[发明专利]基于改进粒子群算法优化的智能灌溉模糊控制方法及系统

说明书

本发明公开了基于改进粒子群算法优化的智能灌溉模糊控制方法及系统，该方法包括：设定土壤最佳含水率，并通过监控节点获取待灌溉区域的土壤实际含水率；根据所述最佳含水率与实际含水率的差值、及其误差变化率作为模糊控制器的输入，进行控制得到模糊控制器的参数调整量；基于所述参数调整量，采用改进粒子群算法对所述模糊控制器中的量化因子和比例因子进行优化；将优化后的所述量化因子和比例因子应用到所述模糊控制器，实现智能灌溉；避免了采用传统灌溉技术造成较大的时滞和超调问题，满足节约水资源的要求，提高了灌溉控制的精度。另外，改进粒子群算法对模糊控制器中的量化因子和比例因子进行优化，有效的改善了算法寻优精度和收敛速度。

技术领域

本发明属于智能灌溉优化技术领域，涉及基于改进粒子群算法优化的智能灌溉模糊控制方法及系统。

背景技术

中国作为人口和农业大国，凭借世界7％的农田和6％的可利用水资源，解决了世界1/5人口的温饱问题，为全球农业生产贡献了突出的力量。农业灌溉用水是世界上最大的淡水消耗，占全球用水量的70％以上，且灌溉水利用率仅为43％。2016年以来，中国荔枝种植面积超过860万亩，常年产量200多万吨，约占世界荔枝生产总值的62.85％。但荔枝园仍采用着传统灌溉技术，存在较大的时滞和超调问题，造成了水资源的严重浪费。随着智慧农业的发展，迫切需要开发一种荔枝园智能灌溉系统，方便果农进行实时适量的精细管理，进而提高水资源利用率和经济效益。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种至少解决上述部分技术问题的基于改进粒子群算法优化的智能灌溉模糊控制方法及系统，该方法能够解决荔枝园智能灌溉系统模糊控制参数采用传统经验法难以确定的问题。

第一方面，本发明实施例提供基于改进粒子群算法优化的智能灌溉模糊控制方法，包括：

设定土壤最佳含水率，并通过监控节点获取待灌溉区域的土壤实际含水率；

根据所述最佳含水率与实际含水率的差值、及其误差变化率作为模糊控制器的输入，进行控制得到模糊控制器的参数调整量；

基于所述参数调整量，采用改进粒子群算法对所述模糊控制器中的量化因子和比例因子进行优化；

将优化后的所述量化因子和比例因子应用到所述模糊控制器，实现智能灌溉。

在一个实施例中，基于所述参数调整量，采用改进粒子群算法对所述模糊控制器中的量化因子和比例因子进行优化，包括：

基于灌溉量，初始化粒子群，随机产生粒子位置和速度；

依次将每一个粒子位置和速度赋值给所述模糊控制器中的量化因子和比例因子；以时间与误差绝对值乘积的积分来衡量个体性能，构建目标函数；采用自适应方式调节惯性权值；

进行SA选择；

当满足终止条件时，终止迭代，输出最优的粒子适应度值；并更新下一时刻粒子位置和速度。

在一个实施例中，采用自适应方式调节惯性权值，包括：

第k次迭代过程粒子p_i的适应度为f_i，当前的最优适应度值为f_m，计算整个群体平均适应度为f_avg；将优于f_avg值的粒子再求平均得到f’_avg，早熟参考指标为Δ＝|f_m-f’_avg|；

根据下式计算惯性权值：

(1)f_i优于f’_avg时，说明粒子为较优的粒子，为加速其收敛，赋予较小的w：