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91.
基于发射功率自适应的稻田无线传感器网络节点设计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对水稻生长过程环境因素变化较大以及传感器节点的能量大部分被无线射频阶段所消耗,设计了发射功率自适应的无线传感器节点,建立了长时间、稳定、高可靠性的稻田无线传感器网络。试验测试了水稻的株高、叶面积与生长天数的关系以及对无线信道的影响,结果表明水稻株高和叶面积的增加会降低无线信号强度和通信成功率;通过增大发射功率可以提高通信质量克服由于水稻生长因数对无线信道的影响。在软件设计方面,传感器节点采用睡眠、苏醒工作机制来降低功耗。同时为了延长工作时间、提高通信质量,提出了根据水稻生长周期、通信距离、接收信号强度、平均丢包率等因素自动调整节点发射功率的能量自适应功耗调整机制。田间试验结果表明,水稻田节点发射功率越大,有效通信距离越远,且水稻的密度和高度等对通信有重要的影响;节点发射功率在5 dBm以下时,发射功率的改变对节点工作电流影响较小,节点工作电流均小于40 mA;采用该机制对发射功率进行调整,增大节点发射功率可使通信成功率有大幅的提升;降低节点发射功率仍然保持良好的通信效果。水稻分蘖和抽穗2个生长时期的田间试验结果表明,采用发射功率自适应策略,提高了通信质量,平均丢包率在5%以下,通信成功率大于97%,达到了预期设计目的。 相似文献
92.
单旋翼电动无人直升机辅助授粉作业参数优选 总被引:5,自引:4,他引:1
不同类型的农用无人直升机的结构不同,旋翼所产生气流到达作物冠层后形成的风场也有较大差异,对应的风速、风向和风场宽度等参数对花粉的运送效果直接影响到授粉的效果(母本结实率)、作业效率及经济效益。该文采用单轴单旋翼电动无人直升机,根据正交试验设计法设计了3因素(飞行高度、飞行速度和飞机及负载质量)3水平的正交试验,通过考察平行于飞行方向(X向)、垂直于飞行方向(Y向)、垂直地面(Z向)3个方向上的峰值风速(X、Y向越大越好,Z向越小越好)、Y向风场宽度(越宽越好)、动力电池的压降(放电越慢越好)3个指标,对单旋翼电动无人直升机用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数进行优选,试验结果分析表明:SCAU-2型单轴单旋翼电动无人机在峰值风速1 m/s时对应的水稻冠层有效风场最宽可达8.1 m,最窄为4.9 m,该机型在所设计的试验条件下基本能满足传播花粉的需求;该机型在水稻冠层所形成风场的峰值风速主要受飞机的飞行速度、飞机及负载质量、飞行高度影响,且随着飞行速度的降低、飞机及负载质量的增加、飞行高度的降低,其峰值风速有逐步增大的趋势。结合有效风场宽度及电池电量消耗程度来考量,3种主要因素的主次排序及其较优水平依次为飞行速度1.56 m/s、飞机及负载质量14.05 kg和飞行高度1.93 m。该结果可为其他单轴单旋翼电动无人直升机用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数设置提供参考,而且也可为制定基于农用无人直升机的水稻制种辅助授粉作业技术规范提供依据。 相似文献
93.
圆形多轴多旋翼电动无人机辅助授粉作业参数优选 总被引:11,自引:8,他引:3
圆形多轴多旋翼无人直升机与单轴单旋翼无人直升机相比,结构上有很大差异,因而其旋翼所产生气流到达作物冠层后形成的风场参数亦有所不同。该文采用3种圆形多轴多旋翼无人直升机,根据正交试验设计法设计了3因素(飞行高度、飞行速度以及飞机与负载质量)3水平的正交试验,通过考察平行于飞行方向(X)、垂直于飞行方向(Y)、垂直地面(Z)3个方向上的峰值风速、Y向风场宽度(越宽越好)、动力电池的压降(放电越慢越好)3个指标,对该机型用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数进行优选,试验结果分析表明:圆形多轴多旋翼无人直升机在水稻冠层形成的X向风场宽度明显大于Y向的风场宽度;有别于单旋翼无人直升机,圆形多轴多旋翼无人直升机X向风场只有1个峰值风速中心,Y向风场存在2个峰值风速中心,这一现象主要由飞行器多个旋翼的侧向气流叠加形成,相互之间存在干扰,而且也影响了Y向风场的有效宽度。在实际应用中,对于能实现GPS自主导航飞行的机型,应根据作业的便利程度尽量利用X向的风力,更有益于辅助授粉作业;而对于未采用GPS自主导航飞行的机型,为便于飞控手对飞机位置的判断与姿态操控而必须沿父本行方向进行飞行作业时(即利用Y向风力),应充分考虑垂直于飞行方向风场宽度较窄的实际情况,通过降低作业效率来弥补。圆形多轴多旋翼无人直升机在水稻冠层所形成风场的峰值风速主要受飞机的飞行速度、飞机与负载质量、飞行高度影响。结合有效风场宽度及电池电量消耗程度来考量,3种主要因素的主次排序及其较优水平依次为飞行速度1.30 m/s、飞机与负载质量18.85 kg和飞行高度2.40 m。该结果可为其他圆形多轴多旋翼无人直升机用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数设置提供参考,而且也可为制定基于农用无人直升机的水稻制种辅助授粉作业技术规范提供依据。 相似文献
94.
为了提高受云层阴影影响的遥感图像的信息提取准确度,该文以水稻小区试验过程中为进行氮素水平检测而采集的低空机载高分辨率多光谱遥感图像为对象,对受云层阴影影响的高光谱图像进行光谱校正,从而提高氮素水平检测的精度。试验中采用机载的双摄像机同步采集可见光和近红外的水稻遥感图像,并将两摄像机的图像进行几何校正后合成得到彩红外(color infrared,CIR)光谱图像;同时在图像采集区域布置3块不同反射率的1.2 m×1.2 m标定靶,利用便携式光谱仪测定标定靶的反射光谱曲线,并统计标定靶在图像中各通道的亮度均值。以标定靶在晴天无云和有云图像中的亮度值为节点,对G、R和近红外(near infrared,NIR)通道分别建立分段的线性变换模型进行校正。为验证校正精度,在遥感图像中分别选择大田水稻、小区试验田块和裸地3个不同区域的图像的G、R和NIR通道像素亮度均值及归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)作为评价指标。试验结果表明,和传统的整体线性变换相比,采用分段线性变换校正具有较高精度,G、R和NIR通道校正后的平均误差为8.6%,9.1%和11.7%,NDVI平均误差为11.5%,有效提高了阴影条件下的遥感图像的信息提取精度,提高了受云层影响遥感图像的利用率。研究为低空遥感的图像校正提供了参考。 相似文献
95.
基于模糊PID控制的再生稻自适应仿形割台性能试验与分析 总被引:1,自引:1,他引:0
为促进水稻再生季穗头萌发,头季稻机械收获时需保证300~450 mm的留茬高度,但水田泥脚深浅不一,收获时割台高度上下浮动,留茬高度难以保证,严重影响再生季产量。为此,该研究设计了一种自适应仿形割台,可实现割台高度及水平自适应调整。首先,对自适应仿形割台结构进行设计。然后,在Matlab/Simulink中搭建控制系统仿真模型,设计模糊规则,采用模糊PID控制方法对自适应仿形割台进行性能仿真,以超调量、响应时间和稳定性为指标,验证控制方法的可行性;以阶跃信号作为激励,对比分析了传统PID和模糊PID的控制效果,结果表明,模糊PID控制比传统PID的上升时间和到达稳态所需时间分别减少78.9%和81.6%,超调量由46 mm下降到8.2 mm。最后,搭建割台试验平台进行性能试验。结果表明,采用模糊PID控制时割台提升过程的平均响应速度约为0.216 m/s,下降过程的平均响应速度约为0.244 m/s,割台高程调节的平均误差6.75 mm,水平调节的平均误差为0.64°,割台调整迅速,定位准确度高,可满足再生稻头季收获使用需求。 相似文献
96.
兰花大棚内无线传感器网络433MHz信道传播特性试验 总被引:5,自引:3,他引:2
不同的应用环境对无线传感器网络的性能有一定的影响。该文针对兰花大棚环境中无线传感器网络节点部署的要求及其应用环境的特性,以433 MHz为载波频率,研究了无线射频信号的传播特性和无线信号与影响因素之间的关系,影响因素包括发射功率、数据包长度、距离、发射端位置等参数,获得了接收信号强度、丢包率等数据,并进行了统计分析。试验结果表明,该无线传感器网络信号的衰减符合对数模型,其决定系数R2最大为0.9246,最小为0.8753;发射功率为0和-5 dBm时,信号较强、通信成功率较高;发射功率处在0和-20 dBm时接收信号强度波动较大;在数据传输速率为1.2 kbps、和调制扩频为高斯频移键控方式等参数确定的情况下数据包的长度对丢包率的影响很小。在上述试验研究的基础上,建立了发射功率和接收信号强度之间的关系模型,模型参数与发射功率之间、传播环境因子n与发射功率之间成二次多项式关系,相关系数分别达到0.9967和0.8686;验证试验结果表明:该模型可以较好地预测不同发射功率不同通信距离的接收信号强度,为兰花大棚无线传感器网络的组建提供支持。此外,设计了接收信号强度三维曲面图和等高曲线图,可直观反映兰花大棚环境下无线信号的传播特性,为今后无线节点布置与组网提供依据。 相似文献
97.
基于爪齿余摆运动的株间机械除草装置研制与试验 总被引:10,自引:7,他引:3
为了实现作物株间区域精确机械除草,设计了一种利用除草爪齿余摆运动原理的株间机械除草装置,研究了装置的除草和避苗工作原理,建立了相应数学模型并分析了除草爪齿余摆运动的参数对除草效果的影响,获得了合理的工作参数。在试验平台上进行了基于爪齿余摆运动的株间机械除草装置避苗试验研究,试验结果表明,基于爪齿余摆运动的株间机械除草装置除草爪齿避苗和除草切换控制快速可靠,室内试验的伤苗率小于8%;能够满足株距20cm及以上栽种的作物株间除草要求,可以保证每个株间区域均有除草爪齿进入实施除草;除草装置的前进速度不影响进入株间区域的除草爪齿数量,但前进速度的增加会导致伤苗率增大;进入株间区域的除草爪齿数量与作物栽种株距均匀性无关,仅与作物栽种的株距有关。该文为爪齿余摆株间除草装置精准控制提供依据。 相似文献
98.
为减少因节点失效和外界干扰带来的数据完整性问题,在无线水分传感器节点软硬件配置、网络周期性工作机制以及方向性网络拓扑的基础上,讨论适用于土壤水分周期性实时监测应用的无线水分传感器网络路由协议。传感器节点在农田中呈二维矩阵结构的网格分布,以两字节行列编号对节点进行二维行列地址编码。将网络按照不同数量的列划分为分路,数据在分路内部定点传输,分路之间顺序传输。对单路、双路和三路路由策略进行了描述,从网络传输数据量、节点超时时间以及数据完整性等方面对分路定点路由策略进行分析和仿真。结果显示,分路定点路由比AODV协议有更好的能耗和数据完整性表现,满足土壤水分周期性监测需要。 相似文献
99.
无人驾驶直升机具有机动灵活、不需要专用机场等特点,目前已在农业航空植保中得到应用。杂交水稻制种中,利用无人直升飞机飞行时其旋翼产生的风力能使父本花粉传播更远,可扩大父本和母本相间种植的宽度,实现父本和母本的机械化耕种和收割,从而实现制种全程机械化。杂交稻制种辅助授粉的效果(母本异交结实率)、作业效率及经济效益与无人直升机飞行时产生的风速、风向和风场宽度等参数密切相关,但迄今尚不明确。该文采用风场无线传感器网络测量系统组成三向风速测量线阵和单向风速面阵在水稻田里对无人油动单旋翼直升机飞行时的风场进行了测量试验,目的在于探明无人直升机在辅助授粉作业时不同方向的风速和风场宽度等参数,以便决策出较佳的飞行作业参数,包括飞行高度、作业航向等。无人直升机授粉作业的飞行速度设置为3 m/s,作业载荷为3.75 kg,飞行高度为:9、8、7和6 m,测量的风向为:平行于飞行方向(X)、垂直于飞行方向(Y)、垂直于地面方向(Z)。测量试验结果表明,上述3个风向的风速值大小排序为VX>VY>VZ,且风速持续稳定,因此,在直升机辅助水稻授粉作业时,平行于飞行方向的风力(即沿着直升机前进方向的飞机尾风)更有益于辅助授粉作业;随着飞行高度不断降低,风场宽度亦有所增加,在飞行高度为6~8 m时,达到3级风的风场宽度最大可达到9 m,飞行高度为9 m时,达到3级风的风场宽度最大仅为4 m,明显缩小,综合考虑农艺要求、作业效率及安全性等因素,该文建议无人驾驶油动单旋翼直升机Z3机型的较佳飞行作业高度为7 m;直升机逆自然风方向飞行作业时到达水稻冠层的风力较小,很难形成能满足水稻制种授粉所需的风场宽度和风速,而顺风方向飞行时的风场宽度和风速较大,因此采用油动力无人直升机辅助水稻制种授粉时,宜避免逆自然风方向飞行作业。该研究可为无人直升机水稻制种辅助授粉技术的发展提供参考。 相似文献
100.
在线混药喷施技术具有喷施效率高、用药精准、环境污染小等特点。针对在线混药系统混药比范围小和农药小流量检测难等问题,设计了一种在线实时混药喷雾系统,作业过程中直接将混药注入喷雾泵的入口端实现混药的在线喷雾。设计了一种螺旋蜂孔板式混药器,蜂孔板有左旋和右旋两种,且交替安装。设计了一种碟形混药箱,由混药器流出的水药混合液在混药箱中进一步混合。系统使用精量柱塞泵供药,将药液直接注入喷雾系统;采用基于STM32嵌入式控制器实时检测到的水箱和混药箱的液位信息,通过电磁开关阀控制水的流量;水和药在螺旋蜂孔板式混药器中混合,切向流入碟形混药箱,最终由喷雾泵抽取进行喷施。为实现精准控制,对水箱出口的流量计和底部的压力计进行标定,得到水箱水位和压力计输出电压的关系模型及压力传感器输出电压和流量计之间的变化关系,并对水流量的控制精度进行了试验;对精量柱塞泵的转速与控制信号的脉冲频率以及转速和流量进行了标定,得到了转速与控制信号脉冲频率的变化关系,并对精量柱塞泵的供药精度进行了试验。在精量柱塞泵的工作流量范围内,采用同时对水和药分别进行测量的方法对混药比进行了试验,得到了混药比误差变化曲线。采用毒死蜱作为试验药液,对在线混药系统进行了混药试验,采用岛津液相色谱仪对采样点进行了浓度检测,得到各采样点实际浓度值,并与人工充分混药效果进行了对比。试验表明:混药比为150∶1~1000∶1时,混药比误差最大为6.75%;水流量平均误差为1.35%,最大误差为7.15%;农药流量平均误差为2%,最大误差为3%;在毒死蜱混药试验中,药水混合液浓度平均误差为11.7%。 相似文献