文献类型：期刊文章

作　　者：熊中刚[1] 刘忠[1] 王寒迎[1] 霍佳波[1]

Xiong Zhonggang;Liu Zhong;Wang Hanying;Huo Jiabo(School of Mechanical Engineering, Guilin University of Aerospace Technology, Guilin 541004, China)

机构地区：[1]桂林航天工业学院机械工程学院,广西桂林541004

出　　处：《农机化研究》

基　　金：国家自然科学基金项目(51765014);广西教育厅中青年教师科研基础能力提升计划项目(2019KY0812);广西自然科学基金项目(2019GXNSFAA185018);桂林航天工业学院校级高层次人才项目(2019-2022)。

年　　份：2021

卷　　号：43

期　　号：4

起止页码：27-32

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、核心刊

摘　　要：平地机在田间作业环境下存在复杂非线性时变系统,很难建立精确模型,而传统的PID控制仅仅局限应用于线性系统,控制效果不佳等问题。为了提高田间作业时的转向控制精度,提出了一种基于RBF神经网络增量式PID的控制方法。该方法采用RBF神经网络对增量式PID增益参数进行自适应调整和辨识,并针对控制模型通过仿真实验对比分析了所提出的RBF神经网络增量式PID控制方案与传统PID在平地机转向控制中对方波轨迹跟踪的效果,从而验证了所提出的RBF神经网络增量式PID控制方案的优越性。结果表明:该控制方法对复杂非线性的平地机转向控制系统具有良好的适应性、鲁棒性和实时性,取得了令人满意的控制效果,为后续农业机械自动导航转向控制实际应用环境控制策略的制定提供了有价值的参考。

关 键 词：平地机 自动转向  非线性系统控制  径向基函数神经网络 系统辨识

分 类 号：S222.51]