基于模糊自适应控制的温室温度调控

为了实现温室在冬季时温度控制精度高、能耗小的目标,该研究提出了一种将热量平衡原理与模糊控制相结合的模糊自适应控制方法,在模糊控制器中加入基于热量平衡方程的输出隶属度函数修正模块,通过监测温室内外温度数据,在上位机中对模糊控制器中的输出隶属度函数进行自适应调整,最终使温室温度稳定在目标温度。结果表明,基于热量平衡方程的温室温度模糊自适应控制系统具有较好的稳定性和准确性,在设置20℃为目标温度值的情况下,基于热量平衡方程的模糊自适应控制最终使温室温度稳定在(19.8±0.11)℃,一般模糊控制方法最终使温室温度稳定在(13.5±0.5)℃,无法达到目标环境温度值,而阈值控制最终使温室温度稳定在(20.0±0.85)℃;同时,基于热量平衡方程的温室温度模糊自适应控制能耗较低,且能量利用率更高,模糊自适应控制能量利用率为45.97%,而阈值能量利用率仅为20.21%。研究提出的基于热量平衡方程的模糊自适应控制方法不仅满足温室温度调控需求,而且能够提高能量利用率,降低能耗。

基于TOPSIS模型的玉米水肥施用量决策

为探明渭河平原地区不同灌水量与施氮量对玉米生长发育、产量、品质和效率的影响,通过玉米盆栽试验,灌水量设置水分梯度2个(灌水上限为田间持水量的50%、80%,分别用W0、W1表示),氮肥梯度5个(0、0.1、0.3、0.5、0.7 g/kg,分别用N0、N1、N2、N3、N4表示),共10个处理。结果表明,水氮耦合对玉米各项指标存在不同程度影响,使用主观AHP层次分析法和客观熵权法相结合,利用博弈论组合赋权法确定15个指标的最终权重,其中单株产量权重最大,达到0.133,其次为粗蛋白质含量和氮素偏肥生产力,权重分别达到0.114和0.105。利用TOPSIS综合评价法对各处理综合评价,最终结果显示W1N2处理为最佳水氮施用方案。因此推荐土壤含水量为80%田间持水量、施氮量0.3 g/kg为该地区玉米最佳灌水施肥模式。