混合果蝇优化算法PID参数整定方法的研究

【目的】解决基本果蝇优化算法（FOA）由于算法局限性而出现比例积分微分（PID）参数整定收敛速度慢且容易过早陷入局部最优的问题。【方法】为了在迭代前期具有更高的全局搜索效率,利用粒子群算法（PSO）寻找多个全局较优种群,迭代后期使用具有较强的局部寻优能力的FOA算法提高收敛精度,实现对全局搜索和局部搜索过程的优化。【结果】两个二阶时滞系统的阶跃响应测试结果表明,基于HFOA的PID控制器参数整定的上升时间、调节时间和超调量等指标更优,能够实现更好的系统响应性能。【结论】优化后算法具有控制精度高、响应速度快、鲁棒性好等优点,为PID参数优化提供了参考。     

湖北烟区田间生产环节农机适用性影响因素分析

【目的】进一步明确影响湖北省不同烟区农业生产机械化作业率的主要因素和改造创新关键环节,从而有针对性地进行改进研究,提高农机配置与应用融合度。【方法】对湖北省恩施州、宜昌市、十堰市和襄阳市的4个烟叶生产县的核心示范区农机配置、使用现状以及农机作业生产条件进行调查研究。【结果】湖北烟区农机动力范围以50 HP～90 HP大中型和4HP～10HP小微型两类为主,50HP以上动力配置大中型农机的作业质量和作业效率优于小微型农机。耕整地环节大中型农机适用性较高,缓坡平地和地块连片性较高区域大中型农机适用性较高。田间通达度和田块平整度是机型选择的重要影响因素,地块面积和形状对机型适用性影响也较为明显,受农机农艺融合度较差限制的主要是移栽和采收环节。【结论】在宜机化水平较高区域,提高大中型农机作业率;在宜机化水平偏低区域,加大宜机化改造的同时提高小微型农机作业效率;在宜机化水平较低、适用农机较少区域,研制全部或部分替代人工的便携式农机具,降低人工劳动强度。     

多策略混合搜索的变时段人工蜂群算法及应用

【目的】研究非汛期洪水、中小洪水调度和发电调度模拟中时段步长和约束条件在较长系列上的融合优化,提升水库调度综合效益。【方法】建立了多策略混合搜索的变时段的人工蜂群算法,构建了长系列可变时段的多约束下发电量最大的水库优化调度模型,对万安水库进行实例应用。【结果】非汛期水量利用率提高了3%,加强了对洪水资源的利用;多策略混合搜索的人工蜂群优化算法缓解了多约束条件优化模拟计算时,时段步长选取与运算精度和收敛速度之间的矛盾,有效提升了标准人工蜂群算法的寻优效率与开发能力。【结论】研究成果可为非汛期洪水、中小洪水调度和发电调度综合效益的提升提供依据。     

阻尼器测试试验台的新变步长LMS自适应滤波器设计

【目的】提升阻尼器测试试验台的控制品质,进而得到更好的被测阻尼器参数曲线,需要对试验台反馈数据进行滤波提取。【方法】课题组通过对传统LMS自适应滤波器的研究,针对其步长选值问题,提出了一种基于麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）的变步长LMS算法,进而进行了新变步长LMS自适应滤波器设计。并通过Tent混沌映射优化了SSA算法在LMS自适应滤波器中的使用,加强了该算法的跟踪和收敛能力。【结果】仿真结果表明,优化后的算法较优化前误差总值下降约75.72%,优化效果较为显著。同时,相较于其他文献中的LMS自适应滤波算法,本设计中的算法能在快速收敛的同时保持较低的稳态误差,误差总值下降约35.17%。【结论】经过Tent混沌映射所得出的SSA算法初始种群能够提高LMS算法的跟踪能力、收敛速度和稳态精度。课题组设计的滤波器表现良好,具有较强的跟踪能力和稳态精度在低范围的保持能力,为阻尼器测试试验台性能优化和反馈数据的滤波提取提供了新的思路和方案。     

智慧农机发展背景下移栽机取苗爪装置设计

【目的】传统的半自动移栽机取苗爪装置人工依赖程度高,较为耗时耗力,且工作效率不高,易出现返工现象。随着智慧农机和人工智能的高速发展,基于智慧农机发展技术的自动移栽机取苗爪装置工作效率高,可满足大面积种植的需要。【方法】笔者采用理论分析和数学模型构建相结合的方法,分析了自动移栽机取苗爪设计方案,根据移栽机取苗爪的运动需求,设计了移栽机取苗爪装置,并优化了取苗爪参数设计。【结果与结论】该装置设计可以满足自动移栽机取苗爪的运动需求,与传统的半自动移栽机相比提高了抓取效率,能够较好地完成取苗作业,具有一定的应用前景和推广价值。     

模块化设计在小型农机上的应用

【目的】为解决当前农业机械产品功能个性化与科研水平不高之间的矛盾,进一步提高小型农机生产效率和农业机械化水平,研究人员主动将模块化设计理念及技术应用到小型农机研发设计工作当中。【方法】笔者结合小型农机应用现状,阐明并分析了小型农机设计制造过程中模块化设计理念推行的重要性与可行性,并进一步结合模块化设计的概念及特点,针对模块化设计在小型农机上的应用方法以及实践进行深入研究与分析。【结果】基于模块化设计的小型农机可以结合农业生产特点进行功能划分,不仅可以全面提高农业生产效率,同时也有助于实现农业增产增收目标,可行性价值相对突出。基于此,建议研究人员加强对模块化设计技术动态发展情况的合理捕捉,通过完善并健全生产制造体系,进一步提升小型农机设备的使用效率,推动传统农机设备生产制造体系转型升级。     

农机深松整地作业监测系统的设计

【目的】针对传统人工方式抽检农机作业质量和数量,存在检测效率比较低的问题,设计了一种农机深松整地作业监测系统。【方法】笔者分析监测系统设计原理,利用倾角感应器和超声波传感器构成耕深数据收集设备,利用不同的作业参数实现耕深信息的实时更新,为耕深信息实时监测提供数据基础。利用农机具终端实现位置定位,通过移动网络上传到服务平台中,实现统一管理。【结果】该系统通过田间试验,系统作业的深度测量误差在1.18 cm以下,均方根误差在0.64 cm以下;系统作业面积测量误差和平均误差均不超过0.91%、0.53%,为深松作业的补助提供量化的依据。【结论】系统已经在全国各地开展应用示范,进一步了提高补贴监测管理的准确性,降低了管理部门人力、物力的付出成本,提高了农机作业信息化管理水平。     

基于模糊多准则决策算法的农机部件参数化设计

精细农业的实现离不开高精度农机的支持。为了提高农机的设计精度,有效的缩短设计周期,提出了一种基于模糊多准则决策算法的农机部件参数化优化方法。该方法基于Solid Works建模软件和VB编程软件的兼容性接口,可通过VB编程来实现自动化和参数化建模过程,提高了农机零部件的设计效率,利用模糊多准则算法对零件的尺寸进行优化,从而有效地提高了农机零部件的设计精度。以农机部件液压缸的设计为例,通过参数化建模方法自动建立了一级缸和二级缸的模型,结果发现:使用模糊多准则决策算法可提高设计效率和经济效益,缸体的结构力学性能也得到了有效优化。     

大蒜生产全程机械化技术特点与农机选型研究

【目的】传统大蒜种植模式以人工为主,劳动强度大,生产效率低,作业成本高,严重影响了大蒜种植的经济效益,因此将农业机械化技术应用于大蒜生产全过程具有重要的现实意义。【方法】笔者以江苏省为例,通过实践研究的方式了解大蒜生产现状,并在此基础之上探讨大蒜生产全程机械化技术特点、优势及要点,分析大蒜机械化生产农机选型策略,并推广应用大蒜生产全程机械化技术。【结果】机械化技术应用于大蒜生产全过程可显著提升大蒜生产效率,推动大蒜产业提质增效。【结论】大蒜生产全程机械化显著提升了大蒜种植的社会和经济效益,可助力乡村振兴,助推农业农村现代化。     

南方大型灌区水稻田灌溉制度实时优化方法研究

【目的】提高南方大型平原自流灌区农业用水效率,发展精准灌溉。【方法】针对江苏省洪金灌区,基于降雨短期预报和水量平衡方程,开展水稻灌溉制度的实时优化研究。【结果】基于7 d短历时天气预报,2017年7月7─13日洪金灌区采用实时优化方法确定的灌溉方案与传统灌溉制度相比,在满足同样灌水要求情况下的灌溉水量减少了32%。【结论】该方法对南方水稻区种植具有普遍指导意义,能够更加精确地安排水稻灌溉制度,提高雨水利用率,优化地区水资源分配。     

基于滤波算法的林果采摘机器智能控制系统研究

【目的】提高林果采摘机器的综合采摘效率,减轻人工作业强度,优化系统数据收集与传输性能,提升系统稳定性。【方法】课题组设计了一款基于滤波算法的林果采摘机器智能控制系统。该系统利用滤波算法实现了网络信息拥堵控制,其工作原理为：通过高分辨率相机收集林果图像发送至总控系统,使用滤波算法识别目标林果后检测位置信息;由传感器收集林果与机械爪的距离进行位姿计算,运动控制设备发送指令后机械臂到达采摘位置;末端执行设备控制电机运转后操控机械臂完成采摘。【结果】测试表明,系统应用滤波算法的适应性良好,与应用灰狼算法相比,整体运行稳定率达到了92%以上,各项参数指标符合预期。【结论】该林果采摘机器智能控制系统可实现高效智能采摘,推广前景较为良好,本研究可为类似采摘或收获农机装备的优化设计提供参考。     

基于二维改进Transformer网络的农机轴承故障诊断

【目的】针对农机使用环境恶劣、欠缺后期维护等问题,研究农机轴承故障诊断新方法,克服卷积神经网络难以全局提取特征的不足,提高故障诊断准确率以及农机使用的安全性和稳定性。【方法】研究团队引入了二维改进Transformer网络,利用未经优化的短时傅里叶变换生成的二维图像,并结合深度学习模型,进行了农机轴承故障诊断。研究团队还基于凯斯西储大学的轴承故障数据集进行了实验,从而验证该故障诊断方法的有效性。【结果】在训练30轮后即可在故障类型和故障程度的诊断中达到99.9%的准确率,高于常用的卷积神经网络。【结论】该故障诊断方法流程简单,在负载情况下具有可靠性、优越性,减少了对专家系统的依赖,为农机轴承故障诊断提供了更便捷可靠的方法。     

智能农机在广东省智慧果园多环节市场应用现状与对策研究

【目的】应对科技发展浪潮下的数字化变革,推动广东省农业向着数字化、智能化、可持续发展的未来迈进。【方法】课题组通过分析广东省智慧果园管理、种植、农田保护和收获等环节的智能农机市场应用现状,系统性地总结了智能农机在提高生产效率、优化资源利用、推动绿色农业发展等方面的巨大潜力,并从技术创新与研发投入、农民培训与意识提升、政策支持与市场引导三个方面,提出了具体的数字化发展对策。【结果与结论】通过政府、农民、企业等多方主体的持续发力,可以更好地解决智能农机当前发展面临的问题,不仅能够推动广东省农业产业的现代化,而且有望为全国农业领域提供可借鉴的经验,共同促进农业的高质量发展。     

基于粒子群神经网络的农机调度网络安全态势评价

在规模化农机作业过程中,由于农机作业信息发布滞后和农机资源调度不合理,会造成农机作业效率低下的问题,特别是在农忙时节,会影响农作物的收割效果。为了提高农机作业效率,往往需要具备大规模的农机调度网络系统,以对农机资源进行合理的分配。农忙时网络系统使用的时间比较集中,为了不耽误作业调度系统的顺利运行,网络安全问题不容忽视;而农机调度网络系统的数据较为庞大,想要对其进行网络态势安全评价需要高效的处理算法。为此,将粒子群优化的神经网络算法引入到了农机调度网络安全态势评价过程中,并对其可行性和可靠性进行了验证。实验结果表明:采用粒子群优化的神经网络算法对于网络安全评价的效率较高,可以满足农机网络调度系统网络安全态势评价的需要。     

一种基于改进布谷鸟算法的极值搜索控制方法及应用

【目的】不确定复杂动力学系统难以实现最优控制。太阳能光伏系统由于其外界环境不确定,导致其最优稳态模型不确定,需要一个最大功率点跟踪（MPPT）控制器确保在任何环境下太阳能电池都保持最大功率工作。【方法】课题组介绍了一种基于改进布谷鸟算法的极值搜索控制方法（ICS）,通过改进算法迭代过程提升其动态性能和稳态性能,并提出了离散-连续控制方法,实现了离散算法在连续物理系统中的应用,并通过数值仿真的方式验证了ICS算法性能。【结果】与传统CS算法相比,ICS算法大幅度优化了调节时间、振荡次数和极值搜索能力,其调节时间仅为0.025 5 s,算法收敛前仅大幅振荡两次,且该算法找到的极值输出功率也大于传统CS算法,即更接近全局最优值。【结论】ICS算法的动态性能和稳态性能均远优于传统CS算法,其在调节时间、振荡水平和极值搜索能力等方面均性能优越。     

考虑水头损失的管道灌溉分水口轮灌分组优化模型

【目的】优化灌溉系统中分水口轮灌分组的灌溉制度,在满足流量要求的条件下节约电能。【方法】提出了在考虑水头损失时不同分水口状态与管道进口压力的关系模型,该模型利用分水口开关0,1状态作为自变量,从管道末端起利用推导的递推公式求出管道进水口的等效水头损失系数。依据该模型,在定流量分组轮灌优化中得到为使分组轮灌功率最小的目标函数。利用遗传算法对上述问题进行了优化求解,并给出了编码方案。【结果】在分水口等间隔布置时,轮灌分组按轮灌分组数等间隔安排所需功率最小,优化后的水头损失系数可以减小到没有优化前的0.772倍。【结论】本研究模型不仅适用于恒定流量的组合优化,也可应用于不同分水口的所需水量不同的随机灌溉以及恒压供水的优化中。     

农机零部件加工中五轴数控加工中心刀具算法应用

为了解决复杂农机零部件的高精度加工难题,在加工工序中引入了五轴数控加工技术,并采用自适应差分算法对加工刀具的轨迹进行了优化,从而有效提高了农机复杂零部件的加工效率和加工精度。在五轴数控加工过程中,需要建立切削模型,但五轴加工过程中的刀具矢量是不断变化的,其计算较为复杂,而本次引入的自适应差分算法可以利用初始化参数数据和曲线拟合方法,确定最佳的走刀轨迹。为了验证算法的可靠性,对刀具轨迹优化效果进行了仿真测试,测试结果表明:采用刀具优化算法后在复杂的零件拐角部位可以得到更佳的走刀轨迹。最后对系统进行了实际的加工实验测试,测试结果表明:采用该数控加工系统可以得到高精度的复杂农机部件的加工效果,为现代农机复杂零部件的加工提供一种新的方向。     

粒子群参数自适应调整的优化设计

在分析粒子群优化原理基础上,引入模拟退火机制以一定的概率对部分粒子的速度及位置执行更新操作,建立了粒子群惯性量权重因子及学习因子的模糊逻辑控制器以实现粒子群参数的自适应调整,从而提高优化算法的收敛速度及获得全局解的能力.通过运用常规优化方法、遗传算法及参数自适应调整的粒子群优化方法对起重机结构主梁截面优化设计对比可知:采用粒子群参数调整的优化方法具有自适应能力强、计算效率高及优化设计精度高等优点.     

模拟退火遗传算法在灌溉水量最优分配中的应用

建立了灌区多种作物间灌溉水量的最优分配问题的数学模型，并采用了一种混合式遗传算法——模拟退火遗传算法（SAGA）来求解。该算法不仅保证了全局收敛，而且提高了算法收敛速度和稳定性。应用于某灌区灌溉水量分配优化的实例，显示了该算法的优越性能，为农业水资源管理提供了一种新的思路和方法。     

农机安全生产信息系统的设计——基于混合遗传资源调度算法

为了提高多农机联合作业时的安全性,将混合遗传调度算法引入到了农机资源调度和安全生产信息系统的设计上。在农机导航自主路径规划时,混合遗传算法可以通过交叉和变异搜索算法,使农机行走时获得避开障碍物的最佳路径,从而可以提高农机的作业效率和作业的安全性。通过农机作业生产的调度安排,对资源调度安全生产系统进行了测试,结果表明:采用混合遗传调度算法可以得到合理的收割机行走路径,且事故发生的概率也有所降低,对于提高农机作业的效率和安全性具有重要的意义。