摘要:为了提高多因素制约下非线性系统测试土壤湿度的精度,构建了基于神经网络模糊控制技术的控制器以及DSP(TMS320VC5402)信号采集模块,提出了基于神经网络模糊控制原理的土壤水分信号处理优化方法,确定了模糊控制规则和修正规则的BP学习算法,建立了基于神经网络模糊优化器,并对系统进行了验证。结果表明,应用神经网络模糊控制原理采集和处理测试数据使土壤湿度的测试精度提高0.13%~2.12%。
关键词:土壤 含水率 检测 神经网络 模糊控制
单位:西北农林科技大学机械与电子工程学院 陕西杨凌712100 莱芜职业技术学院机电系 莱芜271100 山东莱芜力创公司 莱芜271100
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