A Simulation for Irrigated Sugarcane by using Fuzzy Logic Controller
DOI:
https://doi.org/10.14456/thaidoa-agres.2023.8Keywords:
Fuzzy Logic Controller, Sugarcane, Drip Irrigation SystemAbstract
This research applied the fuzzy set theory on designing a fuzzy logic controller and simulation for drip irrigation system on using the MATLAB Simulink program as compared to a drip irrigation system for Khon Kaen 3 sugarcane cultivar in Nakhon Ratchasima Agricultural Research and Development Center. A fuzzy logic controller was designed by using soil moisture content and relative air humidity data which were inserted into that system by sets of trapezoidal form and a Mamdani and Assilian-type fuzzy inference mechanism in which the knowledge of an expert was registered through the fuzzy rules. The fuzzy system would then evaluated the necessary duration of irrigation. The experimental results showed that there was no significant difference in irrigation duration between simulation for drip irrigation system and irrigation system based on soil moisture content at Nakhon Ratchasima Agricultural Research and Development Center. The fuzzy logic controller was reliable and could fully meet the design goals and criteria.
References
ประโยชน์ คำสวัสดิ์. 2560. การออกแบบและพัฒนาระบบการให้น้ำอัตโนมัติด้วยตัวควบคุมแบบฟัชซี่. รายงานการวิจัย, มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี. 58 หน้า
ปรีชา กาเพ็ชร, ทักษิณา ศันสยะวิชัย, กาญจนา กิระศักดิ์ และสุพัฒตรา คณานิตย์. 2553. การตอบสนองของอ้อย (Sacharum officinarum L.) พันธุ์ขอนแก่น 3 ต่ออัตราการให้น้ำในปริมาณจำกัด. วารสารวิชาการเกษตร 28(3): 306-316.
อุทัย อารมณ์รัตน์. 2523. การชลประทานและการใช้น้ำของอ้อย, หน้า.76-82. ใน: รายงานผลการวิจัยประจำปี 2523 สำนักวิจัยพัฒนาปัจจัยการผลิตทางการเกษตร. กรมวิชาการเกษตร กระทรวงเกษตรและสหกรณ์, กรุงเทพฯ.
Cazemier, D.R., Lagacherie, P. and Martin-Clouaire.R. 2001. A possibility theory approach for estimating available water capacity from imprecise information contained in soil databases. Geoderma. 103: 113-132.
Hsiao T.C. 1973. Plant responses to water stress. Ann. Review of Plant Physiol. 24:519-570.
Kevin, M.P. and Stephen, Y. 1998. Fuzzy Control. Pages 82-99. In: Fuzzy Logic Controller, Addison Wesley Longman, California USA.
Mamdani, E.H. and Assilian, S. 1975. An Experiment in Linguistic Synthesis with a Fuzzy Logic Controller. International Journal of Man-Machine Studies. 7(1): 1-13.
Saruwatari, N. and Yomota, A. 1995. Forecasting system of irrigation water on paddy field by fuzzy theory. Agricultural Water Management. 28: 163-167.
Takagi, T. and Sugeno, M. 1985. Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 15(1):116-132.
Zadeh, L.A. 1975. Fuzzy Sets: Fuzzy Logic and Fuzzy Systems. World Scientific Publishing, NJ USA. 975 p.
Zadeh, L.A. 1975. The Concept of a Linguistic Variable and Its Application to Approximate Reasoning-II. Information Sciences. 8(4): 301-357.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Thai Agricultural Research Journal
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Thai Agricultural Research Journal