基于神经网络的风力辅助提水系统自适应PID解耦控制

针对风力机和离心水泵的特点,该文设计了一种风力辅助提水机结构及其控制策略。由于该设备需要解决最大可能地利用风能和风力机与柴油机之间的功率平衡问题,因此,该系统是一个时变的2输入2输出耦合系统。根据解耦和神经网络的思想,采用2个回归神经网络（DRNN）在线调整2个PID控制器的参数,一个神经元解耦补偿器完成系统的解耦,实现了不依赖于对象模型的自适应PID解耦控制。计算机仿真结果验证了该控制策略的可行性,为进一步研究奠定了基础。     

温室温度控制系统的神经网络PID控制

建立温室温度控制系统的数学模型。针对温室温度控制系统存在的大滞后、大惯性等问题,考虑到常规PID控制器自适应能力差、鲁棒性不强等缺陷,提出采用将具有较强的自组织、自学习和自适应能力的径向基神经网络与常规PID相结合构成RBF-PID控制策略,自适应调整PID控制器的参数。在该控制策略中,采用RBF神经网络辨识器实现温度控制系统的Jacobian矩阵信息在线辨识,对 RBF-PID控制器控制参数在线自整定。研究结果表明：RBF-PID控制器可使温室温度控制系统动态响应快、鲁棒性强、稳态精度高、超调量小、抗扰动能力强,具有良好的控制效果。     

基于神经网络农用感应电动机直接转矩控制

提出了基于神经网络的直接转矩控制方法，并应用到农用感应电动机的控制上。采用Levenberg优化方法进行网络训练，用神经网络代替了传统的开关状态的选择，实现交流电机的直接转矩控制。基于MATLAB对系统进行了仿真研究，结果表明，该方法和传统方法效果基本一致，具有较好的控制和运行性能，是研究运动控制的一种新方法。     

基于自适应模糊神经网络的无轴承异步电机控制

针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合等特点,为实现其稳定悬浮控制,提出了一种基于自适应模糊神经网络推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的控制新策略。在分析无轴承异步电机径向悬浮力产生机理的基础上,推导出无轴承异步电机数学模型,基于ANFIS控制原理,完成了控制器设计,包括控制变量和隶属函数的选取、通过PID控制对输入输出数据的采集、根据选定的误差准则修正隶属函数参数以及采用Sugeno型ANFIS控制器训练FIS(fuzzy inference system)模型。基于MATLAB/Simulink仿真平台,对转速为6 000 r/min的无轴承异步电机控制系统的悬浮、转速、转矩响应进行了仿真分析。仿真结果表明该控制策略能在0.12 s内实现转子的稳定悬浮,且当负载转矩突变时,转子的悬浮性能并没有受到影响,转子径向偏移小于0.001mm。在转速突变后,控制系统也能较好的跟踪给定转速,稳定时的转速误差小于20 r/min,控制系统具有良好的动、静态性能。最后在无轴承异步电机控制系统试验平台上对所提策略开展了试验研究,试验结果同样表明,该控制策略能实现无轴承异步电机的稳定悬浮工作,转子径向位移峰峰值范围可以保持在80μm以内,系统响应快,鲁棒性强,控制精度较高,验证了该文提出的ANFIS控制方法的正确性和有效性。     

果园管道喷雾系统药液压力的自整定模糊PID控制

果园管道喷药系统具有非线性、大时滞特性,且管道中药液的压力随喷嘴数目变化而波动。为此,对管道中药液压力采用了带变速积分、微分先行优化算子的自整定模糊PID控制。根据管道中压力的实际值与设定值间的误差及误差变化趋势,在线调整模糊PID的参数,经带有变速积分、微分先行优化算子的增量式PID算法计算,获得控制量以控制管道中药液的压力。试验结果表明：采用这种控制方法,与不使用自整定模糊PID参数的变速积分、微分先行PID控制相比,管道中压力响应的上升时间缩短18.42%,调整时间缩短12.56%,最大超调量减小4.43%,误差减小50%。该控制方法能满足果园管道喷雾系统中对压力控制的要求。     

基于模糊PID控制的玉米精量播种机单体驱动器设计与试验

为提升新疆地区玉米精量播种机作业效率、稳定高速工况下播种质量,该研究以气吸圆盘式玉米排种器为研究对象,设计了一种基于模糊PID控制的玉米精量播种机单体驱动器。基于电机驱动排种控制系统硬件构成及工作原理,搭建了以STM32F103C8T6单片机为核心的功能电路。该单体驱动器工作时,由霍尔传感器采集播种机的作业速度,通过高精度光电旋转编码器实时反馈电机转速,利用增益调整型模糊PID算法使调速系统根据转速偏差和偏差变化率实时修正PID控制参数,使电机转速快速精准地跟随作业速度的变化。通过转速控制特性试验可知：脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation, PWM）频率为60 kHz时,电机具有良好的启动特性;电机转速在307～10 441 r/min范围内,电机实际转速变异系数均小于6.29%,具有较好的稳定性和线性度。电机调速试验结果表明：在设定电机目标转速为1 500 r/min时,模糊PID调速系统相比传统PID调速系统超调量降低0.4%,上升时间和调节时间分别缩短0.12和0.49 s,稳态误差减小0.3%;在种床带速度反馈周期T=1.0 s时,模糊PID动态调速精度较高、鲁棒性好。电机驱动排种台架试验结果表明：作业速度为8、10 km/h时,两种控制方式的播种性能指标差异较小;作业速度为12 km/h时,模糊PID控制的播种合格指数大于93.04%,重播指数小于5.13%,漏播指数小于1.83%;与传统PID控制方式相比合格指数均值提高2.50个百分点,重播指数均值降低0.85个百分点,漏播指数均值降低0.88个百分点,各播种性能指标均优于传统PID控制方式,适于高速播种作业。研究结果可为玉米高速精量播种机的研发设计提供参考。     

基于二级RBF神经网络的冷库温度的在线预测优化控制

冷库温度预测优化控制在果蔬冷藏方面的应用尚有许多不足之处。主要问题之一是不能通过简练有效的计算完成制冷系统的在线优化控制计算。ＲＢＦ神经网络有极强的非线性映照能力和良好的插补性能,且训练速度快。该文提出使用二级ＲＢＦ神经网络,并合理地综合利用状态量以往的测量值和预测的未来值来实现库温的在线预测优化控制。将该方法用于某冷库库温控制系统,取得了满意的结果。     

变量喷雾流量阀的变论域自适应模糊PID控制

为解决变量喷雾过程中实时混药时农药微小流量的控制问题,采用小型针阀、直流电动机及减速器设计了机电流量控制阀。构建了机电流量控制阀传递函数的数学模型,并为之设计了变论域自适应模糊PID控制算法。对该流量控制阀进行了变论域自适应模糊PID控制和PID控制的MATLAB仿真,比较结果表明：PID控制的响应时间为3.5 s,最大超调量约为39.0%,变论域自适应模糊PID的响应时间为0.93 s,超调量最大不超过2.9%。系统稳定性,准确性和快速性等指标完全满足农业技术要求。     

基于自适应模糊免疫PID的轧花自动控制系统

轧花自动控制是棉花加工过程自动化的重要环节,对棉花加工质量、产量等有着重要影响。以轧花机喂花辊的转速作为控制量,在含潮率、籽棉等级等因素发生变化时,通过调节喂花辊转速,来实时控制喂花量大小,以保持合适的籽棉卷的密度,来达到轧花自动控制的目的。根据轧花工艺特点,用模糊控制、免疫控制与传统PID控制相结合,设计了自适应模糊免疫PID控制系统来控制喂花辊的转速,通过实时修正PID参数来保持控制系统的稳定性。用Matlab对自适应模糊免疫PID、模糊免疫PID和自适应模糊PID 3种控制系统进行了仿真比较分析,同时对基于自适应模糊免疫PID控制的轧花实时运行数据进行了分析,仿真及运行结果表明所设计控制系统在轧花自动控制中是有效和可行的,其在稳定性、鲁棒性上比其他2种智能控制系统性能优越。该控制方法为轧花自动控制提供了一种新的控制策略。     

基于模糊PID控制的再生稻自适应仿形割台性能试验与分析

为促进水稻再生季穗头萌发,头季稻机械收获时需保证300～450 mm的留茬高度,但水田泥脚深浅不一,收获时割台高度上下浮动,留茬高度难以保证,严重影响再生季产量。为此,该研究设计了一种自适应仿形割台,可实现割台高度及水平自适应调整。首先,对自适应仿形割台结构进行设计。然后,在Matlab/Simulink中搭建控制系统仿真模型,设计模糊规则,采用模糊PID控制方法对自适应仿形割台进行性能仿真,以超调量、响应时间和稳定性为指标,验证控制方法的可行性;以阶跃信号作为激励,对比分析了传统PID和模糊PID的控制效果,结果表明,模糊PID控制比传统PID的上升时间和到达稳态所需时间分别减少78.9%和81.6%,超调量由46 mm下降到8.2 mm。最后,搭建割台试验平台进行性能试验。结果表明,采用模糊PID控制时割台提升过程的平均响应速度约为0.216 m/s,下降过程的平均响应速度约为0.244 m/s,割台高程调节的平均误差6.75 mm,水平调节的平均误差为0.64°,割台调整迅速,定位准确度高,可满足再生稻头季收获使用需求。     

应用LM算法的神经网络模型研究灌区退水问题

在一些引黄灌区中,灌溉引水的相当大部分要转化为退水回归黄河,灌区退水研究对这部分水量的重新利用有着重要的意义。该文采用相关分析的方法确定了灌区退水的主要影响因素,应用LM算法的神经网络模型对灌区退水的量化分析方法进行了探讨。实例研究表明,模型能够较准确的对灌区退水量进行模拟和预测,对灌区退水问题研究具有较好的应用价值。     

基于模拟正交神经网络的电热干燥器温度控制

该文研究的目的是建立一种模拟正交神经网络控制器用于电热干燥器的温度控制。首先在数字正交神经网络的基础上给出模拟神经网络的学习算法,然后提出模拟正交神经网络加积分的并行控制方法,并应用于电热干燥器的温度控制中。温度控制仿真结果证明,这种控制器比PID控制器具有更好的快速性和较小的超调,温度控制获得了满意的控制效果。该模拟神经控制器能用于不确定对象的控制,为不确定系统控制提供了一种新的途径。     

基于太阳能光伏光热技术的灌溉水增温系统试验

为减弱低温灌溉水对中国西北地区作物带来的不利影响,减少农业灌溉中的能源消耗,该研究设计了一种基于太阳能光伏光热技术灌溉水增温系统。通过搭建测试平台,对该系统进行不同流量下的性能测试研究,分析初始水温和辐照度对系统性能的影响。结果显示,出水口水温和升温幅度与流量呈负相关关系,固定工况下,出水口水温及升温幅度最高可达20.9和12.5℃,光电、光热效率与流量呈正相关关系,最大分别为0.094和0.310,实际能量效率则先增后减,最大达到0.484。初始水温越低,光伏光热集热器内换热越剧烈,升温幅度越高,能量指标越大,但流量增加使得不同初始水温灌溉水升温幅度趋于一致,出水口水温变幅增大。辐照度越高,出水口水温及升温幅度越大,但流量增大会削弱辐照度对其产生的提升效果,光电、光热效率均与辐照度呈负相关关系,在流量小于0.06kg/(s·m~2)时,实际能量效率与辐照度呈负相关关系,在流量大于0.07 kg/(s·m~2)时则相反。研究表明该系统总体性能良好,为不同工况下的流量选择提供了参考依据。     

基于模糊神经网络的葡萄病害诊断系统研究

针对传统专家系统自学能力差的特点,以实现基于Web的智能葡萄病害诊断系统为目标,研究了26种葡萄常见病害模糊隶属度的表示方法及模糊BP神经网络模型,采用Java与Matlab混合编程方法实现了该系统的葡萄病害诊断功能。试验结果表明,该系统病害诊断正确率达90.9％,且能在Web上运行,便于推广和使用。     

基于模糊控制的流量控制阀仿真

采用小型针阀、直流电动机及减速器设计了机电流量控制阀,解决了变量喷雾过程中药液微小流量的控制问题。构建了机电流量控制阀传递函数的数学模型,并为之设计了模糊控制算法。对该流量控制阀进行了模糊控制和PID控制的MATLAB仿真,结果表明：模糊控制在响应速度和超调量方面优于PID控制,稳态误差两者均在±3.0%以内。     

基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统

基于图像处理和深度学习技术,该研究构建了一个基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统。针对温室现场采集的黄瓜病害图像中含有较多光照不均匀和复杂背景等噪声的情况,采用了一种复合颜色特征(combinations of color features,CCF)及其检测方法,通过将该颜色特征与传统区域生长算法结合,实现了温室黄瓜病斑图像的准确分割。基于温室黄瓜病斑图像,构建了温室黄瓜病害识别分类器的输入数据集,并采用数据增强方法将输入数据集的数据量扩充了12倍。基于扩充后的数据集,构建了基于卷积神经网络的病害识别分类器并利用梯度下降算法进行模型训练、验证与测试。系统试验结果表明,针对含有光照不均匀和复杂背景等噪声的黄瓜病害图像,该系统能够快速、准确的实现温室黄瓜病斑图像分割,分割准确率为97.29%;基于分割后的温室黄瓜病斑图像,该系统能够实现准确的病害识别,识别准确率为95.7%,其中,霜霉病识别准确率为93.1%,白粉病识别准确率为98.4%。     

区域土壤水盐空间分布信息的BP神经网络模型研究

针对黄河下游三角洲盐渍区土壤水盐动态的复杂性和空间的变异性,将人工神经网络引入土壤水盐信息的模拟和预测中,探讨了3层网络结构下隐含层神经元数对网络训练和预测的影响,建立了0～20cm表土层水盐含量及其空间分布的BP神经网络模型。结果表明:研究区域表土层水盐与土壤容重和地下水性质间均具极显著的关联性,表土层盐分BP网络的输入因子以经、纬度坐标、土壤容重、地下水埋深和矿化度5个变量为宜,含水量则为经、纬度坐标、土壤容重和地下水埋深4个变量;隐含层神经元数过多会导致"过拟合",当表层土壤盐分和含水量BP网络的拓扑结构分别为5:8:1和4:6:1时,其预测精度最高;表土层水盐BP神经网络模拟值与观测值得到的分布图表现出相似的空间格局,BP神经网络模型有效地模拟了表土层水盐含量及其空间分布特征。该研究为黄河三角洲地区土壤盐渍化的发生、发展及演变规律分析提供理论基础,并为盐渍土地的水盐调控与科学管理提供决策依据。     

基于K-means 聚类和ELM神经网络的养殖水质溶解氧预测

为解决养殖水质溶解氧预测传统方法引入不良样本、精度低等问题,该文以2014、2015年江苏常州养殖基地水质和气象数据为基础,提出了一种基于K-means聚类和ELM神经网络（extreme learning machine,ELM）的溶解氧预测模型。采用皮尔森相关系数法确定环境因素与溶解氧的相关系数,自定义相似日的统计量－相似度,通过K-means聚类方法将历史日样本划分为若干类,然后分类识别获得与预测日最相似的一类历史日样本集,将其与预测日的实测环境因素作为预测模型的输入样本建立ELM神经网络溶解氧预测模型。试验结果表明,该模型均具有较快的计算速度和较高的预测精度,在常规天气下,平均绝对百分误差和均方根误差分别达到1.4%、10.8%;在突变天气下,平均绝对百分误差和均方根误差分别达到2.6%和11.6%,有利于水产养殖水质精准调控。