使用神经网络和混合PID控制的水和肥料管理系统的标准最大化
S N Sivaraj1, M Vijayakarthick2, N Vinoth2
1Department of Electronics and Instrumentation Engineering, Velammal Engineering College, Chennai, 600 066, India. sivarajsn@gmail.com.
一个新的混合基因算法 - 粒子群优化 - 逆向传播神经网络 PID控制器改善了精密农业. 该系统优化了肥料管理,减少了环境影响,提高了作物灌和施肥的效率.
科学领域:
- 农业工程 农业工程
- 控制系统 控制系统
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 对于大米,小麦和玉米等主要作物的手动化肥方法是劳动密集型的,并且可能导致化学肥料废弃物的环境问题.
- 目前农业用水和肥料监管的比例积分导数 (PID) 控制依赖于手动调节,这是低效和耗时的.
- 优化PID控制参数对于有效的水和肥料管理至关重要,但与传统方法具有挑战性.
研究的目的:
- 开发一个准确和高效的肥料管理系统,用于农业中集成的水和肥料应用.
- 解决手动PID控制设置的局限性,改善整体农业过程控制.
- 创建一个基于微控制器的系统,用于在大型农业运营中精确地分配肥料.
主要方法:
- 使用混合遗传算法 (GA) 和粒子群优化 (PSO) 最大化技术优化反向传播 (BP) 神经网络初始重量.
- 实现基于混合最大化的BP神经网络PID控制器 (GA-PSO-BP-PID) 实现综合水和肥料管理.
- 开发和实验测试基于微控制器的调节系统,用于结合农作物灌和施肥.
主要成果:
- 与标准的BP-PID控制器相比,开发的GA-PSO-BP-PID控制器显示出更高的综合控制效率.
- 该系统实现了5.1%的最高超越率和68.99秒的修改时间.
- 实验测试验证了基于微控制器的系统在精确的肥料分配和联合灌方面的能力.
结论:
- 混合GA-PSO-BP-PID控制器通过实现精确的肥料管理,为精确农业提供了重大进步.
- 这种方法有效地解决了与手动控制低效率和传统施肥对环境的影响有关的问题.
- 开发的系统为大型作物种植园的综合水和肥料管理提供了强大的解决方案.
更多相关视频
11:53Spatial Multiobjective Optimization of Agricultural Conservation Practices using a SWAT Model and an Evolutionary Algorithm
Published on: December 9, 2012
11:53The Modular Design and Production of an Intelligent Robot Based on a Closed-Loop Control Strategy
Published on: October 14, 2017
相关概念视频
PID Controller
Time and frequency -Domain Interpretation of PI Control
Acting as a low-pass filter, the PI controller slows the system's response and extends settling times. This requires...
PI Controller: Design
PD Controller: Design
Designing a continuous-data controller requires selecting and linking components like adders and integrators, which are fundamental in Proportional,...
Time-Domain Interpretation of PD Control
Consider the example of control of motor torque. Initially, a positive...
Open and closed-loop control systems
An open-loop control system operates without feedback from the output. It consists of two primary elements: the controller and the controlled process. The controller receives an input signal...
