摘要：利用近红外光谱技术实时预测土壤全氮含量是精细农业的研究热点之一,但是由于土壤水分在近红外波段的吸收系数较高,影响了土壤全氮含量的实时预测精度。使用布鲁克MATRIX_I傅里叶近红外光谱分析仪对不同土壤水分的土壤样本进行了近红外光谱扫描,定性和定量的分析了土壤水分对近红外光谱的影响,并提出了一种消除土壤水分对土壤全氮含量预测影响的方法。近红外光谱扫描结果显示在同一全氮含量水平下,随着土壤水分含量的增加,光谱吸光度呈逐渐上升的趋势,且变化趋势为非线性。通过对1 450和1 940nm两个水分吸收波段的差分处理,设计了水分吸收指数MAI(moisture absorbance index),再对土壤按照水分含量梯度进行分类,提出了相应的修正系数。修正后的6个土壤全氮特征波段处(940,1 050,1 100,1 200,1 300和1 550nm)的土壤吸光度值作为建模自变量,使用BP神经网络建立了土壤全氮预测模型,模型的RC,RV,RMSEC,RMSEP和RPD分别达到了0.86,0.81,0.06,0.05和2.75;与原始吸光度所建模型相比较模型精度得到了显著提高。实验结果表明本方法可以有效地消除土壤水分对近红外光谱检测土壤全氮含量预测的影响,为土壤全氮含量实时预测提供了理论和技术支持。

摘要：甘薯种植多以裸苗移栽为主,对机械化移栽要求较高。针对国内甘薯移栽设备自动化程度低,作业时需要人工喂苗导致劳动强度大、机械化栽插质量不高的问题,结合甘薯裸苗栽植农艺要求,基于预处理苗带喂苗装置和挠性圆盘栽植装置设计了一种甘薯裸苗自动移栽机,结合甘薯裸苗移栽机喂苗装置、挠性圆盘栽植装置和浇水装置自动作业控制需要,设计了基于CAN总线的甘薯裸苗自动移栽机控制系统,能够一次性完成旋耕、起垄、开沟、自动有序喂苗、定株距栽插、镇压覆土、自动浇水、修垄等作业。田间试验表明,机具在目标株距25 cm以及作业速度0.25、0.35、0.45 m/s的情况下,栽植株距变异系数和栽植深度合格率均达到了标准要求,栽植株距变异系数和栽植姿态合格率受作业速度影响较大,栽植深度受作业速度变化影响较小,在作业速度为0.25 m/s时,栽植株距变异系数平均值为10.16%,栽植深度合格率平均值为95.56%,作业性能优于0.35 m/s和0.45 m/s,栽植姿态合格率平均值为90%。本研究为甘薯裸苗机械化、自动化移栽机械的理论研究和设计提供了新的参考。

摘要：针对小方捆机作业过程中草捆连续、单捆动态分离称量难、捡拾器升降频繁、地面起伏大等问题,基于多传感器融合技术设计了一套方捆机草捆动态称量系统。提出了一种草捆动态分离、识别方法,构建了基于称量台实时下压力和俯仰角的双参数草捆动态称量系统,实现了单草捆动态独立称量。该系统由机械部分、传感器部分、数据采集模块、卫星定位模块、显示终端及上位机软件组成,传感器部分包括4个压力式称量传感器、称量台俯仰角传感器和草捆状态识别传感器。系统可以实时显示称量台下压力、称量台俯仰角、草捆质量、草捆状态和经纬度等信息。进行了草捆动态称量系统性能试验,结果表明,静态模式下系统的草捆质量预测值最大相对误差为0.38%;动态模式下草捆质量预测值和真实值决定系数R2达到0.996,系统预测的相对误差为-4.40%~4.30%。说明系统具有较高的准确性及较好的鲁棒性,满足田间草捆称量的实际需要,为打捆机作业质量评价提供了一种快速测量手段。

摘要：水田侧深施肥田间试验受插秧作业季短、作业性能不稳定等多种因素影响,而传统室内土槽无法进行风送式水田施肥试验,设计了一种可进行风送水田施肥排肥参数检测的试验台。试验台主要由机械部分、测控部分、风送排肥部分和软件部分组成。综合采用自动控制技术、多传感器技术和液压传动技术模拟水田工况,实现风送排肥过程中风压、风速等参数实时采集和显示,可灵活控制排肥轮转速和转停频率。试验台性能验证试验表明,试验台行进速度可在0~1.62 m/s内调节,误差1.5%;输肥气流速度在0~30 m/s之间,满足风送排肥需求;排肥系统最大排肥变异系数为5.79%,施肥效果良好。对该试验台进行侧深施肥系统测试,结果表明,对施肥均匀性变异系数的影响因素由大到小依次为:排肥轮转速、台车前进速度、风机风速。试验台能够在实验室环境进行风送式水田施肥机构参数检测,缩短了水田风送施肥关键部件的研发周期,为实现水田施肥智能控制打下基础。

摘要：为实现小型方捆机草捆动态称量系统的准确测量,降低地面颠簸和机械传动引起的振动对草捆质量测量精度的影响,分析了打捆机作业速度、拖拉机PTO启停对草捆动态称量系统压力和角度噪声信号的作用机理。当系统采样频率为40 Hz时,压力噪声信号频率主要在0.1~16 Hz;角度噪声信号频率主要在3~4 Hz和16~17 Hz;打捆机作业速度与噪声信号强度呈正相关。在信号分析基础上,研究了信号处理方法。为提高滤波精度,首先采用基于3σ准则的双阈值动态滤波方法对信号进行预处理,消除奇异值影响,再利用分段线性插值补充空缺点,最后设计一种巴特沃斯带阻滤波器对噪声信号进行消除。田间试验结果表明,采用该方法对信号进行处理后,草捆质量预测相对误差为-4.15%~4.17%,优于均值滤波得到的结果,且该滤波方法适应性更好,更符合实际生产需要。

摘要：为了进一步提高小麦联合收获机谷物测产系统的准确性与稳定性,本文在第1代基于光电漫反射原理的小麦联合收获机测产装置基础上,结合定量螺旋输送原理,设计了一套联合收获机测产误差动态自校准系统,提出了一种在联合收获机动态条件下,测产误差自动进行反馈校准的方法。该系统由谷物体积传感器、卸粮转速传感器、粮仓粮位传感器、数据采集与处理模块、显示终端和误差反馈校准软件组成。2020年6月在北京市小汤山国家精准农业研究示范基地分别进行了卸粮转速传感器性能试验、室内螺旋输送台架试验和室外田间动态自校准性能验证试验。卸粮转速传感器性能试验结果表明卸粮转速传感器相对误差小于2%。台架试验结果表明,在不同的卸粮转速下,系统监测值与实际输出值误差不大于2.5%,定量螺旋输送谷物瞬时流量与转速呈线性关系,R2达到0.9937。田间试验表明,采用测产误差动态自校准方法的测量误差在-2.95%~3.13%,比未使用该方法的测产装置测量结果降低了0.45个百分点,同时系统的误差波动减小。测产误差动态自校准方法为小麦田间产量信息的准确获取提供了一种新的测量手段。

摘要：书法作为中国传统文化的重要组成部分,对于培养学生的审美能力、丰富学生的文化素养具有重要意义。当前高职院校书法教育改革仍面临一些问题,如过于注重技能培养,忽视人文素养的提升、教学方法缺乏创新、教师综合素养有待提升等问题。对此,高职院校应拓展书法教育的内容,注重培养学生的艺术鉴赏能力和创造能力;创新教学方法,采用多样化的教学手段,激发学生的学习兴趣和积极性;加强师资队伍的建设,提高教师的专业素养和教学能力等方式,以提高高职院校书法教育的质量和效果,培养出更多具有实际能力和创新思维的专业人才。

摘要：针对中国黄淮海地区冬小麦基肥施用过程中化肥无序投送造成的过量施用、利用率低的问题,结合现有的冬小麦旋耕施肥作业的农艺特点,该研究提出一种基于旋耕覆土的基肥定深条施投送方法。通过对旋耕刀、后抛土块进行运动学分析,建立了基肥定深施用装置排肥口位置与施肥深度关系模型,搭建了旋耕施肥试验平台,设计了2组递进试验,应用该平台对建立的排肥口位置与施肥深度关系模型进行大田试验验证,在旋耕机构的结构参数和工作参数一定的情况下,根据建立的关系模型对排肥管的安装位置进行依次调整,试验设置80、100、120、140和160 mm共计5种肥料目标投送深度,然后对5种肥料目标投送深度下的肥料实际位置深度进行测量。试验结果表明,肥料的实际位置深度均值与对应目标投送深度的偏差最大值为9 mm,偏移率最大值为8.75%,肥料的实际投送位置深度和目标投送深度基本吻合。该研究可以为中国黄淮海地区冬小麦基肥的精准定深实施及其相关联合机具开发提供理论依据。

摘要：针对黄淮海地区化肥施用过量和肥料利用率低的问题,基于GNSS拖拉机自动导航技术和液压控制技术,提出一种小麦种行、肥行精准拟合的新模式,设计了一种小麦种肥精准拟合变量施肥控制系统。通过安装在拖拉机上的自动导航系统进行施肥作业,记录导航线和施肥作业轨迹,根据机具幅宽和肥(种)管位置分布,对施肥导航线进行平移,从而完成导航播种作业,同时记录播种导航线和播种作业轨迹,实现种行、肥行精准对行作业。小麦种行、肥行精准拟合变量施肥控制系统可以根据用户设置的目标施肥量,实时计算液压电动机目标转速,同步将目标转速指令发送给施肥控制器,控制器根据光电编码器反馈的电动机转速信号,调节电液比例阀开度,进而驱动液压电动机带动排肥执行机构进行排肥,实现液压电动机转速的闭环控制,一次完成带施、旋耕、深层条施的同步变量施用。田间试验结果表明,种、肥精准对行误差最大为6cm,误差在3cm以内占90%以上,完全满足黄淮海地区宽窄行种植模式下的作业需求;浅层排肥量最大误差为2.70%,变异系数最大为0.05;深层排肥量最大误差为7.95%,变异系数最大为0.08,完全满足田间试验需要。田间试验设置常规施量、减量12%施肥二水平三重复,测产结果表明,与常规施肥3900kg/hm2的产量相比,减量12%施肥的产量达到3945kg/hm2。

摘要：针对小麦追肥作业过程中开沟器易损苗伤根、追肥位置准确性无法评估的问题,基于超声波传感器设计了小麦追肥精准评估系统,提出一种基于超声波传感器阵列交叉探测小麦追肥行的方法,实时评估追肥机具作业精度。系统由作业轨迹检测部分、数据采集部分和数据分析评估部分组成,依靠安装在追肥机具上的超声波传感器交叉扫描小麦追肥行,检测追肥机具作业轨迹。采集器实时采集超声波传感器数据,记录追肥机具作业轨迹,采用阈值滤波算法对异常数据进行筛选和剔除,利用卡尔曼滤波算法最优估计当前时刻电压,根据目标电压和最优估计电压计算追肥机具偏移距离,进行追肥机具作业精度评估。田间试验结果表明:追肥机具作业速度为3~4 km/h时,评估系统能够准确检测出追肥机具作业精度,偏移误判率为9%,最大误差距离为3.15 cm,误差距离在2 cm之内的占比超过90%,标准差均值为2.10 cm,与实际作业情况相符。本评估系统可以实现在小麦追肥作业过程中,实时对追肥机具作业精度量化评估,为小麦精准对行追肥作业精度评价提供了一种新的测量手段。