在這個農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的時代,衡量一個國家是否為農(nóng)業(yè)大國的標(biāo)準(zhǔn)是農(nóng)業(yè)的投入產(chǎn)出比。中國的棉花和水稻產(chǎn)量雖居世界第一,然而,其種植面積、農(nóng)藥投入量也是遙居世界首位。目前,我國仍以傳統(tǒng)的人工式噴藥為主,采用此種噴藥方式不僅工作強度大、效率低,而且在葉面上噴霧分布不均勻,還會落到地面,造成土壤的二次污染以及直接或間接的人體傷害,達(dá)不到理想的噴藥效果。因此,在國家可持續(xù)發(fā)展的方針政策下,研究一種針對農(nóng)作物、效率高、噴霧效果好的植保機對于減少農(nóng)藥使用量、修復(fù)土壤環(huán)境、保證農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全具有重要的意義。本論文主要研究植保機在農(nóng)業(yè)作業(yè)過程中,噴霧參數(shù)對噴霧分布均勻性的影響,通過對噴霧參數(shù)進(jìn)行控制,使其達(dá)到理想的噴霧分布均勻性。首先,根據(jù)已知樣本數(shù)據(jù),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正建模的方法確定影響因素與噴霧分布均勻性之間的關(guān)系。然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆建模的方法,在給定的噴霧分布均勻性以及n-1個影響因素參數(shù)值的情況下,確定與之唯一相對應(yīng)的影響因素參數(shù)值,并將該影響因素作為植保機噴霧作業(yè)過程中的被控變量。第4章以影響因素中的噴霧壓力為例,選用它作為被控變量,其他影響因素設(shè)置為定量。以約翰迪爾4130系列噴霧機為被控對象... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

約翰迪爾公司生產(chǎn)的自走式植保機Fig.1.1SelfpropelledplantprotectionmachineproducedbyJohnDeereCompany

勻性的因素在第 2 章中已詳細(xì)介紹過，本章提出了一響下，采用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量的方法，找出噴藥參數(shù)通過對噴藥參數(shù)進(jìn)行控制，使其達(dá)到理想噴霧分布均絡(luò)[40，41]（Artificial Neural Networks，簡寫為 ANNs）通處理各種信息的功能。作為典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-BP、可塑性強，己經(jīng)廣泛的應(yīng)用于各個領(lǐng)域。因此，本章布均勻性與影響因素的關(guān)系進(jìn)行分析建模，實現(xiàn)在諸分布均勻性。的因素有很多，通過 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正建�？梢缘玫阶儺悾灰o定相應(yīng)的輸入?yún)?shù)，就可以得到與之相對應(yīng)到植保機在實際作業(yè)過程中，通常是以某一特定噴霧的噴霧參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，進(jìn)而達(dá)到理想的均勻性。因此保機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制原理框圖如圖 3.1 所示。

變異系數(shù)設(shè)定值與實際值之差。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆建模，將噴霧分布變異系數(shù)和 n-1 個噴霧參數(shù)設(shè)相對應(yīng)的噴霧參數(shù)設(shè)定值。通過對該參數(shù)進(jìn)行控制，以達(dá)P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對均勻性進(jìn)行軟測量的方法沒有局限性，只要有影響因素與分布變異系數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系。分布均勻性的因素有很多，若逐一考慮會增加模型的復(fù)雜情況發(fā)生，本章采用 3 個影響因素為例進(jìn)行分析，其原理霧分布均勻性的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成。隱含層通常分為單隱效減小誤差，但是會使網(wǎng)絡(luò)變得過于復(fù)雜。因此，通過增層的層數(shù)，可以有效解決網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜，收斂速度慢的問題，任意一個非線性系統(tǒng)。因此，本章選用三層網(wǎng)絡(luò)對噴霧分用三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[44]如圖 3.2 所示：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3311994