联合收获机惯性分离室工艺参数的优化——基于改进遗传神经网络

针对联合收获机惯性分离室工艺参数最优组合问题,提出了一种改进的遗传神经网络优化方法。该方法利用区间自适应遗传算法自适应动态调整区间的特点,彻底取代BP神经网络中"误差逆传播"过程,将区间自适应遗传算法和神经网络的优势有机地结合起来,有效解决BP困境。优化实验结果表明:该方法拟合精度明显优于二次回归的拟合精度,更接近联合收获机惯性分离室参数的实际情况,为农业机械中通过实验设计方式解决的"黑箱"优化问题提供了一种新的方法。     

糖汁变频输送物料箱液位与流量自适应控制方法研究

通过对物料箱的物料进出单元分析,根据物料箱液位及体积的变化,推导出变频输送流量变化的数学表达式。分析了运用该表达式的控制方法,并通过实际采集的数据分析,运用西门子软件进行仿真模拟分析,结果显示,该控制方法在保证工艺稳定的前提下,具有较好的适应性和操作性,能够通过物料箱液位与体积变化自动调节物料流量设定,达到稳定的控制效果。     

感应电机低速运行时自适应状态观测器研究

为了改善感应电机无速度传感器矢量控制系统的低速性能,基于感应电机的静止两相数学模型,采用自适应状态观测器对转子磁链和转子转速进行直接观测,利用极点配置方法给出了观测器的反馈增益矩阵,减小了观测磁链对电机参数的依赖性,系统的稳定性由Lyapunov理论得以保证。最后,利用MATLAB搭建了仿真平台,仿真结果表明磁链观测误差小,在较宽速度范围内系统均稳定,验证了该方法的有效性和自适应性。     

农田平地机导航侧滑估计与自适应控制方法

针对农田平地机在无人驾驶作业时因受地面侧滑影响而导致路径追踪控制精度降低的问题,提出一种基于牵引式农田平地机的导航侧滑估计与自适应控制方法。根据路径追踪时平地铲与拖拉机的位置关系,建立了牵引式农田平地机的运动学模型;基于运动学模型,提出了一种侧滑估计器,用来预测导航控制中车轮因侧滑产生的侧滑角,并计算出拖拉机的前轮转角控制率;采用改进的非线性函数构造方法对PID控制器的参数KP、KI、KD进行实时整定,实现了农田平地机自适应导航控制。田间试验表明,该方法使平地铲路径追踪的平均绝对偏差减小了6.78 cm,标准偏差减小了10.1 cm。与无侧滑估计和参数自适应的导航控制相比,本文方法提高了农田平地机的路径追踪精度,增强了导航控制系统对平地机的适应性和鲁棒性。     

基于近红外光谱的沼液挥发性脂肪酸含量快速检测

挥发性脂肪酸（Volatile Fatty Acids，VFA）作为厌氧发酵过程的重要中间产物，其在厌氧反应器中的累积能够反映出产甲烷菌的不活跃状态或厌氧发酵条件的恶化。为了实现对农牧废弃物厌氧发酵进行过程分析和状态监控，将近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy，NIRS）与偏最小二乘（Partial Least Squares，PLS）相结合构建玉米秸秆和畜禽粪便厌氧发酵液乙酸、丙酸和总酸含量快速检测模型。将竞争自适应重加权采样法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）与遗传模拟退火算法（Genetic Simulated Annealing algorithm，GSA）相结合构建CARS-GSA算法对沼液中的乙酸、丙酸和总酸进行特征波长优选，原始光谱数据1 557个波长点经预处理和波长优选后，得到乙酸、丙酸和总酸特征波长变量分别为135、101和245个，建立的回归模型验证决定系数分别为0.988、0.923和0.886，预测均方根误差（Root Mean Squared Error of Prediction，RMSEP）分别为0.111、0.120和0.727，相对分析误差分别为9.685、3.685和3.484，与全谱建模相比RMSEP分别减少了17.78%、15.49%和1.22%，能够满足农牧废弃物厌氧发酵过程发酵液中乙酸和丙酸含量的快速检测需求，基本满足总酸的检测需求。结果表明，通过构建CARS-GSA算法优选乙酸、丙酸和总酸的敏感波长变量，参与建模的波长点数量显著减少，有效降低了变量维度和模型复杂度，提升了回归模型检测精度和预测能力，为快速准确检测沼液VFA提供了新途径。     

大型喷杆喷雾机钟摆式主被动悬架自适应鲁棒控制研究

针对大型喷雾机喷杆钟摆式主被动悬架系统存在的参数不确定性和随机干扰导致控制精度低、稳定性差的问题，对基于模型补偿的自适应鲁棒控制算法进行研究。建立了钟摆式主被动悬架的非线性动力学模型和调节机构几何方程，基于模型设计了自适应鲁棒控制器，综合悬架系统和电液位置伺服系统模型中存在的参数不确定性，同时兼顾系统未补偿的摩擦力和外部扰动等不确定非线性因素，通过理论分析和试验证明，在同时存在模型参数不确定和不确定非线性的情况下，设计的控制器可以保证系统输出跟踪控制的暂态性能和稳态精度。以单出杆液压作动器驱动的28m大型喷杆主被动悬架为例，借助建立的大型喷杆悬架半实物仿真平台进行了控制算法的试验验证，并使用Stewart六自由度运动平台模拟底盘的运动干扰，与反馈线性化控制器、鲁棒反馈控制器、PID控制器进行了试验对比，结果表明，设计的基于模型补偿的自适应鲁棒控制器最大跟踪误差0.148°，而反馈线性化控制器最大跟踪误差0.201°，鲁棒反馈控制器最大跟踪误差0.51°，PID控制器最大跟踪误差0.48°。设计的控制器在同时存在参数不确定性和扰动的情况下，使用较小的反馈增益能够保证渐进跟踪性能和稳态跟踪精度。     

1种农产品图像混合滤波算法的应用

针对农产品图像中的混合噪声,提出了1种有效的滤波算法。首先从噪声检测和标记方法、自适应加权滤波等环节对中值滤波算法进行适当改进,从而提出了1种改进自适应加权中值滤波算法对混合农产品噪声图像进行第1阶段滤波;然后对滤波后图像分别采用3×3滤波窗口、5×5滤波窗口的均值滤波算法进行第2阶段滤波;最后对均值滤波后的图像进行等权融合处理。分别将研究的滤波算法与中值滤波、加权中值滤波、极值中值滤波、均值滤波等算法进行试验仿真对比,结果表明,经过研究的算法滤波后图像清晰度明显高于其余算法且噪声残留程度明显低于其余算法,这对于农产品的高效处理具有一定的借鉴价值。     

基于自适应趋近律的采摘机器人关节滑模控制研究

利用离散趋近律设计的滑模控制可有效抑制滑模控制中的抖动现象,但其抑制抖动的效果与离散趋近律的设计参数及系统的采样时间有着密切的关系。为此,在分析指数趋近律抖动的基础上,提出了一种自适应滑模控制器,Mat LAB能够进一步的提高基于趋近律的滑模控制器的抖动抑制能力。为了验证本文所提出方法的有效性,在Mat LAB中实现了该算法,并利用其来控制采摘机器人关节的伺服电机。仿真结果表明:本文所提的算法具有较好的位置跟踪能力,进一步地抑制了指数趋近律滑模控制中存在的抖动现象,提高了系统的性能。