基于BPNN PID自适应位置反馈调控的智能玉米精准施肥方法研究及其系统优化验证

本综述提出一种基于BPNN（反向传播神经网络）PID（比例-积分-微分）自适应位置反馈调控的智能玉米精准施肥方法，通过多传感器融合（如光电传感器、编码器、测距与压力传感器）与STM32微控制器实现精准施肥控制（精度＞95%）、定位误差优化（＜28.1 mm）及高效故障监控（报警成功率97%，响应时间＜0.45 s），为复杂田间环境下的精准农业操作提供了创新性解决方案。

　　

Highlight

智能玉米精准施肥系统的性能通过台架与田间试验得到全面验证。结果表明，作业速度、目标施肥量与故障监控均对施肥质量具有显著影响。总体而言，本文提出的BPNN–PID自适应控制方法在施肥量精度、施肥位置准确性和故障检测能力方面均表现稳定，从而有效提升了系统在多变田间环境下的适应性与可靠性。

Analysis of targeted fertilisation position accuracy test results

施肥位置精度是衡量精准施肥作业性能的关键指标。本研究设计的智能精准施肥系统通过精准施肥台架试验验证了其施肥位置精度。目标施肥点设置为每株玉米对应的行侧位置（图9a）。施肥作业完成后，测量单次施肥中心点与目标点之间的距离，以评估系统的定位性能。结果显示，系统平均定位误差小于28.1 mm，响应调整时间仅为0.9秒，证实了该调控策略在高速作业条件下的优异表现。

Discussion

智能玉米精准施肥系统的性能在台架与田间试验中均得到综合验证。结果表明，作业速度、目标施肥量及故障监控均显著影响施肥质量。总体而言，本研究提出的BPNN–PID自适应控制方法在施肥量控制精度（＞95%）、施肥位置准确性（平均误差＜28.1 mm）和故障检测能力（报警成功率97%，响应时间＜0.45 s）方面均表现稳定，因此在复杂多变的田间环境中具有较强的实用性与推广价值。

Conclusion

本研究提出并验证了一种基于BPNN PID自适应反馈控制策略的智能玉米精准施肥系统。通过双传感器检测、自适应参数调节和多传感器故障监控的集成，该系统在台架和田间条件下均实现了稳定的施肥量控制、可靠的定位精度和及时的故障检测。这些发现证实，该方法能够有效解决传统施肥技术中典型的控制精度不足、定位误差大及故障响应慢的问题，为智能农业装备的开发提供了重要技术支撑。