基于RBF神經網絡的水稻插秧機路徑跟蹤終端滑模控制

摘 "要：水稻作為全球主要的糧食來源之一，其種植效率的提升直接關系到食品安全和農業可持續發展。針對現有水稻插秧機在田間操作中存在的路徑跟蹤不精確和響應速度慢的問題，本文提出了一種基于徑向基函數（RBF）神經網絡與滑模控制的綜合控制策略。通過設計和實現RBF神經網絡，可以實時精確地預測和調整插秧機的行進路徑，并結合滑模控制技術提高了系統在復雜田間環境下的魯棒性和穩定性。該系統能顯著提高路徑跟蹤的精度和響應速度，有效降低了作業的重復率和提高了作業的一致性，不僅優化了插秧機的操作效率，也為農業機械化技術提供了新的技術方案，對現代農業機械化及精準農業的實現具有重要的理論意義和應用價值。

關鍵詞：水稻插秧機；路徑跟蹤；RBF神經網絡；滑模控制；農業自動化

中圖分類號：S23 " " " " " " " " " " " " " " " " " 文獻標志碼：A文章編號：1673-6737（2024）04-0085-03

隨著全球人口的增長和耕地資源逐漸減少，提高農業生產效率和作物產量成為迫切需要解決的問題，農業機械化技術的發展顯得尤為重要。水稻作為世界上主要的糧食作物之一，其種植效率直接關系到全球食品安全和農業可持續性，而水稻插秧機作為提高水稻種植效率的關鍵設備，其操作精度和效率的優化是提升種植鏈條效率的核心。本文針對水稻插秧機在實際田間操作中面臨的路徑跟蹤精度不高、響應速度慢的問題，提出了一種基于徑向基函數（RBF）神經網絡與滑模控制的綜合控制策略。這種新型控制系統能通過智能算法優化路徑跟蹤性能，提高插秧機的操作精度和效率，強化農業生產的自動化程度，為全球農業生產的現代化和科技化發展貢獻力量，推動農業生產向更高效、更精準的方向發展。

1 "水稻插秧機的操作需求與挑戰

水稻插秧機作為現代農業生產中不可或缺的機械設備，主要是通過自動化設備將水稻苗插入水田之中，其基本工作原理主要是通過機械臂控制插秧針將稻苗準確放置于土壤里，并確保機器移動系統沿特定路徑平穩前進。這種自動化插秧方式有利于提高種植效率、降低勞動強度和增加作物產量。[1]而路徑跟蹤技術直接關系到插秧的均勻性和精確性，會對作物的生長和最終產量產生深遠影響。在農業機械化的進程中，準確的路徑跟蹤既可以減少重復作業，也可以確保作業的一致性，提升整個種植周期的效率和質量。但盡管路徑跟蹤技術已在多個領域得到應用，其在農業機械中的具體實施卻面臨諸多挑戰。現有技術難以應對復雜多變的田間環境，如土壤的不均勻性、地形起伏以及不同天氣條件下的影響，這些因素都會導致路徑跟蹤系統的精度下降。而現有的插秧機多數依賴于簡單的控制算法，這些算法并不具備自適應與學習能力，無法優化和調整復雜環境中的行為模式。這些限制因素影響了插秧質量，也導致機械化種植技術難以廣泛應用。因此，開發一種能夠有效應對田間多變環境、提高路徑跟蹤精度的新型控制系統尤為重要。

2 "神經網絡與滑模控制理論

神經網絡作為高效的數據處理和模式識別工具，其基本原理主要是模仿人腦神經元的處理方式，通過一系列節點（神經元）和連接這些節點的邊（突觸）來處理輸入信息，并經過訓練調整連接的權重，得到期望的輸出。神經網絡根據不同的結構和功能，可以分為多種類型，其中RBF神經網絡因其結構簡單和訓練速度快而被廣泛應用于函數逼近、分類及模式識別等任務之中。[2]滑模控制技術作為一種魯棒的變結構控制策略，其核心在于設計一個控制律，使系統的動態行為能在一定條件下，從當前狀態滑動至預定的滑模面，并維持在該面。即便系統模型存在不確定性，系統狀態也能快速地沿著滑模面達到穩態。滑模控制的優勢在于對外部干擾和內部參數變化的高度不敏感性，這使得滑模控制在工業控制系統中非常受歡迎。在路徑跟蹤問題中，滑模控制能有效應對因地形變化和機械誤差引起的影響，通過強制執行控制策略修正偏差，保證水稻插秧機等農業機械沿預定路徑精準行駛，在不穩定或復雜的環境條件下也能夠保持良好的跟蹤性能。結合RBF神經網絡的快速響應特性和滑模控制的高魯棒性，可以構建一個高效的控制系統，優化農業機械的自動導航與操作性能，提高農業生產的自動化水平和效率。

3 "RBF神經網絡的設計與實現

3.1 "網絡結構與參數選擇

在設計RBF神經網絡以應對水稻插秧機的路徑跟蹤任務的過程中，選擇RBF網絡而非其他類型的神經網絡的原因，在于處理非線性問題上的強大能力以及快速的訓練速度。RBF神經網絡的基本結構包括輸入層、隱藏層以及輸出層。其中，輸入層直接接收來自外部的數據，如從全球定位系統（GPS）和傳感器得到的位置和速度信息[3]；隱藏層包含了RBF，這一層的主要作用是進行特征轉換，將輸入空間映射到一個新的空間中去提高網絡處理非線性問題的能力；輸出層則負責生成網絡的預測結果，用于控制信號輸出。確定隱藏層節點數是影響網絡性能的關鍵，節點數過多可能導致過擬合，節點數過少則可能導致欠擬合，可通過交叉驗證等方法來優化這一參數，確保模型在未見數據上也能保持良好表現。RBF的寬度或擴展參數是另一個關鍵的性能決定因素，影響著函數對輸入數據變化的敏感度，合適的寬度值可使網絡更好地捕捉到數據中的重要特征。

3.2 "訓練數據的準備與處理

訓練數據的準備與處理是為了確保網絡能夠有效學習并進行準確的路徑跟蹤，數據主要來源于實際操作的水稻插秧機，利用裝置在機器上的傳感器和GPS系統可以進行數據收集，這些設備能夠提供關于機器位置、速度、運行方向和可能的環境因素等信息。干凈、準確的數據輸入是高效神經網絡訓練的前提，因此，在收集到的原始數據基礎上，需要先進行數據清洗工作，去除由傳感器誤差或外部環境變化引起的噪聲和異常值。[4]數據將經過歸一化處理，通常包括將所有數值型輸入和輸出數據標準化到同一尺度范圍內，防止訓練過程中某些變量的值域較大而導致的不穩定性，也有利于加快學習過程。數據集的劃分也是訓練數據準備中的重要步驟，可將數據分為訓練集和測試集，訓練集用于網絡的學習訓練，而測試集則可用于評估模型的泛化能力和實際效果。

3.3 "網絡訓練過程

在RBF神經網絡的訓練過程中，通常采用最小均方誤差算法來優化網絡參數。該算法能夠最小化預測輸出和實際輸出之間的差異，適用于多種優化問題，在處理非線性映射時能體現出高效性。在訓練過程中，通過迭代優化網絡中的權重和偏差來調整模型，每一次迭代都計算當前模型輸出與期望輸出之間的誤差，根據誤差反向傳播算法調整參數，以減少誤差。監控性能指標如誤差率和收斂速度，對于評估訓練進度和網絡學習效果至關重要，這些指標能夠幫助網絡確定是否已經學習到足夠的特征來準確預測輸出。對訓練好的網絡性能的評估，可通過將網絡模型應用于測試集數據上，觀察其輸出與實際值之間的差異來進行，還可以使用混淆矩陣或接受者操作特性曲線（ROC）等統計方法來詳細分析模型的分類或預測性能，保障模型的泛化能力。

4 "滑模控制策略的開發與優化

4.1 "滑模控制器的設計原則

滑模控制策略的開發與優化包括滑動面和到達率的設計，這兩方面的設計是保障控制策略有效性的關鍵。滑動面的設計是滑模控制器的核心部分，設計過程應基于水稻插秧機的系統動態特性，確保系統狀態可在有限時間內，達到這一滑動面并在其上維持。到達率的設計則更關注系統狀態，這一過程通常涉及線性或非線性控制，選擇不同的到達率取決于系統對響應速度和超調量的具體要求。[5]滑模控制器的工作原理是通過動態調整控制輸入，使系統狀態不僅達到而且能夠穩定在預定的滑動面上，當受到外部環境干擾時，展現出較強的魯棒性。在設計滑模控制器時，也應考慮到水稻插秧機的具體動態模型和實際操作環境，制定適合的設計準則，包括如何調整滑模面參數以優化控制效果，以確保控制器能夠在實際應用中提供高效且穩定的性能表現。通過設計和優化，滑模控制策略可以在保證操作精度和效率的同時，有效應對可能的環境變化和系統參數的波動。

4.2 "控制器參數的優化

滑模控制策略中控制器參數的優化是確保性能最優的關鍵環節。為了自動調整這些關鍵參數并達到最佳控制性能，可采用遺傳算法、粒子群優化等高級優化算法，在復雜的參數空間中尋找全局最優解。控制器性能的評估標準應包括穩定時間、超調量和穩態誤差等，從而全面反映控制系統的響應效率和準確性，按照標準來衡量不同參數設置下的控制效果，有助于精細調整控制參數。參數優化的效果也需通過仿真模型和現實環境中的實驗進行驗證，通過對比不同參數配置下的控制效果，直觀地展示優化策略的有效性和實用性，在提高理論研究實際應用價值的同時，也能為水稻插秧機等農業機械的自動化控制提供實驗支持和驗證平臺。

4.3 "控制系統的集成

滑模控制器與RBF神經網絡相結合，主要是利用神經網絡的預測和適應性調整能力以及滑模控制器的穩定性和魯棒性，從而提升控制系統的整體性能。在集成系統中，RBF神經網絡會先對輸入數據進行分析和處理，根據歷史數據和實時反饋預測未來的狀態變化，這些預測結果會被用作滑模控制器的參考輸入，滑模控制器則根據這些預測輸出生成精確的控制指令，保證水稻插秧機能夠按照既定路徑精確運行。[6]在控制系統的實施過程中，應將控制算法嵌入插秧機的主控制系統中，開發符合用戶操作習慣的界面，確保所有傳感器和執行機構都能夠與中央處理單元無縫連接。系統還需配備故障診斷與管理功能，幫助監測系統狀態，預防潛在故障，并在系統出現問題時提供快速的故障排除支持，確保插秧機能夠在最短時間內恢復正常工作。

5 "系統集成與實驗設計、結果分析

5.1 "系統集成與實驗設計

水稻插秧機應進行詳細的機械和電子組件搭建，所有必需的傳感器、控制器和執行器的安裝與配置，應能夠精確地收集和執行命令。實驗環境的布置則應考慮田間實際條件，選擇具有代表性的土壤類型和田間布局，并考慮到天氣、濕度和光照等環境因素，從而模擬真實的田間作業環境，以減少這些變量對實驗結果的潛在影響。在路徑跟蹤實驗的設計中，實驗的目標是驗證控制系統在不同路徑類型（如直線和曲線）下的表現，測試RBF神經網絡和滑模控制器在實際操作中的效果和適應性。實驗步驟應從系統的初始化開始，經過路徑的規劃和執行，到最終的路徑跟蹤，在過程中不斷調整控制策略來適應路徑的復雜性和變化。數據采集則在整個實驗過程中持續進行，涵蓋位置坐標、速度、加速度和控制輸入等關鍵數據的記錄，以評估路徑跟蹤的精度、系統的響應時間和穩定性，從而全面評價系統的性能和可靠性。

5.2 "實驗結果與分析

在實驗結果與分析階段，需要綜合評估控制系統的整體性能，包括路徑跟蹤的精度、系統的響應速度以及在不同操作條件下的穩定性。實驗數據顯示出在各種測試條件下系統的表現，包括對系統超調、振蕩或延遲響應等問題的識別和分析，這些問題通常由控制參數設置不當或外部環境因素變化引起。RBF神經網絡在路徑跟蹤中的學習效果和準確性以及網絡預測的準確性和學習過程的效率是評估的重點，特別是網絡對于不同路徑類型和環境變化的適應性和魯棒性，對于農業機械化的實際應用至關重要。此外，滑模控制策略的響應特性和效率也受到了嚴格的測試，特別是在快速性和精確性方面的表現，以及在外部擾動時的魯棒性，都直接影響了控制策略的最終效果。通過對滑模控制策略的進一步優化，期望能夠顯著提高系統的性能，確保在各種操作條件下都能保持高效和穩定的控制效果。

6 "結語

基于RBF神經網絡的水稻插秧機路徑跟蹤系統，顯著提高了路徑跟蹤的精度與響應速度，盡管在實驗中遇到了如參數優化和外部擾動敏感性等挑戰，但通過采用先進的算法和調整策略，這些問題都得到了有效的解決。本文在優化了水稻插秧機操作效率的同時，還通過提高作業精度，為農業機械化技術做出貢獻。未來，可探索更多神經網絡模型和控制算法，以提高系統的適應性和效率，并可以擴展此技術到其他類型的農業機械，推動農業自動化技術的發展，為全球農業生產的持續優化和糧食安全做出更大貢獻。

參考文獻：

[1] 李晉陽，熊宏江，周脈樂.基于干擾觀測器的插秧機路徑跟蹤滑模控制[J].農機化研究，2024，46（6）：80-85.

[2] 明建強.基于路徑跟蹤技術的插秧機智能控制系統設計[J].農機化研究，2024，46（6）：140-143.

[3] 丁承君，施正，馮玉伯，等.四輪驅動AGV自適應反演終端滑模軌跡跟蹤控制[J].制造業自動化，2023，45（7）：139-144.

[4] 喬丹.基于深度圖像和卷積神經網絡的插秧機識別技術[J].農機化研究，2023，45（7）：196-200.

[5] 遲瑞娟，熊澤鑫，姜龍騰，等.基于模型預測的插秧機路徑跟蹤控制算法[J].農業機械學報，2022，53（11）：22-30.

[6] 楊浩勇，朱偉，劉德營，等.插秧機田間作業質量檢測系統設計與試驗[J].江蘇農機化，2022（4）：9-12.