基于神经网络控制算法的液肥变量控制系统研究

为了提高液肥变量控制系统的精度和稳定性,使控制系统具备较好的抗干扰及自适应能力,以液肥变量控制系统为研究对象,建立液肥变量控制系统的数学模型,分别采用常规、模糊自适应及BP神经网络3种控制算法,使用MatLab对3种控制算法进行系统仿真,由仿真结果分析系统质量性能参数,控制系统采用BP神经网络控制器后进行系统实际数据采集,验证系统实际作业效果。各算法质量指标对比表明:BP神经网络的上升时间、过渡时间、静差、超调量优于常规PID和模糊自适应PID算法,以液肥变量控制系统为控制对象,仿真和实际作业效果表现出良好的鲁棒性,响应速度且作业精度达到5%以内,可实现变量作业。