随着水肥灌溉技术的不断发展,我国果园水肥灌溉模式正向智能化方向转变。通过应用传感器技术、智能算法和云平台技术等方法,实现作物按需灌溉,改进装备智能化水平,能够有效提高水肥资源利用率,促进农业环境友好型发展。本文以提高水肥利用效率为目的,结合国内农业发展中灌溉施肥实际需求,进行了基于改进蝙蝠算法优化极限学习机（Improved Bat Algorithm-Extreme Learning Machine,即IBA-ELM）模型的果园水肥灌溉控制系统设计。该系统采用上下位机结构,上位机由云平台和人机交互触摸屏构成,用于预测/决策水肥灌溉量、监控系统运行、存储数据等;下位机以STM32F103ZET6控制芯片作为核心控制器用于接收传感器测量数据、输出控制指令等。在系统硬件设计部分,对传感器、电动蝶阀和人机交互触摸屏等元件进行了选型,设计了 WIFI模块、LORA模块和电源模块电路;在系统软件设计部分,对传感器数据采集程序、LORA程序、WIFI程序和可视化操作界面进行了设计。其中,传感器数据由不同采集节点的LORA模块传送至汇聚节点,再通过WIFI模块传输至阿里云平台,用户可通过阿里云平台或人机交互触摸屏完成手动/自动控制。为实现精准灌溉,构建了基于IBA-ELM的灌溉预测模型。针对BA算法后期寻优易陷入局部最优值的问题,将遗传算法中的交叉变异机制引入BA算法,构建了 IBA-ELM蒸腾量预测模型。对IBA-ELM模型与ELM模型、BA-ELM模型进行了测试比较,三种模型的预测值与目标值的均方根误差（RMSE）分别为:0.4362、0.9300、0.6831,相关系数（R2）分别为:0.9586、0.8120、0.8986。结果表明,IBA-ELM模型预测精度明显高于ELM模型和BA-ELM模型,其预测结果更接近目标值。结合作物系数和水量平衡法,由蒸腾量计算得出灌水量;结合养分平衡法,将土壤EC值作为输入函数,由施肥模型计算得到施肥量,最终遵循肥随水走的原则得到水肥灌溉量。为验证系统稳定性和有效性,在试验果园进行了系统安装与测试,测试过程中系统运行稳定、智能化程度较高。在果树的开花坐果期和果实膨大期分别应用IBA-ELM模型和ELM模型进行了对比试验,结果表明,与ELM模型灌溉方式相比,IBA-ELM模型灌溉方式节水率分别达到4.3%、3.9%。由测试结果可知,本文设计的基于IBA-ELM模型的果园水肥灌溉控制系统具有较好的节水效果,应用前景广阔。