基于改进NSGA-Ⅱ的大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化

为实现大功率拖拉机变速箱箱体在强度、刚度要求下的轻量化,提出一种基于改进非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）的大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化方法。首先,分析大功率拖拉机变速箱箱体的受力情况,提出承载式变速箱箱体的静力学仿真分析方法,利用ANSYS分析箱体的强度、刚度;然后,引入K-均值聚类算法、正态分布交叉算子（Normal distribution crossover,NDX）和差分变异搜索策略改进NSGA-Ⅱ算法,并开展算例测试,结果表明,改进NSGA-Ⅱ的解集分布均匀性和算法稳定性均优于NSGA-Ⅱ,寻优效果更好,验证了所提算法的有效性与优越性;最后,基于改进NSGA-Ⅱ算法开展变速箱箱体多目标优化,对优化后的箱体进行仿真分析验证。结果表明,优化后的箱体质量、最大变形量、最大应力分别为168.16kg、0.449mm、215MPa,优于NSGA-Ⅱ的168.16kg、0.454mm、216.12MPa,在满足强度、刚度要求的前提下达到了轻量化的目的,同时进一步验证了本文算法在解决大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化问题中的有效性和优越性。研究可为大功率拖拉机变速箱箱体的仿真、优化过程提供方法参考。     

基于模糊Stanley模型的农机全田块路径跟踪算法研究

为实现农业机械全田块高效自主作业,提出一种增益系数自适应的Stanley模型路径跟踪算法。以横向偏差和航向偏差为输入变量构建隶属度函数,设计模糊推理和解模糊化过程实时确定控制模型增益系数,提高Stanley模型对不同曲率路径的自适应能力。为验证所提算法有效性,以移动小车为平台开展联合收获机回字形全田块自主作业路径跟踪试验,结果表明所提算法显著改善Stanley模型路径跟踪精度,直线作业速度2.5m/s、转弯速度1m/s时,直线段和曲线段最大跟踪误差均小于3cm。大初始横向偏差路径跟踪试验表明,模糊Stanley模型较Stanley模型大幅度减小路径跟踪上线距离,满足农业机械全田块高效自动导航作业要求。     

基于SupReMe影像重建和RF的玉米冠层LAI反演

针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段（705、740、783nm）,其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率（Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe）算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数（LAI）,并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。     

基于改进YOLO的玉米幼苗株数获取方法

为快速准确获取玉米幼苗株数、评估播种质量、进行查缺补苗等管理,对YOLO算法进行改进,提出了一种基于特征增强机制的幼苗获取检测模型（FE-YOLO）,实现了对玉米幼苗株数的快速获取。该方法根据玉米幼苗目标尺寸和空间纹理特征,构建了基于动态激活的轻量特征提取网络,融合了多感受野和空间注意力机制。实验表明：FE-YOLO模型增强了幼苗空间特征、降低了网络复杂度,使模型的mAP和召回率分别达到87.22%和91.54%,每秒浮点运算次数和检测推理时间仅为YOLO v3的7.91%和33.76%。FE-YOLO能够实现无人机正射影像的玉米幼苗株数获取和种植密度估算,该模型复杂度低、识别精度高,能够为玉米苗期管理提供技术支持。     

基于多源信息融合的中文农作物病虫害命名实体识别

随着农作物病虫害研究文献的快速增长,对农作物病虫害领域文献进行文本挖掘变得越来越重要。开发有效、准确的农作物病虫害命名实体识别系统有助于在农作物病虫害相关研究报告中提取研究成果,为农作物病虫害的治理提供有效建议。本文针对中文农作物病虫害数据集缺失问题,提出了基于半远程监督的停等算法,利用该算法构建中文农作物病虫害领域语料库,大幅度减少标注过程的人工成本和时间成本;同时,提出了中文农作物病虫害命名实体识别模型（Agricultural information extraction, Agr-IE）,该模型基于BERT-BILSTM-CRF,辅以多源信息融合（多源分词信息和全局词汇嵌入信息）丰富字符向量,使其充分结合字符级与词汇级的信息,以提高模型捕捉上下文信息的能力。实验表明,该模型可以有效地识别病害、虫害、药剂、作物等实体,F1值分别为96.56%、95.12%、94.48%、95.54%,并对识别难度较大的病原实体具有较好的识别效果,F1值为81.48%,高于BERT-BILSTM-CRF、BERT等模型的相应值。本文所提模型在MSRA和Weibo等其他领域数据集上与CAN-NER、Lattice-LSTM-CRF等模型进行了对比实验,并取得最佳的识别效果,F1值分别为95.80%、94.57%,表明该算法具有一定的泛化能力。     

基于有效拐点和最短最小路径的蚁群路径规划方法

为了提高蚁群算法路径寻优的收敛精度和收敛速度,提出一种基于有效拐点的栅格图和基于最短距离最小步数路径（最短最小路径）的蚁群算法,用于搜索地面移动机器人从起点到终点的最短路径。在标准蚁群算法路径规划中,蚂蚁的搜索方式是有限方向有限邻域,本文采取无限邻域的搜索方式,可取捷径搜索任何可直通的栅格点,并提出有效拐点的概念,减小了单步搜索量。提出最短最小路径的概念,并用其取代欧氏距离作为启发值,提高了启发值的准确度和可靠性,同时用起点到终点的最短最小距离指导信息素更新,提高了蚁群算法迭代的质量。最后,在不同规模、不同障碍比例的栅格地图环境下进行实验,结果表明用最短最小路径距离取代欧氏距离的合理性,并验证了本文方法可以在降低计算量的同时,以更快的收敛速度搜索到距离更短、步数更少的路径。     

基于改进樽海鞘群算法的四旋翼飞行器姿态优化控制

针对集总干扰下四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出了一种基于线性扩张状态观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法通过线性扩张状态观测器来估计和补偿集总干扰的影响,提高控制器的稳定性;借助非奇异终端滑模面有限时间收敛的特性设计控制律,加快控制器的收敛速度;控制器的稳定性分析由Lyapunov函数得以证明。引入樽海鞘群算法来优化控制器中的参数,提升控制性能。进一步地,引入一维正态云模型与自适应算子来克服参数整定算法的固有缺陷,增强其优化能力。通过仿真与试验验证了本文方法的有效性与实用性,结果表明:在阵风干扰下,本文方法比线性自抗扰控制策略具有更高的跟踪精度、更强的抗干扰能力与更快的响应速度。     

基于改进蚁群算法的植保无人机路径规划方法

为了规划出更加高效的植保无人机路径,提出一种基于改进蚁群算法的植保无人机路径规划方法,该方法适用于多个具有复杂多边形边界与内部障碍物的三维作业区域。采用扫描方式生成水平面内的作业路径,经过离散化处理后,在三维地形曲面上插值,获得三维作业路径。在此基础上,建立作业路径生成算法,以三维作业路径总长度尽量短、作业路径数量尽量少为目标,对植保无人机作业航向进行寻优。改进蚁群算法通过附加记录作业路径进入点的机制,实现对三维作业路径的合理排序,生成总长度较短的转移路径。经过算例检验,针对同一作业区域规划出的三维作业路径与水平面内的作业路径的航向角存在较大差异,相差最大为92°,这说明考虑三维地形的必要性。算例中,将改进的蚁群算法与贪婪算法进行了对比,针对一系列相同的作业起点,改进的蚁群算法所得的转移路径总长度均较短,比贪婪算法所得结果缩短3%~28%;在未选定作业起点情况下,改进的蚁群算法与贪婪算法求得的转移路径总长度最小值分别为1661m与1763m,说明改进的蚁群算法具有良好的寻优能力。实例检验情况与算例所得结论基本一致。算例与实例中的作业区域边界与地形复杂,涵盖情况全面,表明本文提出的路径规划方法具有一定实用性。     

基于粒子群算法的混联机构神经网络自适应反演控制

针对含有不匹配干扰的混联机构轨迹跟踪控制问题,提出了一种极限学习机与自适应反演控制相结合的控制策略。在对干扰进行分析的基础上,分别采用两个极限学习机网络对系统中的匹配和不匹配干扰进行逼近和补偿。基于Lyapunov函数稳定性设计了混联机构的控制律与自适应律,实现混联机构的轨迹跟踪控制。由于控制器可调参数较多,采用粒子群算法进行控制器参数的寻优整定。仿真结果表明,所提出的控制方法具有良好的轨迹跟踪精度和鲁棒性。     

WSN主导下的水稻插秧机电控系统优化分析

针对水稻插秧机自动化程度不高、工作效率较低的问题,在WSN技术下对水稻插秧机进行了设计,并对其电控系统进行优化并分析。该插秧机的主要组成为车体、无级变速系统、分插机构、电控系统和报警机构。为提高智能化和自动化水平,插秧机采用纯追踪算法控制器计算偏差,改进其电控系统,使其能够实现自动导航。为验证插秧机性能,对插秧机进行自动导航和插秧试验。试验结果表明:插秧机可以实现自动导航,且插秧效果良好,满足农户的使用要求。