[发明专利]一种定点分布式施肥控制装置及控制方法

权利要求书

1.一种定点分布式施肥控制装置，其特征在于：包括供水主管路和供水溶肥主管路，所述供水主管路连接若干个分支水管路，所述供水溶肥主管路连接若干个分支肥管路，各所述分支水管路与各所述分支肥管路分别经一三通连接混合管路一端，所述混合管路另一端用于连接若干个施肥喷头；各所述分支水管路上均设置有第一流量传感器，各所述分支肥管路上均设置有第二流量传感器和流量调节泵，各所述流量传感器和流量调节泵均连接控制器，所述控制器输用于根据所述流量传感器的反馈数值通过驱动器进而调节所述流量调节泵的转速使所述分支肥管路的流量能够根据所述分支水管路的流量变化而变化以便于水肥配比始终为通过所述控制器设定的比例值。

2.根据权利要求1所述的定点分布式施肥控制装置，其特征在于：所述控制器包括STM32单片机、Wi-Fi模块、存储模块和继电器组成所述控制器。

3.根据权利要求2所述的定点分布式施肥控制装置，其特征在于：所述STM32单片机为STM32F103ZET6。

4.根据权利要求2所述的定点分布式施肥控制装置，其特征在于：所述控制器包括触控显示屏，用于实时显示各所述分支水管路和分支肥管路的流量；同时，所述控制器能够输根据所述流量传感器的反馈数值调节所述流量调节泵使所述分支肥管路的流量能够根据所述分支水管路的流量变化而变化以便于各所述混合管路内水肥配比始终为通过所述触控显示屏分别设定的比例值。

5.根据权利要求2所述的定点分布式施肥控制装置，其特征在于：所述Wi-Fi模块采用ESP8266，用于实现通过云端服务器保存数据和收发指令。

6.根据权利要求1所述的定点分布式施肥控制装置，其特征在于：所述存储模块型号为K9F1G0U0E。

7.根据权利要求1所述的定点分布式施肥控制装置，其特征在于：所述分 支肥管路上设置有单向阀。

8.一种基于RBF神经网络的水肥配比增量式PID控制方法，其特征在于：

控制对象为直流电机驱动控制的流量调节泵的流量，反馈值为流量传感器反馈的当前分支水管路的流量值和分支肥管路的流量值；

RBF神经网络包括三层，分别为输入层，隐含层和输出层；其中输入层神经元个数为3个，分别是设定流量比例值y_d(k)、当前流量比例值y(k)和当前流量比偏差e(k)，输出层神经元分别是PID的三个系数k_p,k_i,k_d，K代表第k步采集；

e(k)＝yd(k)-y(k)；

xc(1)＝e(k)-e(k-1)；

xc(2)＝e(k)；

xc(3)＝e(k)-2e(k-1)+e(k-2)；

Δu(k)＝k_p(e(k)-e(k-1))

+k_ie(k)+k_d(e(k)

-2e(k-1)+e(k-2))；

u(k)＝u(k-1)+Δu(k)；

性能指标函数为

上述的各公式作为准备运算基础式；

以下开始根据误差变化，和设定值，当前值变化而进行梯度下降法修正PID三个参数：

d＝||xc_i-c_ij||

下面开始修正参数，也就是说下面参数是变化的

根据上面式子改变的数而进行改变得PID三个参数的修正值：

上述各式中：y_d(k)为第k次设定水肥流量比例，y(k)为第k次实际返回水 肥流量比值；节点宽度b_j表示RBF神经网络隐含层节点基宽向量的参数且都大于0；j是隐含层的节点个数，本文选取m＝6。设置初始参数如下：中心矢量c＝[c_ij],c_ij＝60；i为网络输入个数；高斯基函数的b_j＝40；输出层权值W_j＝10；。RBF神经网络的动量因子α为0.05，学习速率η为0.65；P＝5，I＝10，D＝1；为被控对象Jacobian信息，可以通过神经网络辨识；

由此得修正后的三个参数值为：

k_p＝k_p+Δk_p

k_i＝k_i+Δk_i

k_d＝k_d+Δk_d

然后带入公式：

实际输出控制量为：

u(k)＝u(k-1)+Δu(k)；

最后根据得到的u(k)数值实时调节分支肥管路的直流电机驱动控制的流量调节泵的转速，进而调节分支肥管路流量，实现根据实时分支水管路的流量变化实时调节分支肥管路流量，使水肥比控制在设定比例。