温室蔬菜、花卉等作物的种植,对环境的要求较高,要保证作物的优质、高产,必须提供良好的水、肥、气、温等条件。近年来我市从以色列、荷兰等国家引进了了温室灌溉施肥计算机控制系统,通过应用,取得了较好的使用效果。但进口设备价格昂贵,维修不便,只能作为示范。自2001年开始,我市已开始该项技术的国产化研究,但滴灌施肥控制系统中pH调节的品质一直不能达到国外同类产品的性能指标,从而限制了该项技术的推广应用。 作物灌溉施肥控制系统中的PH调节是一项复杂的综合技术。随着农业生产过程的不断发展,对控制系统的精度、功能等方面都提出了许多新的要求。为了适应工艺需求,在控制系统的结构和功能上都进行了改进,形成了很多特殊的控制系统。 研究以滴灌施肥智能化控制系统中pH的调节品质为对象,研究pH调节的建模及优化方法。采用遗传算法和人工神经网络相结合的策略,通过对权值的训练优化网络权系数和网络结构。利用过程模型,将诸多对作物适宜的pH浓度调节的扰动推算出来,对PH调节系统进行动态前馈校正,使加酸施肥系统工作在最佳值附近,优化调节品质。 主要成果体现在以下方面:(1)完成了滴灌施肥智能化控制系统中PH调节的过程建模与优化的计算机软件;(2)将成果应用在国产化滴灌施肥智能化控制系统中,达到国外同类产品控制指标。PH调节在灌溉施肥区域出现跳变,水流速快速变化时,大约在2个调节周期内恢复到正常给定值。控制偏差±2%;(3)提取了滴灌施肥智能化控制系统的建模与优化的一般性规律,完善灌溉施肥智能化控制系统。(4)试验结果表明了用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,不仅可行,而且具有很强的优越性。