基于多信息融合的温室黄瓜肥水一体化灌溉系统研究
肥水一体化灌溉施肥是将灌溉和施肥有效结合的现代农业技术，具有可控性，可以精确控制肥水浓度、灌溉量和灌溉时间，不但提高肥水利用率，而且具有节水、节肥、增产及减少环境污染等优势，对我国设施农业发展具有重要的意义。现阶段我国肥水一体化灌溉技术还不够成熟，多数肥水一体化灌溉设备仍然根据经验采用定阶段、定时和定量的控制方式，没有将温室环境信息、作物生长信息和肥水信息融合到肥水灌溉控制系统中，导致肥水浓度和灌溉量无法精确变量控制。至今我国尚未研制出基于温室环境信息、作物生长信息和肥水信息的智能化肥水一体化灌溉系统。 为了我国设施栽培实现智能化肥水一体化灌溉，本文以温室黄瓜为作业对象，研究基于多信息融合的温室黄瓜肥水一体化灌溉系统，探寻温室环境信息融合方法与黄瓜群体生长信息检测方法，设计多通道肥水一体化灌溉施肥机以及建立基于多信息融合的肥水电导率和灌溉量智能化控制模型。主要研究内容及结论如下: (1)综合考虑温室环境信息分布不均性问题，以ECO-WATCH数据采集器为核心，设计了温室环境信息检测系统。对多点同源环境信息采用自适应加权融合算法，将环境信息融合值作为肥水一体化灌溉系统的决策输入量，从而提高系统输入的可信度、容错性和可靠性。本研究为了验证自适应加权融合算法和平均融合算法的多传感器信息融合性能，选用3个评价参数分别为平均绝对误差、标准差和变异系数评价信息融合性能，结果表明自适应加权融合算法明显优于平均融合算法。 (2)为了实现在线无损检测温室黄瓜群体生长参数，为肥水一体化灌溉系统提供具有代表性的黄瓜生长信息。采用机器视觉技术，捕获自然光环境下黄瓜群体冠层图像，通过超绿色-超红色分割算法、超绿色分割算法和归一化差异分割算法，分割黄瓜群体冠层区域图像，提取黄瓜群体冠层图像特征参数（冠层覆盖率、冠层幅长和冠层幅宽），并结合人工测量的黄瓜群体植株参数（茎秆高度、茎秆直径、叶面数量和坐果数量），构建黄瓜群体生长参数反演模型，实现在线无损检测温室黄瓜群体生长参数，并构建新的黄瓜群体验证图对反演模型性能进行验证。结果表明:在栽培方式为4行×4列、4行×3列和4行×2列时，反演模型反演值与测量值间线性相关达极显著水平，能够准确反演不同栽培方式的黄瓜群生长参数，其反演性能稳定。 (3)为了多通道营养液与水源在线高效精准混合，实现肥水灌溉量与电导率精准控制，采用可编程控制器与HMI触控系统结合，设计了多通道肥水一体化灌溉施肥机。以温室黄瓜为作业对象，根据黄瓜营养液配方配制营养液，建立营养液稀释模型，为肥水混合控制提供依据。针对肥水混合时存在的长时滞性及均匀性问题，采用比例-模糊控制算法，实现肥水高效精准混合。结果表明:肥水混合控制算法稳定，变异系数小于2.5％，Ec值控制误差小于0.05 mS·cm-1;肥水灌溉均匀性指标表明:各通道Ec值和pH值的变异系数最大值分别为2.49％和0.98％，均匀度大于为98.16％，整体肥水分布均匀系数大于97.98％，表明肥水灌溉系统的肥水混合均匀。 (4)针对温室黄瓜肥水灌溉量在线智能控制问题，分别建立温室黄瓜蒸腾速率预测模型和椰糠日水分蒸发模型，并构建基于多信息融合的温室黄瓜灌溉量控制模型。本文提出一种基于小波变换和非线性自回归神经网络的黄瓜蒸腾速率时间序列非线性预测模型，采用温室环境参数与蒸腾速率的历史时间序列，建立各小波分解重构的低频和高频时间序列NARX子网络预测模型，其预测值合成可以准确预测蒸腾速率。结果表明:2层小波分解重构的时间序列的NARX子网络预测值合成值和未小波分解重构的原时间序列的NARX预测值与蒸腾速率测量值间相关性决定系数R2分别为0.974和0.856，平均绝对误差分别为4.42和10.09 g·h-1。WT-NARX预测性能优于相同网络结构的NAR和BP神经网络预测性能。Penman-Monteith方程模拟值与实测值间相关性显著，决定系数R2为0.900，标准误差SE为0.0083 g·m-2·s-1，相对平均偏差RAD为36.42％。根据日辐热积、日有效积温、日平均温度和日平均湿度，建立了椰糠日水分蒸发量回归方程，回归方程模拟值与测量值间相关性决定系数R2为0.956，SE为207.73 g·m-2·d-1，RAD为8.15％。基于多信息融合的温室黄瓜灌溉量控制模型，当时间尺度为15 min和1d时，预测值与实测值间的RAD分别为11.6％和3.41％。试验结果表明:在试验期间（10天），温室黄瓜日耗水量实测值和模拟值间RAD为3.00％。 (5)针对温室黄瓜肥水电导率在线智能控制问题，综合时间信息、温室环境信息和肥水信息对黄瓜生长信息（茎秆高度、茎秆直径、叶面数量和坐果数量）的影响，分别构建以黄瓜生长阶段、辐射积、有效积温和肥水电导率累积值为影响因素的黄瓜长势指标，其应用于标准组长势评估时产生的偏离平均百分比分别为3.86％、6.15％、14.19％和6.77％。根据各个影响因素的长势指标权重，采用加权融合方法，构建了三因素（生长阶段、累积辐热积和累积有效积温）和四因素（生长阶段、累积Ec值、累积辐热积和累积有效积温）的温室黄瓜长势多信息融合指标，其对标准组长势评估产生的偏离平均百分比分别为6.45％和5.83％。建立以多信息融合指标为输入量的电导率决策模型，实现肥水一体化灌溉施肥机电导率在线智能控制。
温室黄瓜;肥水一体化;灌溉系统;多信息融合;智能化控制
南京农业大学
博士
农业电气化与自动化
汪小旵
2016
中文
S642.2;S606
191
2017-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）