崔迎港，徐曉輝，宋濤，孫圓龍，司玉龍

(河北工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院，天津市，300401)

0 引言

水肥一體化技術(shù)是一種新型的水肥灌施技術(shù)，該技術(shù)采用以水帶肥、水肥同施的方式作業(yè)，具有節(jié)水節(jié)肥、省工增效的特點(diǎn)[1]。然而水肥一體化灌施過程中存在非線性、大慣性和時(shí)滯性等問題，影響著系統(tǒng)的混肥效果、精度及運(yùn)行效率[2]。因此，開展以水肥一體化為主體的灌施技術(shù)研究，是促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)由傳統(tǒng)化向精細(xì)化發(fā)展的重要舉措。

針對(duì)目前水肥控制系統(tǒng)存在的問題，呂途等[3]設(shè)計(jì)了水肥的模糊控制器，提升了系統(tǒng)的精度及調(diào)節(jié)能力。Lepeng Song等[4]采用模糊PID控制策略設(shè)計(jì)了變量肥液系統(tǒng)，提升反參數(shù)變化的魯棒性及控制精度。Abioye等[5]認(rèn)為先進(jìn)智能控制策略是解決灌施精度與效率的可行方案之一。Supriya Jaiswal等[6]基于模糊推理機(jī)制設(shè)計(jì)了灌施控制器，有效提升了水肥利用率。在目前的研究中，雖然模糊、PID等控制器能提升水肥控制系統(tǒng)性能，但其中的參數(shù)仍需憑經(jīng)驗(yàn)調(diào)節(jié)，自適應(yīng)能力欠佳、抗干擾能力較差[7]。

針對(duì)上述模型中的不足，設(shè)計(jì)一種SOA優(yōu)化模糊PID的水肥控制系統(tǒng)。系統(tǒng)采用具有自適應(yīng)特性的SOA算法，憑借其優(yōu)異的尋優(yōu)能力和收斂速率，對(duì)模糊控制器的量化因子、比例因子參數(shù)進(jìn)行智能優(yōu)化整定。通過仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)及實(shí)際系統(tǒng)搭建，分析優(yōu)化后的系統(tǒng)精度、穩(wěn)態(tài)性及自適應(yīng)能力。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成及硬件設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成

水肥控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1揚(yáng)示，系統(tǒng)主要由人機(jī)交互模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、輸出控制模塊及液罐管路四部分組成。人機(jī)交互模塊由主控制器、觸摸屏組成，可根據(jù)用戶設(shè)定由主控板向下傳輸控制信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)水肥濃度的實(shí)時(shí)調(diào)控。數(shù)據(jù)采集模塊由流量、壓力、電導(dǎo)率EC(Electric Conductivity)傳感器、開發(fā)板等組成，該模塊可實(shí)時(shí)檢測(cè)管道水力信息，通過TCP/IP協(xié)議向主控制器傳輸數(shù)據(jù)。

圖1 水肥控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of water and fertilizer control system

輸出控制模塊主要由調(diào)頻增壓泵、吸水泵、恒壓閥、電磁閥等設(shè)備組成，當(dāng)調(diào)頻增壓泵接收到主控制器傳輸?shù)目刂菩盘?hào)后，對(duì)管路肥液流動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，完成對(duì)其濃度調(diào)控。液罐管路包含了文丘里管組、肥液罐、混合罐等設(shè)備，混合后的溶液儲(chǔ)存在混合罐中，供田間管網(wǎng)灌施。

1.2 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

在水肥控制系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)中，人機(jī)交互模塊的主控制器以目前市場(chǎng)上主流的高性能Arm SoC(瑞芯微RK3399)為核心，搭載Linux集成開發(fā)環(huán)境，可實(shí)現(xiàn)控制算法移植、硬件驅(qū)動(dòng)編程、用戶界面(Graphical User Interface)的開發(fā)。同時(shí)，系統(tǒng)配備了將串口數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為IP數(shù)據(jù)的4G-DTU(Data Transfer Unit)模塊，可實(shí)現(xiàn)主控制器與云端數(shù)據(jù)庫的連接。

數(shù)據(jù)采集模塊選用RK3228H開發(fā)板，其搭載ESP系列WIFI芯片，便于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)無線傳輸。模塊中電導(dǎo)率EC傳感器選用工業(yè)級(jí)CM-230B，測(cè)量范圍為0～10mS/cm，精度等級(jí)為1%(FS)，滿足水肥溶液電導(dǎo)率檢測(cè)精度需求?；魻柫髁坑?jì)選用MJHZ21WB，測(cè)量范圍為1～30 L/min，其輸出的脈沖信號(hào)可通過霍爾流量曲線轉(zhuǎn)換為流量數(shù)據(jù)。壓力變送器選用MIK-P300，其量程大小為-0.1～60 MPa，輸出的4～20 mA模擬信號(hào)通過A/D轉(zhuǎn)化模塊PCF8591實(shí)現(xiàn)壓力數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集模塊中的電路原理圖如圖2揚(yáng)示。

圖2 數(shù)據(jù)采集模塊電路原理圖Fig.2 Circuit schematic diagram of data acquisition module

2 水肥模糊PID控制模型

2.1 水肥控制模型

水肥控制系統(tǒng)中的調(diào)頻增壓泵是一種水壓可調(diào)的穩(wěn)壓供水設(shè)備，其壓力上升過程為典型一階慣性環(huán)節(jié)，穩(wěn)壓過程是純時(shí)滯環(huán)節(jié)。水泵的系統(tǒng)模型

式中：I1——供水過程中水泵的轉(zhuǎn)速，r/min；

P1——出口壓力，MPa；

T1——水泵供水的慣性時(shí)間常數(shù)，s；

k1——系統(tǒng)增益；

τ1——供水泵穩(wěn)壓過程的時(shí)滯常數(shù)，s。

在水肥溶液制備的過程中，文丘里吸肥管組及主水管路液體運(yùn)移存在一定的時(shí)間滯后，因此該過程是一個(gè)延時(shí)為τ2的一階慣性環(huán)節(jié)，其模型

式中：e1——系統(tǒng)設(shè)定的水肥溶液EC值，mS/cm；

q1——溶液制備過程中的母液流量，L/min；

T2——溶液制備過程的慣性時(shí)間常數(shù)，s；

k2——制備過程的系統(tǒng)增益；

τ2——時(shí)滯常數(shù)，包含抽取母液及水肥管路液體流動(dòng)時(shí)延，s。

根據(jù)水泵模型參數(shù)和系統(tǒng)辨識(shí)[8-10]，可以確定該水肥控制系統(tǒng)為上述環(huán)節(jié)的串級(jí)慣性滯后系統(tǒng)，其模型如式(3)揚(yáng)示。

2.2 模糊PID控制原理

模糊PID控制器包含模糊控制與PID控制兩個(gè)部分。

模糊控制器是根據(jù)專家在實(shí)際系統(tǒng)調(diào)控中總結(jié)出的經(jīng)驗(yàn)規(guī)律制定成模糊規(guī)則表，實(shí)現(xiàn)由操作經(jīng)驗(yàn)的語言表述轉(zhuǎn)化至硬件系統(tǒng)的控制領(lǐng)域應(yīng)用[11]。

PID（Proportion Integral Differential）是工業(yè)控制領(lǐng)域常用的控制算法，其控制器輸出值計(jì)算方式如式(4)揚(yáng)示。

式中：u(t)——控制器輸出值；

e(t)——預(yù)設(shè)與輸出的控制偏差；

kp——比例系數(shù)；

ki——積分系數(shù)；

kd——微分系數(shù)。

在控制過程中，比例系數(shù)kp能夠成比例減小系統(tǒng)的偏差，積分系數(shù)ki能夠消除系統(tǒng)收斂過程中隨時(shí)間變化產(chǎn)生的偏差累計(jì)量，微分系數(shù)kd能夠減小偏差變化率，但是上述參數(shù)設(shè)置不佳時(shí)，均會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)超調(diào)和振蕩，無法達(dá)到收斂。

對(duì)于存在非線性及時(shí)滯性的水肥控制系統(tǒng)來說，使用傳統(tǒng)PID控制效果較差，需與模糊控制結(jié)合，提升系統(tǒng)控制性能。

在水肥模糊PID控制中，設(shè)計(jì)的模糊PID的控制器框圖如圖3揚(yáng)示，控制過程如下：

圖3 模糊PID控制框圖Fig.3 Fuzzy PID control block diagram

1）控制器將系統(tǒng)預(yù)設(shè)電導(dǎo)率與傳感器實(shí)測(cè)值進(jìn)行比對(duì)，得到誤差E(k)及誤差變化率Ec(k)；

2）E(k)和Ec(k)經(jīng)過量化因子Ke、Kec計(jì)算后，轉(zhuǎn)化為模糊量；

3）模糊量根據(jù)制定的模糊規(guī)則表進(jìn)行推理計(jì)算，得到三個(gè)模糊解；

4）模糊解通過比例因子K1、K2、K3，輸出系數(shù)增量Δkp、Δki、Δkd，完成對(duì)PID控制器參數(shù)調(diào)控。

2.3 水肥模糊PID控制模型

基于傳統(tǒng)水肥控制系統(tǒng)，模糊控制器的模糊語言變量設(shè) 定 為7個(gè)，即{NB(負(fù)大)，NM(負(fù)中)，NS(負(fù) 小)，ZO(零)，PS(正小)，PM（正中)，PB(正大)}[12]。輸入的隸屬度函數(shù)為三角形，模糊子集論域?yàn)閧-3,3}，輸出隸屬度函數(shù)為高斯-三角混合型，模糊子集論域?yàn)閧-3,3}。模糊控制器輸入輸出變量的隸屬度函數(shù)如圖4和圖5揚(yáng)示。

圖4 輸入變量隸屬度函數(shù)圖Fig.4 Membership function diagram of input variables

圖5 輸出變量隸屬度函數(shù)圖Fig.5 Membership function diagram of output variables

根據(jù)農(nóng)業(yè)專家對(duì)制備水肥溶液的調(diào)控經(jīng)驗(yàn)及PID控制器參數(shù)調(diào)整機(jī)制[14]，可得如下控制規(guī)則：

1）當(dāng)|E|較大時(shí)，表示水肥溶液EC值偏差較大，此時(shí)應(yīng)提高Δkp，并減小Δki、Δkd，加快系統(tǒng)收斂過程；

2）當(dāng)|E|、|EC|適中時(shí)，表示水肥溶液EC值正向預(yù)設(shè)值靠近，此時(shí)應(yīng)減小Δkp，Δki、Δkd取值適中，使系統(tǒng)保持穩(wěn)定狀態(tài)，平緩調(diào)控至預(yù)設(shè)目標(biāo)；

3）當(dāng)|E|較小時(shí)，表示水肥溶液EC值接近預(yù)設(shè)值，此時(shí)應(yīng)提高Δkp、Δki，提升系統(tǒng)容錯(cuò)能力，Δkd取值適中，減小系統(tǒng)振蕩；

4）當(dāng)|EC|較大時(shí)，比例系數(shù)過高易使得系統(tǒng)產(chǎn)生振蕩，此時(shí)應(yīng)減小Δkp，Δkd取較小值；

5）當(dāng)|EC|較小時(shí)，系統(tǒng)響應(yīng)緩慢，此時(shí)應(yīng)增大Δkp，Δki取較小值。

3 SOA優(yōu)化模糊PID水肥控制器設(shè)計(jì)

人群搜索算法(SOA,Seeker Optimization Algorithm)是一種新型群體智能進(jìn)化算法，其可通過模擬人對(duì)空間中位置和方向的搜索行為，尋找目標(biāo)最優(yōu)解[14]。

在傳統(tǒng)的模糊PID控制中，量化因子和比例因子需根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，設(shè)定后無法自適應(yīng)調(diào)整[15]。這些參數(shù)的設(shè)置不佳會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)易產(chǎn)生振蕩和超調(diào)，無法適應(yīng)實(shí)際水肥調(diào)控中存在的隨機(jī)誤差及擾動(dòng)等情況，穩(wěn)態(tài)性能較差。為提高模糊PID控制器的性能，采用SOA智能算法對(duì)模糊控制器的輸入輸出過程進(jìn)行優(yōu)化，其結(jié)構(gòu)如圖6揚(yáng)示。

圖6 SOA優(yōu)化模糊PID的控制框圖Fig.6 Control block diagram of SOA optimized fuzzy PID

3.1 標(biāo)準(zhǔn)SOA算法

SOA(Seeker optimization algorithm)是一種新型群體智能進(jìn)化算法，其基本原理是:假設(shè)一個(gè)群體有S位搜索個(gè)體，分布在D維空間中，每位個(gè)體被賦予位置和方向信息，通過多次搜索更新，使個(gè)體在空間中獲取最優(yōu)位置和方向，得到目標(biāo)的最優(yōu)解。個(gè)體Xi揚(yáng)處的位置如式(5)揚(yáng)示。

——個(gè)體歷史最佳位置；

——鄰域內(nèi)群體最佳位置；

——以 當(dāng) 前 時(shí) 刻 為 基 準(zhǔn) 前 一 時(shí) 刻 和前兩時(shí)刻最佳位置。

當(dāng)計(jì)算出個(gè)體三種搜索行為后，便可根據(jù)個(gè)體最終搜索方向進(jìn)行位置的迭代更新

式中：ω——慣性權(quán)重，決定個(gè)體下一時(shí)刻的利己移動(dòng)方向；

——個(gè)體下一時(shí)刻搜索方向；

aid——由高斯隸屬度函數(shù)確定的搜索步長；

xid(t+1)——個(gè)體下一時(shí)刻揚(yáng)在位置。

為評(píng)價(jià)搜索進(jìn)化過程中解的優(yōu)劣，選用ITAE性能指標(biāo)作為最小目標(biāo)函數(shù)，其中增加輸入平方項(xiàng)u2(t)來減小系統(tǒng)的超調(diào)和振蕩，具體適應(yīng)度函數(shù)

其中：ω1取0.9，ω2取0.1。

3.2 慣性權(quán)重自適應(yīng)

在SOA算法中，慣性權(quán)重對(duì)個(gè)體的搜索方向起著重要作用。當(dāng)個(gè)體的目標(biāo)值趨于一致時(shí)，個(gè)體搜索能力較差，應(yīng)增加慣性權(quán)重，提高全局搜索能力；當(dāng)個(gè)體搜索值較分散時(shí)，應(yīng)減小權(quán)重加快收斂。然而在標(biāo)準(zhǔn)SOA中，慣性權(quán)重ω一般為固定值，這種策略將無法應(yīng)對(duì)模糊控制的隨機(jī)干擾因素。因此需采用具有自適應(yīng)特性的權(quán)重因子進(jìn)行尋優(yōu)

式中：ωmax——慣性權(quán)重最大值；

ωmin——慣性權(quán)重最小值；

f——當(dāng)前目標(biāo)適應(yīng)度值；

fmin——當(dāng)前群體個(gè)體中適應(yīng)度最小值；

favg——當(dāng)前群體個(gè)體中適應(yīng)度平均值。

當(dāng)計(jì)算出的適應(yīng)度比群體均值低時(shí)，選用自適應(yīng)權(quán)重ω進(jìn)行迭代，否則選用ωmax進(jìn)行迭代，使個(gè)體迭代權(quán)重可根據(jù)群體適應(yīng)度值的變化自適應(yīng)調(diào)整。

3.3 SOA優(yōu)化模糊PID控制器設(shè)計(jì)

基于上述研究，設(shè)計(jì)一種SOA優(yōu)化模糊PID的水肥控制器，具體步驟為：

1)初始化搜索群體，設(shè)置SOA個(gè)體規(guī)模N為50，個(gè)體搜索空間維數(shù)D為5，代表模糊控制的量化因子及比例因子，個(gè)體搜索范圍為[0,5]，最大迭代次數(shù)M為50次，最小適應(yīng)度值f為0.1，慣性權(quán)重ωmax、ωmin分別為0.9、0.1；

2)調(diào)用水肥模糊PID模塊，獲取當(dāng)前迭代過程中每位個(gè)體的適應(yīng)度值，判斷是否滿足中止條件(達(dá)到最大迭代次數(shù)或最小適應(yīng)度值)；

3)計(jì)算當(dāng)前迭代中種群適應(yīng)度的最值與均值，根據(jù)公式(9)分別對(duì)N位個(gè)體賦予自適應(yīng)慣性權(quán)重ω；

4)根據(jù)公式(7)更新個(gè)體的方向與位置，并轉(zhuǎn)回步驟2。

SOA優(yōu)化模糊PID的水肥控制流程如圖7揚(yáng)示。

圖7 SOA優(yōu)化模糊PID的水肥控制流程Fig.7 Water and fertilizer control flow based on SOA optimized fuzzy PID

根據(jù)上述優(yōu)化步驟，采用式(3)水肥控制模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，個(gè)體尋優(yōu)過程及適應(yīng)度曲線如圖8、圖9揚(yáng)示。

圖8 量化因子、比例因子優(yōu)化曲線Fig.8 Optimization curve of quantization factor and scale factor

圖9 最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)度變化曲線Fig.9 Curve of the best individual fitness

由圖8、圖9可知，SOA優(yōu)化模糊PID在35次迭代后達(dá)到最優(yōu)，量化因子、比例因子數(shù)值不再變化，目標(biāo)適應(yīng)度值從2.01下降至1.37，尋優(yōu)效果顯著。經(jīng)過優(yōu)化后的模糊控制器參數(shù)值分別為：ke=3.039，kec=0.130，k1=3.912，k2=0.35，k3=4.072。

4 仿真分析及系統(tǒng)測(cè)試

4.1 仿真平臺(tái)搭建及結(jié)果分析

Simulink是一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模、仿真和綜合分析的平臺(tái)，具有結(jié)構(gòu)清晰、仿真精細(xì)、貼近實(shí)際等優(yōu)點(diǎn)，在控制理論研究中得到了廣泛應(yīng)用[17]。為了分析SOA優(yōu)化模糊PID水肥控制模型的性能，通過Simulink進(jìn)行仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)，基于Simulink平臺(tái)搭建的水肥控制模塊如圖10揚(yáng)示。

圖10 SOA優(yōu)化模糊PID的水肥控制模型Fig.10 Water and fertilizer control model based on SOA optimized fuzzy PID

在該模型中設(shè)置系統(tǒng)輸入為一階階躍響應(yīng)，模擬水肥電導(dǎo)率的預(yù)設(shè)值。傳統(tǒng)PID、模糊PID、SOA優(yōu)化模糊PID三種控制方法的系統(tǒng)響應(yīng)曲線如圖11揚(yáng)示。

圖11 水肥控制模型響應(yīng)曲線Fig.11 Response curve of water and fertilizer control model

根據(jù)圖11的響應(yīng)曲線可得，將傳統(tǒng)PID應(yīng)用到水肥控制系統(tǒng)時(shí)，上升過程較快，最先到達(dá)預(yù)設(shè)值，但由于被控對(duì)象具有非線性，易產(chǎn)生超調(diào)，最終超調(diào)量為13.7%，調(diào)節(jié)時(shí)間為46.3 s，穩(wěn)態(tài)誤差為0.5%，系統(tǒng)性能及穩(wěn)態(tài)性較差。模糊PID模型的超調(diào)量為3.7%，調(diào)節(jié)時(shí)間為26.2 s。該模型雖可有效抑制超調(diào)，但其上升過程較慢，控制器中的參數(shù)仍需憑經(jīng)驗(yàn)調(diào)節(jié)，自適應(yīng)能力欠佳。基于SOA優(yōu)化模糊PID的模型控制過程中未出現(xiàn)超調(diào)，相較于模糊PID，超調(diào)量減小了3.7%，調(diào)節(jié)時(shí)間縮短了26.7%，其控制性能最佳。三種控制方法具體的性能指標(biāo)如表1揚(yáng)示。

表1 控制系統(tǒng)各項(xiàng)性能指標(biāo)對(duì)比Tab.1 Contrast of various performance indicators of control system

為驗(yàn)證SOA優(yōu)化模糊PID水肥控制模型的穩(wěn)定性及自適應(yīng)能力，分別引入干擾信號(hào)及高斯隨機(jī)信號(hào)模擬實(shí)際環(huán)境參數(shù)變化后的響應(yīng)實(shí)驗(yàn)。圖12揚(yáng)示為三種控制系統(tǒng)的輸出穩(wěn)定后，第80 s引入干擾的階躍響應(yīng)曲線。

圖12 引入干擾的系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線Fig.12 Step response curve of the system with interference

由圖12可得，在引入預(yù)設(shè)值8%的擾動(dòng)量后，SOA優(yōu)化模糊PID控制器在10 s后回到穩(wěn)態(tài)，而模糊PID與傳統(tǒng)PID分別在20 s和27 s后回到穩(wěn)態(tài)。

圖13揚(yáng)示為引入高斯隨機(jī)信號(hào)后三種控制方法的系統(tǒng)輸出曲線，其中信號(hào)的均值中心設(shè)為1，方差設(shè)為0.1，采樣時(shí)間為25 s。由圖13可得，在引入高斯隨機(jī)信號(hào)后，SOA優(yōu)化模糊PID控制器的調(diào)節(jié)能力強(qiáng)，曲線追蹤效果好，穩(wěn)態(tài)性強(qiáng)，其系統(tǒng)響應(yīng)性能明顯優(yōu)于模糊PID與傳統(tǒng)PID。

圖13 引入隨機(jī)信號(hào)的系統(tǒng)輸出曲線Fig.13 Step response curve of system with high frequency signal

4.2 系統(tǒng)測(cè)試

為驗(yàn)證系統(tǒng)實(shí)際測(cè)試效果，進(jìn)行單路肥路流量控制試驗(yàn)。系統(tǒng)將控制算法移植到RK3399主控板，通過編譯生成動(dòng)態(tài)庫后供實(shí)時(shí)調(diào)用[18]。在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下搭建的水肥控制系統(tǒng)如圖14揚(yáng)示，測(cè)試過程中主管路壓力為0.28 MPa，主管路流量為18.3 L/min，目標(biāo)EC值設(shè)定為2.0 mS/cm，由于實(shí)測(cè)過程中存在隨機(jī)信號(hào)干擾及流體擾動(dòng)等情況，故EC值處于穩(wěn)定波動(dòng)時(shí)認(rèn)為達(dá)到穩(wěn)態(tài)，基于不同控制模型下的EC試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比如表2揚(yáng)示。由表2可知，傳統(tǒng)PID控制的EC值在穩(wěn)態(tài)時(shí)波動(dòng)幅度達(dá)到0.33 mS/cm，精度最差，模糊PID控制次之。相比之下，經(jīng)SOA優(yōu)化后的模糊PID控制模型EC穩(wěn)態(tài)波動(dòng)幅度僅為0.06 mS/cm，控制精度最佳，超調(diào)量僅為1.5%，能夠在減小超調(diào)的情況下最先調(diào)節(jié)至穩(wěn)態(tài)，穩(wěn)態(tài)性能最優(yōu)，實(shí)際混肥效果顯著。

圖14 水肥控制系統(tǒng)搭建Fig.14 Construction of water and fertilizer control system

表2 不同控制模型下EC試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比Tab.2 Comparison of EC test results under different control models

5 結(jié)論

1）基于SOA算法優(yōu)異的尋優(yōu)能力，提出采用SOA優(yōu)化模糊PID的水肥控制方法。實(shí)驗(yàn)表明采用智能尋優(yōu)的方法優(yōu)化模糊控制器的量化因子與比例因子，可提升系統(tǒng)控制性能的同時(shí)避免對(duì)專家經(jīng)驗(yàn)的過度依賴。

2）根據(jù)仿真結(jié)果的性能指標(biāo)可知，基于SOA優(yōu)化的模糊PID水肥控制系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)的PID和模糊PID，調(diào)節(jié)EC值時(shí)間分別減小了58.5%和26.7%，超調(diào)量分別降低12%和3.7%，并且系統(tǒng)在引入干擾及高頻信號(hào)后，能最先調(diào)節(jié)至穩(wěn)態(tài)，證明該模型具有較高的控制精度及穩(wěn)態(tài)性能。

3）在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行了水肥控制系統(tǒng)搭建，測(cè)試結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)穩(wěn)定控制溶液EC值，穩(wěn)態(tài)后的EC值波動(dòng)幅度僅為0.06 mS/cm，超調(diào)量僅為1.5%，與傳統(tǒng)PID及模糊PID控制模型相比，控制精度及穩(wěn)態(tài)性能得到提升，為后續(xù)工程實(shí)現(xiàn)提供了一定的參考價(jià)值。