[发明专利]智能一体化水肥浇灌部件

说明书

本发明涉及智能一体化水肥浇灌部件，其包括第二传送装置（5），第二传送装置（5）包括第三传送网带（37）、分布在第三传送网带（37）上的第三热风口（38）、设置在第三传送网带（37）上行段上方的吸风机、设置在第三传送网带（37）上行段下方的热风机。本发明设计合理、结构紧凑且使用方便。

技术领域

本发明涉及智能一体化水肥浇灌部件，即水肥一体化智能浇灌装置的组件；其母案是CN201910755531.4，子案水肥一体化智能浇灌装置的组件及工艺，CN202011380484.9；申请日：20190815。

背景技术

目前，水肥一体化是当今世界公认的一项高效节水省肥农业新技术，主要根据土壤特性和作物生长规律，利用灌溉设备同时把水分和养分均匀、准确、适时适量地供应给作物。在水肥与作物生长产量品质关系研究方面，陈晓楠等（2006）采用遗传算法求解作物水分生产函数模型，但只能解决单输出问题。王康等（2002）从水分和氮素的投入与作物生长的内在关系出发，建立了一个水分-氮素生产函数动态产量机理模型。H. Wang 等（2013）使用BP 神经网络建立了温室黄瓜需水量预测模型。郭丽等（2017）研究了滴灌水肥一体化条件下施氮量对夏玉米氮素吸收利用及土壤硝态氮含量的影响。蔡树美等（2018）研究了不同灌溉方式下施氮水平对设施春黄瓜产量及氮肥利用率的影响。以上研究仅考虑环境因素、土壤状况或某种肥料施用的影响，导致模型适应性差，关于水肥调控系统的研究，国外如荷兰的Priva、以色列的Netafim、Eldar-Shany 等公司的灌溉施肥系统，近年来在国内有一定程度的示范推广。国内李颖慧等（2013）开发了一套基于WSN 的设施无土栽培营养液EC在线监测系统。何青海等（2015）设计了一个基于Lab VIEW 的水肥药一体化系统和一个模糊控制器，但其控制效果并未得到试验验证。李加念等（2013）将文丘里施肥器与电磁阀相结合，通过控制电磁阀的开关时间实现肥液浓度的控制。魏全盛等（2017）设计了温室智能水肥一体化微喷灌装置。郝明（2018）对大田微喷灌水肥一体化技术与设备进行研究。在水肥过程浓度控制和pH 控制技术研究方面，Hiroaki Murata 等（2014）设计实现了对作物根区养分浓度的连续测量。殷鹏飞等（2018）对水肥一体化系统中水肥混合效果数值模拟进行研究。于蒙等（2012）针对pH 过程控制提出了一种二次型优化的单神经元PID 学习算法。薛薇等（2007）将模糊神经网络控制与PI控制相结合，并在DSP 中实现了pH 过程控制器的设计。以上研究与应用虽然针对水肥浓度控制过程和pH 值控制过程进行了一定的研究，但由于未能综合考虑控制过程的非线性、时滞性、时变性、不确定性等特点，导致混肥控制精度差，且未见有基于大数据的不确定性人工智能理论在水肥过程控制方面的研究报道，

目前基于大数据的不确定性人工智能理论在水肥过程控制方面的研究尚属空白。主要包括灌溉量、施肥量、施肥频率、施肥浓度、施肥次序等。作物生理生态指标主要包括植株生长形态（如植株高度、叶面积等）、干物质积累、根系生长、生理作用（如光合作用）等。

研究水肥管理因子对植株生长形态的影响；研究水肥管理因子对植株生理活动的影响；研究水肥管理因子对植株根系生长的影响；研究水肥管理因子与作物生长发育关系。研究土壤水分运动方程；研究土壤养分运动方程；研究土壤水分与养分运移分布规律。

解析环境因子对作物蒸腾速率影响关系，对基于彭曼-蒙特斯方程( P-M 方程)的作物蒸腾速率进行修正和优化，得到作物蒸腾速率计算模型。

采用BP 神经网络建立控制模型。以土壤植物大气关系模型为基础，将环境因子、土壤指标、作物生长阶段生理指标作为输入量，最优调控模式作为输出量，建立数学模型，得出作物不同生育阶段水肥供液浓度、供液时间、供液量、供液间隔等控制策略，建立最优调控模式数学模型。

设计开发智能水肥一体机控制系统、硬件平台，研制智能水肥一体机。采用模块化的设计思想，利用嵌入式技术，研制一种低成本的智能水肥一体机。