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991.
环境控制方法是实现温室蔬菜高效生产的关键。随着现代控制技术的快速发展,温室环境控制方法逐步从手动、定时控制方法,转变为设定值控制和智能控制等方式。该文概述了以设定值为目标实现环境控制的方法,归纳了模糊控制、解耦控制、人工智能控制和表型控制等智能控制方法的特点,总结了现有温室环境调控领域控光、控温、控气、通风、灌溉和“云-边-端”协同控制系统的优劣。针对现存问题,指出该领域的发展趋势为构建考虑扰动因素影响的温室环境控制方法,研制基于作物生长和表型评价体系的环境调控模型,以及建立多模型融合的“云-边-端”协同温室环境调控系统。相关技术的发展将为温室的智能化与信息化发展提供重要的决策依据和借鉴意义。 相似文献
992.
为探明循环喷油量对小型农用柴油机冷起动特性和排放性能的影响规律,同时寻求其临界温度下的最佳循环喷油量,该研究以一款直列双缸高压共轨柴油发动机为研究对象,利用环境模拟舱整机试验平台,通过多次预试验测得海拔2000 m下,该机不开启预热装置能够成功起动的临界温度为-5 ℃。在此工况下,采用3次喷射方式,通过改变主喷油量研究循环喷油量对该机冷起动特性和排放性能的影响。结果表明:较大或较小的循环喷油量均会导致柴油机冷起动时间增加,甚至起动失败;随着循环喷油量增大,冷起动时间先减小后增加,循环喷油量为20 mg时冷起动时间最短,且HC、CO排放峰值均最低,分别为12984和3008 mg/L;增大或减少循环喷油量均会导致HC和CO排放峰值增加。循环喷油量较大时,CO排放峰值显著增加,并且峰值出现时刻提前。改变循环喷油量对NOx排放峰值有较大影响,循环喷油量为30 mg时NOx排放峰值最小,为368 mg/L。综合考虑,海拔高度2 000 m,环境温度-5 ℃工况下该柴油机起动的最佳循环喷油量为20 mg。研究结果可为柴油机冷起动特性和排放优化提供支撑。 相似文献
993.
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998.
为了给变温干燥工艺提供新的技术支持,实现基于含水率变化的干燥温度自适应控制,该研究设计了具有物料含水率在线检测功能的温度自适应控制系统。采用卷积神经网络建立了以质量检测值、气流冲击速度、称重传感器弹性基体温度、气流冲击距离为输入,物料真实质量为输出的含水率在线检测模型。进行了含水率在线检测模型验证试验。结果表明,该模型满足变温干燥工艺中含水率在线检测的精度要求,5组含水率在线检测模型验证试验的决定系数R2和均方根误差RMSE依次为0.9934 和1.20%。该文设计了改进神经网络-PID(improved neural network-PID,INN-PID)控制器来实现变温干燥工艺中的温度控制。在MATLAB软件中以单位阶跃信号为输入对PID、神经网络-PID(neural network-PID,NN-PID)和INN-PID控制器的动态性能进行仿真。对3种控制器分别进行了50~55 ℃的干燥温度控制试验。结果表明,在仿真试验中,INN-PID控制器的控制稳定性和调节时间均显著优于另外两种控制器;干燥温度控制试验结果与仿真结果存在近似相同的规律,INN-PID控制器的峰值时间是208.00 s,调节时间是120.59 s,最大超调量是4.87 %,满足变温干燥过程中温度控制的要求。该研究在气体射流冲击干燥机中搭建了温度自适应控制系统,进行了基于含水率变化的温度自适应控制试验。结果表明,该系统可以对基于含水率变化的变温干燥工艺中的干燥温度进行快速且有效的调节。该研究对提高干燥设备的自动化水平以及开发新的变温干燥工艺具有重要意义,对其他领域的多信息融合检测和控制策略研究提供参考。 相似文献
999.
研究光照玉米幼苗顶部叶片产生的系统信号对底部叶片光合诱导过程的影响,探讨玉米叶片对光斑高效利用可能机制.以玉米(Zea mays L.)幼苗为试验材料,光照其顶部叶片,其余叶片处于遮蔽状态,利用Li-6400便携式光合仪测定玉米幼苗底部叶片光合诱导过程.通过预先光照玉米幼苗顶部叶片,底部叶片光合诱导过程从最低值到达最高... 相似文献
1000.
针对名优茶智能采摘中茶叶嫩梢识别精度不足的问题,该研究对YOLOv8n模型进行优化。首先,在主干网络中引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSConv),增强模型对茶叶嫩梢形状信息的捕捉能力;其次,将颈部的路径聚合网络(path aggregation network,PANet)替换为加权双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN),强化模型的特征融合效能;最后,在颈部网络的每个C2F模块后增设了无参注意力模块(simple attention module,SimAM),提升模型对茶叶嫩梢的识别关注度。试验结果表明,改进后的模型比原始模型的精确率(precision,P)、召回率(recall,R)、平均精确率均值(mean average precision,mAP)、F1得分(F1 score,F1)分别提升了4.2、2.9、3.7和3.3个百分点,推理速度为42 帧/s,模型大小为6.7 MB,满足低算力移动设备的部署条件。与Faster-RCNN、YOLOv5n、YOLOv7n和YOLOv8n目标检测算法相比,该研究提出的改进模型精确率分别高出57.4、4.4、4.7和4.2个百分点,召回率分别高出53.0、3.6、2.8和2.9个百分点,平均精确率均值分别高出58.9、5.0、4.6和3.7个百分点,F1得分分别高出了56.8、3.9、3.7和3.3个百分点,在茶叶嫩梢检测任务中展现出了更高的精确度和更低的漏检率,能够为名优茶的智能采摘提供算法参考。 相似文献