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基于遗传算法优化模糊PID的甘蔗收获机切割器控制系统
被引量：
13
1
作者
李腾辉
周德强
+4 位作者
何冯光
邓干然
崔振德
王翔
陈自宏
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期243-250,共8页
针对甘蔗收获机切割器无法自动控制入土深度,从而影响收获质量的问题,设计一套甘蔗收获机切割器入土深度自动控制系统。该系统主要包含角度式仿形机构、入土深度检测系统以及液压系统和控制系统。利用基于遗传算法优化的模糊PID控制算...
针对甘蔗收获机切割器无法自动控制入土深度,从而影响收获质量的问题,设计一套甘蔗收获机切割器入土深度自动控制系统。该系统主要包含角度式仿形机构、入土深度检测系统以及液压系统和控制系统。利用基于遗传算法优化的模糊PID控制算法进行入土深度的实时调节,通过Simulink阶跃响应以及带随机干扰的阶跃响应仿真,结果显示:基于遗传算法优化的模糊PID控制算法超调量为4.9%、调节时间为1.535 s,与PID控制算法以及模糊PID控制算法相比均有所改善。室内试验结果表明,基于遗传算法优化的模糊PID控制算法误差在(-0.5,0.5),误差最小,有效实现了切割器入土深度自动控制。
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关键词
甘蔗收获机
遗传算法
模糊PID
深度检测
仿形机构
智能农机
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职称材料
基于深度学习的农作物检测识别研究现状及展望
被引量：
8
2
作者
陈自宏
邓干然
+3 位作者
崔振德
何冯光
李国杰
王翔
《现代农业装备》
2022年第2期2-7,共6页
深度学习是利用神经网络分析样本数据的内在特征和表达层次,学习具有多个抽象层次的数据表示的机器学习技术。本文概述了近年来深度学习技术在水果识别、农作物病害识别、农作物虫害识别、田间杂草识别、目标农作物定位等农作物检测识...
深度学习是利用神经网络分析样本数据的内在特征和表达层次,学习具有多个抽象层次的数据表示的机器学习技术。本文概述了近年来深度学习技术在水果识别、农作物病害识别、农作物虫害识别、田间杂草识别、目标农作物定位等农作物检测识别领域内的研究进展,分析了目前深度学习技术存在的理论、建模、环境、成本及应用问题,提出了算法优化、应用多维化、处理效率与计算能力提升的发展趋势。
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关键词
深度学习
农作物检测
展望
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职称材料
题名
基于遗传算法优化模糊PID的甘蔗收获机切割器控制系统
被引量：
13
1
作者
李腾辉
周德强
何冯光
邓干然
崔振德
王翔
陈自宏
机构
江南大学
机械
工程学院
江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
中国热带农业科学院农业
机械
研究所/农业农村部热带作物农业装备重点实验室/广东省农业类颗粒体精量排控工程技术研究中心/湛江市类颗粒体动力学及精准精量排控重点实验室
雷州雷宝机械有限公司
出处
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期243-250,共8页
基金
湛江市科技发展专项(2020A01005)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(1630132022001)
湛江市科技计划项目重点实验室建设专题(2020A05004)。
文摘
针对甘蔗收获机切割器无法自动控制入土深度,从而影响收获质量的问题,设计一套甘蔗收获机切割器入土深度自动控制系统。该系统主要包含角度式仿形机构、入土深度检测系统以及液压系统和控制系统。利用基于遗传算法优化的模糊PID控制算法进行入土深度的实时调节,通过Simulink阶跃响应以及带随机干扰的阶跃响应仿真,结果显示:基于遗传算法优化的模糊PID控制算法超调量为4.9%、调节时间为1.535 s,与PID控制算法以及模糊PID控制算法相比均有所改善。室内试验结果表明,基于遗传算法优化的模糊PID控制算法误差在(-0.5,0.5),误差最小,有效实现了切割器入土深度自动控制。
关键词
甘蔗收获机
遗传算法
模糊PID
深度检测
仿形机构
智能农机
Keywords
sugarcane harvester
genetic algorithm
fuzzy PID
depth detection
copying institutions
intelligent agricultural machinery
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S238 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
基于深度学习的农作物检测识别研究现状及展望
被引量：
8
2
作者
陈自宏
邓干然
崔振德
何冯光
李国杰
王翔
机构
华中农业大学工学院
中国热带农业科学院农业
机械
研究所
农业农村部热带作物农业装备重点实验室
雷州雷宝机械有限公司
出处
《现代农业装备》
2022年第2期2-7,共6页
基金
湛江市科技发展专项(2020A01005)。
文摘
深度学习是利用神经网络分析样本数据的内在特征和表达层次,学习具有多个抽象层次的数据表示的机器学习技术。本文概述了近年来深度学习技术在水果识别、农作物病害识别、农作物虫害识别、田间杂草识别、目标农作物定位等农作物检测识别领域内的研究进展,分析了目前深度学习技术存在的理论、建模、环境、成本及应用问题,提出了算法优化、应用多维化、处理效率与计算能力提升的发展趋势。
关键词
深度学习
农作物检测
展望
Keywords
deep learning
crop detection
prospect
分类号
S220.2 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法优化模糊PID的甘蔗收获机切割器控制系统
李腾辉
周德强
何冯光
邓干然
崔振德
王翔
陈自宏
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
13
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职称材料
2
基于深度学习的农作物检测识别研究现状及展望
陈自宏
邓干然
崔振德
何冯光
李国杰
王翔
《现代农业装备》
2022
8
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