联合收割机前进速度电控系统设计

以联合收割机的电控系统为研究对象,针对其电控系统工作过程中出现的问题,提出了采用模糊自适应控制方法对其进行自适应控制。针对性地设计了基于单片机的自适应控制的速度控制装置,建立了自适应控制参考模型和模糊控制规则,试验表明,此设计完全满足联合收割机的电控系统设计要求,提高了工作效率。     

水培阳台蔬菜机营养液电导率自适应控制

针对当前水培阳台蔬菜机营养液电导率(Electrical conductivity,EC)控制系统易受外界温度、湿度、光照强度和混合营养液中pH等因素干扰的问题,设计了营养液EC的模型参考自适应控制系统。基于物料守恒关系建立营养液EC控制系统数学模型,同时依据被控对象模型、响应时间和控制性能等指标选取参考模型,并采用李雅普诺夫稳定性原理设计系统的自适应律和控制律。仿真试验表明,系统可在40 s左右进入稳定状态,同时在外界温度、湿度、光照强度、混合营养液p H等的扰动下,依旧具有较好的鲁棒性(控制绝对误差0. 1 m S/cm)。     

基于多目标PSO-ACO融合算法的无人艇路径规划

【目的】针对河蟹养殖过程中,水位变化以及无人艇路径规划算法收敛慢、精度低的问题,为提高算法适应性与寻优能力,提出一种多目标粒子群-蚁群融合的无人艇路径规划算法。【方法】首先,分析蟹塘环境及养殖规律等因素,建立静态水深栅格环境模型;其次,针对覆盖遍历式投饵存在局部点投喂不足及路径次优的问题,通过对惯性参数与学习因子的非线性调整,提出基于多目标的改进粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO);然后,调整蚁群算法的初始信息素,并对蚁群算法的信息素挥发因子和启发期望函数自适应改进,提出自适应优化蚁群算法(Ant colony optimization, ACO);最后,为解决单一算法寻优不足,利用融合PSO-ACO算法,实现无人艇多目标全局路径规划。【结果】仿真结果表明：不同环境投饵策略下,PSO-ACO算法在对多目标路径寻优时,不仅环境适应性好,而且提高了寻优效率和精度,运行时间节省了32%,路径距离缩短了9.78%,迭代次数降低了62.88%,拐点数目减少了44.45%。【结论】所提出多目标点的路径规划算法适用于环境可变的蟹塘养殖,具有较好的应用价值。     

基于模糊PID的变量液体施肥控制系统

变量液体施肥控制系统具有大惯性、非线性和参数时变的特点,采用传统的PID控制方法很难实现准确的控制。为此,在建立电动执行器的数学模型的基础上,采用自适应模糊PID对液体肥流量进行自动控制,并利用Mat Lab对变量液体施肥控制系统进行建模和仿真及实验验证。仿真与实验结果表明:变量液体施肥控制系统采仿真时,自适应模糊PID控制系统的动态静态指标明显高于常规PID控制;系统超调量、调整时间明显改善,即超调量为1.5%,系统进入稳态所需时间为0.86s。变量液体施肥控制系统实验时,PID控制变量液体施肥系统的响应时间为1.6s,超调量为7.8%。模糊PID控制变量液体施肥系统的响应时间为0.8s,超调量为0,使施肥量更有效地保持在给定范围。该方法可为变量液体施肥控制提供一种有效的控制方法。     

基于模糊理论的参数自适应PID智能控制系统

针对平地机进行刮平作业时无法实现稳定恒速控制的问题,提出了基于模糊理论的参数自适应PID算法的行走智能控制系统,并完成了将该算法应用在平地机的控制系统中协调解决作业时油门大小、档位和恒速控制问题。同时,为验证参数自适应PID算法对整机运行参数实时监控的有效性和可靠性,系统采用单片机作为控制器,通过Mat Lab软件的Simulink仿真,分别对平地机作业恒速控制设定干扰信号、参数自适应过程性能以及不加PID、加PID、自适应模糊PID3种控制方式进行了恒速控制效果对比分析。测试显示:该系统响应时间短、速度较快,具有良好的工作稳定性和可靠性,能够满足设计要求。     

多元自适应回归样条算法模拟川中丘陵区参考作物蒸散量

参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration, ET_0)是作物精准灌溉管理与农业高效用水的核心参数。为提高川中丘陵区气象资料缺省下的ET_0预报精度,利用不同的气象因子组合,建立15种基于多元自适应回归样条算法(multivariate adaptive regression splines, MARS)的ET_0预报模型。选取11个代表性气象站点1961—2016年逐日气象资料进行分析,将其与其他ET_0预报模型进行对比,并利用可移植性分析评价MARS模型在川中丘陵区的适用性。结果表明:基于温度和风速项输入的MARS_5(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、2m处风速)、MARS_9(输入最高气温、最低气温、2 m处风速)和MARS_(13)(输入最高气温、2 m处风速)模型,以及仅基于风速项输入的MARS_(15)模型都具有良好的模拟精度;大气顶层辐射和风速是决定机器学习模型地域性适应能力的关键;引入大气顶层辐射后,MARS_6(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、相对湿度)、MARS_7(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、日照时长)、MARS_8(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温)模型均优于相同气象因子依赖下的Irmak-Allen、Irmak、Hargreaves-M4模型;通过可移植性分析发现,在训练站点和测试站点的随机交叉组合下,MARS_5模型保持了较高的精度(纳什效率系数和决定系数均大于0.985),且输出较为稳定的模拟结果,均方根误差变化范围为0.121～0.193 mm/d,平均相对误差变化范围为2.7%～4.2%。因此,基于多元自适应回归样条算法的ET_0预报模型可作为川中丘陵区ET_0预报的推荐模型。     

云计算中动态自适应软件体系结构重配置算法的应用

由于云计算中的应用程序涉及在远程虚拟机上运行的一组互相关联的软件组件,其部署和动态重配置是极其容易出错的任务。重配置操作必须保持应用程序的一致性,并维持与软件依赖性相关重要架构的不变性。本文介绍了一种动态自适应的重配置算法,基于Maude系统实现了该算法,并使用其分析工具对算法进行了验证。     

应用通用特征基函数法快速求解目标宽带RCS

提出了一种快速计算目标宽带RCS的有效算法。传统通用特征基函数法构造的特征基函数可以用于求解整个频段的电磁散射特性,但在求解低频点电磁散射特性时会加大计算的复杂度,从而增加RCS的求解时间。本文提出的一种基于通用特征基函数法的加速算法,该方法采用自适应计算技术降低了低频点的冗余计算。数值结果证明了该方法的有效性和精确性。     

模糊自适应遗传算法在农村电站无功补偿优化中的应用

运用模糊自适应遗传算法对农村电站无功补偿优化数学模型进行了优化计算,通过实例的计算机仿真,搜索到了电站无功补偿费用最低的优化补偿点,结果符合实际应用情况,表明自适应遗传算法应用于农业工程优化设计计算切实可行。     

车辆自适应悬架控制方法的研究

对车辆悬架提出了一种Ｇａｉｎ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ（ＧＳ）自适应控制方法。控制器的设计仍采用最优控制理论,但控制增益可变,以自适应于路面输入条件的变化。主要对路面输入变化的估计时间和用以决定控制增益变化的系统输出信号的选择进行了研究。仿真结果表明,只要事先路面输入变化范围能够被合理地估计,ＧＳ控制是一个可行的方法,并可进一步提高车辆的行驶性能。