智能微喷灌控制系统设计

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1、河北科技师范学院本科毕业设计外文翻译智能微喷灌控制系统设计院（系、部）名称：机电工程学院专业名称：电气工程及其自动化学生姓名：安阳学生学号：0413080101指导教师：卢卫娜田树耀2012年1月12日河北科技师范学院教务处制基于动态参数调整的灌溉管理模型摘要： 围绕以前开发的根据调整关键参数来影响PNUTGRO模式中水平衡组件 系统发明了一种灌溉调度工具。通过对这些参数进行调整，而使该系统成为响 应土壤干湿度的传感器。在调整参数之前，必须由专家确定这些参数是有效 的。一个灌溉调度算法的田间试验表明，如果土壤水分状况预测良好，则传感 器对其依赖减少。通过对两种截然不同的调度环境（佛罗里达州和弗

2、吉尼亚之 一）的比较，我们可以找到潜在的调度改进方法。1简介农业系统需要高效调度操作，比如灌溉，作为农场中的主要消耗能源，水 资源的高效利用对于能源和资源的节约，以及高效产出是必不可少的。通过灌 溉水使用化学药品的方法问世以来，人们更加关注灌溉水的使用问题，因为过 度用水可引起氮和农药的流失。多年来，不管是模型方法还是基于传感器方法，一直在为用户提供一种可 用的灌溉调度工具。在这种环境下，他们对这两种方法进行测试，目的是调度 大工程是可以节约水资源、优化最高产量最低成本这个特定目标。无论哪个目 标都可以成为博格斯关于节制污染的补充。Plant指出，一种方法的选择往往是 基于种植者的偏好和经验。

3、植物根系统的生长，需要整个生长季节水的良好供 应。为了阻止化学药品的过度使用和流失，灌溉应该提供足够的水分以补充根 区水的动态变化。由于降雨量和土壤持水能力高度可变的性质，使得沿海平原地区的灌溉调 度问题成为特殊的挑战。相比之下，有的土壤可以保留更多的水分，即使遇到 低降雨量，比如弗吉尼亚的许多地方。因此制定管理计划的时候，必须考虑不 同的气候不同土壤持水性能时根的生长特性。反过来，这些因素也会影响灌溉 时水的供应量。许多灌溉调度策略运用复杂变化的蒸散模型。灌溉模型的选择取决于生长 所需时间的准确性和可用领域的投入，以带动任何可能给定的模型的使用。基 于模型的灌溉调度模式已经被建立。这些年，许

4、多技术被应用以使农民接受这 些方法来预测灌溉日期。Plant等人表示，现有数据的局限性使得许多基于仿真 的方法不可能成为实时的、可用的方案。许多实地标定的蒸散模型能够满足根据天气变化预测灌溉日期的目标。但 是，如何确定用适量的水去灌溉适量的土地仍是个主要问题。多年来，一些基 于传感器的调节方法已经用于指示灌溉多少水。这些方法通过观察传感器对湿 度的反应来调节水的供应额度(Stolzyet al., 1959; Fischbach andSchleusener,1961; Skinner, 1976)。尤其在能带来扩大利益的基础上，应用限制与校正调度模型的需要促使许多研究人员认可了基于传感器的灌

5、 溉调度方法。然而这些方法在许多农场应用受到限制，因为传感器的读数需要 翻译，传感器也要定期维护。在一个农场的管理运作中，一个不可靠监测方法 可以直接影响灌溉，即何时灌溉多少水最有利于灌溉。这可能是一种浪费的做 法。即使正在推动更可靠和创新的传感器(Pheneet al., 1973; Irrometer,1993)，读数的正确解释为实用的指数是成功灌溉管理的基础。许多出版物刊登了土地干湿的观察方法与在土地上合理运用传感器的方 法。今天在运用中的实地经验源于几十年前所做的工作。许多早期的在土壤水 分传感器运用上的努力不仅讨论了作物蒸发时明显变干的观察，而且做了根的 深度影响变干趋势与土壤性质影

6、响水流量的猜想(Richards and Neal, 1937; Russell et al., 1940)。Stolzy等人表示，张力计可用于空间灌溉，根据张 力值反应柑橘果园的干燥或湿润。过去的记录，可以用来“微调”未来灌溉。 Richards，Marsh (1961)和Taylor (1965)提出建议应用张力装置合理控制灌 溉，Taylor (1965)也建议在根区底部放置一个传感器，以保证后续的灌溉不用 太多的水润湿响应。解读传感器的读数变得更加复杂，如果水的运用和灌溉的效果将被圈定在 特定的的土壤层。例如，如果放置在活跃根区的传感器在灌溉后没有表现出水 势的增加(减少紧张)，在下一

7、个周期传感器响应的情况下灌溉量就会提高。 然而，处在相同的深度不同位置传感器由于其不同的根的邻近性和不同的地 形，不同的作物活力，不同的土壤特性通常表现出不同的读数。灌溉装置将根 据这些传感器的综合读数在整体灌溉计划的基础上对灌溉量作出调整，或者， 使用多次灌溉，安排部分土地进行灌溉的方法。土壤水分传感器本身也有限制，因为其构造。传感器，几乎不需要维护， 并提供良好的分辨率，提供最恰当的水势范围是最可取的。然而，tensiome- TERS，热脉冲，电阻型传感器都对干燥有响应，但这些传感器具有时间滞后的 特点。对于电阻型传感器，时间滞后是一个潜在的渐变功能，导致大量通过其 多空基质层的土壤。尽

8、管时间滞后可以量化，目前使用的大多数传感器在少于 几小时的过程中不能提供足够的分辨率。蒸散模型是许多作物生长模型的一个组成部分。除了提供估计的蒸散水分 外，作物生长模型还增加了划定特定土壤层水的利用状况。特定土壤层的含水 量预测是高度准确的，许多属性经常使用公布的数据（Thomson, 1990; Thomson et 1993）。有些参数偏离该领域的实际值，从而对水的状态估计存在时间差问 题。模拟水状态的重大错误，严重影响其他的模拟结果（例如，产量）。尽管 错误导致模型简化的障碍，还需在更好的了接进程和改善模型本身的准确性上 作出努力。问题仍存在于投入模型J ones, 1989）的质量，包

9、括土壤特性和根系生 长。如果灌溉实际应用，则需研究开发各地的调度器。2.研究目标本研究的目的是开发和测试一个灌溉调度器，使用传感器的信息反馈模 式，调整作物模型的关键输入参数。这部分的工作是对之前的融入这些思想的 方法论的扩展。本文的重点是灌溉调度方案下提出的测试，并指出潜在的改进 算法。3知识库系统的设计本研究采用了一些Mckinion开发的知识库应用的一些知识。该系统能 够随着农场经理对该系统的使用，从当前的运行数据中对参数自动地进行调整 而不单纯地依靠之前设定的一些数据集来改进模型。为了达到这个目的，一个 知识库必须包括项目进展信息以及如何利用实地测量来改进它们的模拟演示。 农场经理不需

10、要等着接收一个改进过的模型或者更好的数据集。对传感器的依 赖应该随着季节的推进而降低，尤其是当自动解读传感器的系统失灵时，农场 经理就必须完全地依靠对模型的预测。另一个好处是，通过对一个季节的运行 所获得的数据还可以增加知识库，这样传感器的诊断系统和模型都能够得到改 进。由于最终使用者是农场经理，一个由电脑运行的调度器将能够达到要求的 足够的速度。PNUTGRO 1.02被选为模拟模型的主要原因是它包含以用户为主导的水平 衡分量，它要求最低的气候和土壤投入量并在特定的土壤层描绘水资源的使用 量。PNUTGRO能够根据每天的气候、土壤数据预测干物质增长，叶面积指 数，作物生长以及最终的产量。最初

11、作为一个研究工具，PNUTGRO能够使科 学家们来检测不同的土壤、天气、植物品种以及管理因素对作物产量的影响。 这个模型能够以天为单位来监测整个的成长周期。对特定土壤层中的用水量的描述是很必要的，这样以传感器为基础的反馈体 制才能够应用。实证研究中的根分布函数也包括在内。因此，在特定土壤层的 水含量、根长度密度也能够被模拟。Thomson et al.详细描述了参数调整算法， 这些将会在介绍灌溉调度器的时候涉及到。4.项目进展4.1项目流程总结以知识库为基础的灌溉管理系统包括三个部分。系统中的一些部分会依 赖于其他部分，因此系统会同时开发各个部分。该系统包括：(1) 传感器评估的专家系统(2) 数据输入和计算程序(3) 参数调整程序4.2专家系统解读传感器数据解读土壤传感器数据的专家系统是根据先前Thomson描述的土壤中水 传感器会对湿度和干度做出反应的经验得来的。主要目的是标记中传感器 数据中可能出现的错误，这样它们就不会用来对模型输入参量的调整中。4.3数据输入和计算程序为了建立RNUTGRO参数修正的知识库，需要开发一些程序来对 PNUYGRO的气候文件进行修改，从用户那里接收土壤水张力数据，从 PNUYGRO输出文件里提取土壤水含量以及根长度密度，转变土壤水含量 为张力，并最终显示结果。