基于改进RF特征选择策略的烤烟油分高光谱特征分析

针对烤烟油分特征预测模型的特征优选问题,提出一种改进RF(随机森林)算法特征选择策略,首先通过RF特征选择算法计算出各个特征的RF-Score,将特征按RF-Score的大小排序依次添加到特征子集中,若分类器分类准确率提高则保留该特征,若分类器分类准确率没有提高或降低则去除该特征。结果表明:利用RF特征选择算法对烤烟高光谱特征进行筛选时,将176个高光谱特征中按基尼系数降序排列依次输入SVM分类器中,前64个高光谱波段特征即可使支持向量机分类器性能最佳,特征子集维度为64,其分类准确率为93.33%。利用改进RF特征选择策略对176个烤烟高光谱波段特征进行筛选,只需输入371.08 nm、716.71 nm、378.31 nm、487.77 nm、484.09 nm、535.85 nm六个波段的高光谱特征即可使支持向量机分类器性能最佳,其分类准确率为95%,特征子集维度为6,说明改进的RF特征选择策略可以在保证分类器性能的前提下能较好地进行数据降维,减小特征集的冗余。改进后的RF特征选择算法与全高光谱波段相比,特征数量减少170个,分类准确率提高3.33%;与RF特征选择算法相比,特征数量减少58个,分类准确率提高1.67%。     

基于计算机视觉的土壤镉胁迫生菜叶片污染响应分析

为了实现无损检测生菜叶片中重金属镉的污染程度,以计算机视觉技术为研究手段,结合图像处理方法和特征选择方法,对4个梯度重金属镉胁迫的生菜叶片进行识别。首先利用数码相机获取生菜叶片图像,然后使用K-means聚类算法分割图像,对分割出的目标图像提取图像颜色、形状和纹理特征,共获取46个图像特征。为了使模型更简便和减少数据量,利用基于变量组合的变量重要性分析(VIAVC)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对图像特征进行降维。采用偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)和随机森林(RF)构建模型,用于生菜镉胁迫程度的识别。结果表明,在7个组合特征模型中,颜色形状纹理融合特征所建立的模型给出了最优结果,测试集分类正确率为92%。用VIAVC和CARS对颜色形状纹理融合特征进行特征选择,发现VIAVC的降维效果优于CARS。使用特征选择的变量建立模型,RF模型的训练集分类正确率和预测集分类正确率均高于PLS-DA,其中,基于VIAVC的RF模型的训练集和预测集分类正确率分别为98.0%和96.0%。可见,基于VIAVC的RF模型在大大降低了特征维数的前提下,能够较好地对不同镉胁迫程度的生菜叶片进行识别。     

支持种肥监测的变量施肥系统设计与试验

目前国内变量施肥控制系统与排肥监测系统集成化程度低,电动机驱动变量施肥系统动态响应研究不够深入。为此设计了基于电动机驱动、支持多路播种施肥监测的变量施肥控制系统,主要包括触摸屏、中央控制器和数据采集器。控制器以MCU为核心,读取GPS测速模块获取的机具行进速度,监测排肥电动机实时转速,与数据采集器通讯获取多路排种或施肥状态,与触摸屏通讯设置作业参数和监测作业状态。搭建试验平台,测得排肥轴转速范围为12.5~125 r/min、监测灵敏度为3 s时,系统监测可靠性为100%。进行了系统排肥量变化响应时间试验,室内试验结果表明在0~11 500 g/min的排肥量变化范围内,系统响应时间最大为0.75 s。系统整机试验中,75~450 kg/hm~2的施肥量变化区间,公差以75 kg/hm~2递增,行进速度平均为3.79 km/h时,系统响应时间平均为1.08 s;在设定施肥量450、600、750 kg/hm~2下,改变不同行进速度的过程中,排肥量准确率平均值分别为95.92%、95.24%和98.26%,方差分别为3.01%、1.39%和1.36%。田间试验表明,施肥量分别为450、600、750 kg/hm~2时,系统排肥量准确率平均值为94.69%,方差为2.23%,多路排种、排肥监测故障报警准确率为100%。     

基于RBF神经网络的离心泵地脚螺栓松动故障诊断

为了准确识别卧式离心泵地脚螺栓松动故障,搭建了卧式离心泵机组诊断平台,采用电涡流传感器对离心泵转子位移进行监测.将采集的转子位移信号经过经验模态分解法(empirical mode decomposition, EMD)分解为多个固有模态函数(intrinsic mode function, IMF),对各层IMF频谱特征、相关系数及能量占比进行分析得到故障敏感分量.最后,通过径向基(radial basis function, RBF)神经网络对离心泵松动故障进行识别预测.结果表明:采用EMD方法可以有效提取出离心泵松动故障特征,IMF5—IMF8层可作为故障特征分量.通过将IMF5—IMF8层的相关系数和能量占比作为故障特征输入到RBF神经网络中进行识别,准确率可达95%.     

基于EMD与神经网络的内燃机气门间隙故障诊断

利用LabVIEW构建了基于EMD与神经网络的内燃机气门间隙故障诊断系统。用490BPG型发动机在转速为1 200 r/min、无负荷时进行了试验研究，采用经验模式分解EMD方法对气门振动信号进行分解，对分解得到的前4个固有模态函数IMF分别求其关联维数，将IMF1～IMF4的关联维数作为神经网络的输入向量，用4种工况的80组样本训练了内燃机气门故障诊断系统的网络模型。试验结果表明，20组测试样本的测试结果均与实际状况相一致，诊断准确率为100%，该系统能快速准确地识别内燃机气门间隙故障。     

双变量螺旋外槽轮排肥器控制序列对排肥性能的影响

施肥稳定性是评价变量施肥机作业性能的重要指标，为了研究排肥口开度（L）和排肥轴转速(n)的组合对排肥性能的影响规律，本文基于离散单元方法，对同一目标施肥量下，不同L和n组合下的施肥过程进行仿真。首先，通过标定试验，构建了基于广义回归神经网络GRNN的排肥量预测模型，经过验证，其决定系数达到0.9994，预测平均相对误差（MRE）为3.56%。其次根据螺旋外槽轮排肥装置的等排肥量曲线，选择3个排肥量1067.37、2323.04、4206.56g/min为目标排肥量，并利用差分进化算法（DE）确定同一目标施肥量下的控制序列(L,n)的组合。最后，利用离散元仿真软件EDEM 2.8分别对3个目标施肥量，不同控制序列下的排肥过程进行仿真。采用排肥均匀性变异系数σ作为评价排肥稳定性的指标，仿真结果表明，在目标排肥量Q1下，当控制序列为(25mm,17.78r/min)时，σ最小，为5.27%；在其他控制序列，σ均高于20%，排肥稳定性较差，且出现断条现象。在目标排肥量Q2下，当控制序列为(65mm，17.12r/min）时，σ最小，为3.46%。在目标排肥量Q3下，σ均小于4%，且在控制序列(65mm，32.85r/min），σ达到最小，为2.08%。当目标施肥量较小时，控制序列的选择对排肥稳定性影响显著，工作时，应尽量避免开度、转速的边界量。当目标施肥量较大时，控制序列选择对外槽轮排肥稳定性的影响较小。结果表明，螺旋外槽轮排肥器具有较好的排肥稳定性。     

基于Random Forest的水稻细菌性条斑病识别方法研究

为了快速、准确、有效地识别发病早期的细菌性条斑病,提出基于随机森林(Random forest,RF)算法的水稻细菌性条斑病识别方法,利用光谱成像技术获取该病害的高光谱数据,通过多元散射校正减少和消除噪声及基线漂移对光谱数据的不利影响。利用随机森林特征重要性指标,选取逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量分类机(SVC)、k最近邻(KNN)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法进行对比试验。同时筛选出12个位于450~664 nm范围内对识别模型有重要影响的光谱波段,并与全波段进行分类结果比较。试验结果表明:RF算法的分类准确率为95.24%,与试验选取的其他算法相比,效果最优,比NB准确率提高了20.97个百分点;与全波段分类结果相比,利用RF算法基于12个波长的识别,波长数减少了98.05%,识别精确率为94.66%,召回率为99.55%,F1值为97.04%,准确率为94.32%。虽然精确率减少了2.97个百分点、准确率减少了0.85个百分点,但召回率增加了4.4个百分点、F1值增加了0.67个百分点,模型精度满足要求。     

玉米勺式排种器变速补种系统设计与试验

针对玉米勺式排种器出现的漏播问题,设计了一种变速补种系统,该系统采用光电传感器在偏离出种口20°位置进行提前检测,漏播发生时由步进电动机改变排种器转速越过空种槽达到实时补种的目的。为了使变速补种系统具有通用性,选取具有一定代表性的玉米籽粒外形形状品种:久龙5号(球形)、九单57(锥形)和郑单958(矩形),以不同转速作为试验因素,运用EDEM软件和排种器性能试验台进行排种性能研究。仿真结果表明:当转速不超过23.1 r/min时,排种性能受变速影响不超过2%,在转速达到27.7 r/min时,变速种子抖落现象明显;在转速达到32.3 r/min时,变速时种子会出现严重的抖落现象;试验结果表明:具有变速补种系统的勺式排种器转速处于13.9~23.1 r/min时,漏播率不超过1.4%,平均补种率达到89.95%,播种率达到98.7%。在转速为27.7 r/min时,比不具有变速补种系统的勺式排种器漏播指数降低10.4%,补种效果最为显著,在转速达到32.3 r/min时,补种效果不显著;3种玉米品种的排种性能优劣次序为:球形、矩形、锥形。     

凯斯A8000甘蔗联合收割机切割质量影响因素的试验

针对凯斯A8000甘蔗联合收获机实际操作参数对切割质量影响大的问题,采用二次回归通用旋转组合设计和田间物理试验方法,对其切割质量影响因素(实际操作参数)进行了研究,探明了各影响因素对切割质量的影响规律和影响机理,且优化了影响因素。结果表明:随刀盘转速x1增大,甘蔗破头率先减小后增大,随前进速度x2的增大,甘蔗破头率y增大;使用大的刀盘倾角时,小深度的入土切割有利于降低甘蔗破头率,但采用大深度的入土切割,甘蔗破头率增大;使用小的刀盘倾角时,贴地切割对降低甘蔗破头率最有利。使用小的刀盘倾角时,因素优组合为:刀盘转速为516.4r/min,前进速度为4km/h,刀盘的离地高度为0,相应可靠性为99%的甘蔗破头率预测区间为(3.9%~8.12%)。使用大的刀盘倾角时,因素优组合为:刀盘转速为544r/min,前进速度为4km/h,刀盘的离地高度为-2.78cm,相应可靠性为99%的甘蔗破头率预测区间为(5.85%~9.34%)。     

基于ReliefF和DBN的齿轮箱故障模式识别方法研究

考虑到齿轮箱中齿轮和轴承等零部件振动信号故障特征难以提取,故障模式无法准确识别的问题,提出了一种将齿轮箱振动信号特征利用Relief F算法进行降维,然后利用深度置信网络进行模式识别的分类方法。首先采用变分模态分解算法对齿轮箱振动信号进行预处理,将信号分解成多个包含故障特征的IMF分量;计算每个IMF分量的时域及能量熵特征,运用Relief F算法选取其中的敏感特征以降低原始特征维度;将敏感特征向量输入到深度置信网络中,实现故障类型的模式识别。实验结果表明,使用降维后的特征向量比使用降维前的特征向量,识别准确率更高。     

基于GPC-ILC的秸秆捡拾致密成型机主轴转速控制方法研究

为解决秸秆捡拾致密成型机主轴转速自动控制问题,以利于致密成型机全程智能化作业,设计了电液控制系统的数学模型与转速预测模型,提出了一种基于GPC-ILC的致密成型机主轴转速控制方法,通过采集先前成型机运行过程中的输入、输出数据,使用带遗忘因子的最小二乘法辨识广义预测控制的参数模型并计算预测输出值,根据以往过程的累计平均模型误差修正预测输出值,并引出迭代学习控制律,在线实时计算新的控制量,实现主轴转速的控制。场地收获试验表明：增负荷时,转速最大动态偏差为3.21r/min,与目标值的偏差为2.6%,最大余差为1.23r/min;减负荷时,最大动态偏差为2.23r/min,与目标值的偏差为2.47%,最大余差为0.89r/min;增减负荷转速达到稳定时间小于5s,超调量小于3%。田间试验表明：最大动态偏差为3.75r/min,与目标值的偏差为3.47%,最大余差为1.79r/min,满足成型机田间作业的需求。GPC-ILC算法可及时校正模型失配、干扰引起的转速控制的不确定性。     

基于无GPS定位的变量施肥控制系统的研究

为实现在贵州山地使用变量施肥控制系统进行施肥,设计了一种基于无GPS定位的变量施肥控制系统。该控制系统以可编程逻辑控制器(PLC)为核心,分为手动模式和无GPS定位自动模式。在手动模式下,人为选择相应的工作地块后,通过触摸屏选择不同的挡位进行施肥;在无GPS定位自动模式下,该施肥控制系统通过移速传感器获取施肥机的位置信号,再根据施肥机的位置信号施用对应的施肥量,以实现变量施肥。试验结果表明:该系统可将传感器数据和决策函数等信息综合处理,在施肥机前进速度为3.5~5.5km/h、施肥量在9 kg/hm2以上时,能够使步进电机工作转速在40~60r/min范围内,施肥机排肥平均误差为4.13%。     

采用响应曲面法优化脚踏分级机山杏核现场分级操作(摘选)

分级是山杏核采后加工利用的最初操作步骤。利用响应面分析对踏板式山杏核分级机机械参数和分级操作(以尺寸为标准)进行优化设计。采用3因素(踏板速度、进料速度和含水率)3水平(速度60、70和80 r/min,进料速度275、300和375 kg/h,含水率10.5%、12.5%和14.5%)研究分级效率(%)和分级能力(kg/h)。为得到自变量最优解,对试验数据进行分析。开发了全二阶模型用于预测反应(分级效率和分级能力),并且研究了各个参数及其相互作用。试验结果表明,分级效率和分级能力分别为75.9%~82.4%和270~325 kg/h。在踏板速度75 r/min,进料速度325 kg/h和核含水率14.5%时,分级机可以达到最大分级效率和分级能力。     

基于随机森林算法的参考作物蒸发蒸腾量模拟计算

选取西南喀斯特地区4个气象站点(都安、河池、百色和融安)5 a(2008—2012年)的逐日气象数据,包括日最高气温Tmax、日最低气温T_(min)、相对湿度R_H、日照时数n和风速u2这5个气象因子的不同组合作为输入,并以FAO 56 Penman-Monteith法(FAO P-M)的计算结果作为标准值,建立基于随机森林(Random forest,RF)算法和基因表达式编程(Gene expression programming,GEP)算法的ET0模型,并将模拟结果与传统Hargreaves模型的计算结果进行比较。结果表明,不同气象因子组合下建立的RF模型均能较好地反映气象因子与ET0之间的非线性关系。随着气象因子的增加,RF模型模拟的精度随之提高。在仅有气温数据时,RF模型仍具有足够的精度(R~2为0.875,RMSE为0.546 mm/d),与传统Hargreaves模型相比R2平均增加了1.98%,RMSE平均减小了22.88%,因此在仅有气温数据时可用RF模型代替Hargreaves模型。RF算法对气象因子的重要性评估表明,在该区域对ET_0最重要的气象因子依次为T_(max)、n、T_(min)、R_a、R_H和u_2。相同气象因子输入下,RF模型精度高于GEP模型。     

基于EMD与神经网络的内燃机气门间隙故障诊断

利用LabVIEW构建了基于EMD与神经网络的内燃机气门间隙故障诊断系统。用490BPG型发动机在转速为1200r/min、无负荷时进行了试验研究,采用经验模式分解EMD方法对气门振动信号进行分解,对分解得到的前4个固有模态函数IMF分别求其关联维数,将IMF1-IMF4的关联维数作为神经网络的输入向量,用4种工况的80组样本训练了内燃机气门故障诊断系统的网络模型。试验结果表明,20组测试样本的测试结果均与实际状况相一致,诊断准确率为100%,该系统能快速准确地识别内燃机气门间隙故障。     

发动机不宜长时间怠速运转

车辆使用中,发现个别驾驶员同志误认为发动机怠速运转可以节省油料,减少磨损,降低成本。因此,在车辆修理后试车时、给轮胎充气时、途中办事时等情况下发动机不熄火,而采取怠速运转(600r/min 左右)。长时间怠速运转易使发动机较快     

基于随机森林的鱼粉蛋白近红外定量分析

基于近红外(NIR)光谱技术,采用随机森林(RF)回归方法测定饲料鱼粉的蛋白含量。考虑到RF模型的随机性,通过调试决策树数量(ntree)和分裂变量数目(nsv)来进行模型优选;利用基尼系数(G)的下降量来判断近红外波长变量的建模重要性,进而为鱼粉蛋白的NIR分析优选信息波长,以提高NIR定量分析精度。根据统计学原理,选择具有较低计算复杂度的等效最优模型。优选的RF模型构建471个决策树,需要随机的103个波长变量进行树节点分裂,同时通过计算节点分裂前后G的平均下降量来选择52个近红外信息波长进行定标校正,得到等效最优的校正模型,校正均方根偏差和校正相关系数分别为3.970%和0.943;经过独立的预测集样品对最优RF模型进行检验,预测均方根偏差为5.271%,预测相关系数为0.906,说明RF回归结合G系数的波长优选能够有效地提高NIR光谱应用于鱼粉蛋白定量的预测能力。     

柴油机燃用油焦浆试验

在一台安装了油焦浆燃料供给系统的R180型柴油机上,进行了燃用油焦浆的试验.测量了发动机燃用油焦浆时的转速、转矩、燃料消耗量、排气温度、HC、CO、NOx和碳烟排放量等参数,并与原机燃用0号柴油进行了对比.试验结果表明,在1 200、1 600、1 800 r/min转速下,发动机燃用油焦浆时最大输出功率比燃用柴油时分别下降了约6.2％、19％和21％,排气温度平均升高了约5.3％、19.1％和34.2％.HC排放量在1 200 r/min时比柴油低,在1 600、1 800 r/min时两者比较接近;CO排放量在3种转速下和柴油相近;NOx排放量在3种转速下比柴油低;碳烟排放量在1 200r/min时与柴油比较接近,在1 600、1 800r/min时比柴油高.     

混氢改善汽油机低怠速性能研究

在一台加装了电控氢气喷射系统的四缸汽油机上,试验研究了混氢对发动机低怠速性能的影响。在怠速转速不变、维持进气混合气处于当量比的条件下,在0～6%的范围内逐渐增加氢气在总进气中的体积分数,测试了发动机转速分别为800、700、600 r/min时的低怠速性能。试验结果表明,纯汽油机怠速为800 r/min时,发动机稳定运行的燃料能量流量Ef为30.8 MJ/h,而当混氢分数增加至6.0%、怠速转速降至600 r/min时,Ef降低至18.6 MJ/h;随进气混氢体积分数的提高,发动机低怠速时的燃烧持续期缩短,HC、CO及NOx排放量降低,循环变动也减小。可见,进气掺氢可有效改善发动机的低怠速性能。     

基于支持向量机的离心泵初生空化监测

为利用机器学习的方法对离心泵运行状态进行监测,于离心泵发生空化故障前对离心泵初生空化状态做出判断,从而为离心泵运行状态在线监测提供一定的技术参考.针对基于支持向量机(SVM)的离心泵初生空化监测进行研究,采集离心泵运行振动信号,分析并选取均值、标准偏差、偏度、峭度等特征为特征向量训练模型,同时采用网格寻参与K-CV交叉验证的方式寻找最优组合参数.研究结果表明:网格寻优与交叉验证结合的方式能较好地寻找到最优参数;选取单一特征训练模型情况下,标准偏差的平均识别率最高,识别准确率为94.58%,以标准偏差、偏度、峭度两两组合的特征训练模型的平均识别率达到90%以上;该方法对离心泵初生空化识别具有较高准确率,具有一定鲁棒性,有较好的实用价值.