基于粒子群优化的四旋翼无人机喷施控制策略研究

【目的】四旋翼无人机与传统植保器械相比,具有安全性高、省水、省药、灵活度高、喷施效率高、无损等特点,提高无人机喷施控制的稳定性和自我调节能力。【方法】将粒子群算法与现有的模糊PID控制相融合,构建一种基于粒子群算法的四旋翼无人机施肥控制策略。通过建立电磁流量阀的数学模型,分析了粒子群算法优化模糊控制、模糊控制、PID控制的系统设计。通过MATLAB软件进行设计构建,并在Simulink中搭建仿真模型验证喷施控制模型的准确性,再使用MATLAB对模拟数据进行分析。【结果】与传统模糊PID和PID控制方法相比,采用粒子群优化技术的模糊PID控制能够更快地实现稳定状态并降低超调量,同时其响应速度也更快。【结论】从实际应用的角度来看,粒子群优化技术所带来的模糊PID控制比传统的模糊PID和PID控制有更大的优势。

深度学习在水稻秧苗识别中的应用

水稻秧苗识别的准确率直接关系到水稻的插秧质量和优质高产,通过简单介绍深度学习以及该算法在水稻秧苗识别中的应用,展望深度学习在水稻秧苗识别的应用前景,以期更科学有效应用该方法。

基于模糊PID的无人机叶面肥喷施控制策略研究

针对四旋翼无人机叶面肥喷施流量控制精度较低的问题,设计了一种基于模糊PID控制的四旋翼无人机叶面肥控制系统。以四旋翼无人机电磁流量调节阀为研究对象,建立电磁流量调节阀数学模型,采用模糊控制与PID控制相结合控制电磁阀的开度;以常规PID控制为对比,采用Matlab/Simulink验证叶面肥喷施模型的准确性和控制系统的有效性;搭建四旋翼无人机叶面肥喷施控制平台,进行喷施效果试验,验证模糊PID控制算法的控制精度和有效性。仿真结果表明:模糊PID控制曲线相比较常规PID控制曲线更符合目标量曲线的变化规律,模糊PID控制性能优于常规PID控制。试验结果表明:不同飞行速度条件下的实际流量与理论流量的最大误差不超过2.50%,满足喷施作业的要求。

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。

基于EDEM的垂直螺旋式排肥器性能模拟试验

在粮食种植过程中,施用化肥能够提高作物单位面积产量,传统的肥料配比构成与施肥模式都在发生着变化,研究和实施高产低耗、优质高效的农业生产模式,促进了对精准农业相关技术的研究。课题组利用SolidWorks三维建模软件绘制出排肥机构模型,运用离散元软件EDEM进行排肥性能虚拟试验,对颗粒肥的动态和静态过程进行模拟仿真,分析其排肥轨迹、速度变化及质量变化等相关数据、曲线图,可知垂直螺旋式排肥器整体运行效果良好,满足设计性能要求,为后续优化排肥器结构和排肥效果提供参考依据。

精准施肥技术研究现状和展望

精准变量施肥是精准农业的重要组成部分,精准的变量施肥技术不仅可以实现对农作物的按需投入,而且可以降低过量施肥对农田环境的破坏。本文阐述了国内外基于处方图的变量施肥和实时监测自动变量施肥的研究现状,并针对我国当下变量施肥技术研究中存在的问题提出了发展建议。

趣味性教学在小学数学课堂上的策略分析

伴随着我国基础教育的深入改革,小学数学趣味性教学逐渐变成了当前教育者追求的一个重点教学目标。笔者在本文主要从“设计生活情景,激发学生数学兴趣”、“引导参与实践,培养学生探究能力”以及“设计课堂练习,加深学生理解程度”这三个策略,讲解了小学数学教师如何对学生开展具有趣味性的课堂教学。