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PWM变量喷施控制系统中电磁阀通径对喷雾压力的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
PWM间歇喷雾式变量喷施过程中,电磁阀的快速启闭在管路中形成液压冲击,致使喷头的实际喷雾压力发生波动,导致其喷施流量和雾化特性发生畸变,降低了喷雾质量。为研究电磁阀通径对实际喷雾压力波动特性的影响,基于自主研制的脉宽调制间歇式喷雾变量喷施系统试验台,进行了测试试验。测试结果表明:系统压力与喷头流量一定时,随着电磁阀通径减小,压力波动均值减小,压力波动程度增大;在通径为DN15情况下,压力波动离散率≤0.002;在通径为DN10情况下,压力波动离散率≤0.01;在通径为DN6情况下,压力波动离散率呈较大幅度变化;且当系统压力发生阶跃时,电磁阀通径越小,喷雾压力波动振幅越大。 相似文献
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为提高矮化密植植物的施药效果,在现有风送式喷杆喷雾机基础上,设计了一种新型风送式喷雾机风筒,并对风筒内外流场进行CFD仿真,监测外流场距离出风口不同距离平面上风速风大小。结果表明:外部气流场风速分布均匀,能量损失少;将设计的风筒安装在喷雾机上进行实际大田作业,检验风送式喷雾机的雾滴沉积分布情况,验证仿真结果的准确性。雾量沉积分布试验结果表明:棉花冠层内部叶片正面雾滴平均覆盖率达到88.30%,叶片反面达到42.83%,上、中、下部冠层叶片正面雾滴平均覆盖率最大相差7.25%,叶片反面最大相差9.75%,整个冠层雾量沉积分布均匀性较好,冠内组合风送施药效果明显提高。 相似文献
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冲量式谷物流量传感器测产信号处理方法 总被引:7,自引:5,他引:2
为研究冲量式谷物流量传感器背景振动噪声的提取及剔除方法,以减小背景振动噪声对其测产精度的影响,设计了一套冲量式谷物流量传感器室内标定台架,通过变频调速器控制驱动电机实现输粮搅龙和刮板升运器转速的改变以模拟联合收割机的不同田间工况,并对双板差分冲量式谷物流量传感器的测产信号处理方法进行了研究。通过算术均值滤波初步滤除测量板和参考板输出信号中的随机噪声,通过对参考板滤波输出信号的离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)提取背景噪声的频谱特性,通过测量板和参考板DFT结果的频域差分实现测量板输出信号中背景噪声的剔除,对频域差分结果进行离散傅里叶逆变换(inverse discrete Fourier transform,IDFT)即可得到剔除了背景振动噪声后的传感器输出信号,再对其进行二次算术均值滤波,即得到最终的测产输出信号。通过室内台架标定,建立了谷物籽粒流量与测产输出信号和升运器速度之间的标定模型,并进行了室内模拟测产试验。试验结果表明:谷物流量范围为0.5~2.3 kg/s时,在不同的变频调速器输出频率下,最大测产误差不大于3.1%,测产精度较高且比较稳定,频域差分处理方法能较好地实现双板差分冲量式谷物流量传感器背景振动噪声的剔除。该研究可为冲量式谷物流量传感器测产系统的开发提供参考。 相似文献
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为研究如何在有限的充电电压下获得良好的雾滴荷电效果,首先建立了雾滴荷电过程的等效模型,对影响雾滴荷电效果的关键性参数进行理论推导;然后采取圆环形和仿形两种电极形式,取3个高压电极的关键性技术参数,设计4种不同的高压电极方案;最后配合2、2.5mm两种不同的绝缘层厚度,为雾锥角为80°的空心圆锥雾喷头TR 80-04设计了8种不同的高压静电罩,用网状目标法与法拉第筒法结合的荷质比测量系统对其荷电比进行测量,以荷质比评价其荷电效果的优劣。结果证明:理论分析与试验研究达到了良好的一致性,仿形电极的荷电效果明显优于圆环形电极,且电极宽度、电极中心到喷口的轴向距离与雾滴荷质比正相关,为高压静电罩的合理设计提供了可靠的理论和试验依据。 相似文献
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基于流量调节阀和神经网络的植保机械在线混药装置 总被引:2,自引:0,他引:2
农药的小流量、高精度实时动态测控是在线混药装置急需解决的一个关键问题。流过调节阀的流量与阀前后压差、流体密度、阀开度有关,通过建立流量与这3个变量间的关系表达式,即可利用调节阀对药液流量进行实时检测和控制。设计了利用流量计和调节阀分别对水和农药原液进行计量的在线混药装置,在提出调节阀相应标定方法的基础上,建立了调节阀的流量关系表达式,并在室内进行了测试。结果表明,农药流量在24~240 m L/min范围内时,混药装置的药液流量相对偏差均小于4%。 相似文献
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基于高光谱成像分析的冬枣微观损伤识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为减少微观损伤引起的储藏腐烂损失,延长冬枣的储藏期,提高冬枣的储藏效益,以山东沾化冬枣为研究对象,利用高光谱成像系统采集轻微损伤发生不到1 h的冬枣损伤部位的高光谱图像,得到波长在871~1 766 nm范围内的256幅高光谱分量图像。结合无信息变量消除法及相关系数法进行特征波长筛选,剔除不敏感波段,选取了944、1 035、1 187、1 376 nm 4个特征波长。对以上4个特征波长对应的分量图像进行主成分分析,选择第1主成分图像作为待分割图像,对其进行灰度变换等图像预处理,并运用自适应阈值分割法对其进行图像分割,实现了轻微损伤区域的有效识别。对100个轻微损伤冬枣样本的识别试验结果表明,所提方法的正确识别率为98%。 相似文献
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基于最小噪声分离的籽棉异性纤维高光谱图像识别(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
针对籽棉表层多类难检异性纤维,包括纸屑、白发、丙纶丝、化纤和地膜等5种白色物质,采用高光谱技术和最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)分析方法对含有异性纤维的籽棉图像进行研究。该文在400~1 000 nm的光谱范围内采集高光谱图像,根据光谱曲线选取子区域,应用最小噪声分离分析方法降维、去噪。取MNF变换后的前4幅分量图像,通过视觉评价,选定最佳成分图像并融合中值滤波、灰度变化等图像处理的方法确定最佳分割图像,提取异性纤维。试验结果表明,对于以上5种异性纤维,该方法的识别率达到91.0%。该研究可为棉花异性纤维检测系统的开发提供参考。 相似文献