥灌溉, BP神经网络预测, 模糊控制, PID控制

Key words: water fertilizer irrigation, BP neural network prediction, fuzzy control, PID control