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基于PSO-BP的甘蔗施肥监控系统设计与试验
文献摘要：
针对甘蔗横向种植机的施肥机构由于肥料潮湿结块易堵塞等问题,该研究对施肥机构进行电液传动与控制改造,构建了一套基于粒子群(Particle swarm optimization,PSO)-前反馈(Back Propagation,BP)神经网络预测的施肥监控系统.以施肥马达的压力、转速及肥料箱中肥料量为输入参数,将施肥机构的工作状态(空载状态、正常状态、重载状态、堵塞状态)作为输出,通过BP算法建立输入与输出之间的映射关系,并用PSO算法优化BP算法的权值与阈值,相比未优化BP算法,优化后的工作状态预测准确率由97％提高到99％.以识别施肥机构工作状态响应准确率以及重载状态下堵塞预防概率为试验指标进行车间试验,结果表明:工作状态响应识别准确率为89％;重载状态下,控制系统控制施肥马达正反转并消除堵塞的概率为87.5％.在田间试验中,监控系统能准确预测施肥机构的重载状态并自动执行防堵控制指令,没有出现堵塞故障.该施肥防堵塞监控系统无需上位机,能够满足复杂多变工况下施肥机构的工况预测及防堵控制要求,可为其他施肥机构的自动化改造提供参考.
文献关键词：
农业机械;设计;甘蔗;横向种植机;施肥机构;PSO-BP;监控系统
中图分类号：
作者姓名：
陈远玲;侯怡;李尚平;金亚光;欧阳崇钦
作者机构：
广西大学机械工程学院,南宁 530004;广西民族大学电子信息学院,南宁 530006
文献出处：
引用格式：
[1]陈远玲;侯怡;李尚平;金亚光;欧阳崇钦-.基于PSO-BP的甘蔗施肥监控系统设计与试验)[J].农业工程学报,2022(22):23-31
A类：
B类：
PSO,监控系统设计,甘蔗横向种植机,施肥机构,肥料,潮湿,结块,电液,控制改造,Particle,swarm,optimization,Back,Propagation,神经网络预测,马达,料量,输入参数,工作状态,空载,正常状态,重载,输入与输出,映射关系,算法优化,权值与阈值,状态预测,预测准确率,堵塞预防,试验指标,识别准确率,系统控制,正反转,田间试验,准确预测,自动执行,控制指令,堵塞故障,防堵塞,上位机,变工况,自动化改造,农业机械
AB值：
0.329401
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