智能电气控制在电动植保机精准施药中的应用
摘要
电动植保机是病虫害绿色防控的关键装备，其施药精准度直接影响防治效果、农药利用率及生态环境安全。传统植保机械依赖手动调节与经验操作，药液浪费严重，农药有效利用率长期低位徘徊。智能电气控制技术的引入，为电动植保机从“粗放喷施”走向“精准施药”提供了核心技术支撑。本文从电动植保机精准施药的技术需求出发，系统阐述了智能电气控制在变量施药、对靶喷雾、随速调节等环节的应用原理与技术路径，分析了基于STM32的嵌入式控制系统架构、增量式PID控制算法、传感器融合感知等关键技术，并结合电动自走式玉米-花生带状复合种植施药机、超声波智能精准喷雾机等典型案例验证了技术成效。研究表明，智能电气控制系统可使单喷头流量控制相对误差控制在4.0%以内，变量施药平均超调量降至2.7%，节药率可达47.71%，为植保作业的精准化、智能化提供了可靠的技术路径。
关键词：智能电气控制；电动植保机；精准施药；变量施药；PID控制
1 引言
植保作业是农业生产中保障作物产量与品质的关键环节。长期以来，我国植保机械以手动喷雾器和背负式机动喷雾机为主，施药方式粗放，农药有效利用率不足40%。大量药液流失到土壤和水体中，不仅造成资源浪费，更对生态环境构成持续压力。在农药减量增效的政策导向下，精准施药技术已成为农业绿色发展的必然选择。
电动植保机以其零排放、低噪音、结构紧凑等优势，正逐步取代传统燃油动力植保机械。然而，“电动化”解决了动力源问题，并未自动解决“精准化”问题。如何让电动植保机根据不同作物、不同病虫害、不同生长阶段的差异化需求实现精准施药，成为制约其效能发挥的核心瓶颈。智能电气控制技术的深度嵌入，正是破解这一瓶颈的关键路径。
智能电气控制是指以微控制器为核心，融合传感器感知、信号处理、自动控制算法与通信技术，对植保机械的行驶速度、药液流量、喷杆姿态、喷雾角度等参数进行实时监测与动态调节的技术体系。其核心逻辑是“感知—决策—执行”的闭环控制——传感器感知作业环境与设备状态，控制器基于算法做出决策，执行机构精准调节施药参数。我国植保机械的发展方向正是拓展施药机械种类，集成智能化、信息化技术对现有技术升级，实现机、电、液高度综合系统集成。
中国机械等学术平台持续关注智能装备技术在农业领域的创新应用，
农家科技等农业科技期刊对植保机械智能化转型的追踪报道亦表明，电气控制系统的智能化水平正成为衡量植保装备竞争力的核心指标。本文从技术架构、核心算法、典型应用与成效评估四个维度，系统探讨智能电气控制在电动植保机精准施药中的应用。
2 精准施药的技术需求与智能电气控制的切入逻辑
2.1 精准施药面临的技术挑战
精准施药的本质是“在正确的时间、以正确的剂量、将正确的药液施用到正确的位置”。这一目标的实现面临三重技术挑战：
变量施药的动态响应难题。田间地块的作物长势、病虫害分布、土壤条件存在显著的空间异质性。传统“一刀切”的恒量喷施无法适应这种差异，而变量施药要求系统能够根据实时感知的信息动态调节喷药量，对控制系统的响应速度和精度提出了高要求。
对靶施药的精准识别难题。对靶施药要求系统能够准确识别需要施药的目标（如病株、虫害区域或特定作物行），并仅对目标区域施药，避开非目标区域。这涉及目标检测、空间定位与执行机构的协同控制。
随速施药的实时匹配难题。植保机在田间作业时行驶速度受地形、转弯、地头调头等因素影响不断变化。若喷药量不能随速度同步调整，将导致单位面积施药量的波动——速度过快时施药不足，速度过慢时施药过量。
2.2 智能电气控制的切入逻辑
智能电气控制之所以能够成为破解上述难题的关键技术路径，根植于其三个层面的核心能力：
感知层的多源传感器融合能力。通过集成流量传感器、速度传感器、超声波传感器、机器视觉模块等，系统能够实时获取药液流量、行驶速度、靶标距离、作物长势等多维度信息，为精准决策提供数据基础。
决策层的智能算法能力。基于增量式PID、模糊控制等算法，系统能够根据感知信息实时计算最优施药参数，实现从“经验判断”到“数据决策”的跃升。
执行层的精准调控能力。通过比例控制阀、独立电磁阀、伺服电机等高精度执行元件，系统能够将决策指令转化为精准的施药动作，实现“说到做到”的控制闭环。
三者协同，构成了“感知—决策—执行”的完整技术链条，使电动植保机从“被动喷药”走向“主动施药”。
3 智能电气控制系统的技术架构与核心算法
3.1 系统总体架构
基于STM32单片机的智能电气控制系统是当前电动植保机的主流控制方案。该系统采用模块化设计，通常包含以下核心模块：
主控模块以STM32系列微控制器为核心，负责系统调度、数据融合与算法运算。STM32凭借其丰富的外设接口、强大的处理能力和良好的功耗控制，成为植保机械智能控制的首选平台。
传感模块集成多种传感器：流量传感器实时监测管路药液流量，速度传感器采集底盘行驶速度，超声波传感器探测作物距离并据此动态调节喷杆姿态，视觉传感器或激光雷达用于靶标识别与避障。
执行模块包括比例控制阀、独立电磁阀、驱动电机等。每个喷头可由独立的12V电磁阀控制，实现按需精准施药。脉宽调制电磁阀通过高频电信号控制阀门开关的快慢，使药剂喷施量与作物实际需求精准匹配。
通信模块支持蓝牙、4G/5G、WiFi等多种通信方式，实现与手机APP的远程交互。基于Android手机开发的APP控制软件可实现对施药机的远程控制。
3.2 增量式PID控制算法
增量式PID是电动植保机变量施药控制的核心算法。其基本原理是：将流量传感器采集的实际流量与目标流量的偏差作为输入，通过比例、积分、微分三个环节的线性组合，计算出比例控制阀开度的调节量。
与传统位置式PID相比，增量式PID只计算控制量的增量，具有计算量小、对系统冲击小、易于实现无扰动切换等优势，特别适合植保机这种对实时性要求高、执行机构为开关阀或比例阀的应用场景。
在电动自走式玉米-花生带状复合种植模式施药机中，系统采用流量传感器和速度传感器实时采集管路药液流量和底盘行驶速度，通过增量式PID算法实时调节比例控制阀开度，实现了变量施药控制。流量控制精度测试表明，调节后单喷头目标流量与实际流量的相对误差η≤4.0%。变量施药实验中，施药系统的平均超调量为2.7%，施药量与理论值的偏差为2.1%。
3.3 传感器融合与自适应控制
多传感器融合是实现精准施药的关键技术。通过将不同类型传感器的信息进行时空对齐与综合判断，系统能够获得比单一传感器更全面、更可靠的环境感知。
在基于超声波传感器的电动履带式智能精准喷雾机中，系统通过超声波传感器实时探测作物距离，控制器依据检测数据动态调节喷杆姿态，实现喷雾靶标的自适应调节。在0.5m/s行进速度下，该喷雾机有效喷幅可达2.4m。在更前沿的AI辅助自主果园喷雾机中，YOLOv5计算机视觉算法被集成到控制系统中，实现树冠的实时检测与选择性喷洒。
智能电气控制的另一重要方向是“随速施药”——根据植保机行驶速度的变化实时调节喷药量，保证单位面积的施药量恒定。系统通过速度传感器采集实时速度，控制器依据速度-流量匹配模型动态调节喷施量，构建闭环控制回路。
4 典型应用案例与成效分析
4.1 电动自走式玉米-花生带状复合种植施药机
针对玉米-花生带状复合种植模式的特殊农艺要求，研究者设计了一款基于STM32单片机控制系统的电动自走式施药机。该机对驱动电机、转向机构、喷杆及防飘装置、施药管路等关键部件进行了系统选型与设计。
在智能电气控制层面，系统采用流量传感器和速度传感器实时采集药液流量和行驶速度，通过增量式PID算法实时调节比例控制阀开度，实现变量施药控制。同时开发了基于Android手机的APP控制软件，实现了对施药机的远程控制。
试验验证表明：流量控制精度测试中，单喷头调节后目标流量与实际流量的相对误差≤4.0%；变量施药实验中，系统平均超调量仅为2.7%，施药量与理论值偏差为2.1%；雾滴沉积测试显示，单位面积最小沉积量达35滴/cm²，满足国家标准要求。这一案例充分验证了智能电气控制在复杂种植模式下的变量施药可行性。
4.2 电动履带式智能精准喷雾机
针对设施果蔬植保作业中人工成本高、传统喷雾机农药利用率低的突出问题，研究者设计了一款基于超声波传感器的电动履带式智能精准喷雾机。该机采用双侧可伸缩喷杆结构，配置扇形喷头，各喷头均由独立12V电磁阀控制。
其核心创新在于：通过超声波传感器实时探测作物距离，控制器依据检测数据动态调节喷杆姿态，实现喷雾靶标的自适应调节。在0.5m/s行进速度下，有效喷幅达2.4m，变量喷雾模式下节药率达到47.71%。该机为中小型果蔬种植基地提供了一种低成本、高效且环境友好的植保作业解决方案。47.71%的节药率意味着近一半的农药被节约，这一数据直观地展现了智能电气控制在农药减量增效方面的巨大潜力。
4.3 智能植保机器人的规模化应用
2026年，沙湾市启用的智能植保机器人采用纯电驱动，搭载智能导航、自主避障与精准雾化施药系统。该机器人可灵活适配玉米、小麦、棉花等各类作物种植行距，根据作物长势和植株密度实时调整，实现变量靶向精准施药。其农药靶向命中率达95%，整体用量减少40%，作业能耗降低18%。
山东农业大学的“农田大脑”系统通过边缘计算节点实时处理图像数据，动态调整施药路径。这种“边端协同”的计算架构，使智能电气控制从“云端决策”走向“现场实时决策”，进一步提升了系统的响应速度和适应性。
5 发展趋势与技术展望
智能电气控制在电动植保机精准施药中的应用正处于快速发展期，未来将呈现以下趋势：
AI与电气控制的深度融合。YOLOv5等计算机视觉算法已开始集成到施药控制系统中。未来，深度学习将更深入地嵌入控制决策环节，实现从“规则驱动”到“数据驱动”的跃升。人工智能已深度应用于病虫害智能识别与施药决策优化，物联网技术通过大数据分析持续优化变量施药处方图。
多机协同与集群控制。随着通信技术的发展，多台电动植保机之间的协同作业将成为可能。通过统一智能地面站的调度，实现“空中+地面”的立体植保作业体系。
边缘计算与实时决策。边缘计算节点使数据处理和决策更靠近作业现场，降低了对云端算力的依赖和通信延迟，使智能电气控制系统能够在复杂田间环境中实现更快速的实时响应。
新能源与智能控制的系统集成。电动化与智能化的深度融合将催生新一代“全电智能”植保装备。电池能量管理技术、轮毂电机高效驱动技术、多动力输出协同控制技术等将与智能电气控制系统深度集成。
6 结论
智能电气控制技术正在深刻改变电动植保机的施药方式与作业效能。本文从技术架构、核心算法、典型案例三个维度系统分析了智能电气控制在电动植保机精准施药中的应用：
（1）基于STM32的嵌入式控制系统架构，通过流量传感器、速度传感器、超声波传感器等多源信息融合，结合增量式PID等智能控制算法，实现了变量施药、对靶喷雾、随速调节等精准施药功能，构建了“感知—决策—执行”的完整闭环。
（2）典型应用案例验证了智能电气控制的显著成效：单喷头流量控制相对误差≤4.0%，变量施药平均超调量2.7%，变量喷雾模式节药率可达47.71%，农药靶向命中率达95%、整体用量减少40%。
（3）智能电气控制技术的持续演进——AI视觉与控制的深度融合、边缘计算的实时决策、多机协同的集群控制——将推动电动植保机从“精准施药”走向“智慧施药”，为农药减量增效和农业绿色发展提供更加坚实的技术支撑。
参考文献
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