0 引言

位置伺服系統(tǒng)作為工業(yè)自動(dòng)化與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備升級(jí)的關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)高精度控制的需求不斷增長。智能裝備在農(nóng)產(chǎn)品加工自動(dòng)化和智慧物流分揀中的應(yīng)用，對(duì)抗干擾性能與動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性提出了嚴(yán)苛要求。工程和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域追求卓越的控制性能，推動(dòng)了PID控制器及其優(yōu)化算法的廣泛探索。

現(xiàn)有研究采用分?jǐn)?shù)階PID控制器、水風(fēng)抽蓄并網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化以及模糊規(guī)則調(diào)整擾動(dòng)通道參數(shù)的方法[1-2]，已在特定場景中取得良好效果。差速轉(zhuǎn)向AGV的雙變量限幅PID算法，則改善了復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的路徑跟蹤性能[3]。而傳統(tǒng)PID在負(fù)載突變與環(huán)境干擾下控制精度不足，直接影響農(nóng)產(chǎn)品流通效率與作業(yè)品質(zhì)。

工程實(shí)踐中，對(duì)高性能控制系統(tǒng)的持續(xù)追求使自抗擾控制技術(shù)躍居前沿。無線電能傳輸系統(tǒng)和慣性穩(wěn)定平臺(tái)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)優(yōu)化自抗擾參數(shù)實(shí)現(xiàn)了無超調(diào)穩(wěn)定輸出[4-5]。

針對(duì)鄉(xiāng)村振興背景下設(shè)備低成本與易調(diào)試的需求，本文開發(fā)了一種改進(jìn)型ADRC-PID控制策略。該方法將成熟的PID模塊嵌入ADRC框架，充分利用PID參數(shù)物理意義明確和工程調(diào)試便捷的特點(diǎn)，克服了傳統(tǒng)ADRC設(shè)計(jì)中非線性反饋環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)復(fù)雜、參數(shù)整定依賴經(jīng)驗(yàn)的問題。仿真實(shí)驗(yàn)采用RK45數(shù)值積分法，利用單位階躍輸入和預(yù)設(shè)瞬時(shí)干擾測(cè)試系統(tǒng)響應(yīng)，采用ITAE、超調(diào)量和調(diào)整時(shí)間等指標(biāo)量化性能。結(jié)果顯示，改進(jìn)方案在瞬時(shí)干擾工況下實(shí)現(xiàn)了調(diào)節(jié)時(shí)間縮短和超調(diào)量降低，系統(tǒng)抗干擾性能得到顯著提升。

該策略不僅降低了工程實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度，也拓寬了ADRC技術(shù)在高實(shí)時(shí)性工業(yè)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)場景中的應(yīng)用邊界，推動(dòng)了復(fù)雜系統(tǒng)高精度控制方法的發(fā)展。

1系統(tǒng)模型與控制方法

位置伺服系統(tǒng)在工程實(shí)踐中廣泛采用級(jí)聯(lián)控制結(jié)構(gòu)，通常依次配置電流環(huán)、速度環(huán)及位置環(huán)。多環(huán)結(jié)構(gòu)有助于分層處理控制任務(wù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)輸出位置的精確追蹤。其典型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

在進(jìn)行位置控制系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)時(shí)，為簡化問題，需要對(duì)內(nèi)部的快速動(dòng)態(tài)進(jìn)行合理近似。速度環(huán)包含了電流環(huán)、驅(qū)動(dòng)放大器、電機(jī)等多個(gè)動(dòng)態(tài)響應(yīng)較快的部件?？紤]到速度環(huán)自身的截止頻率相較于位置環(huán)通常較低，從工程角度出發(fā)，可以將其整體動(dòng)態(tài)特性近似為一個(gè)慣性環(huán)節(jié)。

近似處理后，速度環(huán)的傳遞函數(shù)模型可用式（1）來描述：

式中： G_s（s） 為速度環(huán)的傳遞函數(shù)；T為該速度閉環(huán)系統(tǒng)的等效時(shí)間常數(shù)，反映速度響應(yīng)的快慢； k 為速度環(huán)的靜態(tài)增益。

系統(tǒng)中的減速器負(fù)責(zé)將電機(jī)的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)換為最終輸出軸的位置變化，這一轉(zhuǎn)換過程在數(shù)學(xué)上等效于積分作用。減速器的傳遞函數(shù)環(huán)節(jié)可視為 1/K_csK_c 是減速器的減速比，它聯(lián)系了電機(jī)速度與負(fù)載端的角速度或線速度。

將近似后的速度環(huán)模型式（1）與減速器的積分環(huán)節(jié)串聯(lián)，便可得到描述整個(gè)位置伺服對(duì)象（不含位置控制器）的傳遞函數(shù)：

式中： K 為整個(gè)伺服系統(tǒng)的開環(huán)增益，其數(shù)值上等于速度環(huán)增益 k 除以減速比 K_c （即 K=k/K_c） 。

模型 G_m（s） 刻畫了從給定速度指令到系統(tǒng)最終輸出位置之間的核心動(dòng)態(tài)特性。利用該傳遞函數(shù)模型，研究者能夠?qū)ο到y(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)行為，例如階躍響應(yīng)、頻率響應(yīng)特性及系統(tǒng)穩(wěn)定性進(jìn)行定量分析。這為后續(xù)設(shè)計(jì)和優(yōu)化位置控制器（如圖1中的位置調(diào)節(jié)器）提供了必要的數(shù)學(xué)依據(jù)和理論支撐。

作為一個(gè)具體的系統(tǒng)實(shí)例，文獻(xiàn)[6]中給出的位置伺服系統(tǒng)的傳遞函數(shù)可用式（3）表示：

式（3）可以看作是通用模型式（2）在特定參數(shù)下的具體化，其中系統(tǒng)的開環(huán)增益 K 取值為1.52，速度

環(huán)等效時(shí)間常數(shù)T為 10.4s 。這個(gè)具體模型可用于仿真驗(yàn)證或特定控制算法的參數(shù)整定。

2自抗擾控制與PID結(jié)合的控制器設(shè)計(jì)及參數(shù)調(diào)試

2.1 傳統(tǒng)PID控制器設(shè)計(jì)

PID部分依照經(jīng)典公式描述：

式中： u（t） 為控制輸出信號(hào)； Ψ_e（t） 為系統(tǒng)誤差， e（t）= r（t）-y（t），r（t） 為期望輸入， y（t） 為系統(tǒng)輸出； 為誤差e從時(shí)間0到當(dāng)前時(shí)間t的積分； K_p，K_i，K_d 分別為比例、積分和微分增益。

程序?qū)Ψe分采用離散累加，對(duì)微分使用差分近似。比例控制與當(dāng)前誤差呈現(xiàn)正比反映，積分作用則使歷史誤差得以累積，微分反應(yīng)專注于捕捉誤差變化速率。三項(xiàng)之間協(xié)同運(yùn)行，推動(dòng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能的提升。傳統(tǒng)PID控制方法往往伴隨顯著超調(diào)和緩慢調(diào)節(jié)問題。在涉及非線性系統(tǒng)或受到外界擾動(dòng)影響的情形下，其工作效果受到較大制約。為有效抑制外部干擾，并改善模型不確定性對(duì)控制性能的影響，引入自抗擾控制具有重要意義。該方法在實(shí)現(xiàn)擾動(dòng)補(bǔ)償和動(dòng)態(tài)魯棒性方面展現(xiàn)了較高效能，為高精度控制系統(tǒng)提供了一種更為穩(wěn)健的技術(shù)選擇。

2.2 ADRC-PID復(fù)合控制器設(shè)計(jì)

自抗擾控制器的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

ADRC機(jī)制的核心依托擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)觀測(cè)器（ESO），利用輸入與輸出數(shù)據(jù)對(duì)未知擾動(dòng)和系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)，從而實(shí)現(xiàn)擾動(dòng)補(bǔ)償與狀態(tài)校正。線性ESO的動(dòng)態(tài)特性用下列微分方程描述：

在此LESO模型中， z₁（t） 和 z₂（t） 分別用于近似真實(shí)系統(tǒng)狀態(tài)，而擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)變量 z₃（t） 用于估計(jì)系統(tǒng)所受到的集總擾動(dòng)。符號(hào) 代表各狀態(tài)隨時(shí)間的瞬時(shí)變化率。系統(tǒng)輸出 y（t） 為可測(cè)信號(hào)，控制輸入 .u（t） 則直接影響系統(tǒng)狀態(tài)。參數(shù) b₀ 和 b₁ 源自系統(tǒng)標(biāo)稱模型，其值反映系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性；增益 β₀₁√β₀₂ 與 β₀₃ 作為調(diào)整因子，直接決定了觀測(cè)器的輸出估計(jì)誤差 在各狀態(tài)變化率調(diào)整中的貢獻(xiàn)程度，并促使觀測(cè)器狀態(tài)迅速向真實(shí)值逼近， 。該結(jié)構(gòu)通過對(duì)輸出誤差的實(shí)時(shí)反饋和調(diào)整，使觀測(cè)器能夠連續(xù)、準(zhǔn)確地追蹤系統(tǒng)狀態(tài)以及擾動(dòng)變化，從而為閉環(huán)控制提供可靠的輔助信息。

本研究提出一種ADRC-PID復(fù)合控制策略，用于強(qiáng)化系統(tǒng)對(duì)外部擾動(dòng)的魯棒性。該方法在設(shè)計(jì)上融合了自抗擾控制技術(shù)與傳統(tǒng)PID控制器的優(yōu)點(diǎn)，用PID控制器結(jié)合ADRC，這種改變使控制器具備動(dòng)態(tài)補(bǔ)償功能。擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)觀測(cè)器與該控制器建立了協(xié)同機(jī)制，觀測(cè)和補(bǔ)償機(jī)制共同構(gòu)成抗擾體系。新型復(fù)合控制器在設(shè)計(jì)上既兼顧了PID控制的參數(shù)物理意義，又保留了ADRC在擾動(dòng)補(bǔ)償中的高效性能。

2.3 性能指標(biāo)與參數(shù)求取

2.3.1 系統(tǒng)性能指標(biāo)構(gòu)建與優(yōu)化導(dǎo)向

選取時(shí)間加權(quán)絕對(duì)誤差積分（ITAE）作為優(yōu)化目標(biāo)。該指標(biāo)通過誤差隨時(shí)間的加權(quán)積分表征系統(tǒng)響應(yīng)速度與穩(wěn)態(tài)精度，計(jì)算公式如下：

式中： Ψ_e（t） 為目標(biāo)值與實(shí)際輸出誤差；t為時(shí)間變量。

該指標(biāo)最小值反映系統(tǒng)誤差快速校正能力及長期穩(wěn)定趨近特性。

控制器設(shè)計(jì)過程中的性能評(píng)估并不依賴單一指標(biāo)，而是通過一個(gè)復(fù)合性能函數(shù)J來系統(tǒng)性地量化控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性。該指標(biāo)由三個(gè)核心量組成：時(shí)間加權(quán)絕對(duì)誤差積分（ITAE）、超調(diào)量 σ% 以及調(diào)整時(shí)間 T_s， 各自對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)精度、穩(wěn)定裕度和響應(yīng)速度。其表達(dá)式如下：

J=w_ITAE?ITAE+ω_OS?σ⁰%+ω_ST?T_s

式中： J 表示綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)： w_ITAE?ω_OS?ω_ST 代表各指標(biāo)在綜合優(yōu)化過程中的權(quán)重，體現(xiàn)設(shè)計(jì)者在動(dòng)態(tài)響應(yīng)、準(zhǔn)確性和穩(wěn)態(tài)性能間的取舍，其具體數(shù)值須依據(jù)實(shí)際應(yīng)用和仿真數(shù)據(jù)審慎確定；ITAE為積分時(shí)間乘絕對(duì)誤差； σ% 表示超調(diào)量； T_s 表示調(diào)節(jié)時(shí)間。

這一目標(biāo)函數(shù)通過賦予不同性能指標(biāo)不同的權(quán)重，力圖實(shí)現(xiàn)多維性能優(yōu)化?？刂破鲄?shù)的優(yōu)化目標(biāo)體現(xiàn)在通過迭代探索過程最小化J值，該過程對(duì)于后續(xù)PID調(diào)節(jié)器增益的確定至關(guān)重要。

復(fù)合控制架構(gòu)采用反饋與前饋相結(jié)合的策略。施加于執(zhí)行機(jī)構(gòu)的最終控制量 由兩個(gè)獨(dú)立部分構(gòu)成：PID反饋回路產(chǎn)生的調(diào)節(jié)量記為 u_pid（t） ，前饋補(bǔ)償量記作 。公式定義為：

u（t）=u_pid（t）+u_ff（t）

PID部分主要負(fù)責(zé)誤差修正，其 pid的數(shù)值由最小化J的優(yōu)化過程得出。前饋信號(hào)用于預(yù)先補(bǔ)償系統(tǒng)已知?jiǎng)討B(tài)或擾動(dòng)的影響，提升整體響應(yīng)速度與跟蹤精度。系統(tǒng)設(shè)定值采用 r 表示，實(shí)際測(cè)量輸出為y ρ（ρ_t） ，內(nèi)部參考模型以二階系統(tǒng)描述生成期望軌跡 。其數(shù)學(xué)表達(dá)為：

模型輸出 y_ref（t） 代表從當(dāng)前狀態(tài)向設(shè)定值r平滑過渡的理想化過程。自然頻率 ω_n 與阻尼比分別確定響應(yīng)速度和振蕩特性。參數(shù) ω_n=2.5 rad/s與 ζ=0.85 經(jīng)仿真驗(yàn)證后確定，構(gòu)成基準(zhǔn)響應(yīng)。

前饋控制律根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)計(jì)算不同形式的 u_ff（t） 。常規(guī)操作中，參考輸出與實(shí)際輸出之間的偏差用于計(jì)算補(bǔ)償量，表示為：

u_ff（t）=K_ff[y_ref（t）-y（t）]

前饋增益 K_ff 設(shè)定為0.3，此值來源于初步模型調(diào)試與經(jīng)驗(yàn)；該參數(shù)后續(xù)可依據(jù)系統(tǒng)特性進(jìn)一步調(diào)優(yōu)。當(dāng)y ρ（ρ_t） 超過設(shè)定值且呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢(shì)時(shí)，前饋控制律轉(zhuǎn)換為：

u_ff（t）=-6K_ff[y（t）-r]

此表達(dá)將前饋信號(hào)的幅度與超調(diào)量正相關(guān)，同時(shí)通過負(fù)號(hào)施加反向作用力。系數(shù)-6為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)調(diào)試得到的經(jīng)驗(yàn)值，用以迅速抑制進(jìn)一步超調(diào)，此設(shè)計(jì)要求對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性進(jìn)行充分評(píng)估。

為實(shí)現(xiàn)最終響應(yīng)階段的平滑收斂，在系統(tǒng)輸出y（t） 落在設(shè)定值 r 的 70% 至 95% 區(qū)間內(nèi)時(shí)，激活非線性增益調(diào)節(jié)機(jī)制。動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)因子由下式計(jì)算：

計(jì)算出的因子 α（t） 乘以控制信號(hào)或其特定分量。當(dāng)y ρ（ρ_t） 從0.7r趨近到 0.95r 時(shí)， α（t） 從約0.89線性遞減至0.815。這種調(diào)節(jié)可以降低末端響應(yīng)中可能出現(xiàn)的劇烈控制力度，保證系統(tǒng)更平穩(wěn)地逼近設(shè)定值。閾值0.7與0.95以及常數(shù)0.8、0.3均屬于經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，其數(shù)值通過仿真反復(fù)驗(yàn)證而得。

以上各項(xiàng)數(shù)值定義清晰：指標(biāo)ITAE負(fù)責(zé)對(duì)延時(shí)誤差進(jìn)行更大懲罰， σ% 直接反映系統(tǒng)的相對(duì)穩(wěn)定性， T_s 衡量系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)態(tài)的時(shí)間。綜合目標(biāo)函數(shù)與控制器結(jié)構(gòu)為多性能優(yōu)化提供依據(jù)，保證系統(tǒng)在多重要求下取得協(xié)調(diào)表現(xiàn)，

2.3.2 控制器參數(shù)求取

整個(gè)參數(shù)整定方法基于離散仿真反饋。程序在每次運(yùn)行中記錄PID輸出、前饋補(bǔ)償調(diào)整、非線性減速效果以及ESO狀態(tài)變化，實(shí)時(shí)計(jì)算ITAE、超調(diào)量和調(diào)整時(shí)間，為復(fù)合目標(biāo)函數(shù)提供精確數(shù)值。迭代優(yōu)化使得每個(gè)參數(shù)均在目標(biāo)函數(shù)下降的方向上更新。設(shè)計(jì)將工程實(shí)際與理論模型結(jié)合，確保參數(shù)整定在不同干擾條件下實(shí)現(xiàn)最佳閉環(huán)響應(yīng)。

程序在仿真過程中不斷計(jì)算ESO輸出，并將觀測(cè)誤差反饋給整定模塊。自動(dòng)調(diào)參算法針對(duì)ESO參數(shù)同樣構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)。每次仿真中，程序?qū)SO估計(jì)與實(shí)際輸出對(duì)比，利用誤差信息在參數(shù)空間內(nèi)進(jìn)行局部搜索。調(diào)優(yōu)過程中，參數(shù)更新依賴于數(shù)值積分結(jié)果與目標(biāo)函數(shù)值的比對(duì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)擾動(dòng)補(bǔ)償性能的自適應(yīng)優(yōu)化。

通過仿真反饋得到ESO中的參數(shù)： β₀₁=100.0 β₀₂=1 000.0，β₀₃=5 000.0;PID 參數(shù)： K_p=2.0，K_i=2.0 ，K_d=0.01 。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

被控對(duì)象傳遞函數(shù)設(shè)為M ，測(cè)試信號(hào)采用幅值 σ（t）=1 的單位階躍輸入，仿真時(shí)間設(shè)定為 20s 單位階躍信號(hào)用作參考輸入。10s時(shí)注入幅值為5、持續(xù)0.1s的瞬時(shí)干擾，模擬數(shù)控機(jī)床刀具突變的切削力沖擊。性能指標(biāo)選定為積分時(shí)間乘絕對(duì)誤差（ITAE）、超調(diào)量和調(diào)整時(shí)間。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)比較純PID控制與改進(jìn)的ADRC + PID控制。通過上述參數(shù)求取方法可得：PID參數(shù)定為 1K_p=2.0 ，K_i=2.0 和 K_d=0.01 ；擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器增益設(shè)為 |β₀₁=100.0 β₀₂=1000.0 和 β₀₃=5000.0 ；內(nèi)部參考模型采用自然頻率 ω_n=2.5rad/s 和阻尼系數(shù) ζ=0.85 ；前饋補(bǔ)償系數(shù)取值為0.3；非線性減速機(jī)制在系統(tǒng)輸出處于 0.7r～0.95r 范圍內(nèi)調(diào)節(jié)控制信號(hào)：其中式（5）中的參數(shù) b₀ 和 b₁ 通過式（3）可得 求解器使用RK45算法對(duì)微分方程進(jìn)行數(shù)值積分。仿真結(jié)果如圖3所示，圖3展示了純PID與ADRC-PID兩種控制方法的階躍響應(yīng)。虛線代表純PID控制，實(shí)線對(duì)應(yīng)ADRC-PID策略，豎向點(diǎn)劃線標(biāo)識(shí)瞬時(shí)干擾的注入時(shí)刻。響應(yīng)曲線對(duì)比揭示了改進(jìn)方法在超調(diào)抑制與恢復(fù)速度方面的顯著優(yōu)勢(shì)。

上升階段響應(yīng)局部放大圖以及干擾注入后響應(yīng)局部放大圖如圖4、圖5所示。

圖4放大了上升階段的局部響應(yīng)，時(shí)間區(qū)間集中在 0～3s_c 。虛線對(duì)應(yīng)純PID，實(shí)線對(duì)應(yīng)ADRC-PID。曲線對(duì)比顯示改進(jìn)方法在接近參考輸入時(shí)的動(dòng)態(tài)性能更平穩(wěn)，非線性減速機(jī)制在逼近設(shè)定目標(biāo)時(shí)有效降低了沖擊幅度。

圖5展示了10s之后的局部響應(yīng)特征。干擾注入后，純PID方法出現(xiàn)更大的瞬態(tài)偏差。ADRC-PID方法在此階段保持了更快的收斂速度。觀測(cè)器估計(jì)與前饋補(bǔ)償結(jié)合，使輸出在干擾消除后迅速回到設(shè)定值附近。

表1顯示純PID方案ITAE值為2.0996，改進(jìn)控制方案ITAE降至1.5730。純PID方案超調(diào)量達(dá)到 22.25% 改進(jìn)方案降至 17.94% 。純PID調(diào)整時(shí)間為 4.390s ，而改進(jìn)方案縮短至 4.080s_? 。數(shù)據(jù)表明，前饋補(bǔ)償對(duì)誤差修正產(chǎn)生積極影響；非線性減速機(jī)制在逼近設(shè)定目標(biāo)時(shí)降低了控制激勵(lì)；擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器對(duì)系統(tǒng)擾動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)，起到補(bǔ)償作用。改進(jìn)控制方案展現(xiàn)出更高的動(dòng)態(tài)性能與魯棒性。改進(jìn)方案比傳統(tǒng)PID的ITAE指標(biāo)降低了 25.1% ，超調(diào)量減少了 19.4% ，這些提升對(duì)農(nóng)業(yè)自動(dòng)化設(shè)備（比如雜糧色選機(jī)和果蔬包裝線）的定位精度有明顯幫助。根據(jù)山西紅棗分揀的實(shí)際數(shù)據(jù)估算，這種改進(jìn)可能讓加工環(huán)節(jié)的殘次品率下降 3%～5% 。

4 結(jié)束語

本研究提出的控制策略將ADRC觀測(cè)器與經(jīng)典PID控制器有機(jī)融合在一起。該設(shè)計(jì)在離散仿真中通過RK45算法求解系統(tǒng)微分方程。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，系統(tǒng)在面對(duì)瞬時(shí)干擾時(shí)實(shí)現(xiàn)了快速響應(yīng)。指標(biāo)顯示ITAE與超調(diào)量均得到有效降低，參數(shù)整定依賴復(fù)合目標(biāo)函數(shù)反饋實(shí)現(xiàn)自動(dòng)優(yōu)化，程序利用離散積分與差分方法實(shí)現(xiàn)誤差計(jì)算，ESO參數(shù)經(jīng)多次仿真在目標(biāo)函數(shù)下降空間內(nèi)逼近最優(yōu)值，前饋補(bǔ)償與非線性減速機(jī)制分別改善了動(dòng)態(tài)響應(yīng)與穩(wěn)態(tài)性能。該方法在抑制未知擾動(dòng)方面展現(xiàn)出獨(dú)到優(yōu)勢(shì)。

本研究提出的ADRC-PID復(fù)合控制策略能為鄉(xiāng)村振興中的智能裝備開發(fā)提供技術(shù)支持。接下來計(jì)劃在晉中市農(nóng)產(chǎn)品智慧分揀試點(diǎn)平臺(tái)部署該算法，結(jié)合交易平臺(tái)的物流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)優(yōu)化控制器參數(shù)，形成精準(zhǔn)控制、降低損耗、增加農(nóng)戶收入的技術(shù)閉環(huán)。