基于智能控制的农业机械自动化系统设计与实现

2023-10-25何兵

农机使用与维修 2023年9期

何兵

(江苏省泰兴中等专业学校,江苏泰兴 225400)

0 引言

随着人工智能技术和智能控制算法的不断发展,农业机械自动化系统成为了农业生产中的重要组成部分。在传统农业生产中,农民需要进行大量体力劳动,如犁田、播种、施肥等,而这些工作不仅耗费人力物力,还容易出现误操作和浪费[1-3]。而采用自动化系统,可以提高作业效率,减轻劳动强度,降低成本,提高作业精度和质量,从而为现代化农业的发展提供了新的途径。

本文介绍了基于智能控制的农业机械自动化系统的设计与实现过程,并提出相关设计原则,可以显著提高作业效率和质量,降低劳动强度和成本[4-5]。系统包括传感器模块、控制模块和执行模块三个部分,通过传感器模块采集农田信息,控制模块根据信息进行智能控制,执行模块完成作业任务。该系统具有智能化、高效性、可靠性等特点[6],可广泛应用于农业生产中,提高农业生产效益和现代化水平。

1 国内外研究进展

1.1 传感器技术

传感器是农业机械自动化系统的重要组成部分,其作用是将各种物理量或化学量转换为电信号,用于控制系统的输入和输出[7]。近年来,国内外传感器技术研究取得了许多进展,主要表现在以下几个方面。

1.1.1 无线传感器网络技术

无线传感器网络技术是近年来传感器技术研究的热点之一。该技术可以将多个传感器节点组成网络,实现数据的实时采集和传输。无线传感器网络技术的发展,使农业机械自动化系统可以更加精确地控制作业过程,提高作业效率和质量。

1.1.2 光纤传感技术

光纤传感技术是一种高精度、高可靠性的传感技术。与传统的电气传感器不同,光纤传感器采用光学原理来检测物理量,具有较高的测量精度和灵敏度。在农业机械自动化系统中,光纤传感技术可以用于监测土壤温度、湿度等参数,提高作物生长环境的控制精度[8]。

1.1.3 机器视觉技术

机器视觉技术是一种基于计算机视觉的智能感知技术,可以对图像、视频等进行处理和分析。在农业机械自动化系统中,机器视觉技术可以用于自动识别和分类作物,实现自动化的作业过程。例如,通过机器视觉技术可以实现智能化农药喷洒和施肥,提高施肥和农药喷洒的精度和效率[9]。

1.1.4 微机电系统技术

微机电系统技术是一种将传感器、微处理器和微机械技术集成在一起的新型技术。在农业机械自动化系统中,微机电系统技术可以实现微型化、低功耗、高精度的传感器。例如,微机电系统技术可以用于制造微型化的土壤水分传感器,实现对农田水分的精确监测。

1.2 智能控制算法

随着计算机技术和人工智能技术的发展,智能控制算法的研究也取得了长足进展。智能控制算法是指利用人工智能技术和计算机技术来设计和实现自动化控制系统的算法。以下是智能控制算法研究进展的几个方面。

1.2.1 基于神经网络的控制算法

神经网络是一种仿生学的计算模型,具有自适应、非线性和鲁棒性等特点。在智能控制算法中,基于神经网络的控制算法可以用于处理复杂的非线性系统,如农业机械自动化系统中的自动导航和作业控制。

1.2.2 模糊控制算法

模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制算法,可以处理模糊、不确定的控制问题。在农业机械自动化系统中,模糊控制算法可以用于处理灌溉和施肥等复杂的控制问题。

1.2.3 遗传算法

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的算法,具有全局搜索、高效性和自适应性等特点。在农业机械自动化系统中,遗传算法可以用于优化控制参数和路径规划等问题。

1.2.4 深度学习算法

深度学习算法是一种基于神经网络的机器学习算法,可以用于处理大规模数据和复杂模型的学习问题。在农业机械自动化系统中,深度学习算法可以用于目标检测、分类和识别等问题。

1.3 小结

总之,智能控制算法的研究进展,为农业机械自动化系统的智能化和自动化提供了强有力的支持。在未来,随着人工智能技术的不断发展和普及,智能控制算法将更加广泛地应用于农业机械自动化系统中,进一步提高系统的智能化和自动化水平。

2 系统设计及工作原理

2.1 系统基本组成

基于智能控制的农业机械自动化系统的设计是一个复杂的过程,需要综合考虑机械设计、电子控制、传感器技术和智能控制算法等多个方面的因素,以实现系统的高效、可靠和智能化。在该系统的设计中,每一个组成部分都起着至关重要的作用。因此,针对不同组成部分,需要进行相应的定制化设计。

2.1.1 机械部分

在机械设计中,需要考虑到机械的可靠性、稳定性和安全性等因素。同时,还需要将自主导航和自动控制系统整合到机械设计中,实现自动化作业。因此,在机械设计中需要考虑到传感器的安装位置、传感器信号的传输、机械运动的控制和机械与作物之间的适配等因素。

2.1.2 电子控制

在电子控制中,需要选择高性能的控制器,实现对机械的智能控制。同时,还需要考虑通信模块的选择和整合,实现数据的传输和系统的远程监控和控制。在电子控制中,还需要将智能控制算法实现到控制器中,实现机械自主导航、避障和自动作业等功能。

2.1.3 传感器模块

传感器可以采集气象数据、土壤数据和作物数据等信息,为智能控制算法提供数据支持。在传感器技术中,需要根据具体的应用场景选择适合的传感器,并考虑传感器的精度、灵敏度、稳定性和可靠性等因素。

2.1.4 控制算法

智能控制算法可以根据传感器采集到的数据,实现机械的自主导航、避障和自动作业等功能。在智能控制算法的设计中,需要根据具体的应用场景选择适合的算法,并考虑算法的复杂度、实时性和可靠性等因素。

2.2 工作原理

在工作时,农业机械通过GPS和其他传感器实现自主导航,避免与其他物体碰撞。机械可以在不需要人工干预的情况下,根据采集到的数据自主作业,如喷洒农药、施肥、灌溉等。此外,农业机械自动化系统可以远程监测和控制,实现远程作业和远程维护。

系统的工作流程可以概括为传感器采集信息并传输至控制器,控制器进行数据处理并实现智能控制算法,将控制信号发送至执行机构(如液压系统),实现机械的自主导航、避障和自动作业等功能。整个系统是基于智能控制算法实现的,可以实现农业机械的高效、可靠和智能化作业。

3 关键模块设计原则

3.1 传感器模块

传感器模块是基于智能控制的农业机械自动化系统的重要组成部分,它用于采集作物、土壤、气象等相关信息,为控制器提供实时数据支持。传感器模块的设计和选型需要根据不同应用场景和测量需求进行选择。

在农业机械自动化系统中,常用的传感器包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器、土壤湿度传感器、气压传感器、GPS定位传感器等。这些传感器可用于监测作物生长状况、土壤湿度、环境温度、气压等信息,从而为机械自主作业提供数据支持。

在选型方面,需要考虑传感器的精度、稳定性、响应速度、耐久性和成本等因素。对于传感器的精度和稳定性要求较高的场合,建议选择高精度的传感器产品,并配合专业信号处理器和滤波器进行数据处理。此外,还需要根据机械的实际应用环境,选择防水、防尘、耐腐蚀等特殊要求的传感器。

综上所述,传感器模块的设计和选型需要结合实际应用场景和测量需求,选择符合要求的高精度、稳定性好、响应速度快、耐久性强的传感器产品,以确保整个系统的高效、可靠和智能化。

3.2 控制模块

控制模块是基于智能控制的农业机械自动化系统的核心部分,它负责整个系统的数据处理、控制指令的生成和传输,以及与传感器、执行机构等其他模块的协调和交互。控制模块的设计和选型需要根据系统的需求和实际应用场景进行选择。

在控制模块的选型方面,需要考虑其处理能力、可靠性、功耗、通信协议、开发工具和成本等因素。常见的控制模块包括单片机、微处理器、DSP芯片、FPGA等。对于处理能力要求较高的场合,建议选择处理器性能强、运行速度快、功耗低的控制模块,同时根据应用场景的不同,选择相应的通信协议,如CAN、RS485、Ethernet等。

除了控制模块的硬件选型外,还需要考虑控制算法的选择和实现。基于智能控制的农业机械自动化系统通常采用PID控制算法、神经网络控制算法、遗传算法、模糊控制算法等多种控制算法进行控制。根据实际应用场景和控制要求,选择适合的控制算法,并根据控制模块的选型和硬件资源进行具体实现。

综上所述,控制模块的设计和选型需要结合实际应用场景和控制要求,选择符合要求的高性能、可靠性好、功耗低、通信协议丰富的控制模块,同时根据控制算法的选择和硬件资源进行具体实现,以实现整个系统的高效、可靠和智能化。

3.3 执行模块

执行模块负责接受控制模块发出的指令,并将指令转化为机械运动或其他实际操作。执行模块的设计和选型需要根据具体应用场景和机械操作的要求进行选择。

在执行模块的选型方面,需要考虑其性能、可靠性、精度、速度、负载能力、安全性等因素。常见的执行模块包括电动机、液压执行器、气动执行器、电磁执行器等。对于要求高精度、高速度、负载能力大的场合,建议选择性能优良、可靠性高的执行模块。同时,为了确保系统的安全性,需要选用具备过载保护、限位保护等安全功能的执行模块。

除了执行模块的硬件选型外,还需要考虑执行控制算法的选择和实现。基于智能控制的农业机械自动化系统通常采用位置控制算法、速度控制算法、力控制算法等多种控制算法进行控制。根据实际应用场景和机械操作的要求,选择适合的控制算法,并根据执行模块的选型和硬件资源进行具体实现。

综上所述,执行模块的设计和选型需要结合实际应用场景和机械操作的要求,选择符合要求的高性能、可靠性好、精度高、速度快、负载能力大、安全性好的执行模块,同时根据执行控制算法的选择和硬件资源进行具体实现,以实现整个系统的高效、可靠和智能化。