基于STM32与模糊逻辑控制的云边端协同闸门灌溉系统研发与应用

本文针对农业灌溉渠系基础设施落后与管理效率低下导致水资源利用率低的问题，设计了一套基于STM32嵌入式微处理器和“云-边-端”（CEEA）架构的测控一体化闸门灌溉系统。系统集成传感器、物联网（IoT）、无线通信与模糊逻辑（FL）控制技术，通过边缘计算实现流量精准调控，有效提升灌溉效率与水资源管理水平，为现代节水农业提供了可靠的装备支持。

　　

Highlight

系统整体方案设计

为应对中国灌溉渠道基础设施老化及管理方式落后导致的水资源利用率低下问题，我们开发了一套基于STM32的集成闸门灌溉控制系统。该系统融合物联网（IoT）传感技术、嵌入式微处理器、通信技术和模糊逻辑（FL）控制算法，由现场闸门终端、本地与远程控制系统共同构成。闸门终端包括测控一体化执行机构、传感器组、主控制器和通信模块，采用平板闸门结构和步进电机直驱螺纹副设计，结构简单可靠、寿命长、维护便捷。控制系统支持四种控制模式：现场手动、本地人机界面（HMI）、远程云控与语音控制，依托“云-边-端”（CEEA）协同架构，以边缘计算为核心，兼顾实时性、可靠性与远程管理能力，实现高效精准的灌溉管理。

Experimental site and program

试验地点与方案

闸门安装于江苏省盐城市射阳县临海农场，选取水稻拔节期开展性能验证，模拟实际灌溉条件进行全面测试。在渠道一侧划定两个试验田块，每个田块长5米、宽2米，面积10平方米。试验内容包括闸门开度精度与响应时间验证、本地与远程控制模式下流量调控效果对比、模糊控制算法的稳定性测试，以及流量-开度、流量-闸后水位的相关性分析。

Discussion

讨论

目前系统仅在水田中央部署单一LoRa水位传感器，虽可反映中部水位，但由于地形、渗漏及进出水口位置等因素，单点数据难以全面代表全田水位分布。为提高监测精度，应在关键位置（如进水口、排水口、低洼区）加装水位传感器，构建多点监测网络，从而更精确评估田间水层分布，提升系统控制的均匀性与可靠性。

Conclusions

结论

我们设计并开发了一套基于云边端协同架构的集成闸门灌溉控制系统，结合模糊逻辑（FL）控制算法进行Simulink仿真。仿真结果表明，该系统能够精确控制闸门开度，响应快速稳定，可适应流量与水位的动态变化，保障灌溉水量精准调控与节水效果。模糊控制无需精确模型，鲁棒性强，特别适用于非线性、时变性的渠道水流控制场景，为中小型农业灌排工程提供了先进的装备与技术支撑。