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针对甘蔗收获机砍蔗时甘蔗宿根破损程度易受路面激励及甘蔗收获机工作参数等多种因素影响的问题,提出了一种甘蔗宿根切割质量的预测方法。以台糖22号为研究对象,将路面振幅、路面振动频率、甘蔗收获机前进速度、刀盘转速和刀盘倾角作为BP神经网络预测模型的输入变量,利用PSO算法优化神经网络的权值与阈值,通过对砍蔗试验数据的训练与预测,建立了台糖22甘蔗宿根切割质量的BP神经网络预测模型。对比了基于PSO算法的BP神经网络模型与传统BP神经网络模型预测,结果表明:基于PSO算法的BP神经网络的模型对甘蔗宿根切割质量预测的最大相对误差为3.301%,而BP神经网络模型的最大相对误差为14.6 5 9%。优化后的新模型较传统模型具有学习能力强、预测精度高的优点。研究结果为甘蔗收获机实际工作中不同路况条件下工作参数的智能调控及提高甘蔗宿根切割质量提供了理论依据。 相似文献
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甘蔗收获机切割器刀盘振动是影响甘蔗宿根切割质量的一个关键因素,因此寻找复杂因素对刀盘轴向振动的影响规律并实现对刀盘振动的预测与控制有着至关重要的作用。为解决传统预测方法精度低、参数选取盲目等问题,提出一种基于蜻蜓算法的甘蔗收获机刀盘振动支持向量机预测模型。该方法利用蜻蜓群体寻优的过程实现对支持向量机参数的优化,并将优化后的支持向量机对刀盘振动进行预测。通过Mat Lab进行20次仿真实验,并与BP神经网络预测模型和传统支持向量机预测模型的预测结果进行比较,实验数据表明:基于蜻蜓算法的支持向量机预测模型具有更高的预测精度和泛化能力。结果显示:基于蜻蜓算法优化的支持向量机对刀盘振动预测的拟合率达到了99.99%,有效提高了甘蔗收获机刀盘振动的预测精度,从而表明基于蜻蜓算法优化的支持向量机预测模型对实现甘蔗收获机刀盘振动预测的有效性,为后续甘蔗收获机宿根切割质量的智能化预测及实现对甘蔗收获机减振的结构优化设计提供了有效依据。 相似文献
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甘蔗机切割器的振动直接影响砍蔗的效果。根据试验研究可知:切割器安装位置和刀盘的转速与切割器的振动有直接的关系,因此有必要对这两个因素进行试验研究。为此,使用LMS前端采集切割器的振动,选择相关的因素和水平建立正交试验设计表,通过正交试验设计处理测试的数据,并结合直观分析的结果得出了切割器振动量最小的工作条件。在此条件下对刀盘进行模态测试,试验结果表明:刀盘的低阶频率成功地避开了刀盘转速的激励频率,该方案案下切割系统的工作性能比较稳定。此结果对工程实际应用的甘蔗机切割器的安装和选择刀盘工作的条件具有指导意义。 相似文献
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运用BP神经网络模型对水面蒸发进行研究,并与多元线性回归和主成分回归2种方法的拟合结果进行比较。结果显示,多元线性回归各参数均通过t检验,拟合较好;主成分回归中,参数b2未通过t检验,拟合效果不如多元线性回归好。BP神经网络模型、多元线性回归、主成分回归建立的水面蒸发量观测值与拟合值的回归方程中决定系数分别为0.8986、0.7993、0.7984。应用BP神经网络进行分析,相对误差小于10%的样本个数超过总样本个数的40%,相对误差不超过30%的样本个数接近80%;而其它2种方法相对误差大于10%的样本个数超过总样本数的80%,相对误差大于50%的接近总样本个数的30%。可见,应用BP神经网络模型进行水面蒸发量计算,远优于其它2种方法,应用此方法进行水面蒸发量的预测是非常理想的。 相似文献
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巨菌草收获机切割器的模型与工作参数直接影响到收割能耗与质量。基于虚拟样机设计技术与切割仿真理论，利用ugnx1847参数化建立整杆式巨菌草双圆盘切割器三维实体模型及巨菌草物理模型，在adams/view模块中将巨菌草茎秆柔性化，导入adams中完成虚拟样机设计并进行刚柔耦合动力学仿真分析，试验验证虚拟样机设计及仿真的正确性。以刀盘倾角、刀片刃角、刀盘转速为影响因素，切割茎秆的切割力为评价指标表征切割损耗，对影响切割力与切割损耗的因素设计三因素三水平虚拟正交试验，运用统计学软件进行响应面回归分析和方差分析。结果表明：切割器转速为480 r/min，刀片刃角为25°，刀盘倾斜角为2°时，切割力为最低水平266 N，切割损耗有效降低，为巨菌草切割器关键部位的优化设计提供理论和试验依据。 相似文献
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为了研究不同喷雾参数优化方法对温室风送式弥雾机喷雾效果的影响,在试验的基础上,分别运用二次多项式回归和BP神经网络,建立了温室风送式弥雾机喷雾分布均匀性响应面模型.结果表明: BP神经网络响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.987 1,0.134 0,而二次多项式响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.928 2,0.215 9,BP神经网络模型较高的相关系数和较低的均方根误差说明其拟合精度较高;对二次多项式回归模型寻优,预测的雾滴分布变异系数最小值为1.47%,实际值为1.58%;采用BP神经网络协同遗传算法寻优,雾滴分布变异系数预测值和实际值分别为1.21%,1.28%;表明在喷雾参数优化中,基于BP神经网络的遗传算法比二次多项式响应面法具有更好的准确性. 相似文献
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以农业机器人精密轨迹优化自动控制为目标,在优化算法中引入BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器,旨在减少作业过程中的运动误差,提高其工作效率。首先,建立农业机器人数学模型,分析其运动学和动力学原理;然后,设计了农业机器人运动控制系统,引入BP神经网络对不确定动力学因素进行判断,并提出解决该因素的自适应学习法;最后,对该系统运用Mat Lab进行了仿真。试验表明:以BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器可以有效优化机器人运动路径,提高机器人整体作业效率,系统运行稳定、可靠性强,且对外部环境的干扰因素具有较强的自适应学习能力。 相似文献
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BP神经网络是基于数值计算的知识处理系统，具备高度非线性映射的能力。为此，通过BP神经网络对样本数据进行训练，得到非线性校正模型及精度值，然后与传统的曲线拟合方法进行比较分析。结果显示，基于神经网络模型的传感器非线性校正方法具有良好的测试精度和实用性。 相似文献
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基于振动信号的蚕茧质量无损检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种根据振动信号无损检测蚕茧质量的方法,对振动信号进行小波分解重构蚕蛹的随机振动信号,提取了与蚕蛹质量有关的特征值,利用模糊聚类的方法优选了特征值,然后建立了蚕茧质量无损检测的BP神经网络模型。试验证明该检测方法有效可行。 相似文献
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电极法检测土壤硝态氮时,共存氯离子是影响检测精度的重要因素。针对当前检测仪为单一离子离线检测的问题,设计了基于嵌入式开发的ISE土壤硝态氮多参数检测仪。仪器嵌入BP神经网络模型,实现土壤硝态氮的在线实时检测。针对BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点,采用5种方法进行改进;采用两个校正方法校准检测仪检测结果;采用稳定判断程序提高电势采集的稳定性。开展标准溶液检测试验,验证检测仪检测精度;开展土壤硝态氮检测试验,并将检测结果与传统的一元线性模型结果和光学法检测结果进行对比,验证检测仪排除氯离子干扰的效果及检测土壤硝态氮的准确性。结果表明,检测仪对离子的检测结果与离子计检测结果误差不超过1.0mV,满足精度要求;检测仪对土壤硝态氮含量的检测结果与光学法检测结果的平均相对误差为8.83%,低于一元线性模型与光学法检测结果的平均相对误差12.17%,拟合系数R2均大于0.97。基于ISE的土壤硝态氮多参数检测仪可有效减小氯离子干扰,准确性高,可用于土壤硝态氮的在线检测。 相似文献
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水肥一体化技术在棉花、小麦、番茄等大田农作物种植场景中的应用逐渐增多。当前能够快速有效调整大田农作物水肥一体化系统中肥料流量的控制算法研究较为有限。由于水肥一体化系统存在时变性、滞后性与非线性的特点,常见的PID与BP-PID控制算法无法获得预期的控制效果。为此设计一种基于蝙蝠算法（BA）优化的BP神经网络PID控制器。通过采用BA对BP神经网络的初始权值进行优化,加快了BP神经网络的自学习速度,实现对水肥一体化系统中肥料流量的快速精准控制,从而降低了超调量、提高了响应速度。同时,基于STM32单片机搭建了水肥一体化流量调节测试平台,并对该控制器的性能进行了试验验证。结果表明,与常规PID控制器和基于BP神经网络的PID控制器相比,所设计的控制器具有较高的控制精度和鲁棒性,降低了由时滞性、非线性等因素引起的影响。平均最大超调量为4.78%,平均调节时间为41.24s。特别是在施肥流量为0.6m3/h时,控制器表现出最佳的综合控制性能,达到了精准施肥的效果。 相似文献