基于RBF神经网络的水稻插秧机路径跟踪终端滑模控制

Path Racking Terminal Sliding Mode Control of Rice Transplanter Based on RBF Neural Network

水稻作为全球主要的粮食来源之一,其种植效率的提升直接关系到食品安全和农业可持续发展。针对现有水稻插秧机在田间操作中存在的路径跟踪不精确和响应速度慢的问题,本文提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络与滑模控制的综合控制策略。通过设计和实现RBF神经网络,可以实时精确地预测和调整插秧机的行进路径,并结合滑模控制技术提高了系统在复杂田间环境下的鲁棒性和稳定性。该系统能显著提高路径跟踪的精度和响应速度,有效降低了作业的重复率和提高了作业的一致性,不仅优化了插秧机的操作效率,也为农业机械化技术提供了新的技术方案,对现代农业机械化及精准农业的实现具有重要的理论意义和应用价值。