基于PCA-GA-SVM的甘蔗收获机运行状态识别

由于甘蔗收获机在收获过程中智能化水平较低,依靠人工操作很容易对甘蔗收获机的运行状态产生误判,从而造成物流通道堵塞、能源浪费、收割效率低。针对这些问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)状态识别模型。首先,通过实地采集甘蔗收获机刀盘轴、行走轴、切段轴和风机轴扭矩和行驶速度特征信息,然后通过PCA进行数据降维,最后利用GA优化参数C、γ,使用每个特性信息来训练SVM,对甘蔗收获机运行状态进行分类。结果表明:PCA-GA-SVM状态识别模型对甘蔗收获机运行状态的识别准确率为93.75%,建模时间为3.688 s,与SVM(81.25%,9.487 s)、PCA-SVM(87.5%,5.817 s)和GA-SVM(90%,8.969 s)进行对比,该模型具有最高准确识别率和最快建模速度,具有较大的应用价值。     

改进粒子群优化（MPSO）算法在动

基于在水资源不充足的情况下，对都江堰灌区六大渠干水资源的合理分配，使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型，并将粒子群优化算法（PSO）及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO（MPSO）算法与遗传算法进行仿真对比，结果显示采用PSO算法及其MPSO在农业经济效益上可获得更好的寻优效果，提高了水资源的利用率。     

遗传神经网络在温室黄瓜霜霉病预测中的应用

在神经网络结构的优化、连续权重的训练中采用遗传算法的方法对日光温室黄瓜霜霉病进行预测，并对其发生程度进行了拟合，计算值与实际值接近，表明该模型具有良好的预测效果。     

土壤风蚀影响因子分布规律研究的最大熵方法

土壤风蚀是一个综合的自然地理过程,包括气候、植被、土壤、地形地貌等多种因子。作为随机变量的风蚀因子,其分布规律直接或间接地影响着风沙的运动规律,一方面导致土壤风蚀程度及方向的变化,另一方面变量之间的非线性相互作用的结果导致风沙流的混沌特性。为此把影响风沙运动规律的各因子作为研究对象,应用最大熵原理与遗传算法相结合的方法,建立了风蚀影响因子概率密度函数模型,采用Matlab语言编制了相应的计算程序,并以阴山北部农牧交错带为例对所建模型的合理性和可行性进行了验证。结果表明,风蚀影响因子的熵概率密度函数不仅合理可行而且具有较高的精度。     

温室环境控制方法研究现状分析与展望

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。     

履带车辆自适应预瞄跟踪模糊控制算法

针对现有单边制动履带车辆跟踪控制算法同周期内并行控制难、跟踪精度低、转向控制次数较多等问题,该研究以电控化改装后江苏筑水农机 3B55 型履带运输车为试验平台,开展单边制动履带车辆路径跟踪控制算法研究。通过单边制动履带车辆运动学分析,构建车辆预瞄跟踪模型,提出一种预瞄跟踪模糊控制算法,将横向偏差与航向偏差作为多输入输出模糊控制器输入参数,实现车辆同一控制周期内转向与直线行驶的并行控制。为了优化车辆路径跟踪精度与转向控制次数,提出改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)的自适应前视距求解算法,考虑车辆的横向偏差和转向路径角度约束,解析较优前视距离,通过仿真和田间试验对算法进行跟踪精度与转向控制次数综合评价。仿真结果表明：基于自适应预瞄跟踪模糊控制算法跟踪多角度规划路径时,车辆转向控制次数为89次,误差面积为1.74 m²。田间作业路况下,由于试验路面起伏不平,并且随速度增加车辆跟踪精度下降,但跟踪精度及转向控制次数随前视距离的变化规律与仿真结果一致,当车辆分别以0.14、0.47和0.83 m/s跟踪路径时,自适应预瞄跟踪模糊控制算法相对于固定前视距离预瞄跟踪模糊控制算法车辆转向控制次数分别减少13.59%、9.87%和11.25%,误差面积分别减少19.93%、48.48%和54.59%,验证了算法的有效性。研究结果可为单边制动履带车辆的农机自动导航技术提供创新思路与技术支撑。     

多尺度行政区平衡视角下耕地空间布局优化

优化耕地空间布局对提升耕地生产能力、促进农业可持续发展具有重要意义。该研究以广东封开县为例,基于“现状耕地调出-可恢复地类调入”的微观调整逻辑,综合运用空间叠加、综合评价及蚁群优化算法,构建了耕地空间布局调整模型,以调入调出数量平衡为约束条件实现了不同行政区尺度下的耕地布局优化。结果表明：1）研究区共调出耕地1 689.89 hm²,占耕地总面积的7.62%,整体上呈现出“全局零散、局部聚集”的分布特征。2）研究区可恢复地类农业生产适宜性均值为67.04,具有开展作物种植的良好禀赋条件。3）不同行政区尺度平衡情景下,调入结果在研究区北部空间差异显著,与镇内平衡情景相比,县内平衡情景下,调入耕地的农业生产适宜性均值提高了2.08,综合生态系统服务均值下降了0.67。4）两种情景下,耕地的连片性、质量及稳定性均得到提升,因不受调入规模和行政单元空间范围限制,县内平衡情景下的提升效果更加明显,适当扩大可恢复地类筛选范围有利于提升整体耕地质量并降低重要生态用地筛选概率。该研究构建的耕地空间布局调整模型具有良好的适用性,可为制定农用地布局优化与整治提升方案提供参考依据。     

基于人工神经网络的PV/T热电联供系统性能预测

为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm, IGWO-BP)预测模型,在晴朗天气下进行试验,并采用该模型对系统电功率以及蓄热水箱内水温进行预测。结果显示,晴朗日系统的电效率8.7%～12.2%、热效率51.7%;预测结果与BP神经网络预测模型、基于粒子群优化的BP神经网络(back propagation neural network based on particle swarm optimization, PSO-BP)预测模型和卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）预测模型预测结果进行比较,结果显示IGWO-BP预测模型电效率预测模型的绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)、决定系数(determination coefficient, R ² )、均方根误差(root mean square error, RMSE)、效率因子(efficient factor, EF)和Pearson相关系数(pearson related coefficient, r )分别为4.5E-05、0.99、0.24、0.99和1.00,在储热罐温度预测中,上述指标分别为8.90E-04、0.98、0.07、0.98、0.99,均优于其他预测模型,IGWO-BP神经网络预测模型具有更好的预测性能。研究结果可为太阳能PV/T热电联供系统性能预测与优化控制提供参考。     

基于超参数优化算法下的随机森林模型预测奶牛呼吸频率

奶牛呼吸频率是评估环境造成的奶牛热应激程度的重要指标之一。该研究基于随机森林（random forest,RF）算法提出了适用于生产条件下的奶牛个体呼吸频率准确预测模型,为了平衡模型精度与计算效率问题,利用遗传算法（genetic algorithm,GA）、差分进化（differential evolution,DE）算法、粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法、贝叶斯优化（Bayesian optimization,BO）算法对模型超参数进行优化,并与网格搜索（grid search,GS）下的人工神经网络（artificial neural network,ANN）和极限梯度提升机（extreme gradient boosting,XGBoost）模型进行了对比分析。研究结果表明,使用融合环境参数的修正温湿指数（adjusted temperature-humidity index,ATHI）、时间区域、奶牛产奶量、泌乳天数、身体姿势以及胎次作为输入特征时,基准RF模型的预测性能最佳。在此基础上,4种智能优化算法下的RF模型性能优于GS-ANN和GS-XGBoost,其中BO-RF的综合性能最优,其决定系数、平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差分别为0.614、7.723、14.4%、9.737,超参数优化耗时约为DE-RF的1/220。特征重要性分析表明,输入因子对奶牛呼吸频率的影响程度不同,ATHI是影响力最高的因子,相对重要性（relative importance,RI）为0.71,其次是时间区域（RI=0.09）和奶牛产奶量（RI=0.07）。研究为奶牛生产、健康评价及牛舍环境精准调控提供了有效方法和基础。     

基于PID直流电机驱动的移动式采摘机器人设计

为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。