“一控两减三基本”提出我国现代农业国情下减肥增效的目标,要求在农用化肥减量增效上做到精准施肥、提高机械使用。我国的化肥用量明显高于世界水平(单位面积使用化肥225kg),化肥的大量施用起到了增产的目的,为进一步提高化肥的利用率并起到增产增效的作用,变量施肥技术的发展为肥料的精准施用提供了高效的平台。对于变量施肥技术的研究将有利于我国未来农业绿色、高效、可持续发展,是我国精准农业甚至是智慧农业领域研究的重点问题。本文以液肥喷施变量控制系统为研究对象,在基于神经网络PID变量控制算法研究、变量控制系统滞后修正方法建立研究的基础上,研发了液肥喷施变量控制系统。通过对系统进行性能参数以及大田效果进行验证和调试,进一步优化和提升了系统性能,形成了一套适用于大田液肥喷施的变量控制系统。主要研究结果如下:(1)以电动比例阀开度传递函数为控制对象进行控制算法仿真,结果显示BP神经网络的上升时间、调节时间、超调量、峰值分别是0.0298、0.0059、2.8%、0.0576,较模糊及常规控制算法这些指标均为最优,结合控制算法对干扰信号的响应上,BP神经网络PID控制算法表现出最快的响应速度、良好的稳定性、最高的控制精度以及较强的自适应调整能力。在室内参数实验验证中,系统压强与开启阀数以和不同系统压强下压强与流量值,都表现出最低0.92最高0.98的线性相关性。表明BP神经网络PID控制算法策略下,系统对流体的线性可控制性及稳定性都有较强的控制能力。在室内精度测试实验中,精度最低为4.6%最高为1%,且各个压强下精度并无表现出较大差异。说明本系统在BP神经网络PID控制算法策略下,实现了系统对流体的高精度控制和稳定性以及在不同压强下较强的自适应能力?(2)通过分析影响变量控制系统作业的影响因素,并针对主要的影响因素进行滞后模型建立,又基于滞后模型产生的滞后信号配合导航进一步保证了施肥的精度。为验证滞后效果进行实验验证,结果表明在不同行驶速度下进行喷肥作业,精度最低为4.1%最高为3%,相较于静态环境下室内精度数据大田作业精度没有下降,滞后修正效果表现出了实用性和稳定性。(3)通过对液肥喷施变量控制系统的需求分析,变量控制系统的研发需要遵循作业精度高、稳定可靠、智能化的实际需求才能更好的适应大田作业环境。通过液肥喷施变量控制系统总体方案的设计,确定了变量控制系统的硬件组成、流量控制的方法。通过环境搭建、设计思路的整理、下位机程序结构的设计、上位机界面的设计,完成变量控制系统的嵌入式开发。开展大田试验对控制系统进行效果验证及应用,以无施肥处理作为对比结果显示叶面肥喷施及常规施肥处理下,前一个处理比第二个处理多增产4.26%。叶面喷施以及缓释肥的处理相对常规处理分别多增产13.49%和7.9%。而在叶面肥喷施以及缓释肥处理下,相对常规增产13.49%和7.9%,比叶面肥以及常规相对常规施肥处理多增产11.5%和5.99%,叶面肥喷施及缓释肥的处理方式可对棉花增产。通过对作业喷施肥量的监测,结果显示精度最高为2.3%,最低为4.6%。与室外滞后修正验证试验(精度最高2.3%,最低为4.1%)相对比,精度基本保持一致。大田实际试验中,液肥喷施变量控制系统表现出较高的控制精度,满足大田液肥喷施的作业要求。