基于遗传算法与RBF网络的养殖池塘溶解氧模型

在分析了工厂化水产养殖池塘溶解氧影响因素的基础上,利用RBF神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的神经网络预测模型.常规的RBF神经网络模型常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,因此,采用自适应遗传算法对RBF神经网络进行优化,模型的收敛速度明显加快.采用了养殖池塘的外部可控环境水体温度T、水流量Q、酸度(pH)以及增氧机器的转速V作为模型的输入.实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规RBF递推算法的预测精度明显提高.该方法为研制开发智能水产养殖环境监控系统以及工厂化水产养殖奠定了基础.     

河蟹养殖自动作业船导航控制系统设计与测试

针对河蟹养殖过程中存在的水草清理难度大、喂料投饵不均匀、人力成本高等问题,该文设计了一种基于ARM(advanced RISC machine)和GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)组合导航的多功能全自动河蟹养殖作业船导航控制系统。该系统由明轮驱动船、ARM主控制器、GPS/INS组合导航装置等组成。为降低传统的基于有限目标点航道位置计算方法的复杂度并减小船体偏离航道的误差,该文提出了一种基于实时插点的航道位置计算方法,实时地解算出当前时刻的目标位置,并设计了相应的转弯及航道切换策略。针对明轮船具有非线性、大时滞、欠阻尼的运动特点,设计了基于模糊PID(proportion integration differentiation)的航向、航速双闭环运动控制算法;基于嵌入式Linux操作系统,设计了船载子系统软件,并编写了上位机监控程序对船载子系统的运行状态进行实时监控。利用河蟹养殖作业船试验平台进行了航速及自动导航试验,并对有限目标点和实时插点的航道位置计算方法的控制效果进行了对比。试验结果表明:船体速度响应较快,超调量不超过5%,稳态误差可控制在3%以内;采用有限点的航道位置计算方法时,船体在转弯与直行时偏离航道的最大误差分别为2.12和1.52m;采用实时插点的航道位置计算方法时,船体在转弯与直行时偏离航道的最大误差分别为0.36和0.09m,分别下降了83.02%和94.08%,船体的控制精度得到了全面的改善。该文可以为多功能河蟹养殖作业船的研究提供重要参考。     

水产养殖无人导航明轮船运动仿真与试验

无人导航明轮船依据目前经验公式计算的明轮推力和实际推力偏差较大,不利于控制系统的设计,为此给出明轮驱动力计算方法,建立明轮船水动力仿真模型,并据此进行了正航和回转仿真。为验证模型,在试验艇上安装高精度GPS设备及通信装置,在设定明轮船航速0.4 m/s、左明轮转速60 r/min、右明轮转速40 r/min条件下进行了试验,测量并记录了航行轨迹数据,经GPS设备测量得到的回转直径为3.2 m。仿真和试验结果表明,通过控制明轮可以使明轮船实现正航和回转运动,具有较好的低速机动性和操纵性。     

多喷枪协同式喷涂五轴混联机器人设计

针对大型扁平型立方体工件的喷涂工艺特点,将并联机构应用于喷涂工艺,设计了一种控制解耦性很好的五轴混联喷涂机器人,阐述了这种喷涂机器人的机构设计、工作原理、运动学分析、驱动方式、控制系统硬件组成及其控制方式。该机器人具有结构紧凑、喷涂效率高、涂层厚度均匀和操作简便等特点,具有较好的应用前景。     

基于机器视觉的水下河蟹识别方法

为了探测河蟹在池塘中的数量及分布情况,为自动投饵船提供可靠的数据反馈,提出了基于机器视觉的水下河蟹识别方法。该方法通过在投饵船下方安装摄像头进行河蟹图像实时采集,针对水下光线衰减大、视野模糊等特点,采用优化的Retinex算法提高图像对比度,增强图像细节,修改基于深度卷积神经网络YOLO V3的输入输出,并采用自建的数据集对其进行训练,实现了对水下河蟹的高精度识别。实验所训练的YOLO V3模型在测试集上的平均精度均值达86. 42%,对水下河蟹识别的准确率为96. 65%,召回率为91. 30%。实验对比了多种目标检测算法,仅有YOLO V3在识别准确率和识别速率上均达到较高水平。在同一硬件平台上YOLO V3的识别速率为10. 67 f/s,优于其他算法,具有较高的实时性和应用价值。     

基于嵌入式技术的水产品信息采集系统设计

设计一种以ARM处理器为核心,以RFID模块为信息采集端、GPRS模块为发送端、中央数据库为信息管理平台的信息采集系统,实现了信息的无接触采集、远程无线传输和存储管理。从硬件结构和软件流程两方面给出了系统具体的设计方案并且对系统的软件进行了详细设计。试验与测试结果表明,系统性能稳定,实时性较好,能完全满足工厂化水产养殖的要求。     

基于RBF网络的联合收获机脱粒滚筒恒速控制

对联合收获机行走、收割、脱粒系统进行分析,提出了系统数学模型的基本形式.针对该模型的高阶次、非线性和难以准确获得具体参数等问题,将模型差分方程的基本形式分解为与控制信号无关和有关的2个部分,利用RBF神经网络技术分别对2个部分进行在线辨识,控制器根据辨识结果进行控制,构建了自适应控制.利用该系统进行了不同条件下的仿真和试验,试验证明利用RBF网络可快速有效地拟合被控对象.当对象参数发生变化时,系统可实现跟踪适应,达到较好的控制效果.     

采摘机器人视觉伺服控制系统设计

分析了采摘机器人目标位置与机器人关节角度之间的运动学关系,给出了两者之间的坐标变换公式.根据伺服控制特点,在机器人伺服控制中引入模糊PID控制方法,利用模糊控制策略在线自适应整定PID参数,提高了控制系统的动、静态性能.仿真和实验结果验证了设计的合理性和有效性.     

基于VB与Matlab的谷物霉变识别系统的开发

Visual Basic 6．0为开发环境,Matlab6．5为数据处理工具,开发了基于神经网络的谷物霉变识别系统,并简要介绍了该系统的硬件结构及软件功能实现的关键方法。     

大蒜ISSR-PCR反应体系的正交优化建立

为探寻出更适宜大蒜的ISSR反应体系,以‘弥渡紫皮’大蒜为试材,对ISSR-PCR反应体系中的5个主要因素（dNTPs、Taq酶、Mg2+、引物浓度、模板DNA）在4个不同水平上进行正交设计L16(45)优化。结果表明,含10×PCR Buffer 2.5 μL、2.5 mmol Mg2+、0.15 mmol dNTPs、1.5 U Taq DNA聚合酶、0.4 μmol引物、20 ng/μL模扳DNA的25 μL反应体系为大蒜的最佳反应体系。利用新建立的反应体系对20个不同大蒜品种进行扩增,具有极好的稳定性和重复性。