Автоматизоване керування вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур при підгрунтовому зволоженні з врахуванням збурень - Стеценко, А. М. (My University, 2017)
Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі розробки моделей і методів керування вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур на осушувально-зволожувальних системах з підґрунтовим зволоженням для підвищення ефективності функціонування цих систем та забезпечення отримання гарантованих врожаїв сільськогосподарських культур з одночасною економією водних та енергетичних ресурсів. У роботі розроблено методи керування вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур при підґрунтовому зволоженні на основі спеціалізованих штучних нейронних мереж та структура контурів керування, що дозволило підвищити точність керування вологозабезпеченістю, оперативність процесу прийняття рішень. Побудовано математичні моделі ненасиченої зони модульної ділянки ґрунту як об’єкту керування на основі спеціалізованих штучних нейронних мереж, що дозволило підвищити точність прогнозування всмоктуючого тиску (вологості) ґрунту. Розроблено метод параметричної ідентифікації коефіцієнта вологопровідності ненасиченої зони ґрунту на основі нейронних мереж, що дозволило суттєво підвищити точність його визначення. Розроблено метод керування вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур при крапельному зволоженні на основі нечіткої логіки з врахуванням впливу випадкових збурень на об’єкт. Удосконалена структура гідравлічного регулятора вологості кореневого шару ґрунту двосторонньої дії. Застосовано інтелектуальні методи підтримки прийняття рішень в умовах багатокритеріальності в задачах оптимального керування вологозабезпеченістю, що дозволило економити водні та енергетичні ресурси з одночасним забезпеченням отримання планового врожаю сільськогосподарських культур. Розроблено апаратну частину та програмне забезпечення автоматизованої системи керування вологозабезпеченістю. Dissertation is devoted to the decision of actual scientific and technical task of design of models and control methods of agricultural cultures’ water well-being on the drained-humidifying systems with underground moistening for rising of these systems’ functioning and ensuring receiving of guaranteed agricultural cultures’ harvest with simultaneous economy of water and energy resources. In the work the control methods of agricultural cultures’ water well-being upon underground moistening on the bases of specialized artificial neural networks and structure of control loops are developed. This has allowed increasing the control precision of water well-being, efficiency of decision-making process. The mathematical models of non-saturated part of soil as the control object on the bases of specialized artificial neural networks are built. This has allowed increasing of the soil’s pressure head (moisture) prediction’s precision. The method of parametric identification of coefficient of hydraulic conductivity of non-saturated part of soil on the bases of neural networks is developed. This has allowed essential increasing of coefficient of hydraulic conductivity definition’s precision. The control method of agricultural cultures’ water well-being upon drop irrigation on the bases of fuzzy logic with disturbances’ on the object detection is developed. The structure of double-sided action hydraulic controller of root-inhabited soil’s part moisture is improved. The intellectual methods of supporting of decision-making under multi-criterion conditions in the tasks of water well-being optimal control have been applied. This has allowed economizing water and energy resources with simultaneous guaranteeing of planned agricultural cultures’ harvest’s receiving. The hardware and software components of automated control system of water well-being are developed.
Keywords: автоматизована система керування; нейронна мережа; нечітка логіка; гідравлічний регулятор; осушувально-зволожувальна система; модульна ділянка ґрунту; всмоктуючий тиск та вологість ґрунту; рівень ґрунтових вод; automated control system; neural network; fuzzy logic; hydraulic controller; drained-humidifying system; modular part of soil; pressure head and soil’s moisture; groundwater level