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大型冲压机械箱体结构的焊接制造,除要采取良好的结构设计之外,焊接施工流程也是确保焊接结构件质量的关键。对设备制造厂而言,可以将制造过程和所有焊接工艺参数标准化,用来指导生产实践。 相似文献
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以监测机车在工作中运行状态为目的,在作业机械上配备信息采集器,通过CAN总线传至核心处理器,核心处理器将接收到的数据综合分析后生成机车的工况信息,通过GPRS发送到云端的服务器上。利用云计算服务平台建立机车监测与调度系统,动态采集作业信息,并迅速及时地将信息传送到调度中心,最终实现田间机车工况信息在云平台上实时监控,为未来的农机调度提供数据支持,实现资源配置最优化、资源监控实时化、调度管理自动化。 相似文献
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基于卫星定位的玉米高位精播种子着床位置预测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
玉米植株的精确空间位置分布信息可为中耕、植保、对行收获等田间精准作业提供数据支撑,是玉米精细化生产的基础。本文提出一种基于卫星定位的玉米高位精播种子着床位置预测方法。基于卫星精准定位播种机组位置,结合播种机结构特点构建播种机组与播种单体相对位置模型,基于EDEM数值模拟和动态仿真,构建高位精播种子着床补偿模型,搭建种子着床位置预测系统,实现了玉米播种环节种子着床位置的精准预测。田间试验表明,作业速度、定位数据更新率对着床位置偏差影响极显著(p<0.01),播种株距对着床位置偏差影响显著(p<0.05);作业速度对着床位置预测准确率影响显著(p<0.05),播种株距、定位数据更新率对着床位置预测准确率影响不显著(p>0.05)。着床位置偏差随着作业速度的减小、播种株距和定位数据更新率的增大而减小;着床位置预测精确率随作业速度的减小而增大。作业速度、播种株距、定位数据更新率为3 km/h、0.4 m、10 Hz时,着床位置预测最准确,平均着床位置偏差和着床位置预测准确率分别为24.3 mm和88.9%。该系统能将玉米高位精播种子着床位置的预测控制在厘米级。 相似文献
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气吸式免耕播种机工况监测系统的研究与实验 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高播种机作业质量,避免因导种管堵塞、机械传动故障及种箱排空而导致的大面积漏播现象,设计了气吸式免耕播种机工况监测系统。系统利用微处理器技术与传感器技术,对播种机作业速度、播种量、播种密度及种箱料位等工作状态进行实时监测。同时,开发了以ARM处理器为核心的显示终端,使用无线通信的方式进行数据的传输,采集的作业数据经过微处理器计算分析后,在显示终端上实时显示,播种机出现故障时,会启动报警,显示出故障区域及原因。试验结果表明:系统运行稳定可靠,能够完成播种机作业工况的实时监测。 相似文献
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拖拉机作业时滑转率过高会降低作业效率,准确监滑转率具有重要意义。针对基于最小轮速的滑转率测量方法在转向工况下失效的问题,提出一种基于阿克曼转向原理的滑转率测量方法。通过建立转向时的滑转率测量模型,得到滑转率与理论车速、右前轮车速、右前轮转向角的关系。基于约翰迪尔4720型拖拉机设计滑转率测量系统,包括右前轮轮速测量装置,CAN总线解析模块和滑转率计算模块。水泥路面直行工况下滑转率测量试验结果表明,直行工况滑转率的平均值为3.0%。在水泥路面转向工况下,进行目标理论速度分别为0.5、0.8、1.0、1.2、1.5 m/s的滑转率测量试验。试验结果表明：转向工况滑转率的平均值分别为3.9%、3.4%、3.7%、3.8%、2.9%,处于直行工况的滑转率区间;因此认为此方法可行,为农机田间转向工况滑转率测量提供支撑。 相似文献
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针对稻麦收获无人作业的需求,提出了一种使用激光雷达检测稻麦收获边界的算法,并连接无人控制系统实现收获边界的自动对齐。该算法首先对采集的收获轮廓点云划定感兴趣角度范围,根据雷达的安装高度和位置将测量数据由极坐标转换为三维直角坐标,融合陀螺仪测量的激光雷达安装姿态数据对测量点云进行校正;通过中值滤波和Z向阈值滤波将点云中的噪点和非稻麦轮廓点滤除;对比了K-means聚类和Z向中心差分法检测稻麦收获边界的精度,并进行了误差分析;开发了感知系统并制定了感知与控制的CAN通信协议,采用预瞄点追踪方法对实时检测的边界点进行对齐控制;分析研究了稻麦收获边界自动对齐精度检测方法。2022年6月在北京小汤山国家精准农业示范基地进行了收获边界检测与自动对齐控制系统试验,分别采用数据标注和GPS打点的方式进行了数据采集与分析,试验结果表明,基于K-means聚类的收获边界检测横向偏差平均值为22.24 cm,基于Z向中心差分法的收获边界检测横向偏差平均值为1.48 cm,Z向中心差分法的收获边界检测优于基于K-means聚类的检测方法,故采用Z向中心差分法进行自动对齐控制试验,整体控制系统自动对齐横向偏差平... 相似文献
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