果园气爆松土注肥机控制系统设计研究

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果树施肥是林果生产中至关重要的一个环节,目前我国果园机械作业存在功能单一、效率低、果树深松施肥难等问题,要想取得果园的高产、稳产,不仅需要高肥力、低污染的化肥,更需要高效率的施肥机械。随着我国科学技术的进步,果园施肥机械的专业化、自动化以及智能化需求将越来越高。本文研究设计了基于PLC的果园气爆松土注肥机控制系统,其目的是提高机具自动化、智能化作业程度,解决目前果园施肥机械操作繁琐、步骤繁多等问题。本文完成的主要工作和成果如下:(1)完成果园气爆松土注肥机整体结构与关键部件设计。确定机具总体设计方案,构建机具三维模型,根据气爆松土机理和整机工作原理,进行气液管路、松土注肥机构和液压传动系统设计和部件选型。(2)完成松土注肥控制方案设计。在果园气爆松土注肥机具的基础上对气爆松土气压调节和变流量注肥控制方案进行进一步研究,对备选方案进行分析比较,对重要配件进行选取,并建立控制系统的数学模型,对控制系统进一步控制优化方案进行分析比较。(3)完成果园气爆松土注肥机控制系统设计。根据果园气爆松土注肥机具作业要求设计基于PLC的控制系统,确定系统整体结构和控制方式,主要涉及以PLC为核心控制器的下位机系统软硬件设计、人机交互界面设计以及控制系统各功能模块通讯设置。(4)进行松土注肥控制算法研究与系统试验。通过对现有较为成熟的各类控制算法进行对比分析后,分别选择了模糊PID控制和RBF神经网络算法作为本文的气爆松土气压调节和变流量注肥控制系统的控制算法。进行了松土气压模糊PID控制与常规PID控制的仿真对比试验,证实了模糊PID控制拥有更小的超调量,更平滑的响应曲线,更好的鲁棒性。通过样机试验获取变流量注肥控制样本数据,训练RBF神经网络建立网络预测模型后,与试验数据进行对比验证,平均预测相对偏差为5.28%,证实了 RBF神经网络预测算法在本系统中的可行性。
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