Approach to the problem of choice of the adjustable harvester parameter values based on fuzzy modeling

Автор: Borisova Lyudmila Victorovna, Nurutdinova Inna Nikolayevna, Dimitrov Valery Petrovich

Журнал: Вестник Донского государственного технического университета @vestnik-donstu

Рубрика: Процессы и машины агроинженерных систем

Статья в выпуске: 2 (81) т.15, 2015 года.

Бесплатный доступ

A problem of selecting the controlled parameter values of the combine harvester work tools is considered. Models describing the harvesting quality factor dependencies of the external agents are analyzed. The need of a new approach to modeling the technological adjustment process of the harvester in the field which takes into account the fuzzy information on the environmental factors, its approximate character, as well as an expert method of generating information, is justified. To describe the environmental factors and the performance indices, linguistic variables are introduced, their membership functions are developed, and production rules are formulated. The fuzzy inference process is illustrated by an example of selecting the beater rate speed. A knowledgebase and an inference engine that form the expert system basis are created. The use of such a system in the field allows reducing the process downtime and crop waste. A practical implementation of the developed model is the creation of the software for the automated problem solution of the technological adjustment of the harvester in the field.

Еще

Combine harvester, technological adjustment, fuzzy knowledge, linguistic variable, expert system

Короткий адрес: https://sciup.org/14250136

IDR: 14250136   |   DOI: 10.12737/11611

Список литературы Approach to the problem of choice of the adjustable harvester parameter values based on fuzzy modeling

  • Рыбалко А. Г. Особенности уборки высокоурожайных зерновых культур/А. Г. Рыбалко. -Москва: Агропромиздат, 1988. -120 с.
  • Ветров Е. Ф. Оптимизация технологического процесса по статистическим данным/Е. Ф. Ветров, М. Д. Генкин, Л. М. Литвин и др.//Машиноведение. -1986. -№5. -С. 48-55.
  • Ветров Е. В. Оптимальное регулирование зерноуборочного комбайна (Электронный «Советчик комбайнера»)/Е. В. Ветров, В. П. Чернявская, Г. Ф. Бобринева и др.//Труды, 4/89. -Москва: НПО ВИСХОМ, 1989. -С. 80-85.
  • Литвин Л. М. Обобщенная оценка зональных показателей работы зерноуборочных комбайнов/Л. М. Литвин, Э. В. Жалкин, Е. Ф. Ветров//Техника в сельском хозяйстве. -1989. -№5. -С.41-45.
  • Ерохин С. Н. Влияние технологических регулировок на потери зерна за молотилкой комбайна Дон-1500/С. Н. Ерохин, А. С. Решетов//Механизация и электрификация сельского хозяйства. -2003. -№6. -С.18-19.
  • Царёв Ю. А. Перспективы использования электронной системы управления в комбайнах «Дон» и «Нива»/Ю. А. Царёв, А. В. Харьковский//Тракторы и сельскохозяйственные машины. -2005. -№1. -С.37-38.
  • Аверкин А. Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/А. Н. Аверкин ; под ред. Д. А. Поспелова. -Москва: Наука, 1986. -312 с.
  • Асаи К. Прикладные нечеткие системы: Пер с япон./К. Асаи, Д. Ватада, С. Сугэно. -Москва: Мир, 1993. -368 с.
  • Тугенгольд А. К. К вопросу формирования системы знаний при интеллектуальном электронном документировании мехатронных объектов/А. К. Тугенгольд, А. С. Тишин, А. Ф. Лысенко//Вестник Дон. гос. техн. ун-та.-2012, № 3. -с. 30-36.
  • Zadeh L. Fuzzy sets/L. Zadeh//Information and Control. -1965. -vol. 8. -P. 338-353.
  • Zadeh L. Knowledge representation in fuzzy logic/in An Introduction to Fuzzy Logic Applications in Intelligent Systems, The Springer International Series in Engineering and Computer Science, vol. 165, R.R. Yager, L.A. Zadeh Eds. -New York: Springer, 1992. -P. 1-27.
  • Димитров В. П. Теоретические и прикладные аспекты разработки экспертных систем для технического обслуживания машин/В. П. Димитров, Л. В. Борисова Ростов-на-Дону: Издательский центр ДГТУ, 2007. -202 с.
  • Борисова Л. В. Методика моделирования предметной области «технологическая настройка» в нечеткой постановке/Л. В. Борисова//Доклады РАСХН, 2005. -№6. -С. 62-65.
  • Кофман, Л. Введение в теорию нечетких множеств/Л. Кофман. -Москва: Радио и связь, 1982. -432 с.
  • Малышев Н. Г., Нечеткие модели для экспертных систем в САПР//Л. С. Берштейн, А. В Боженюк. -Москва: Энергоатомиздат, 1991. -136 с.
  • Макаров И. М. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления/И. М. Макаров, В. М. Лохин, С. В. Манько, М. П. Романов. Москва: Наука, 2006. -333 с.
  • Димитров В. П. О методике дефаззификации нечёткой экспертной информации/В. П. Димитров, Л. В. Борисова, И. Н. Нурутдинова//Вестник Дон. гос. техн. ун-та. -2010. -Т. 10. № 6 (49). -С. 868-878.
  • Штовба С. Д. Проектирование нечётких систем средствами MATHLAB/С. Д. Штовба//Москва: Горячая линия -Телеком, 2007. -288 с.
Еще
Статья научная