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101.
针对丘陵山地拖拉机电液悬挂控制系统田间试验困难、可重复性差等问题,基于半实物仿真技术开展电液悬挂控制系统试验研究。首先通过对试验拖拉机和悬挂作业装置进行受力分析,建立了丘陵山地拖拉机整机动力学模型、铧犁体的土壤阻力模型和拖拉机悬挂装置动力学模型。然后对丘陵山地拖拉机电液悬挂系统横向仿形控制、位控制、牵引力控制以及力位综合控制的系统原理进行了分析,设计了丘陵山地拖拉机电液悬挂模糊PID控制器。之后搭建拖拉机电液悬挂控制系统半实物仿真试验平台,开发电液悬挂控制系统,开展电液悬挂系统仿地形控制、力控制、位控制和力位综合控制等试验,对比分析模糊PID控制和经典PID控制方法性能。试验结果表明,模糊PID控制性能较好:在位置控制模式下,模糊PID控制无超调,控制系统响应时间为0.6s,较经典PID控制提高约33.3%;耕深控制系统稳态误差约为0.05cm,较经典PID控制降低约50%;在力控制模式下,模糊PID控制耕深的跟随误差最大值为0.38cm,标准差为0.17cm,较经典PID控制分别下降了64.5%、39.3%,验证了所开发的电液悬挂控制系统的有效性。  相似文献   
102.
水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,水稻病害的早期预测对水稻病害防治至关重要。为了实现水稻白叶枯病害的预测,连续采集了从接种病菌到早期发病共7d的白叶枯病害胁迫下的叶片高光谱图像。利用Savitzky-Golay算法对高光谱图像进行预处理,并利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)和随机森林(Random forest, RF)算法提取光谱特征,构建多任务学习(Multi-task learning, MTL)与长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)网络融合的预测模型,对水稻病害发病率和潜伏期进行预测,并利用鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm, WOA)对MTL-LSTM模型进行优化。实验结果表明:PCA和RF可以有效地从高光谱图像中提取光谱特征,降低高光谱数据维度,且基于光谱特征构建的预测模型性能优于全波段光谱构建的预测模型性能,建模时间降低约98%。基于时序高光谱构建的预测模型对发病率和潜伏期的预测取得了预期效果,基于前10个特征波长构建的WOA-MTL-LSTM模型取得了最优的预测性能,对发病率和潜伏期预测测试集的R2分别为0.93和0.85,RMSE分别为0.34和2.12,RE分别为0.33%和1.21%。通过WOA算法可以提升MTL-LSTM的预测性能,对发病率和潜伏期预测的R2均提升0.05。研究结果表明RF提取高光谱特征能有效表征全波段光谱,基于时序高光谱的WOA-MTL-LSTM模型可以准确预测白叶枯病害发病率和潜伏期,为水稻白叶枯病害的预防提供了技术支持。  相似文献   
103.
玉米精密播种粒距在线监测与漏播预警系统研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对玉米精密播种粒距偏差导致播量分布不均匀的问题,设计了玉米精密播种粒距在线监测与漏播预警系统。该系统主要由车载计算机、排种监测ECU及相关传感器组成,设计了上位机监测软件和基于移动平均粒距在线监测的下位机程序,通过监测玉米精密播种作业过程中的粒距及其误差,完成漏播预警。首先,设计并进行了排种计数监测精度试验,结果表明,在模拟车速3~12 km/h范围内,以1 km/h递增变化的10个车速下,系统对指夹式排种器和气吸式排种器的排种计数监测平均准确率分别为99.12%、99.71%,标准差分别为0.52%、0.44%,总体排种计数监测误差平均值小于1%。其次,基于高速摄像的播种粒距测量试验台进行了实验室环境下的粒距监测精度试验,采用指夹式排种器进行排种,目标粒距为25 cm,在车速3~12 km/h范围内,以1 km/h为间隔的10个车速下,系统对粒距监测误差绝对值的平均值为2.34 cm,标准差为2.56 cm。针对试验结果存在较多的随机异常点问题,采用移动平均滤波对监测粒距进行分析,得出粒距监测误差绝对值的平均值为0.79 cm,标准差为0.62 cm,单车速下对应的粒距监测误差绝对值的平均值最大为1.69 cm,标准差为0.23 cm,经移动平均滤波处理后,粒距误差异常点明显减少,系统粒距监测误差小于2.00 cm。最后,基于气吸式玉米精密播种机设计了试验样机,设置播种车速为5.49、8.49 km/h,目标粒距为25 cm,进行了田间播种粒距监测精度试验,分别采集350个连续的出苗粒距进行对比分析,结果表明,与出苗粒距移动平均值相比,系统粒距监测误差的平均值分别为1.84、2.22 cm,标准差分别为1.61、2.13 cm,粒距监测值曲线与出苗粒距移动平均值曲线的变化趋势基本相同。  相似文献   
104.
为准确获取农田中作物产量信息,以联合收获机刮板式升运器为研究对象,提出了一种基于单目视觉的联合收获机产量测量方法。首先,根据真实的升运器内部谷堆图像,提出了一种更加精确的刮板上谷物堆积模型。然后,基于视觉测量和图像处理技术,开发了一种谷堆体积测量方法。在辅助光源照射下,通过工业相机采集升运器内刮板和谷堆的侧面图像。采用邻域微分法提取图像感兴趣区域,再利用Otsu法和形态学处理方法从背景中准确分割出谷堆。根据相机成像模型,计算谷堆在世界坐标系中的实际侧面积,并通过谷堆几何模型得到谷物的体积。最后,将每个刮板上的谷堆体积累加求取产量。为验证所提方法的有效性,搭建了基于单目视觉的谷物测产系统,并在升运器试验台上开展了试验验证。试验结果表明,在不同的升运器转速工况下,所提方法测量的相对误差为-4.08%~3.41%,能够满足联合收获机产量测量精度要求。  相似文献   
105.
水肥气一体化灌溉对温室辣椒地土壤N2O排放的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用水肥气一体化灌溉可改善土壤的通气状况,影响土壤碳氮循环过程,进而影响土壤N_2O的排放。为明确施氮、增氧和灌水对温室辣椒地土壤N_2O排放的影响,设置了施氮量(300、225 kg/hm~2)、溶氧量(40、5 mg/L)和灌水量(1. 0W、0. 6W,W为充分灌溉时的灌水量) 3因素2水平试验,采用静态箱-气相色谱法监测N_2O排放通量,系统研究了水肥气一体化灌溉对温室辣椒地土壤N_2O排放的影响,并通过结构方程模型分析各影响因子对N_2O排放的定量贡献。结果表明,增氧处理、施氮量和灌水量的增加可增加温室辣椒地土壤N_2O的排放通量峰值、排放总量和单产排放量。试验中增氧条件下N_2O排放总量较对照增加了31. 90%;充分灌溉较非充分灌溉增加了43. 22%;常量施氮较减量施氮增加了33. 01%。增氧处理和灌水量的增加可提高温室辣椒的氮素利用效率,而施氮量的增加降低了温室辣椒的氮素利用效率。综合考虑作物产量、氮素利用效率和单产N_2O排放量,减量施氮非充分灌溉增氧处理是推荐的水肥气管理方案。通过结构方程模型的路径分析,土壤温度、充水孔隙度和NO3--N含量可分别解释N_2O排放的42%、60%和58%,是影响水肥气一体化灌溉的主要影响因子。  相似文献   
106.
针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3~12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0.80 s,稳态误差最大为0.81 r/min,控制精度最低为97.42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4~9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1.09 s,标准差为0.26 s;总体平均稳态误差为0.38 r/min,标准差为0.23 r/min;总体平均控制精度为98.30%,标准差为1.01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0.51 s,平均稳态误差增大0.16 r/min,平均控制精度降低0.63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4~7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84.26%,变异系数小于等于18.29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。  相似文献   
107.
针对丘陵山地拖拉机作业地形复杂,传统电液悬挂控制系统地形适应性差的问题,设计了一套横向姿态可调的丘陵山地拖拉机电液悬挂仿形控制系统。根据丘陵山地拖拉机仿形控制作业需求,在传统悬挂结构基础上加装一个液压驱动旋转装置,设计了一种仿形悬挂机构,基于液压多点动力输出技术设计了带有负载反馈的闭心式液压控制系统,并提出了一种基于带死区的经典PID算法的控制方法。通过对阀控非对称液压缸工作原理的分析,建立了其数学模型并推导出仿形控制系统的传递函数,运用Matlab/Simulink建立了电液悬挂仿形控制系统的动力学模型并进行了仿真分析,仿真结果表明,系统在0°~11°阶跃信号的作用下,调整时间约为0.4s,几乎无超调,系统稳定后农机具横向倾角约为11.1°,稳态误差约为0.1°,仿真结果验证了该控制算法的有效性。通过对传统拖拉机的液压悬挂装置进行改装,将原来的手柄操纵式液压悬挂装置改装成带有虚拟终端的电液悬挂控制系统,搭建了仿形控制试验台并进行了室内台架试验,试验结果表明,系统调整时间约为2.2s,几乎无超调,系统稳定后农机具横向倾角约为11.2°,稳态误差约为0.2°,在系统允许误差(0.5°)范围内,试验结果验证了所设计的丘陵山地拖拉机电液悬挂仿形控制系统调节的快速性与稳定性,满足拖拉机等高线坡地作业需求。  相似文献   
108.
针对前处理工序造成的羊肉智能精细分割目标肌肉区图像识别准确度低的问题,以羊后腿自动去骨分割工序为研究对象,提出一种基于R2U-Net和紧凑空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别方法。对传统的U-Net语义分割网络进行改进,以U-Net为骨架网络,采用残差循环卷积块替换原始U-Net的特征编码模块和解码模块中的卷积块以避免U-Net的梯度消失,在特征编码模块和特征解码模块之间增加一个紧凑的四分支空洞卷积模块对语义特征进行多尺度编码,实现缝匠肌图像分割模型的构建。一方面,针对缝匠肌这一核心目标肌肉区,采集羊后腿图像构建数据集训练与测试本文模型,以验证该方法的准确性与实时性;另一方面,通过旋量法标定夹爪坐标系、相机点云坐标系、机器人坐标系的齐次变换矩阵以计算分割路径,并采用主动柔顺的力/位混合控制方法操纵分割机器人进行目标切削运动,验证基于本文方法得到的目标图像开展目标肌肉分割的可行性。相关试验结果表明:当交并比为0.8588时,本文方法平均精确度为0.9820,优于R2U-Net的(0.8324,0.9775);单样本检测时间平均为82ms,说明本文方法可快速、准确分割出缝匠肌图像,满足机器人自主分割系统的实时性要求,优于U-Net、R2U-Net、AttU-Net算法。最后,在本文方法得到的缝匠肌图像基础上开展机器人实机分割试验,机器人对5条羊后腿的平均切削时间为7.9s,平均偏移距离为4.36mm,最大偏移距离不大于5.9mm,满足羊后腿去骨分割的精度要求。  相似文献   
109.
面对目前我国农村地区土地规模化飞速蓬勃发展的局面,针对我国广大农村地区土地规模化经营的主要类型和发展趋势开展研究,分析我国土地规模化发展的进程和政策,认为1995—2008年是稳步发展阶段,2008—2014年是快速发展阶段,2014年至今是飞速发展阶段。研究了入股、流转和托管这3种主要的土地规模化发展类型的不同内涵和特点,发现土地经营的规模要适度,不宜无限扩大,认为入股类型土地规模一般不宜超过133.3 hm2(约2 000亩),流转类型土地规模一般不宜超过666.7 hm2(约1万亩),托管类型土地规模一般不宜超过6 666.7 hm2(约10万亩)。目前我国不同地区之间发展不平衡,研究发现全程托管将是未来发展的主要趋势,同时土地流转和土地托管在相当长一段时间内将共存。   相似文献   
110.
为实现精密播种作业中播种下压力和播深的实时监控和质量评价,设计了一种多行播种机下压力和播深CAN总线监控与评价系统。系统采用基于角度和轴销传感器的播深和下压力测量装置,优化设计了液压驱动和分区控制的气压驱动装置,开发了基于Co De Sys(Controlled development system)编程环境的智能终端交互界面和ECU(Electronic control unit)控制程序,实现了基于CAN总线通信的作业参数监测控制和质量评价。通过搭建的室内试验台完成了播深和下压力静态建模试验,建立了适应不同设定播深的下压力测量模型。分区控制系统响应测试试验表明,在调节范围(0. 2~0. 6 MPa)内,系统超调量低于5. 97%;响应时间与控制行数和设定气压正相关;在设定气压(0. 1~0. 6 MPa)范围内,6行播种机调节时间不超过2. 35 s。为测试系统工作性能,在25、50、75 mm 3种设定播深下,对左区控制(600 N)、右区控制(300 N)、机械调节和自重调节4种控制方式进行了田间性能试验。土壤压实和播种下压力控制效果试验表明,主动分区控制方式可实现更为稳定的土壤紧实度,且在浅旋地块环境下,右区控制方式可达到最优的下压力稳定性,其控制合格率不小于95. 78%;播深控制效果试验表明,随着设定播深的增大,播深质量显著降低,在设定播深25~75 mm范围内,左区控制、右区控制、机械调节和自重调节对应的最小播深合格率分别为91. 92%、92. 53%、70. 44%和58. 72%,对应的最大标准差分别为2. 22、3. 11、3. 69、7. 70 mm,对应的最大变异系数分别为3. 52%、4. 40%、4. 96%和14. 01%。相比机械调节和自重调节,分区控制系统提高了单体下压力和播深稳定性。  相似文献   
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