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基于深度学习的农业机械自动化控制系统设计

2024-11-09 111 上传者：管理员

摘要：针对传统控制系统难以适应复杂农业环境的问题，提出了一种基于深度学习的农业机械自动化控制系统设计方案。通过构建数据采集与处理、智能感知与分析、自动化控制执行和人机交互四个功能模块，并综合运用卷积神经网络、长短期记忆网络等深度学习模型，实现了农业生产环境的智能感知、自主决策与精准控制。实验结果表明，该系统在作业效率、作业精度、能耗水平等方面均优于传统人工控制方式，验证了方案的可行性和有效性，为智慧农业发展提供了新思路。

关键词：
人工智能
农业机械
智慧农业
深度学习
自动化控制
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随着人工智能技术的快速发展，深度学习在各个领域都得到了广泛应用。农业作为国民经济的基础产业，面临着劳动力短缺、生产效率低下等问题。将深度学习技术引入农业机械自动化控制领域，对于提高农业生产效率、降低劳动强度具有重要意义[1]。传统的农业机械自动化控制主要采用基于规则的控制策略，难以适应复杂多变的农业生产环境。近年来，深度学习在计算机视觉、语音识别等领域取得了突破性进展，为农业机械自动化控制系统的设计提供了新的思路。

1、深度学习概述

深度学习是机器学习领域的一个重要分支，其核心思想是通过构建多层次的神经网络模型，模拟人脑的信息处理机制，实现对复杂数据的特征提取和抽象表示。深度学习模型的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成[2]，其中隐藏层可以有多个，每个隐藏层由大量的神经元组成。通过非线性变换，深度学习模型能够学习到数据中的高层次、抽象化的特征表示，克服了传统机器学习方法依赖人工设计特征的局限性。

深度学习的主要模型架构包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等[3]。其中，CNN通过卷积和池化操作，能够有效提取图像数据中的局部特征，在计算机视觉领域取得了突破性进展。RNN通过引入循环连接，能够处理序列数据，在自然语言处理和语音识别领域表现出色。GAN通过生成器和判别器的对抗学习，能够生成与真实数据分布相似的样本，在图像生成、风格迁移等任务中展现了强大的能力。将深度学习应用于农业机械自动化控制领域，能够充分挖掘农业大数据的价值，实现农业生产过程的智能感知、自主决策与精准控制，为农业现代化提供新的技术支撑。

2、系统设计

2.1系统架构设计

本文提出的基于深度学习的农业机械自动化控制系统采用模块化的设计思路，将系统划分为数据采集与处理模块、智能感知与分析模块、自动化控制执行模块以及人机交互模块。系统的整体架构如表1所示。

表1系统架构

模块名称主要功能关键技术

数据采集与处理模块农业环境数据采集、预处理和存储传感器技术、数据预处理算法

智能感知与分析模块农业数据智能分析和决策深度学习模型、农业生产知识和决策规则

自动化控制执行模块控制策略转化和农业机械自动化控制运动控制算法、农业机械协同控制

人机交互模块农业生产过程可视化监控和人工干预Web技术、可视化技术

2.2功能模块设计与技术实现

2.2.1数据采集与处理模块

数据采集与处理模块是基于深度学习的农业机械自动化控制系统的基础，其主要功能是实现农业环境数据的采集、预处理和存储[4]。该模块通过部署各类传感器，如温湿度传感器、光照传感器、土壤水分传感器等，实时采集农作物生长环境的关键参数。为了确保数据的准确性和可靠性，传感器的采样频率一般设置为1～10 Hz，数据量可达到每天数GB的规模。采集到的原始数据通常夹杂着噪声和冗余信息，需要进行预处理操作。常用的预处理技术包括数据清洗、数据规范化、特征提取和选择等。其中，数据清洗通过异常值检测和过滤算法，去除数据中的噪声和无效值；数据规范化通过线性变换等方法，将数据缩放到统一的尺度空间；特征提取和选择则利用信号处理和统计学习的方法，从原始数据中提取出最具代表性和区分度的特征子集。经过预处理后的结构化数据最终被存储到时序数据库或关系型数据库中，为后续的智能分析提供支撑。数据库的设计需要考虑数据量大、实时性要求高等特点，采用分布式架构和内存计算技术，如Apache Hadoop、Apache Spark等，可以有效提高数据存储和查询的效率[5]。

2.2.2智能感知与分析模块

智能感知与分析模块是基于深度学习的农业机械自动化控制系统的核心，其主要功能是利用深度学习技术对农业数据进行智能分析和决策。该模块首先从数据库中读取经过预处理的农业数据，并根据具体的农业生产任务选择合适的深度学习模型[6]。例如，在作物病虫害识别任务中，采用卷积神经网络(CNN)能够有效提取作物叶片图像的局部特征，实现对病虫害类型的准确识别。在作物生长状态预测任务中，采用长短期记忆网络(LSTM)能够建模时序数据的长期依赖关系，准确预测作物的生长趋势。为了进一步提高模型的性能和泛化能力，该模块引入了迁移学习、注意力机制等技术。通过在大规模农业数据集上预训练深度学习模型，再针对特定任务进行微调，可以显著减少模型训练时间和标注成本。注意力机制能够自动学习数据中的关键特征，提高模型的解释性和鲁棒性。在模型训练和优化过程中，采用GPU服务器和分布式训练框架(TensorFlow、PyTorch)，可以大幅提升模型训练效率，缩短迭代周期[7]。模型训练完成后，智能感知与分析模块会将训练好的模型部署到云端或边缘设备中，实现农业生产环境的实时监测和预警。同时，该模块还会根据农业专家知识和决策规则，对预测结果进行综合分析，生成相应的农业生产管理策略，如灌溉施肥方案、病虫害防治措施等，为农业生产提供智能化的决策支持。

2.2.3自动化控制执行模块

自动化控制执行模块是基于深度学习的农业机械自动化控制系统的执行单元，其主要功能是将智能感知与分析模块生成的控制策略转化为具体的控制指令，并驱动农业机械执行相应的田间作业任务。该模块基于嵌入式控制器和现场总线技术，构建了一个分布式的控制执行网络。嵌入式控制器采用高性能的ARM处理器，运行实时操作系统(RTOS)，通过CAN总线、RS-485总线等工业通信协议与农业机械的传感器、执行器进行数据交互，实现对农业机械的运动控制和作业参数调整[8]。为了提高控制系统的稳定性和可靠性，自动化控制执行模块引入了故障诊断和容错控制技术，通过故障检测算法实时监测农业机械的运行状态，采用基于模糊逻辑的容错控制策略，维持农业机械的正常运行。此外，为了实现多台农业机械的协同作业，自动化控制执行模块集成了多智能体协同控制框架，将每台农业机械视为一个智能体，通过无线通信网络进行信息交互和任务协商，采用基于一致性算法的分布式协同控制方法，实现多台农业机械的自主协同作业。通过自动化控制执行模块的构建，农业生产的自动化和智能化水平得到显著提升，为实现农业机械的无人化作业奠定了基础。

2.2.4人机交互模块

人机交互模块是基于深度学习的农业机械自动化控制系统的重要组成部分，其主要功能是为用户提供一个友好、高效的人机交互界面，实现农业生产过程的可视化监控和人工干预[9]。该模块采用B/S架构和Web技术栈，前端使用Vue.js框架和D3.js库，实现农业生产数据的可视化展示，通过WebSocket协议实现前后端实时通信，数据传输延迟小于100 ms。UI设计采用扁平化和卡片式布局，配色以绿色为主，传达农业生产的生态环保理念。交互设计遵循“少即是多”原则，用户通过简单的鼠标操作即可实现监控和控制[10]。该模块还引入了自然语言处理技术，通过知识图谱和基于注意力机制的问答系统，用户可以用自然语言提问，系统根据10 000+的农业实体和50 000+的实体关系进行检索，给出准确率达85%的答案。此外，该模块集成了Android和iOS的移动端App。通过人机交互模块的设计与实现，系统的易用性和实用性得到显著提升，有力促进了现代农业生产模式的转型升级。

3、实验验证

3.1实验设计

为了验证基于深度学习的农业机械自动化控制系统的性能，本文设计了一系列实验。实验在某农场的1 000亩玉米种植区域内进行，选取了6台配备了该控制系统的多功能农业机械作为实验对象。系统的性能评价指标包括作业效率、作业精度、能耗水平和故障率。实验过程中，首先在系统的人机交互模块中设定作业任务和参数，如作业路径、作业速度、施肥量等，然后启动农业机械执行田间作业。在作业过程中，通过RTK-GPS和机载传感器实时采集农业机械的位置、速度、作业状态等数据，并通过无线通信网络将数据上传至云端服务器。智能感知与分析模块对采集的数据进行实时处理，评估农业机械的作业质量和效率，并根据深度学习模型的预测结果，动态调整农业机械的作业参数和行为决策。同时，故障诊断算法持续监测农业机械的健康状态，及时发现和隔离故障。实验持续一个完整的作物生长周期，共计120天。每10天对农作物进行一次生长状态检测和农田环境监测，采集农作物长势、产量和土壤养分等数据，用于评估控制系统的作业效果。实验还设置了对照组，采用传统的人工驾驶和定量控制方式，与实验组进行对比分析。

3.2实验结果分析

通过对实验数据的统计分析，基于深度学习的农业机械自动化控制系统展现出了优异的性能。如表2所示，与对照组相比，实验组的作业效率提高了24.4%，每亩地的平均作业时间从45 min缩短至34 min。这主要得益于自动化控制系统对作业路径的智能规划和农业机械的协同控制，减少了冗余作业和等待时间。在作业精度方面，实验组的施肥量误差和播种行距误差分别控制在±3.6%和±2.1%以内，显著优于对照组的±8.5%和±5.7%。智能感知与分析模块通过对土壤养分和作物长势的实时监测，动态调整施肥策略和播种参数，确保了农资投入的精准度。能耗水平是衡量农业机械自动化控制系统经济性的重要指标。实验数据表明，实验组的单位作业面积油耗比对照组降低了12.3%，这源于自动化控制系统对发动机转速和牵引力的智能匹配，以及对农业机械的负载分配优化。系统的故障率为1.7%，高于预期的0.5%，这可能与农业机械的老化和恶劣的田间工况有关。此外，实验组的亩产量比对照组增加了5.6%，表明自动化控制系统不仅提高了农业生产效率，也保证了农产品的产量和品质。

表2实验结果对比

4、结语

本文针对传统农业机械自动化控制系统的不足，提出了一种基于深度学习的农业机械自动化控制系统设计方案。该方案采用模块化设计思路，融合了现代人工智能、自动控制、大数据分析等技术，实现了农业生产过程的智能感知、自主决策和精准控制。通过实验验证，该系统在作业效率、作业精度、能耗水平等方面均表现出色，展现出深度学习技术在农业机械自动化控制领域的巨大潜力。未来，随着5G、物联网、边缘计算等新兴技术的不断发展以及农业大数据的不断积累，基于深度学习的农业机械自动化控制系统必将得到进一步优化和升级，为农业现代化的发展注入新的动力。

参考文献:

[1]宋鹏.基于人工智能算法的农业机械自动化控制方法研究[J].南方农机,2024,55(8):63-65.

[2]焦永红,李俊.农业机械自动化控制技术分析[J].时代汽车,2023(23):22-24.

[3]申艺方,聂超超,赵会娟.浅析自动控制技术在农业机械中的应用[J].南方农机,2023,54(22):83-85.

[4]徐垚.自动化控制技术在农业机械中的应用[J].河北农机,2023(18):28-30.

[5]赵倩,席艳,张月桥,等.自动控制技术在农业发展中的应用研究[J].山东农机化,2023(4):44-46.

[6]赵明欣.自动化控制技术在农业机械中的应用[J].中国农业资源与区划,2023,44(6):242+252.

[7]钟世昊.基于深度学习的簇生朝天椒目标识别定位算法研究[D].贵阳:贵州师范大学,2023.

[8]杨琰.智能农机深度强化学习路径跟踪控制系统研究[D].镇江:江苏大学,2023.

[9]章银照.自动化控制技术在农业机械中的应用[J].当代农机,2022(2):47-48.

[10]孟庆亮,陈亦军,范巍挺.自动控制技术在农业机械中的应用[J].农机使用与维修,2020(10):130-131.

文章来源:宋光涛.基于深度学习的农业机械自动化控制系统设计[J].南方农机,2024,55(21):60-62.

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期刊名称：南方农机

期刊人气：1525

期刊详情

主管单位：江西省农业农村厅

主办单位：江西省农业机械研究所

出版地方：江西

专业分类：农业

国际刊号：1672-3872

国内刊号：36-1239/TH

邮发代号：44-110

创刊时间：1970年

发行周期：半月刊

期刊开本：大16开

见刊时间：4-6个月

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