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基于PLC的智能灌溉控制系统设计（2）灌溉决策子程序设定土壤湿度阈值（如作物适宜湿度范围：下限θ_min、上限θ_max），结合气象数据（雨量、预报降雨概率）决策灌溉：当`Filtered_SM<θ_min`且无降雨时，触发灌溉逻辑；若未来24小时降雨概率>50%（通过云平台获取预报数据），则暂停灌溉，避免水资源浪费。（3）设备控制子程序根据决策结果，按轮灌策略（如“区域1→区域2→区域3”）控制电磁阀与水泵启停，记录灌溉时长与用水量；同时监测水泵电流、电磁阀反馈信号，异常时触发报警（如水泵电流>额定值1.2倍，立即停机并报警）。（4）通信子程序周期性（如1分钟/次）将传感器数据、设备状态上传至上位机，接收远程控制指令（如手动启停灌溉、修改阈值），实现双向通信。3.2上位机软件设计上位机采用组态软件（如WinCC、KingSCADA）或自定义Web应用开发，核心功能模块：实时监控：以曲线/仪表盘展示土壤湿度、气象参数，直观反映环境状态；设备控制：支持“手动/自动”模式切换，远程启停灌溉、切换轮灌区域；参数配置：可视化设置湿度阈值、灌溉时长、轮灌顺序等参数；数据管理：存储历史数据（如日/周/月灌溉量、土壤湿度变化），生成报表与趋势曲线；故障报警：声光提示+短信推送（可选），记录故障类型与发生时间。通信协议采用OPCUA或ModbusTCP，确保数据传输的实时性与可靠性。四、系统测试与应用4.1实验室测试搭建模拟灌溉环境（可控土壤湿度、气象参数），测试系统核心指标：响应时间：传感器数据采集至灌溉启动≤5秒，满足实时控制需求；控制精度：土壤湿度控制误差≤3%（如目标湿度70%，实际稳定在68%-72%）；适配性：通过修改阈值参数，验证系统对小麦（需水粗放）、番茄（需水精细）等作物的适配性。4.2田间应用在某温室大棚与露地农田部署系统，对比传统灌溉方式，实现以下效益：节水率：达30%以上（精准灌溉减少无效耗水）；作物产量：提升15%（避免水分胁迫与涝害，优化生长环境）；运维效率：故障报警及时（传感器断线、水泵过载≤10秒触发），人工巡检成本降低60%。五、结论与展望基于PLC的智能灌溉控制系统通过硬件模块化设计与软件逻辑优化，实现了灌溉过程的自动化、精准化与远程化管理，有效提升水资源利用效率与农业生产效益。未来可结合机器学习算法（如LSTM预测土壤湿度变化），根据作物生长周期动态调整灌溉策略；或与智慧农业平台深度融合，实现“水肥一体化”“病虫害预警”等多系统协同，进一步推动农业数字化转型。注

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