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小麦播种实时监控系统设计与试验 总被引：8，自引：8，他引：0
为实现小麦播种作业性能实时监控,设计了一种基于CAN总线的小麦精密播种机播种实时监控系统,阐述了系统总体结构,设计了系统硬件和软件,并进行了田间试验。该系统包括传感器信号采集单元、播种监测模块、CAN 模块和播种监测终端,能够实时监测种管状态、机具前进速度和排种轴转速。采用光电传感器和霍尔传感器分别检测排种管落种状态和地轮转速并输出电压或脉冲信号,播种监测模块根据传感器输出的信号,判断排种管播种状态（正常、堵塞和空管）,计算出地轮转速和排种轴转速,并计算出机具前进速度,以上信息通过CAN总线传输给播种监测终端并实时显示。试验结果表明,该系统故障状态监测准确率为>98%,堵塞响应时间<0.2 s,空管报警响应时间<0.5 s。系统工作稳定可靠,抗尘、抗震能力强,能够有效监测小麦播种作业性能。该研究成果能满足小麦播种性能实时监测要求,有助于提高小麦播种作业质量。 相似文献
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《农业工程学报》2017,(2)
为实现小麦播种作业性能实时监控,设计了一种基于CAN总线的小麦精密播种机播种实时监控系统,阐述了系统总体结构,设计了系统硬件和软件,并进行了田间试验。该系统包括传感器信号采集单元、播种监测模块、CAN模块和播种监测终端,能够实时监测种管状态、机具前进速度和排种轴转速。采用光电传感器和霍尔传感器分别检测排种管落种状态和地轮转速并输出电压或脉冲信号,播种监测模块根据传感器输出的信号,判断排种管播种状态(正常、堵塞和空管),计算出地轮转速和排种轴转速,并计算出机具前进速度,以上信息通过CAN总线传输给播种监测终端并实时显示。试验结果表明,该系统故障状态监测准确率为98%,堵塞响应时间0.2 s,空管报警响应时间0.5 s。系统工作稳定可靠,抗尘、抗震能力强,能够有效监测小麦播种作业性能。该研究成果能满足小麦播种性能实时监测要求,有助于提高小麦播种作业质量。 相似文献
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光电信号与收割机谷物产量数据转换模型的构建与验证 总被引：5，自引：5，他引：0
为了准确获取联合收割机作业过程中的谷物产量信息,自主研发了基于光电漫反射原理的联合收割机谷物产量计量系统。系统主要由传感器模块、数据采集模块、GPS模块和谷物产量计量显示终端组成。在研究了联合收割机田间工作状态和籽粒升运器刮板谷堆近似模拟形状的基础上,提出了分段式光电信号与收割机谷物产量数据转换模型。同时为了进一步消除收割机作业过程中产生的奇异点数据,提出了基于籽粒升运器转速的双阈值动态均值滤波的数据预处理方法。结果表明,采用该方法可以有效剔除奇异点数据,提高产量数据整体平滑度。田间试验结果表明,在考虑升运器转速条件下,该研究提出的分段式谷物产量数据转换模型动态验证误差小于3.50%,满足联合收割机谷物产量计量的实际需要。 相似文献
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便携式土壤湿度检测装置用于精准灌溉决策系统 总被引：1，自引：1，他引：0
采用最先进的技术进行精准灌溉是现代农业发展的必然趋势,但在准确预测被监测区域的土壤湿度时,面临一个两难的处境:少量土壤湿度固定检测点不能良好地反映作物区域土壤墒情信息,而大量布置传感器检测点又使得投资成本较大。因此该文设计了一种便携式土壤检测装置,同时基于该装置构建了一个精准灌溉决策系统,并把该系统应用于田间的精准灌溉决策。该系统由便携式土壤湿度检测装置和上位机决策软件2部分组成,其中便携式土壤湿度检测装置由FDR原理土壤水分传感器MS-10、低功耗单片机C8051F410、蓝牙无线传输模块、数据显示模块以及部分外围电路组成,可以独立实现时间记录、数据存储和实时显示。经过试验标定,装置的允许最大误差为2.2%,设计精度为95%;上位机决策软件分为数据接收模块、分布式二进制一致性算法模块和系统操作界面3个子模块,分别采用Visual Basic、Matlab和Matlab GUI设计而成,实现对便携式装置所采集数据的无线传输、归一化处理和数据融合处理,能够根据不同区域划分和不同作物灌水下限进行相应的运算,从而得到估计精度较高、区域大小可调的多尺度精准灌溉决策信息。最后通过30 m×30 m草坪的土壤湿度为检测参数的田间验证,该系统的平均决策准确率大于90%,且可以根据需要增减检测点个数。因此既可以独立应用,也可以作为固定检测方式的有效补充,实现作物区域土壤湿度信息的精确采集,有效提高水资源利用率。 相似文献
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为了实现对桔小实蝇诱捕的实时监测和快速诊断,设计了一个基于物联网的桔小实蝇诱捕监测装备。该装备包括诱捕监测装置、太阳能供电装置和监测控制装置3个主要部分,其中诱捕装置包括顶盖、透明的连通件和诱捕瓶;太阳能装置包括太阳能板、蓄电池以及太阳能板支架;控制装置包括Fit-pc控制器、3G通讯模块和自主研发的桔小实蝇监测计数系统软件。该装备结合了机器视觉技术、远程通讯技术以及太阳能供电等技术,实现了集病虫害信息采集、处理、传输与自供电为一体的桔小实蝇诱捕监测装备,可长期的、实时的、远程的监控桔小实蝇诱捕过程和精确的计算桔小实蝇数量,且可自动传输到远程服务器并保存在本地存储卡中。在实验室环境下采用该装备测试,在830 s内有138头桔小实蝇进入该装备,系统检测出的结果是131头,检测成功率为94.9%。采用该装备在杨桃公园从2013年11月到2014年12月进行了一年多测试,系统软硬件可以稳定地协同工作,仅在光照严重不足太阳能供电不力的情况下出现过系统停止运行。基于物联网的桔小实蝇诱捕监测装备能自动跟踪计算桔小实蝇数量,从而向区域监控人员提供简洁有效的监控信息,在农业上有着广泛的应用前景。 相似文献
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针对稻麦联合收割机在收获作业时难以对小麦、水稻等谷物的含水率进行准确在线测量的问题,该文基于微波反射法研究了谷物含水率在线检测方法,建立了稻麦含水率检测模型,研发了一种稻麦联合收割机谷物含水率在线检测装置。该装置采用微波测量模块对稻麦含水率进行非接触式测量,设计了电压转换电路将微波参数转换成电压信号,采用滑动平均滤波算法进行信号滤波,最后通过标定试验所建立的含水率检测模型进行稻麦含水率计算,计算结果经CAN总线通讯在显示器上实时显示。基于上述理论研究、技术开发和结构设计对所研制的谷物含水率在线检测装置分别进行了室内静态试验和田间收割试验研究,试验结果表明:检测装置的对稻麦含水率的测量范围为14%～34%,在室内静态试验和田间收割试验中的性能标准差分别为0.458 3%和1.078 0%,相对误差分别在2.5%和5%左右,具有良好的准确性与实用性。 相似文献
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为了进一步提高联合收割机谷物产量计量系统的精度,自主研发了基于光电漫反射原理的谷物产量计量系统。系统主要由传感器模块、数据处理模块、GPS模块和谷物产量计量显示终端组成。光电式谷物产量计量系统计量作业时,当联合收割机籽粒升运器刮板输送谷物经过漫反射型谷物体积传感器时,会间歇性的阻断光路,从而产生脉宽信号,脉宽信号大小与刮板上谷物厚度成正比,同时升运器转速传感器输出转速信号,谷物产量计量数据处理模块将采集到的2路传感器信号进行放大、滤波和A/D转换后与GPS模块采集的联合收割机行进速度、经纬度信息由RS485总线传输至光电谷物产量计量软件系统,经光电式谷物产量模型处理后,将产量信息、速度信息、位置信息等实时显示在终端上。为了验证光电式谷物产量计量系统的性能,分别开展了室内主要传感器性能台架试验和系统田间动态性能验证试验,试验中谷物喂入量在0.1~6 kg/s范围内,台架试验表明升运器转速传感器测量误差小于2.00%,漫反射型谷物体积传感器测量误差小于3.50%。田间动态性能验证试验结果表明光电式谷物产量计量系统运行稳定,系统检测结果与实际测量结果决定系数R~2达到0.848 4,测产误差最大为3.51%,满足田间实际测产需要,为精准农业变量作业提供了科学依据。 相似文献
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为给水土保持监测部门提供工作支持,提高其水土保持监测的管理效率和分析能力,实现水土保持监测业务管理标准化和自动化,为水土保持监督执法公正、公平、公开、科学、规范提供保证,辽宁省提出了要建立水土保持智能决策系统的决定。为此,基于Dot Net平台,以DTGIS为GIS应用服务器,采用Spring Net为程序框架建立了辽宁省水土保持监测系统,其包括权限管理子系统、水土流失定点监测子系统、区域土壤侵蚀监测模块子系统3部分,具备地图功能、影像对比分析和面积计算功能、查询和统计分析功能、输出功能等,基本实现了水土保持监测业务管理标准化和自动化。 相似文献
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针对联合收割机收获边界在线识别问题,利用激光无损探测技术,开发了联合收割机收获边界在线识别系统。首先介绍了系统组成、激光传感器选型及工作原理,将传感器输出数据极坐标转换为直角坐标,建立稻麦轮廓特征数学模型。由于收获过程会产生大量的灰尘,会对激光探测距离及信号反射产生影响。通过与作物特征阈值比较,对受灰尘影响的错误数据进行有效识别与剔除。采用移动平均数字滤波算法,消除系统测量噪声。通过信号阶跃变化模式识别算法,实现了收获边界的在线检测,准确推算出联合收割机作业割幅,并进行了田间试验研究。试验结果表明,该系统可实现在线监测,收获边界测量误差不大于12 cm,可为联合收割机智能监控系统的实际应用提供参考。 相似文献
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为减少油菜联合收获机旋风分离清选系统负载和提高清选性能,该文设计了一种与旋风分离清选装置配合使用、可对油菜脱出物进行初步筛分的差速圆筒筛。分析计算了筛网与助流装置转速范围,开展了基于EDEM的性能指标正交试验,以筛分损失率与筛下物清洁率为指标,以筛网转速、助流装置转速和助流装置投影面齿数为影响因素,得出了最佳参数组合,并开展了台架及田间验证试验。仿真结果表明:最佳参数组合为筛网转速35 r/min,助流装置转速80 r/min,助流装置投影面锯齿数6个。台架验证试验表明:整机喂入量3 kg/s、脱出物喂入量为1 kg/s条件下,差速圆筒筛与旋风分离清选装置配合使用,清选系统油菜籽粒总损失率为4.83%,其中筛分损失率为3.97%,清洁率为85.7%,风机转速可降低36.9%。田间试验表明:清选系统损失率平均值为5.9%,籽粒清洁率平均值为84.4%,平均功耗为3.48 kW,差速圆筒筛作业顺畅。该研究可减少旋风分离清选负载,为油菜联合收获机清选系统的结构改进和优化提供参考。 相似文献
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为了提高圆盘式甜菜收获机的对行收获质量,该文结合导向装置的结构及工作特点,分析了导向机构的受载及运动特性,得到了导向机构在运动过程中的加速度方程,并确定了影响导向对行效果的关键参数。采用响应面优化设计方法,建立了关键参数与导向损失率之间的数学模型,确定了较优的参数组合(弯角为145°,安装角为8°,水平长度为240 mm)。田间试验表明:导向装置可实现甜菜收获机的自动导向对行收获,收获损失率为5.12%,且满足甜菜收获机收获质量的行业标准(NY/T 1412-2007)。研究结果可为同类甜菜收获机的研发和单株块根作物的导向对行收获研究提供参考。 相似文献
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为了改变国内大豆联合收获机田间作业时因清选装置的参数调节缺乏相应理论指导,造成清选参数调控不及时与不精确而导致大豆机收清选损失率和含杂率均较高的现状,该研究利用多参数可调可测式清选系统进行了大豆机收清选参数优化田间试验,分析了大豆机收时清选参数(作业速度、鱼鳞筛筛片开度、风门开度、风机转速和振动筛曲柄转速)对清选指标(清选损失率和含杂率)的影响规律,求解出最佳清选参数组合,完成大豆机收最佳清选参数组合的田间验证试验。试验结果表明,清选参数对清选损失率影响大小排序为振动筛曲柄转速、风机转速、作业速度、风门开度、鱼鳞筛筛片开度,清选参数对含杂率影响大小排序为鱼鳞筛筛片开度、风门开度、风机转速、作业速度、振动筛曲柄转速。求解出清选损失率偏小和含杂率偏小且喂入量偏大时最佳清选参数组合为作业速度6 km/h、鱼鳞筛筛片开度32 mm、风门开度17°、风机转速1 310 r/min和振动筛曲柄转速410 r/min,此时清选损失率为0.25%,含杂率为0.61%,与模型优化值的相对误差分别是0.250%和0.113%,对比常用清选参数条件下大豆联合收获机田间试验的清选指标,清选损失率下降了0.05%,含杂率下降了2.09%。研究结果可为大豆联合收获机田间作业时清选参数的设定与调控以及自适应清选系统调控策略的研发提供理论依据。 相似文献
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基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。 相似文献
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针对目前油葵机械化收获存在缺少专用机械设备、籽粒损失率和破损率均较高、收获设备工作性能不可靠等问题,该研究设计了油葵联合收获机拨禾板式割台装置并介绍其结构与工作原理,建立拨禾齿的运动模型,分析拨禾机构运动特性并获取拨禾齿端点的运动轨迹。通过对拨禾齿端点运动轨迹仿真,分析拨禾板转速、机具前进速度与拨禾板圆周数量之间的变化关系;利用MATLAB软件编写程序,仿真获取相邻两拨禾齿端点的运动轨迹曲线,解决拨禾齿运动参数不合理、籽粒碰撞损失较高的难题。割台性能试验结果表明,当割台倾斜角度25°、绞龙转速150r/min、拨禾板与导板距离170 mm时,油葵花盘损失率为2.04%。进一步通过田间油葵收获正交试验和参数优化,分析油葵收获机前进速度、拨禾板转速、茎秆留茬高度的不同组合对油葵籽粒损失率及破损率的影响,利用Design-Expert获取最优参数组合。结果表明,当油葵收获机前进速度1.2 m/s、拨禾板转速240 r/min、茎秆留茬高度570 mm时,油葵籽粒损失率与破损率分别为1.90%和0.65%。研究结果可为提高油葵联合收获机的作业性能、油葵收获机的结构设计和参数优化提供参考。 相似文献
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为了提高谷物收获作业过程中谷物产量在线监测的精度,研制了基于谷物流压力原理的车载谷物产量在线监测系统,该系统包括谷物流量监测装置、定位装置、割台高度控制开关、核心处理器以及人机交互装置。以谷物产量与谷物流压力间的谷物产量监测数学模型为指导,搭建了谷物产量监测试验台,采用Box-Behnken试验设计方法优化谷物流量监测装置结构参数,研究了传感器数量、传感器安装位置和监测装置水平倾角对谷物产量监测系统测产误差的影响,确定了最优参数组合为传感器数量5、传感器安装位置0.24 cm、监测装置水平倾角5°,并对最优参数组合进行了验证试验,结果表明,谷物产量监测系统测产误差为3.27%,满足谷物产量监测的精度要求。对谷物产量监测系统田间实际效果进行了试验验证,试验结果表明,田间测产误差为5.28%,生成的产量分布图为后续田间作业管理提供了决策依据。 相似文献
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食用向日葵仿人工取盘采收台的设计 总被引：1，自引：1，他引：0
针对现阶段人工取盘效率低、取盘成本高、籽粒易损失等问题,结合新疆食葵的种植模式和田间采收作业要求,设计了一种模仿人工取盘方式的食葵采收台,主要结构包括捡拾装置、输送装置、行走装置、集盘箱、动力传动系统。通过对食葵采收作业过程进行理论分析,确定了捡拾装置、输送装置等关键部件的结构参数和运动参数,建立三维实体模型并针对捡拾装置进行运动学分析,得出捡拾装置取盘杆的位移、速度、加速度变化规律;分析动力传动系统,确定各级链传动的传动比。试制出食葵采收台并以收获总损失率为试验目标,以插盘高度、取盘杆的转速、机组的前进速度为试验因素,进行田间采收试验。试验结果表明,食葵采收台可以完成葵盘采收、输送、收集等功能;食葵采收台工作时的较优组合为插盘高度为650 mm、机组的前进速度为0.88 m/s、取盘杆的转速为23 r/min,收获总损失率小于5%,能够满足新疆食葵收获的作业要求。 相似文献
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圆盘挖掘式甜菜联合收获机设计与试验 总被引：1，自引：5，他引：1
为了缓解中国甜菜收获装备短缺的现状,设计了一种适合国内甜菜种植模式和农艺要求的圆盘挖掘式甜菜联合收获机,并阐述了该机的总体配置及主要部件的结构。该机主要由传动系统、对行装置、挖掘装置、输送分离装置、升运装置等组成。其中,液压控制系统提高了机械的操控性及自动化程度;对行装置减少了甜菜的漏挖,实现了自动对行收获;圆盘式挖掘部件参数的优化设计有效减少了工作阻力,输送分离装置和升运装置中的杆式输送链减少了甜菜的输送损失和含杂。田间试验表明,收获机甜菜收获损失率不大于3.42%,粘土率不大于1.18%,损伤率不大于1.82%,折断率不大于1.6%,含杂率不大于4.86%,符合甜菜收获要求。该研究可为甜菜收获机械设计提供参考。 相似文献