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基于神经网络整定的PID控制变量施药系统设计与试验 总被引:3,自引:0,他引:3
针对常规的大田喷雾装备的定量施药方式,在机具行进方向上农药雾滴分布不均导致农药有效利用率低的问题,设计了一种基于神经网络整定的PID控制变量施药系统。该系统采用多传感器实时监测车速、流量、压力等信息,并以此作为控制依据,运用神经网络自学习能力修正PID参数,精准调控药液回流量,解决了现有变量施药控制算法存在的超调量较大、稳态误差较大、响应时间较长等问题,实现了大田单位面积内施药量恒定的目标。为验证本系统算法对精准变量施药的优越性,在Simulink平台下对常规PID、模糊PID和神经网络PID控制方式进行建模仿真,结果表明,神经网络PID控制在上升时间、超调量和稳态误差方面均优于其他两种控制方式。田间试验表明,在不同车速下,液滴沉积数量标准差均小于1.4个/cm2;在不同施药量、车速随意变化的情况下,机具纵向均匀度变异系数均小于6%;车速在4~11km/h范围内随机变化时,系统平均调节时间为0.72s,平均超调量为2.1%,实际施药量与理论值相差1.3%。 相似文献
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CARS-SPA算法结合高光谱检测马铃薯还原糖含量 总被引:3,自引:0,他引:3
以竞争性重加权自适应选择算法(CARS)结合连续投影算法(SPA)选择马铃薯还原糖含量特征波长,共制备238个样本,比色法测定马铃薯还原糖含量,选择190个样本作校正集,48个样本作验证集,与全光谱和经典变量提取方法比较。结果表明,CARS-SPA算法筛选波段效果最佳,相比于全谱建模其参与建模波长点由203个减少到17个,模型验证集决定系数r~2由0.8464提高到0.8965,均方根误差(RMSEP)由0.0758降到0.0490。结果表明,采用CARS-SPA结合高光谱成像技术检测马铃薯还原糖含量结果可行。 相似文献
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高光谱成像技术的玉米叶片氮含量检测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
应用高光谱成像技术,实现了玉米拔节期叶片氮含量的检测。提取出240个叶片样本的平均光谱反射率数据(400~1 000nm),对原始数据分别进行3种预处理(1stDer、2ndDer、SNV),建立了4种预测模型,包括基于幅值参数(Dλr、Dλy、Dλb)的多种回归模型、全光谱PLS模型、基于连续投影算法(SPA)的PLS模型及基于主成分分析法(PCA)的PLS模型。建模结果显示:基于PCA的PLS模型预测精度最低;全光谱的PLS模型Rc2和RP2分别为0.967、0.821;基于SPA算法的PLS模型R_c~2、R_P~2分别为0.944、0.749,与全光谱的PLS模型预测精度相当,而自变量个数减少了95.07%。基于幅值参数的多元回归模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS模型有些许差距,但模型简单,运算量最小,适用于对精度要求不高的场合。 相似文献
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针对目前大田宽幅机械变量喷雾精准化程度低、农机车速变化对喷雾效果影响考虑不充分的问题,为了提高精准施药、施肥能效,基于3WF-1000型喷杆式喷雾机,设计了一种自适应跟随车速的变量喷雾系统。该系统采用传感器实时采集农机行进速度、出水管流量与压力、药箱液位高度等信息,运用Bisector模糊控制算法优化控制策略,实现了比例阀阀门变化角度的动态控制,达到了对出水管流量精准调控的目标。为验证Bisector模糊控制算法应用于本系统的优越性,利用Matlab构建仿真模型,与PID算法、Centroid算法对比分析,Bisector模糊控制算法在调节时间、超调量、稳态误差方面均表现优越。田间试验过程中,进行了非行走设定车速、恒定车速跟随、动态车速跟随以及单位面积喷雾量试验,结果表明,3种车速运行状态,变量喷雾系统适应扰动达到稳定运行的调节耗时分别为13.4、27.6、17s,单位面积喷雾量的最大绝对误差比率分别为1.20%、2.27%、2.87%,能够满足大田精准施药的精度要求。 相似文献