王 正，孙兆军

(1.宁夏大学新华学院，银川 750021；2.宁夏大学土木与水利工程学院，银川 750021；3.宁夏大学环境工程研究院，银川 750021；4.教育部中阿旱区特色资源与环境治理国际合作联合实验室，银川 750021)

0 引 言

智慧农业[1]的发展主要取决于基础设备的研发和创新，而智能灌溉系统是最重要的基础设备之一[2]。智能灌溉通过感知作物的生产环境，如土壤湿度、雨量和气温等，制定出合理的灌溉制度，实现了作物精准灌溉和自动化管理[3-5]。

由于智能滴灌系统具有结构简单、易操作、适用性广等优点，受到了广泛关注[6,7]。然而，滴灌系统是一种典型的惯性时滞、强耦合、易受干扰的非线性系统[8]，很容易发生不稳定。研究表明，在控制系统中加入Smith预估补偿器能很好地消除上述不利影响，且Smith预估控制被认为是解决大时滞过程控制的最有效方法[9]。张磊等[10]为解决由于被控对象参数的不确定性引起的系统失稳问题，提出基于Smith预估器的PD模糊控制策略，系统鲁棒性明显提高，仿真效果较好；刘斌等[11]提出将Smith预估模糊控制应用于温室灌溉决策中，系统误差不超过7.5%，有较高的实用性和稳定性；郝竹银等[12]介绍了加入Smith预估器的模糊PID算法控制温室温度的方法，结果显示相对于普通PID和模糊PID，其精度和稳定性有很大的提高；曾庆良等[13]针对研究对象时滞性和易受干扰的问题，设计了Smith预估的模糊PID控制方法，实验测试说明该方法具有较强抗干扰能力和较短的调节时间等。

虽然，上述研究利用Smith预估器在某种程度上提高模糊PID控制的稳定性、精度和抗干扰能力，但该预估器非常依赖精确的数学模型，考虑系统模型参数易受环境、设备等不确定条件变化的影响，推求精确模型的困难较大。……