基于Simulink仿真的施肥机模糊神经网络PID控制方法

【目的】农用电气设备的部件十分复杂，易受到环境因素的影响，无法准确控制施肥量，故障频发。因此，需要一种成本低、运行稳定、施肥量控制精确、受工作环境影响小的施肥机控制系统。【方法】本研究采用模糊神经网络PID控制方法，将机器学习和非线性模糊控制方法引入传统PID控制器中，并基于MATLAB中Simulink仿真平台建立了模糊神经网络PID控制系统仿真模型。【结果】该模型可以根据模糊规则进行练习和学习，通过控制步进电机的转速和旋转角度来控制施肥量，神经网络还可以持续自动学习并动态改进系统的控制参数，以适应不断变化的农田作业环境。【结论】该模糊神经网络PID控制系统自我矫正能力强，可抵抗环境干扰，控制效果显著。