阻尼累加离散灰色预测的Smith预估智能灌溉系统

作者：谢佩军; 张育斌

来源：中国农机化学报, 2022, 43(08): 158-165.

DOI：10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2022.08.022

• 阻尼累加离散灰色预测
• Smith预估补偿器
• 变论域模糊PID
• 智能灌溉系统

灌溉系统具有非线性、多干扰和时滞性等特点，为实现灌溉控制的智能决策与精准灌溉，提出基于阻尼累加离散灰色预测的Smith预估变论域模糊PID灌溉控制模型(DADGM-SVUFP)。针对模糊PID控制器控制精度不高、适应性不强等不足，设计指数函数型伸缩因子自适应调整模糊变量论域，采用Smith预估补偿器消除系统时滞性影响，改善系统适应性和鲁棒性。结合离散灰色预测(DGM)和阻尼累加灰色预测(DAGM)模型的预测性能优势，提出阻尼累加离散灰色预测(DADGM)利用阻尼趋势参数减缓预测过程数据变化趋势，有效提高了灌溉系统稳定性和控制精度。构建FPID、NVUFP、DGM-NVUFP和DADGM-SVUFP四个控制模型实施水肥灌溉控制仿真试验，结果表明DADGM-SVUFP与其他模型相比稳态误差最优，调节时间比NVUFP、DGM-NVUFP分别少3.75 s、1.29 s,超调量比NVUFP、DGM-NVUFP分别降低9.2%、5.4%。灌溉测试进一步验证基于DADGM-SVUFP的智能灌溉系统适应性好、响应迅速、控制精度高，控制效果和系统稳定性均优于其他模型，能够满足水肥气灌溉系统的智能决策和精准控制。

• 单位
  西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室; 浙江纺织服装职业技术学院; 西安交通大学