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Regulation of soil moisture using zone model predictive control

机译：用区模型预测控制调节土壤水分

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This paper concerns the input-output model identification and zone model predictive control of an agro-hydrological system modeled by a partial differential equation. The primary control objective is to maintain the soil moisture within a desired range which is suitable for grass grow. There is also a secondary control objective which is to reduce the total irrigation amount. First, a linear parameter varying (LPV) model is identified for controller design purpose using a maximum likelihood gradient-based iterative estimation method. Then, based on the LPV model, a zone model predictive control (MPC) is designed which uses an output disturbance and state observer to reduce model-plant mismatch and an asymmetric target zone to reduce irrigation amount under weather uncertainties while maintaining the soil moisture within the target range. Simulation studies show that the LPV model is a good approximation of the original nonlinear model and effectively reduces the online computational load of the MPC, and that the proposed zone MPC can lead to significant water conservation.
机译：本文涉及通过局部微分方程模型的农业水文系统的输入 - 输出模型识别和区域模型预测控制。主要控制目标是将土壤水分保持在适合草生长的所需范围内。还存在二级控制目标，即减少总灌溉量。首先，使用基于最大似然梯度的迭代估计方法来识别用于控制器设计目的的线性参数变化（LPV）模型。然后，基于LPV模型，设计了一种区域模型预测控制（MPC），其使用输出干扰和状态观察者来减少模型 - 植物失配和不对称目标区域，以减少天气不确定性下的灌溉量，同时保持内部的土壤水分目标范围。仿真研究表明，LPV模型是原始非线性模型的良好近似，有效地降低了MPC的在线计算负载，并且所提出的区域MPC可能导致显着的水系。

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