基于模型設(shè)計(jì)的水肥灌溉控制器快速開(kāi)發(fā)

蔚磊磊，魏正英，張育斌，張 帥，簡(jiǎn) 寧

(西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安 710049)

節(jié)水灌溉技術(shù)對(duì)于水資源利用具有重大意義，控制作物正常生長(zhǎng)發(fā)育所需的水肥，用最少的水肥量獲得最大的純收益，繼而提出了精量水肥灌溉控制，節(jié)水灌溉設(shè)備在提高農(nóng)業(yè)用水效率、農(nóng)民增產(chǎn)增收及生態(tài)環(huán)境建設(shè)等方面發(fā)揮著重要作用[1]。傳統(tǒng)水肥灌溉控制器開(kāi)發(fā)中，算法控制采用手工編程開(kāi)發(fā)，復(fù)雜算法要求的編程能力很高，并且過(guò)程較為復(fù)雜，開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，開(kāi)發(fā)過(guò)程中各個(gè)環(huán)節(jié)中都比較容易產(chǎn)生錯(cuò)誤[2]。如今芯片制造商預(yù)見(jiàn)性到底層驅(qū)動(dòng)自動(dòng)架構(gòu)及低耗費(fèi)簡(jiǎn)單系統(tǒng)原型板建立的重要性。這樣，硬件進(jìn)程可以隨著軟件模型支持，開(kāi)發(fā)者更容易進(jìn)行設(shè)計(jì)和集成固件進(jìn)行提前模塊測(cè)試。其中GCC編譯器可以免費(fèi)嵌入到大部分開(kāi)發(fā)工具中的GUI中進(jìn)行編譯，生成與之對(duì)應(yīng)的硬件生產(chǎn)商所要求的格式代碼。

綜合以上問(wèn)題及啟示，我們采用基于模型設(shè)計(jì)方法(Model Based Design，MBD)快速算法測(cè)試驗(yàn)證，在此基礎(chǔ)上通過(guò)底層驅(qū)動(dòng)支持包(TSP)工具鏈(chaintools)，鏈接Simulink、STMcubemx和Keil等工具生成工程文件，實(shí)現(xiàn)水肥灌溉控制器的快速開(kāi)發(fā)[3,4]。與此同時(shí)，MBD方法在自動(dòng)代碼生成領(lǐng)域研究較多[5]，而對(duì)前期測(cè)試驗(yàn)證階段及整個(gè)開(kāi)發(fā)流程優(yōu)化研究較少。所以，筆者對(duì)MBD方法完整的開(kāi)發(fā)應(yīng)用展開(kāi)研究，著重于模型效率優(yōu)化，被控對(duì)象物理建模，代碼有效性驗(yàn)證和底層驅(qū)動(dòng)代碼生成等問(wèn)題，基于Simulink、STM32F407平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

1 基于模型設(shè)計(jì)方法

1.1 基于模型設(shè)計(jì)(MBD)

基于模型設(shè)計(jì)是設(shè)計(jì)并解決復(fù)雜控制系統(tǒng)、信號(hào)處理和通信系統(tǒng)相關(guān)問(wèn)題的數(shù)學(xué)和可視化方法，適用范圍包括運(yùn)動(dòng)控制，工業(yè)設(shè)備，航空航天和汽車應(yīng)用中。這項(xiàng)技術(shù)正開(kāi)始逐步推廣到各種嵌入式控制方面，將需求、控制算法、嵌入式軟硬件等因素全部集成到一個(gè)圖形化可執(zhí)行設(shè)計(jì)規(guī)約中，進(jìn)行早期仿真驗(yàn)證和過(guò)程自動(dòng)化。整個(gè)開(kāi)發(fā)流程如圖1所示。

圖1 MBD完整開(kāi)發(fā)流程圖

圖1以二維坐標(biāo)的形式表現(xiàn)出MBD開(kāi)發(fā)流程，橫坐標(biāo)是從模型仿真到最終產(chǎn)品化過(guò)程，縱坐標(biāo)是算法設(shè)計(jì)匹配最初需求。仿真環(huán)節(jié)中：最初實(shí)現(xiàn)圖形化需求，需要將計(jì)算轉(zhuǎn)化為算法，并在Simulink平臺(tái)中搭建，有狀態(tài)轉(zhuǎn)換或者邏輯階段的問(wèn)題，可以在stateflow中建模，串聯(lián)在同個(gè)平臺(tái)下。這樣做的兩個(gè)好處，一是易理解，成員之間方便交流；二是圖形化后期可以利用Simulink自動(dòng)生成報(bào)告如產(chǎn)品追蹤報(bào)告，產(chǎn)品設(shè)計(jì)報(bào)告等。系統(tǒng)級(jí)閉環(huán)仿真，不僅涉及的設(shè)計(jì)的東西，控制器模型還有被控對(duì)象模型，及早建立起閉環(huán)，進(jìn)行系統(tǒng)的行為早驗(yàn)證。實(shí)時(shí)測(cè)試環(huán)節(jié)中：功能型的快速原型，檢測(cè)算法的實(shí)時(shí)性是否與仿真效果一致，算法模型生成代碼下載到工控機(jī)或者控制器中，進(jìn)行實(shí)時(shí)比較。硬件在環(huán)仿真，與功能型快速原型不同是一個(gè)大的系統(tǒng)，系統(tǒng)的各個(gè)部件都要連接進(jìn)來(lái)，被控對(duì)象通過(guò)傳感器等設(shè)備作為接口，將控制系統(tǒng)MCU與被控對(duì)象的硬件在環(huán)平臺(tái)連接起來(lái)，進(jìn)行實(shí)時(shí)仿真，快速迭代設(shè)計(jì)的方法。系統(tǒng)確認(rèn)，是整個(gè)開(kāi)發(fā)流程的整體描述，圖2所示V字模型貫穿需求、設(shè)計(jì)、編碼與測(cè)試，保證產(chǎn)品比較可靠的。產(chǎn)品環(huán)節(jié)中：是將模型直接到代碼，設(shè)計(jì)到實(shí)現(xiàn)的快速迭代，實(shí)現(xiàn)模型和代碼的一致性，模型反映到到真實(shí)的系統(tǒng)中。

圖2 MBD常見(jiàn)開(kāi)發(fā)“V”圖

模型本身就是一個(gè)可執(zhí)行的規(guī)格書(shū)，開(kāi)發(fā)者修改優(yōu)化模型就是對(duì)設(shè)計(jì)的修繕，同時(shí)可以進(jìn)行設(shè)計(jì)驗(yàn)證，無(wú)須到編碼實(shí)現(xiàn)后通過(guò)測(cè)試再系統(tǒng)驗(yàn)證。早期的驗(yàn)證消除了在測(cè)試中發(fā)現(xiàn)bug并回歸修正及測(cè)試的風(fēng)險(xiǎn)，自動(dòng)代碼生成消除了手寫(xiě)代碼引入的bug，在持續(xù)的測(cè)試下將代碼在PC、MCU、非實(shí)時(shí)和實(shí)時(shí)環(huán)境下進(jìn)行驗(yàn)證與測(cè)試，以保證工程的可靠性和實(shí)時(shí)性。基于模型設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)可大大提高嵌入式開(kāi)發(fā)效率。

1.2 底層驅(qū)動(dòng)支持包(TSP)

相對(duì)于控制算法代碼，嵌入式軟件的驅(qū)動(dòng)代碼則不具有直觀的數(shù)學(xué)邏輯性，并不能直接抽象為數(shù)學(xué)公式進(jìn)行模型建立與仿真。驅(qū)動(dòng)代碼是通過(guò)將值寫(xiě)入到芯片寄存器中，使周邊外設(shè)電路能夠按照指定方式工作的代碼。由于無(wú)法直觀建立數(shù)學(xué)模型，因此不能夠建立Simulink模型以自動(dòng)生成代碼。嵌入式工程師往往手寫(xiě)而驅(qū)動(dòng)代碼，再跟由模型生成的代碼進(jìn)行融合后形成一個(gè)完整的工程。如此一來(lái)，MBD的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)則被打了折扣。為進(jìn)一步提高開(kāi)發(fā)效率，針對(duì)意法半導(dǎo)體的ARM芯片STM32F407，提供了便于嵌入式工程師在Simulink環(huán)境下配置并可以自動(dòng)生成驅(qū)動(dòng)代碼的工具—Target Support Package(簡(jiǎn)稱TSP)。此包TSP實(shí)現(xiàn)了完全基于模型開(kāi)發(fā)流程的水肥灌溉控制嵌入式開(kāi)發(fā)，并支持從代碼到硬件實(shí)現(xiàn)過(guò)程的自動(dòng)化。ST官方提供TSP為STM32-MAT/TARGET，并且編譯器(STM32 embedded target)已經(jīng)支持MATLAB R2014a 版本。主要提供兩個(gè)組件，Simulink工具箱形式提供的外設(shè)驅(qū)動(dòng)庫(kù)Peripheral Simulink Library(PSL)和Toolchain。其結(jié)構(gòu)構(gòu)圖如圖3所示，下載地址：http://www.st.com/zh/development-tools/stm32-mat-target.html。

圖3 TSP結(jié)構(gòu)示意圖

PSL為嵌入式工程師提供的外設(shè)驅(qū)動(dòng)模塊，完全支持Simulink環(huán)境，實(shí)現(xiàn)快速算法構(gòu)建。PSL庫(kù)中提供了ADC、CAN、DAC、GPIO等外設(shè)模塊及MCU CONFIG芯片配置模塊。主要包含如下特征：Simulink中對(duì)STM32微處理器外設(shè)配置；STM32CubeMX對(duì)STM32微處理器配置；自動(dòng)生成底層驅(qū)動(dòng)c代碼；通過(guò)串口實(shí)時(shí)處理器在環(huán)仿真(PIL)；生成報(bào)告；STM32外設(shè)建模仿真。

其中STM32CubeMX是意法半導(dǎo)體STM32CubeTM的主動(dòng)原創(chuàng)的一款圖形化軟件設(shè)置工具，允許使用圖形化向?qū)?lái)生成C初始化代碼。它集成了一個(gè)全面的軟件平臺(tái)，支持每一個(gè)系列芯片，同時(shí)包括抽象層集成軟件。Toolchain環(huán)節(jié)中，通過(guò)它與Simulink和keil MDK5等工具鏈接，將自定義的算法模型與TSP產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)代碼結(jié)合，生成工程文件編譯，直接下載到實(shí)機(jī)中進(jìn)行驗(yàn)證。

2 被控對(duì)象模型和控制器算法模型

2.1 水肥灌溉控制原理

水肥灌溉精量控制系統(tǒng)主要包括水、肥路流量信號(hào)反饋電路，水肥精量配比動(dòng)態(tài)控制器，以及直流電機(jī)肥泵控制電路三部分，需要根據(jù)水路流量動(dòng)態(tài)變化，控制器通過(guò)對(duì)肥路流量信號(hào)檢測(cè)在算法控制器中做出相應(yīng)策略，輸出控制電壓信號(hào)(0～12 V)，調(diào)節(jié)直流肥泵，繼而達(dá)到水肥精量配比目的。閉環(huán)控制原理圖如圖4所示。

圖4 水肥精量控制原理圖

2.2 被控對(duì)象模型

直流電動(dòng)機(jī)是控制系統(tǒng)中常用的組件，它主要是提供給系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)動(dòng)力或者與其他組件配合進(jìn)行傳動(dòng)。電機(jī)模型如圖 5 所示，可以看出其分為電氣部分和機(jī)械部分[6]。

圖5 直流電動(dòng)機(jī)物理模型

電動(dòng)機(jī)的電氣和機(jī)械部分是通過(guò)電能與機(jī)械能轉(zhuǎn)化的中樞轉(zhuǎn)子聯(lián)系在一起的，而轉(zhuǎn)子的感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)又會(huì)影響電動(dòng)機(jī)的電氣和機(jī)械方程。由感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)定律可知，電機(jī)的電氣部分的轉(zhuǎn)子會(huì)產(chǎn)生一個(gè)阻止轉(zhuǎn)子運(yùn)轉(zhuǎn)的反向感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)而外界電壓，所以要使轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)，那么就要克服感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)來(lái)做功?？紤]到控制器快速開(kāi)發(fā)，以及采用基于模型設(shè)計(jì)的方法，本研究采用Simscape工具箱進(jìn)行多域物理系統(tǒng)建模和仿真，更直觀，方便和快速[7]。

Simcape模型如圖6所示。完成直流電機(jī)Simcape模型的設(shè)計(jì)，把用假設(shè)的值配置每一個(gè)塊的物理參數(shù)。

圖6 直流電機(jī)Simscape模型

●電阻 = R [Ohm]

●電感 = L [H]

●轉(zhuǎn)到慣量 = J [kg·m2]

●轉(zhuǎn)矩系數(shù) = K [V/(rad/s)]

●阻尼系數(shù) = b [N·m/(rad/s)]

為了仿真系統(tǒng)的響應(yīng)，需要添加傳感器快到模型中來(lái)仿真模各種物理參數(shù)的測(cè)量。如圖7所示，更進(jìn)一步，需要將Simscape模塊與Simulink模塊相聯(lián)系，因?yàn)镾imscape信號(hào)代表有單位的物理量，然而Simulink信號(hào)是無(wú)量綱數(shù)，所以需要將信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，其中使用Simulink—PS Converter和PS—Simulink Converter模塊。

圖7 直流電機(jī)Simscape仿真模型

對(duì)5個(gè)物理參數(shù)分別進(jìn)行取值后，進(jìn)行仿真模擬并且線性化處理，得到直流電機(jī)仿真曲線如圖8所示，可知使用物理建模的模型相應(yīng)符合直流電機(jī)相應(yīng)，產(chǎn)生控制電壓信號(hào)在被控對(duì)象可調(diào)節(jié)范圍之內(nèi)(0～12 V)，說(shuō)明肥泵可被調(diào)節(jié)相應(yīng)轉(zhuǎn)速達(dá)到調(diào)節(jié)流量的目的。

圖8 直流電機(jī)仿真曲線

2.3 控制器算法模型

節(jié)水灌溉中的水肥比例調(diào)節(jié)和灌溉精度低的控制問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于PID控制、模糊控制和灰色預(yù)測(cè)控制相結(jié)合的控制算法，在PID控制的基礎(chǔ)上，通過(guò)模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理，查詢模糊矩陣表進(jìn)行參數(shù)自整定，從而實(shí)時(shí)調(diào)整PID各項(xiàng)參數(shù)，加入多因素灰色預(yù)測(cè)MGM(1,n)解決時(shí)滯現(xiàn)象，進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)作物的需水量，達(dá)到對(duì)系統(tǒng)的精確灌溉控制。本文主要針對(duì)灰色預(yù)測(cè)進(jìn)行介紹。

建立灰色預(yù)測(cè)的模型是進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)控制的關(guān)鍵，灰色模型是由一組灰色微分方程組成的動(dòng)態(tài)模型，記為 GM(n,h)，其中：n為微分方程的階數(shù)，h為變量個(gè)數(shù)。本文根據(jù)注肥機(jī)流量控制的特點(diǎn)，擬先采用灰色模型中應(yīng)用最廣泛的GM(1, 1)模型，即控制系統(tǒng)的反饋信號(hào)是由管道水肥流量q為變量的一階模型決定的，具體建模過(guò)程如下[7-10]。

設(shè)由傳感器檢測(cè)到的當(dāng)前水路流量數(shù)據(jù)行向量為：

q(0)=[q(0)(1),q(0)(2),…,q(0)(n)]

(1)

對(duì)水路流量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加生成操作(AGO)，得到的1-AGO序列：

q(1)=[q(1)(1),q(1)(2),…,q(1)(n)]

(2)

(3)

對(duì)序列q(1)進(jìn)行緊鄰均值生成操作，得到q(1)的緊鄰均值生成序列Q(1)：

Q(1)(k)=0.5 [q(1)(k)+q(1)(k-1)]k=2,3,…,n

(4)

可得GM(1,1)的灰色微分方程：

q(0)(k)+aQ(1)(k)=u

(5)

相應(yīng)的白化方程為：

(6)

式中：a為發(fā)展系數(shù)；u為灰色作用量。

a和u可用最小二乘法求得：

(7)

(9)

白化方程的解為：

(10)

相應(yīng)的灰色微分方程的時(shí)間響應(yīng)序列為(k時(shí)刻的值)：

近些年，醫(yī)患糾紛問(wèn)題頻頻出現(xiàn)，在微博、微信等社交媒體上引起了熱烈的討論，不得不承認(rèn)。有些患者及其家屬由于對(duì)醫(yī)護(hù)行業(yè)缺乏了解，所以容易造成不必要的誤會(huì)，但是不可否認(rèn)的是，醫(yī)護(hù)行業(yè)的確存在著操作失當(dāng)?shù)膯?wèn)題，這種醫(yī)患糾紛的存在不僅對(duì)醫(yī)院的形象造成了影響，最重要的是，醫(yī)療護(hù)理操作的失范問(wèn)題對(duì)患者的健康造成了威脅，使得患者對(duì)就醫(yī)產(chǎn)生恐懼心理，進(jìn)而造成嚴(yán)重的社會(huì)恐慌問(wèn)題。

(11)

k=1,2,…,n

(12)

k+m時(shí)刻的預(yù)測(cè)值：

(13)

式中：m為系統(tǒng)超前時(shí)間。

灰色預(yù)測(cè)模糊PID在Simulink建立模型如圖9所示。

圖9 灰色預(yù)測(cè)模糊PID模型

采用階躍輸入信號(hào)對(duì)水肥灌溉流量控制系統(tǒng)進(jìn)行常規(guī)PID、模糊PID、灰色預(yù)測(cè)模糊PID控制仿真實(shí)驗(yàn)。得到結(jié)果如圖10所示。

圖10 控制算法仿真驗(yàn)證曲線

3 工程文件生成

工具鏈為TSP的使用者提供從驅(qū)動(dòng)GUI配置后自動(dòng)化鏈接，再次啟動(dòng)STM32官方提供的開(kāi)發(fā)工具STM32CubeMX，對(duì)應(yīng)快捷實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)流程。將代碼自動(dòng)生成、IDE(本文使用keil MDK5)的啟動(dòng)、工程創(chuàng)建、工程文件目錄自動(dòng)刷新和編譯工作全部集成，在使用PSL設(shè)計(jì)完畢后，可直接啟動(dòng)IDE將編譯文件下載到芯片目標(biāo)文件。STM32CubeMX軟件上處理器相關(guān)配置，如圖11所示。

圖11 芯片設(shè)置&Simulink和CubeMX聯(lián)合

Simulink新建立的模型默認(rèn)的設(shè)置僅僅適合連續(xù)系統(tǒng)的仿真，不適用于嵌入式代碼自動(dòng)生成，更不能夠針對(duì)某一款芯片的驅(qū)動(dòng)代碼。所以工具鏈的第一步就是將模型設(shè)置到一個(gè)可以生成STM32F407可執(zhí)行代碼的環(huán)境。在模型的系統(tǒng)目標(biāo)文件設(shè)置為stm32.tlc后即可完成模型環(huán)境的配置。

系統(tǒng)目標(biāo)設(shè)置會(huì)觸發(fā)系統(tǒng)目標(biāo)文件選擇回調(diào)函數(shù)一系列動(dòng)作：①模型結(jié)算器從變步長(zhǎng)設(shè)置為定步長(zhǎng)，適合嵌入式硬件資源調(diào)配；②自動(dòng)配置硬件目標(biāo)為STM32F407VG；③添加F4系列硬件目標(biāo)定義并配置到當(dāng)前模型；④關(guān)閉通用嵌入式主函數(shù)模板生成功能，自動(dòng)選用F4用主函數(shù)；⑤追加IDE選擇，TSP可選擇希望啟動(dòng)的IDE軟件。生成的工程文件如圖12所示。

圖12 生成工程文件

4 測(cè)試與驗(yàn)證

在keil MDK中打開(kāi)工程，編譯后生成可執(zhí)行文件，下載到實(shí)體控制機(jī)中，驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

水肥精量灌溉灰色預(yù)測(cè)系統(tǒng)由主水管路系統(tǒng)、注肥管路系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和灌溉系統(tǒng)4部分組成。系統(tǒng)樣機(jī)實(shí)物如圖13所示。肥液通過(guò)注肥泵進(jìn)入主水管路，流量計(jì)分別檢測(cè)注肥管路中肥液流量和主水管路中肥水總流量，控制系統(tǒng)根據(jù)實(shí)際所需水肥流量，通過(guò)操作變頻器控制注肥泵實(shí)際轉(zhuǎn)速來(lái)調(diào)節(jié)實(shí)際供肥量。

圖13 水肥精量灌溉控制機(jī)

在實(shí)驗(yàn)室，給灌溉系統(tǒng)分別加入傳統(tǒng)PID控制、模糊PID控制和灰色預(yù)測(cè)模糊PID控制，并且通過(guò)串口將數(shù)據(jù)發(fā)送到PC機(jī)。實(shí)驗(yàn)中，為了能夠更好的反應(yīng)系統(tǒng)在不同算法下的變化情況，同時(shí)使計(jì)算量不至于太大，對(duì)于傳統(tǒng)PID控制、模糊PID控制肥路流量的采樣周期為0.5 s，而灰色預(yù)測(cè)模糊PID控制對(duì)肥路流量的采樣周期為0.2 s。表1為每隔一個(gè)數(shù)據(jù)取一個(gè)數(shù)據(jù)后的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表，由于流量傳感器量程為0.6～6 m3/h，0.6 m3/h以下數(shù)據(jù)可信度不高。在Matlab下對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行樣條曲線擬合，所得實(shí)驗(yàn)響應(yīng)曲線如圖14所示。

表1 實(shí)驗(yàn)采集數(shù)據(jù)表

注：x為PID和模糊PID的采集數(shù)據(jù)的時(shí)間，s；y1為PID采集的流量，m3/h；y2為模糊PID采集的流量，m3/h；x3為自適應(yīng)灰色模糊PID的采集數(shù)據(jù)的時(shí)間，s；y3為自適應(yīng)灰色模糊PID采集的流量，m3/h。

圖14 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)響應(yīng)曲線

由圖14可知，自適應(yīng)灰色預(yù)測(cè)模糊PID控制在8.5 s就基本達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，而模糊PID和傳統(tǒng)的PID分別到12.5 s和14.5 s才能基本穩(wěn)定，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，灰色預(yù)測(cè)模糊PID控制器能夠使系統(tǒng)快速達(dá)到穩(wěn)定，適當(dāng)?shù)某{(diào)量提高了直流肥泵電機(jī)的速度跟蹤特性；當(dāng)期望的肥路流量與實(shí)際不符時(shí)，能夠自動(dòng)的調(diào)節(jié)肥路流量，使水肥比例始終保持在適宜的范圍內(nèi)，從而實(shí)現(xiàn)精量灌溉。

5 結(jié) 語(yǔ)

采用基于模型的設(shè)計(jì)方法，可以加速嵌入式開(kāi)發(fā)，提前專心于算法嵌入研究和驗(yàn)證。并且在工具鏈中底層驅(qū)動(dòng)支持包的作用下，方便生成底層驅(qū)動(dòng)代碼，完成工程文件建立，大幅減輕手寫(xiě)代碼的開(kāi)發(fā)和維護(hù)的負(fù)擔(dān)，明顯縮短了開(kāi)發(fā)周期及任務(wù)量。

(1)算法中經(jīng)過(guò)對(duì)比得知，采用PID控制有效解決了節(jié)水灌溉不確定模型問(wèn)題，采用模糊PID控制成功解決系統(tǒng)的大慣性、非線性的問(wèn)題，增加灰色預(yù)測(cè)MGM(1,n)模型，克服了水肥控制中大時(shí)滯現(xiàn)象。

(2)采用基于模型設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)方法，加速了開(kāi)發(fā)流程，需求基礎(chǔ)上建立模型，提前系統(tǒng)完善算法設(shè)計(jì)和預(yù)驗(yàn)證，在軟/硬件集成測(cè)試，系統(tǒng)集成測(cè)試方面尤為方便使用，底層驅(qū)動(dòng)代碼生成避免了人工輸入bug問(wèn)題及減小了后期維護(hù)強(qiáng)度，為農(nóng)業(yè)節(jié)水精量灌溉提供了技術(shù)支持。

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