一种基于双模糊控制理论的PID控制的温湿度系统设计及应用

针对生长育肥猪的猪舍环境中温湿度变化具有非线性以及时变性的特点,设计一种双模糊自适应PID控制对其进行控制,通过与模糊PID控制在猪舍环境的温湿度控制进行控制效果的对比试验,试验结果表明,双模糊自适应PID控制把猪舍的温度控制在19℃～22℃之间,把猪舍环境的湿度控制在65％～75％的范围内,而模糊PID控制无论是在猪...     

大功率拖拉机多工况换挡自适应控制策略

拖拉机牵引不同农机具完成不同作业,其作业要求随着牵引机具的不同而变化。针对大功率拖拉机在不同工况下作业要求不同的问题,提出一种多工况换挡自适应控制方法。分析不同工况对拖拉机动力性经济性的要求,以滑转率、油门开度和速度为参数,根据工况要求计算兼顾动力性和经济性的理论换挡规律,采用神经网络离线训练换挡规律实现挡位智能控制;针对重载荷下随机载荷波动导致循环换挡问题,引入加速度和油门开度变化量作为参数,利用模糊逻辑判断拖拉机负载和驾驶员操作意图得到速度修正系数,对换挡速度进行修正,扩大挡位使用范围;通过对拖拉机纵向动力学分析,利用Simulink搭建大功率拖拉机数学仿真模型,并建立变速箱换挡控制系统硬件在环仿真平台验证换挡策略的有效性。仿真结果表明,在燃油经济性方面,道路运输和轻载荷作业工况燃油经济性分别下降5.78%、3.28%。在动力性方面,保证克服牵引阻力的同时,轻载荷和重载荷工况加速时间较快,速度波动减小且有效避免重载荷工况下循环换挡问题。     

联合收获机惯性分离室工艺参数的优化——基于改进遗传神经网络

针对联合收获机惯性分离室工艺参数最优组合问题,提出了一种改进的遗传神经网络优化方法。该方法利用区间自适应遗传算法自适应动态调整区间的特点,彻底取代BP神经网络中"误差逆传播"过程,将区间自适应遗传算法和神经网络的优势有机地结合起来,有效解决BP困境。优化实验结果表明:该方法拟合精度明显优于二次回归的拟合精度,更接近联合收获机惯性分离室参数的实际情况,为农业机械中通过实验设计方式解决的"黑箱"优化问题提供了一种新的方法。     

基于PLC控制的采摘装置自适应调控研究

为了实现果蔬采摘的无损采摘和果蔬的准确识别,本文基于PLC技术设计了果蔬采摘装置的自适应调控系统。系统主要由信息采集模块、图像处理模块、运动控制模块、运动执行模块和PLC控制器组成。通过机械手进行设计,使其在抓取果蔬时的抓取位置、位移和作用力具有自适应能力;对图像进行自适应均衡化处理,提高图像识别。试验数据表明:采摘装置可以对果蔬精准定位,保证果蔬的无损采摘。     

汽车气压ABS模糊控制应用研究

以汽车气压ABS为研究对象，利用Matlab／Simulink软件建立了两通道三传感器气BiABS的仿真模型。设计了针对气压ABS的自适应模糊控制器．通过横拟仿真，证实了自适应模糊控制气压ABS在壤小汽车制动距离、防止车轮抱死方面有明显的教果，分析了滞后时间、汽车总质量、汽车质心位置、路面附着系数和制动初始速度辱因素对气压ABS效果的影响．提出了“采用电-气制动方式减少滞后时间，取消传统制动总阀，增大前轮制动器因数和加装减速度传感器”等改进建议．     

数字农业农田信息系统的建立

在遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)技术综合应用的基础上,通过对区域农田环境、作物等状况的数据采集和处理,完成3S技术功能的自适应融合和多源异构、空间与非空间数据以及基础空间数据与专题数据的融合,建立起一个以农田信息为主的资源与环境信息服务体系,用于专家进行数据查询、分析和决策.     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明：该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

基于天气预报估算参考作物蒸发蒸腾量的预测模型比较

参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是计算作物需水量和进行灌溉预报的基础要素.利用天气预报可测因子和Penman Monteith公式计算ET0,分别建立多元线性回归模型(MLR)和自适应神经模糊推理系统模型(ANFIS),两种方法的估算值与PenmanMonteith公式计算值没有明显的差异,自适应神经模糊推理系统预测值相对于多元线性回归模型具有整体吻合度好,相关性高.两种预测模型的输入项完全可以从当前短期气象预报中获得,程序运行操作简单,具有实用价值,为实时灌溉预报提供了理论基础.     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。