基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻插秧機(jī)路徑跟蹤終端滑?？刂?/h1>
2024-01-01 00:00:00郭志庭
北方水稻 2024年4期 關(guān)鍵詞：滑?？刂?/a>RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘 "要：水稻作為全球主要的糧食來(lái)源之一，其種植效率的提升直接關(guān)系到食品安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。針對(duì)現(xiàn)有水稻插秧機(jī)在田間操作中存在的路徑跟蹤不精確和響應(yīng)速度慢的問(wèn)題，本文提出了一種基于徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與滑模控制的綜合控制策略。通過(guò)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)時(shí)精確地預(yù)測(cè)和調(diào)整插秧機(jī)的行進(jìn)路徑，并結(jié)合滑?？刂萍夹g(shù)提高了系統(tǒng)在復(fù)雜田間環(huán)境下的魯棒性和穩(wěn)定性。該系統(tǒng)能顯著提高路徑跟蹤的精度和響應(yīng)速度，有效降低了作業(yè)的重復(fù)率和提高了作業(yè)的一致性，不僅優(yōu)化了插秧機(jī)的操作效率，也為農(nóng)業(yè)機(jī)械化技術(shù)提供了新的技術(shù)方案，對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械化及精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的實(shí)現(xiàn)具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
關(guān)鍵詞：水稻插秧機(jī)；路徑跟蹤；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；滑?？刂?；農(nóng)業(yè)自動(dòng)化
中圖分類號(hào)：S23 " " " " " " " " " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1673-6737（2024）04-0085-03
隨著全球人口的增長(zhǎng)和耕地資源逐漸減少，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和作物產(chǎn)量成為迫切需要解決的問(wèn)題，農(nóng)業(yè)機(jī)械化技術(shù)的發(fā)展顯得尤為重要。水稻作為世界上主要的糧食作物之一，其種植效率直接關(guān)系到全球食品安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)性，而水稻插秧機(jī)作為提高水稻種植效率的關(guān)鍵設(shè)備，其操作精度和效率的優(yōu)化是提升種植鏈條效率的核心。本文針對(duì)水稻插秧機(jī)在實(shí)際田間操作中面臨的路徑跟蹤精度不高、響應(yīng)速度慢的問(wèn)題，提出了一種基于徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與滑?？刂频木C合控制策略。這種新型控制系統(tǒng)能通過(guò)智能算法優(yōu)化路徑跟蹤性能，提高插秧機(jī)的操作精度和效率，強(qiáng)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化程度，為全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)代化和科技化發(fā)展貢獻(xiàn)力量，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向更高效、更精準(zhǔn)的方向發(fā)展。
1 "水稻插秧機(jī)的操作需求與挑戰(zhàn)
水稻插秧機(jī)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的機(jī)械設(shè)備，主要是通過(guò)自動(dòng)化設(shè)備將水稻苗插入水田之中，其基本工作原理主要是通過(guò)機(jī)械臂控制插秧針將稻苗準(zhǔn)確放置于土壤里，并確保機(jī)器移動(dòng)系統(tǒng)沿特定路徑平穩(wěn)前進(jìn)。這種自動(dòng)化插秧方式有利于提高種植效率、降低勞動(dòng)強(qiáng)度和增加作物產(chǎn)量。[1]而路徑跟蹤技術(shù)直接關(guān)系到插秧的均勻性和精確性，會(huì)對(duì)作物的生長(zhǎng)和最終產(chǎn)量產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。在農(nóng)業(yè)機(jī)械化的進(jìn)程中，準(zhǔn)確的路徑跟蹤既可以減少重復(fù)作業(yè)，也可以確保作業(yè)的一致性，提升整個(gè)種植周期的效率和質(zhì)量。但盡管路徑跟蹤技術(shù)已在多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用，其在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的具體實(shí)施卻面臨諸多挑戰(zhàn)。現(xiàn)有技術(shù)難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的田間環(huán)境，如土壤的不均勻性、地形起伏以及不同天氣條件下的影響，這些因素都會(huì)導(dǎo)致路徑跟蹤系統(tǒng)的精度下降。而現(xiàn)有的插秧機(jī)多數(shù)依賴于簡(jiǎn)單的控制算法，這些算法并不具備自適應(yīng)與學(xué)習(xí)能力，無(wú)法優(yōu)化和調(diào)整復(fù)雜環(huán)境中的行為模式。這些限制因素影響了插秧質(zhì)量，也導(dǎo)致機(jī)械化種植技術(shù)難以廣泛應(yīng)用。因此，開(kāi)發(fā)一種能夠有效應(yīng)對(duì)田間多變環(huán)境、提高路徑跟蹤精度的新型控制系統(tǒng)尤為重要。
2 "神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與滑?？刂评碚?/p>
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為高效的數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別工具，其基本原理主要是模仿人腦神經(jīng)元的處理方式，通過(guò)一系列節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）和連接這些節(jié)點(diǎn)的邊（突觸）來(lái)處理輸入信息，并經(jīng)過(guò)訓(xùn)練調(diào)整連接的權(quán)重，得到期望的輸出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)不同的結(jié)構(gòu)和功能，可以分為多種類型，其中RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單和訓(xùn)練速度快而被廣泛應(yīng)用于函數(shù)逼近、分類及模式識(shí)別等任務(wù)之中。[2]滑?？刂萍夹g(shù)作為一種魯棒的變結(jié)構(gòu)控制策略，其核心在于設(shè)計(jì)一個(gè)控制律，使系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為能在一定條件下，從當(dāng)前狀態(tài)滑動(dòng)至預(yù)定的滑模面，并維持在該面。即便系統(tǒng)模型存在不確定性，系統(tǒng)狀態(tài)也能快速地沿著滑模面達(dá)到穩(wěn)態(tài)?；？刂频膬?yōu)勢(shì)在于對(duì)外部干擾和內(nèi)部參數(shù)變化的高度不敏感性，這使得滑?？刂圃诠I(yè)控制系統(tǒng)中非常受歡迎。在路徑跟蹤問(wèn)題中，滑?？刂颇苡行?yīng)對(duì)因地形變化和機(jī)械誤差引起的影響，通過(guò)強(qiáng)制執(zhí)行控制策略修正偏差，保證水稻插秧機(jī)等農(nóng)業(yè)機(jī)械沿預(yù)定路徑精準(zhǔn)行駛，在不穩(wěn)定或復(fù)雜的環(huán)境條件下也能夠保持良好的跟蹤性能。結(jié)合RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速響應(yīng)特性和滑模控制的高魯棒性，可以構(gòu)建一個(gè)高效的控制系統(tǒng)，優(yōu)化農(nóng)業(yè)機(jī)械的自動(dòng)導(dǎo)航與操作性能，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化水平和效率。
3 "RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
3.1 "網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù)選擇
在設(shè)計(jì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以應(yīng)對(duì)水稻插秧機(jī)的路徑跟蹤任務(wù)的過(guò)程中，選擇RBF網(wǎng)絡(luò)而非其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原因，在于處理非線性問(wèn)題上的強(qiáng)大能力以及快速的訓(xùn)練速度。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層以及輸出層。其中，輸入層直接接收來(lái)自外部的數(shù)據(jù)，如從全球定位系統(tǒng)（GPS）和傳感器得到的位置和速度信息[3]；隱藏層包含了RBF，這一層的主要作用是進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，將輸入空間映射到一個(gè)新的空間中去提高網(wǎng)絡(luò)處理非線性問(wèn)題的能力；輸出層則負(fù)責(zé)生成網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果，用于控制信號(hào)輸出。確定隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)是影響網(wǎng)絡(luò)性能的關(guān)鍵，節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)多可能導(dǎo)致過(guò)擬合，節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)少則可能導(dǎo)致欠擬合，可通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法來(lái)優(yōu)化這一參數(shù)，確保模型在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上也能保持良好表現(xiàn)。RBF的寬度或擴(kuò)展參數(shù)是另一個(gè)關(guān)鍵的性能決定因素，影響著函數(shù)對(duì)輸入數(shù)據(jù)變化的敏感度，合適的寬度值可使網(wǎng)絡(luò)更好地捕捉到數(shù)據(jù)中的重要特征。
3.2 "訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備與處理
訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備與處理是為了確保網(wǎng)絡(luò)能夠有效學(xué)習(xí)并進(jìn)行準(zhǔn)確的路徑跟蹤，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于實(shí)際操作的水稻插秧機(jī)，利用裝置在機(jī)器上的傳感器和GPS系統(tǒng)可以進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，這些設(shè)備能夠提供關(guān)于機(jī)器位置、速度、運(yùn)行方向和可能的環(huán)境因素等信息。干凈、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)輸入是高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的前提，因此，在收集到的原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗工作，去除由傳感器誤差或外部環(huán)境變化引起的噪聲和異常值。[4]數(shù)據(jù)將經(jīng)過(guò)歸一化處理，通常包括將所有數(shù)值型輸入和輸出數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到同一尺度范圍內(nèi)，防止訓(xùn)練過(guò)程中某些變量的值域較大而導(dǎo)致的不穩(wěn)定性，也有利于加快學(xué)習(xí)過(guò)程。數(shù)據(jù)集的劃分也是訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備中的重要步驟，可將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集用于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，而測(cè)試集則可用于評(píng)估模型的泛化能力和實(shí)際效果。
3.3 "網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程
在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，通常采用最小均方誤差算法來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。該算法能夠最小化預(yù)測(cè)輸出和實(shí)際輸出之間的差異，適用于多種優(yōu)化問(wèn)題，在處理非線性映射時(shí)能體現(xiàn)出高效性。在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)迭代優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏差來(lái)調(diào)整模型，每一次迭代都計(jì)算當(dāng)前模型輸出與期望輸出之間的誤差，根據(jù)誤差反向傳播算法調(diào)整參數(shù)，以減少誤差。監(jiān)控性能指標(biāo)如誤差率和收斂速度，對(duì)于評(píng)估訓(xùn)練進(jìn)度和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果至關(guān)重要，這些指標(biāo)能夠幫助網(wǎng)絡(luò)確定是否已經(jīng)學(xué)習(xí)到足夠的特征來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)輸出。對(duì)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)性能的評(píng)估，可通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于測(cè)試集數(shù)據(jù)上，觀察其輸出與實(shí)際值之間的差異來(lái)進(jìn)行，還可以使用混淆矩陣或接受者操作特性曲線（ROC）等統(tǒng)計(jì)方法來(lái)詳細(xì)分析模型的分類或預(yù)測(cè)性能，保障模型的泛化能力。
4 "滑模控制策略的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化
4.1 "滑?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)原則
滑?？刂撇呗缘拈_(kāi)發(fā)與優(yōu)化包括滑動(dòng)面和到達(dá)率的設(shè)計(jì)，這兩方面的設(shè)計(jì)是保障控制策略有效性的關(guān)鍵?；瑒?dòng)面的設(shè)計(jì)是滑?？刂破鞯暮诵牟糠?，設(shè)計(jì)過(guò)程應(yīng)基于水稻插秧機(jī)的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性，確保系統(tǒng)狀態(tài)可在有限時(shí)間內(nèi)，達(dá)到這一滑動(dòng)面并在其上維持。到達(dá)率的設(shè)計(jì)則更關(guān)注系統(tǒng)狀態(tài)，這一過(guò)程通常涉及線性或非線性控制，選擇不同的到達(dá)率取決于系統(tǒng)對(duì)響應(yīng)速度和超調(diào)量的具體要求。[5]滑?？刂破鞯墓ぷ髟硎峭ㄟ^(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整控制輸入，使系統(tǒng)狀態(tài)不僅達(dá)到而且能夠穩(wěn)定在預(yù)定的滑動(dòng)面上，當(dāng)受到外部環(huán)境干擾時(shí)，展現(xiàn)出較強(qiáng)的魯棒性。在設(shè)計(jì)滑?？刂破鲿r(shí)，也應(yīng)考慮到水稻插秧機(jī)的具體動(dòng)態(tài)模型和實(shí)際操作環(huán)境，制定適合的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則，包括如何調(diào)整滑模面參數(shù)以優(yōu)化控制效果，以確?？刂破髂軌蛟趯?shí)際應(yīng)用中提供高效且穩(wěn)定的性能表現(xiàn)。通過(guò)設(shè)計(jì)和優(yōu)化，滑模控制策略可以在保證操作精度和效率的同時(shí)，有效應(yīng)對(duì)可能的環(huán)境變化和系統(tǒng)參數(shù)的波動(dòng)。
4.2 "控制器參數(shù)的優(yōu)化
滑模控制策略中控制器參數(shù)的優(yōu)化是確保性能最優(yōu)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為了自動(dòng)調(diào)整這些關(guān)鍵參數(shù)并達(dá)到最佳控制性能，可采用遺傳算法、粒子群優(yōu)化等高級(jí)優(yōu)化算法，在復(fù)雜的參數(shù)空間中尋找全局最優(yōu)解?？刂破餍阅艿脑u(píng)估標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)包括穩(wěn)定時(shí)間、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)誤差等，從而全面反映控制系統(tǒng)的響應(yīng)效率和準(zhǔn)確性，按照標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量不同參數(shù)設(shè)置下的控制效果，有助于精細(xì)調(diào)整控制參數(shù)。參數(shù)優(yōu)化的效果也需通過(guò)仿真模型和現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)對(duì)比不同參數(shù)配置下的控制效果，直觀地展示優(yōu)化策略的有效性和實(shí)用性，在提高理論研究實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的同時(shí)，也能為水稻插秧機(jī)等農(nóng)業(yè)機(jī)械的自動(dòng)化控制提供實(shí)驗(yàn)支持和驗(yàn)證平臺(tái)。
4.3 "控制系統(tǒng)的集成
滑?？刂破髋cRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，主要是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)和適應(yīng)性調(diào)整能力以及滑?？刂破鞯姆€(wěn)定性和魯棒性，從而提升控制系統(tǒng)的整體性能。在集成系統(tǒng)中，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)先對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)反饋預(yù)測(cè)未來(lái)的狀態(tài)變化，這些預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)被用作滑?？刂破鞯膮⒖驾斎?，滑模控制器則根據(jù)這些預(yù)測(cè)輸出生成精確的控制指令，保證水稻插秧機(jī)能夠按照既定路徑精確運(yùn)行。[6]在控制系統(tǒng)的實(shí)施過(guò)程中，應(yīng)將控制算法嵌入插秧機(jī)的主控制系統(tǒng)中，開(kāi)發(fā)符合用戶操作習(xí)慣的界面，確保所有傳感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)都能夠與中央處理單元無(wú)縫連接。系統(tǒng)還需配備故障診斷與管理功能，幫助監(jiān)測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)，預(yù)防潛在故障，并在系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)提供快速的故障排除支持，確保插秧機(jī)能夠在最短時(shí)間內(nèi)恢復(fù)正常工作。
5 "系統(tǒng)集成與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、結(jié)果分析
5.1 "系統(tǒng)集成與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
水稻插秧機(jī)應(yīng)進(jìn)行詳細(xì)的機(jī)械和電子組件搭建，所有必需的傳感器、控制器和執(zhí)行器的安裝與配置，應(yīng)能夠精確地收集和執(zhí)行命令。實(shí)驗(yàn)環(huán)境的布置則應(yīng)考慮田間實(shí)際條件，選擇具有代表性的土壤類型和田間布局，并考慮到天氣、濕度和光照等環(huán)境因素，從而模擬真實(shí)的田間作業(yè)環(huán)境，以減少這些變量對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的潛在影響。在路徑跟蹤實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)中，實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)是驗(yàn)證控制系統(tǒng)在不同路徑類型（如直線和曲線）下的表現(xiàn)，測(cè)試RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和滑模控制器在實(shí)際操作中的效果和適應(yīng)性。實(shí)驗(yàn)步驟應(yīng)從系統(tǒng)的初始化開(kāi)始，經(jīng)過(guò)路徑的規(guī)劃和執(zhí)行，到最終的路徑跟蹤，在過(guò)程中不斷調(diào)整控制策略來(lái)適應(yīng)路徑的復(fù)雜性和變化。數(shù)據(jù)采集則在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中持續(xù)進(jìn)行，涵蓋位置坐標(biāo)、速度、加速度和控制輸入等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的記錄，以評(píng)估路徑跟蹤的精度、系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間和穩(wěn)定性，從而全面評(píng)價(jià)系統(tǒng)的性能和可靠性。
5.2 "實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
在實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析階段，需要綜合評(píng)估控制系統(tǒng)的整體性能，包括路徑跟蹤的精度、系統(tǒng)的響應(yīng)速度以及在不同操作條件下的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示出在各種測(cè)試條件下系統(tǒng)的表現(xiàn)，包括對(duì)系統(tǒng)超調(diào)、振蕩或延遲響應(yīng)等問(wèn)題的識(shí)別和分析，這些問(wèn)題通常由控制參數(shù)設(shè)置不當(dāng)或外部環(huán)境因素變化引起。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在路徑跟蹤中的學(xué)習(xí)效果和準(zhǔn)確性以及網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和學(xué)習(xí)過(guò)程的效率是評(píng)估的重點(diǎn)，特別是網(wǎng)絡(luò)對(duì)于不同路徑類型和環(huán)境變化的適應(yīng)性和魯棒性，對(duì)于農(nóng)業(yè)機(jī)械化的實(shí)際應(yīng)用至關(guān)重要。此外，滑?？刂撇呗缘捻憫?yīng)特性和效率也受到了嚴(yán)格的測(cè)試，特別是在快速性和精確性方面的表現(xiàn)，以及在外部擾動(dòng)時(shí)的魯棒性，都直接影響了控制策略的最終效果。通過(guò)對(duì)滑?？刂撇呗缘倪M(jìn)一步優(yōu)化，期望能夠顯著提高系統(tǒng)的性能，確保在各種操作條件下都能保持高效和穩(wěn)定的控制效果。
6 "結(jié)語(yǔ)
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻插秧機(jī)路徑跟蹤系統(tǒng)，顯著提高了路徑跟蹤的精度與響應(yīng)速度，盡管在實(shí)驗(yàn)中遇到了如參數(shù)優(yōu)化和外部擾動(dòng)敏感性等挑戰(zhàn)，但通過(guò)采用先進(jìn)的算法和調(diào)整策略，這些問(wèn)題都得到了有效的解決。本文在優(yōu)化了水稻插秧機(jī)操作效率的同時(shí)，還通過(guò)提高作業(yè)精度，為農(nóng)業(yè)機(jī)械化技術(shù)做出貢獻(xiàn)。未來(lái)，可探索更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和控制算法，以提高系統(tǒng)的適應(yīng)性和效率，并可以擴(kuò)展此技術(shù)到其他類型的農(nóng)業(yè)機(jī)械，推動(dòng)農(nóng)業(yè)自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展，為全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的持續(xù)優(yōu)化和糧食安全做出更大貢獻(xiàn)。
參考文獻(xiàn)：
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摘 "要：水稻作為全球主要的糧食來(lái)源之一，其種植效率的提升直接關(guān)系到食品安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。針對(duì)現(xiàn)有水稻插秧機(jī)在田間操作中存在的路徑跟蹤不精確和響應(yīng)速度慢的問(wèn)題，本文提出了一種基于徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與滑模控制的綜合控制策略。通過(guò)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)時(shí)精確地預(yù)測(cè)和調(diào)整插秧機(jī)的行進(jìn)路徑，并結(jié)合滑?？刂萍夹g(shù)提高了系統(tǒng)在復(fù)雜田間環(huán)境下的魯棒性和穩(wěn)定性。該系統(tǒng)能顯著提高路徑跟蹤的精度和響應(yīng)速度，有效降低了作業(yè)的重復(fù)率和提高了作業(yè)的一致性，不僅優(yōu)化了插秧機(jī)的操作效率，也為農(nóng)業(yè)機(jī)械化技術(shù)提供了新的技術(shù)方案，對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械化及精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的實(shí)現(xiàn)具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
關(guān)鍵詞：水稻插秧機(jī)；路徑跟蹤；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；滑?？刂?；農(nóng)業(yè)自動(dòng)化
中圖分類號(hào)：S23 " " " " " " " " " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1673-6737（2024）04-0085-03
隨著全球人口的增長(zhǎng)和耕地資源逐漸減少，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和作物產(chǎn)量成為迫切需要解決的問(wèn)題，農(nóng)業(yè)機(jī)械化技術(shù)的發(fā)展顯得尤為重要。水稻作為世界上主要的糧食作物之一，其種植效率直接關(guān)系到全球食品安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)性，而水稻插秧機(jī)作為提高水稻種植效率的關(guān)鍵設(shè)備，其操作精度和效率的優(yōu)化是提升種植鏈條效率的核心。本文針對(duì)水稻插秧機(jī)在實(shí)際田間操作中面臨的路徑跟蹤精度不高、響應(yīng)速度慢的問(wèn)題，提出了一種基于徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與滑?？刂频木C合控制策略。這種新型控制系統(tǒng)能通過(guò)智能算法優(yōu)化路徑跟蹤性能，提高插秧機(jī)的操作精度和效率，強(qiáng)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化程度，為全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)代化和科技化發(fā)展貢獻(xiàn)力量，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向更高效、更精準(zhǔn)的方向發(fā)展。
1 "水稻插秧機(jī)的操作需求與挑戰(zhàn)
水稻插秧機(jī)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的機(jī)械設(shè)備，主要是通過(guò)自動(dòng)化設(shè)備將水稻苗插入水田之中，其基本工作原理主要是通過(guò)機(jī)械臂控制插秧針將稻苗準(zhǔn)確放置于土壤里，并確保機(jī)器移動(dòng)系統(tǒng)沿特定路徑平穩(wěn)前進(jìn)。這種自動(dòng)化插秧方式有利于提高種植效率、降低勞動(dòng)強(qiáng)度和增加作物產(chǎn)量。[1]而路徑跟蹤技術(shù)直接關(guān)系到插秧的均勻性和精確性，會(huì)對(duì)作物的生長(zhǎng)和最終產(chǎn)量產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。在農(nóng)業(yè)機(jī)械化的進(jìn)程中，準(zhǔn)確的路徑跟蹤既可以減少重復(fù)作業(yè)，也可以確保作業(yè)的一致性，提升整個(gè)種植周期的效率和質(zhì)量。但盡管路徑跟蹤技術(shù)已在多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用，其在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的具體實(shí)施卻面臨諸多挑戰(zhàn)。現(xiàn)有技術(shù)難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的田間環(huán)境，如土壤的不均勻性、地形起伏以及不同天氣條件下的影響，這些因素都會(huì)導(dǎo)致路徑跟蹤系統(tǒng)的精度下降。而現(xiàn)有的插秧機(jī)多數(shù)依賴于簡(jiǎn)單的控制算法，這些算法并不具備自適應(yīng)與學(xué)習(xí)能力，無(wú)法優(yōu)化和調(diào)整復(fù)雜環(huán)境中的行為模式。這些限制因素影響了插秧質(zhì)量，也導(dǎo)致機(jī)械化種植技術(shù)難以廣泛應(yīng)用。因此，開(kāi)發(fā)一種能夠有效應(yīng)對(duì)田間多變環(huán)境、提高路徑跟蹤精度的新型控制系統(tǒng)尤為重要。
2 "神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與滑?？刂评碚?/p>
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為高效的數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別工具，其基本原理主要是模仿人腦神經(jīng)元的處理方式，通過(guò)一系列節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）和連接這些節(jié)點(diǎn)的邊（突觸）來(lái)處理輸入信息，并經(jīng)過(guò)訓(xùn)練調(diào)整連接的權(quán)重，得到期望的輸出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)不同的結(jié)構(gòu)和功能，可以分為多種類型，其中RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單和訓(xùn)練速度快而被廣泛應(yīng)用于函數(shù)逼近、分類及模式識(shí)別等任務(wù)之中。[2]滑?？刂萍夹g(shù)作為一種魯棒的變結(jié)構(gòu)控制策略，其核心在于設(shè)計(jì)一個(gè)控制律，使系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為能在一定條件下，從當(dāng)前狀態(tài)滑動(dòng)至預(yù)定的滑模面，并維持在該面。即便系統(tǒng)模型存在不確定性，系統(tǒng)狀態(tài)也能快速地沿著滑模面達(dá)到穩(wěn)態(tài)?；？刂频膬?yōu)勢(shì)在于對(duì)外部干擾和內(nèi)部參數(shù)變化的高度不敏感性，這使得滑?？刂圃诠I(yè)控制系統(tǒng)中非常受歡迎。在路徑跟蹤問(wèn)題中，滑?？刂颇苡行?yīng)對(duì)因地形變化和機(jī)械誤差引起的影響，通過(guò)強(qiáng)制執(zhí)行控制策略修正偏差，保證水稻插秧機(jī)等農(nóng)業(yè)機(jī)械沿預(yù)定路徑精準(zhǔn)行駛，在不穩(wěn)定或復(fù)雜的環(huán)境條件下也能夠保持良好的跟蹤性能。結(jié)合RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速響應(yīng)特性和滑模控制的高魯棒性，可以構(gòu)建一個(gè)高效的控制系統(tǒng)，優(yōu)化農(nóng)業(yè)機(jī)械的自動(dòng)導(dǎo)航與操作性能，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化水平和效率。
3 "RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
3.1 "網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù)選擇
在設(shè)計(jì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以應(yīng)對(duì)水稻插秧機(jī)的路徑跟蹤任務(wù)的過(guò)程中，選擇RBF網(wǎng)絡(luò)而非其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原因，在于處理非線性問(wèn)題上的強(qiáng)大能力以及快速的訓(xùn)練速度。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層以及輸出層。其中，輸入層直接接收來(lái)自外部的數(shù)據(jù)，如從全球定位系統(tǒng)（GPS）和傳感器得到的位置和速度信息[3]；隱藏層包含了RBF，這一層的主要作用是進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，將輸入空間映射到一個(gè)新的空間中去提高網(wǎng)絡(luò)處理非線性問(wèn)題的能力；輸出層則負(fù)責(zé)生成網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果，用于控制信號(hào)輸出。確定隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)是影響網(wǎng)絡(luò)性能的關(guān)鍵，節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)多可能導(dǎo)致過(guò)擬合，節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)少則可能導(dǎo)致欠擬合，可通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法來(lái)優(yōu)化這一參數(shù)，確保模型在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上也能保持良好表現(xiàn)。RBF的寬度或擴(kuò)展參數(shù)是另一個(gè)關(guān)鍵的性能決定因素，影響著函數(shù)對(duì)輸入數(shù)據(jù)變化的敏感度，合適的寬度值可使網(wǎng)絡(luò)更好地捕捉到數(shù)據(jù)中的重要特征。
3.2 "訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備與處理
訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備與處理是為了確保網(wǎng)絡(luò)能夠有效學(xué)習(xí)并進(jìn)行準(zhǔn)確的路徑跟蹤，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于實(shí)際操作的水稻插秧機(jī)，利用裝置在機(jī)器上的傳感器和GPS系統(tǒng)可以進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，這些設(shè)備能夠提供關(guān)于機(jī)器位置、速度、運(yùn)行方向和可能的環(huán)境因素等信息。干凈、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)輸入是高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的前提，因此，在收集到的原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗工作，去除由傳感器誤差或外部環(huán)境變化引起的噪聲和異常值。[4]數(shù)據(jù)將經(jīng)過(guò)歸一化處理，通常包括將所有數(shù)值型輸入和輸出數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到同一尺度范圍內(nèi)，防止訓(xùn)練過(guò)程中某些變量的值域較大而導(dǎo)致的不穩(wěn)定性，也有利于加快學(xué)習(xí)過(guò)程。數(shù)據(jù)集的劃分也是訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備中的重要步驟，可將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集用于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，而測(cè)試集則可用于評(píng)估模型的泛化能力和實(shí)際效果。
3.3 "網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程
在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，通常采用最小均方誤差算法來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。該算法能夠最小化預(yù)測(cè)輸出和實(shí)際輸出之間的差異，適用于多種優(yōu)化問(wèn)題，在處理非線性映射時(shí)能體現(xiàn)出高效性。在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)迭代優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏差來(lái)調(diào)整模型，每一次迭代都計(jì)算當(dāng)前模型輸出與期望輸出之間的誤差，根據(jù)誤差反向傳播算法調(diào)整參數(shù)，以減少誤差。監(jiān)控性能指標(biāo)如誤差率和收斂速度，對(duì)于評(píng)估訓(xùn)練進(jìn)度和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果至關(guān)重要，這些指標(biāo)能夠幫助網(wǎng)絡(luò)確定是否已經(jīng)學(xué)習(xí)到足夠的特征來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)輸出。對(duì)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)性能的評(píng)估，可通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于測(cè)試集數(shù)據(jù)上，觀察其輸出與實(shí)際值之間的差異來(lái)進(jìn)行，還可以使用混淆矩陣或接受者操作特性曲線（ROC）等統(tǒng)計(jì)方法來(lái)詳細(xì)分析模型的分類或預(yù)測(cè)性能，保障模型的泛化能力。
4 "滑模控制策略的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化
4.1 "滑?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)原則
滑?？刂撇呗缘拈_(kāi)發(fā)與優(yōu)化包括滑動(dòng)面和到達(dá)率的設(shè)計(jì)，這兩方面的設(shè)計(jì)是保障控制策略有效性的關(guān)鍵?；瑒?dòng)面的設(shè)計(jì)是滑?？刂破鞯暮诵牟糠?，設(shè)計(jì)過(guò)程應(yīng)基于水稻插秧機(jī)的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性，確保系統(tǒng)狀態(tài)可在有限時(shí)間內(nèi)，達(dá)到這一滑動(dòng)面并在其上維持。到達(dá)率的設(shè)計(jì)則更關(guān)注系統(tǒng)狀態(tài)，這一過(guò)程通常涉及線性或非線性控制，選擇不同的到達(dá)率取決于系統(tǒng)對(duì)響應(yīng)速度和超調(diào)量的具體要求。[5]滑?？刂破鞯墓ぷ髟硎峭ㄟ^(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整控制輸入，使系統(tǒng)狀態(tài)不僅達(dá)到而且能夠穩(wěn)定在預(yù)定的滑動(dòng)面上，當(dāng)受到外部環(huán)境干擾時(shí)，展現(xiàn)出較強(qiáng)的魯棒性。在設(shè)計(jì)滑?？刂破鲿r(shí)，也應(yīng)考慮到水稻插秧機(jī)的具體動(dòng)態(tài)模型和實(shí)際操作環(huán)境，制定適合的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則，包括如何調(diào)整滑模面參數(shù)以優(yōu)化控制效果，以確?？刂破髂軌蛟趯?shí)際應(yīng)用中提供高效且穩(wěn)定的性能表現(xiàn)。通過(guò)設(shè)計(jì)和優(yōu)化，滑模控制策略可以在保證操作精度和效率的同時(shí)，有效應(yīng)對(duì)可能的環(huán)境變化和系統(tǒng)參數(shù)的波動(dòng)。
4.2 "控制器參數(shù)的優(yōu)化
滑模控制策略中控制器參數(shù)的優(yōu)化是確保性能最優(yōu)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為了自動(dòng)調(diào)整這些關(guān)鍵參數(shù)并達(dá)到最佳控制性能，可采用遺傳算法、粒子群優(yōu)化等高級(jí)優(yōu)化算法，在復(fù)雜的參數(shù)空間中尋找全局最優(yōu)解?？刂破餍阅艿脑u(píng)估標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)包括穩(wěn)定時(shí)間、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)誤差等，從而全面反映控制系統(tǒng)的響應(yīng)效率和準(zhǔn)確性，按照標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量不同參數(shù)設(shè)置下的控制效果，有助于精細(xì)調(diào)整控制參數(shù)。參數(shù)優(yōu)化的效果也需通過(guò)仿真模型和現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)對(duì)比不同參數(shù)配置下的控制效果，直觀地展示優(yōu)化策略的有效性和實(shí)用性，在提高理論研究實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的同時(shí)，也能為水稻插秧機(jī)等農(nóng)業(yè)機(jī)械的自動(dòng)化控制提供實(shí)驗(yàn)支持和驗(yàn)證平臺(tái)。
4.3 "控制系統(tǒng)的集成
滑?？刂破髋cRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，主要是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)和適應(yīng)性調(diào)整能力以及滑?？刂破鞯姆€(wěn)定性和魯棒性，從而提升控制系統(tǒng)的整體性能。在集成系統(tǒng)中，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)先對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)反饋預(yù)測(cè)未來(lái)的狀態(tài)變化，這些預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)被用作滑?？刂破鞯膮⒖驾斎?，滑模控制器則根據(jù)這些預(yù)測(cè)輸出生成精確的控制指令，保證水稻插秧機(jī)能夠按照既定路徑精確運(yùn)行。[6]在控制系統(tǒng)的實(shí)施過(guò)程中，應(yīng)將控制算法嵌入插秧機(jī)的主控制系統(tǒng)中，開(kāi)發(fā)符合用戶操作習(xí)慣的界面，確保所有傳感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)都能夠與中央處理單元無(wú)縫連接。系統(tǒng)還需配備故障診斷與管理功能，幫助監(jiān)測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)，預(yù)防潛在故障，并在系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)提供快速的故障排除支持，確保插秧機(jī)能夠在最短時(shí)間內(nèi)恢復(fù)正常工作。
5 "系統(tǒng)集成與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、結(jié)果分析
5.1 "系統(tǒng)集成與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
水稻插秧機(jī)應(yīng)進(jìn)行詳細(xì)的機(jī)械和電子組件搭建，所有必需的傳感器、控制器和執(zhí)行器的安裝與配置，應(yīng)能夠精確地收集和執(zhí)行命令。實(shí)驗(yàn)環(huán)境的布置則應(yīng)考慮田間實(shí)際條件，選擇具有代表性的土壤類型和田間布局，并考慮到天氣、濕度和光照等環(huán)境因素，從而模擬真實(shí)的田間作業(yè)環(huán)境，以減少這些變量對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的潛在影響。在路徑跟蹤實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)中，實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)是驗(yàn)證控制系統(tǒng)在不同路徑類型（如直線和曲線）下的表現(xiàn)，測(cè)試RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和滑模控制器在實(shí)際操作中的效果和適應(yīng)性。實(shí)驗(yàn)步驟應(yīng)從系統(tǒng)的初始化開(kāi)始，經(jīng)過(guò)路徑的規(guī)劃和執(zhí)行，到最終的路徑跟蹤，在過(guò)程中不斷調(diào)整控制策略來(lái)適應(yīng)路徑的復(fù)雜性和變化。數(shù)據(jù)采集則在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中持續(xù)進(jìn)行，涵蓋位置坐標(biāo)、速度、加速度和控制輸入等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的記錄，以評(píng)估路徑跟蹤的精度、系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間和穩(wěn)定性，從而全面評(píng)價(jià)系統(tǒng)的性能和可靠性。
5.2 "實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
在實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析階段，需要綜合評(píng)估控制系統(tǒng)的整體性能，包括路徑跟蹤的精度、系統(tǒng)的響應(yīng)速度以及在不同操作條件下的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示出在各種測(cè)試條件下系統(tǒng)的表現(xiàn)，包括對(duì)系統(tǒng)超調(diào)、振蕩或延遲響應(yīng)等問(wèn)題的識(shí)別和分析，這些問(wèn)題通常由控制參數(shù)設(shè)置不當(dāng)或外部環(huán)境因素變化引起。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在路徑跟蹤中的學(xué)習(xí)效果和準(zhǔn)確性以及網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和學(xué)習(xí)過(guò)程的效率是評(píng)估的重點(diǎn)，特別是網(wǎng)絡(luò)對(duì)于不同路徑類型和環(huán)境變化的適應(yīng)性和魯棒性，對(duì)于農(nóng)業(yè)機(jī)械化的實(shí)際應(yīng)用至關(guān)重要。此外，滑?？刂撇呗缘捻憫?yīng)特性和效率也受到了嚴(yán)格的測(cè)試，特別是在快速性和精確性方面的表現(xiàn)，以及在外部擾動(dòng)時(shí)的魯棒性，都直接影響了控制策略的最終效果。通過(guò)對(duì)滑?？刂撇呗缘倪M(jìn)一步優(yōu)化，期望能夠顯著提高系統(tǒng)的性能，確保在各種操作條件下都能保持高效和穩(wěn)定的控制效果。
6 "結(jié)語(yǔ)
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻插秧機(jī)路徑跟蹤系統(tǒng)，顯著提高了路徑跟蹤的精度與響應(yīng)速度，盡管在實(shí)驗(yàn)中遇到了如參數(shù)優(yōu)化和外部擾動(dòng)敏感性等挑戰(zhàn)，但通過(guò)采用先進(jìn)的算法和調(diào)整策略，這些問(wèn)題都得到了有效的解決。本文在優(yōu)化了水稻插秧機(jī)操作效率的同時(shí)，還通過(guò)提高作業(yè)精度，為農(nóng)業(yè)機(jī)械化技術(shù)做出貢獻(xiàn)。未來(lái)，可探索更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和控制算法，以提高系統(tǒng)的適應(yīng)性和效率，并可以擴(kuò)展此技術(shù)到其他類型的農(nóng)業(yè)機(jī)械，推動(dòng)農(nóng)業(yè)自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展，為全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的持續(xù)優(yōu)化和糧食安全做出更大貢獻(xiàn)。
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