摘要：针对电动叶菜收获机切割、输送和行走三者速度不协调导致的叶菜损伤率高、功耗大和收获效率低等问题,开发了一种电动叶菜收获机速度协同控制系统。系统以可编程逻辑控制器为核心,利用信息传感模块对割刀电机的电流、电压和转速进行数据采集;主控模块根据速度协同控制算法对采集信号进行处理,得到负载信息并协同切割、输送和行走三者速度。田间试验结果表明:系统稳定可靠,能够根据收获情况动态协同各部件速度参数,叶菜损伤率为8.88%;与传统定速控制方法相比,收获机功耗降低了13.1%,收获效率提升了33.4%。

摘要：为了提高谷粒损失检测的精确度与可靠性,提出了构建压电晶体矢量传感器阵列的方案,实现参数多点实时测量。采用有限单元法对谷草撞击动力学模型进行了分析;利用ANSYS软件,根据谷粒损失传感器敏感元件的实际尺寸进行建模,计算、仿真敏感元件的振动模态,求解敏感元件谐振频率;通过分析敏感元件低阶模态的动态应变分布,确定了矢量传感器阵列中压电晶体的位置和数量,优化了阵列结构。在试验台架上进行了谷草撞击试验,使用动态信号分析仪对敏感元件的低阶振型与应变分布进行了试验测试。试验结果与理论分析结果一致,表明优化的阵列结构可用于压电晶体矢量传感器阵列的理论设计和参数修正。

摘要：研究了油菜氮素和水分胁迫在光谱检测中的相互作用,以及光照的变化对作物光谱检测的影响。为了克服光照因素对光谱检测的影响,针对氮素和水分的特征波长分别建立了基于光谱反射率变化率的光照修正模型;为了实现对氮素和水分相互作用的解耦,针对不同含水率水平的植株分别建立了全氮含量光谱特征的主成分回归模型。利用氮素光谱组合分析模型对植株全氮含量进行预测,结果表明,实测值与预测值的相关系数R为0.92,均方根误差(RMSE)为0.53,优于前期采用6特征波长变量和主成分回归法所建立的预测模型。

摘要：设计了由阵列式压电晶体传感器、阵列信号调理系统及单片机监测系统组成的谷粒清选损失监测仪,并制作了仪器样机。测试试验结果表明,阵列式压电晶体谷粒清选损失监测仪对损失谷粒响应时间在1s以内,测量误差小于5%,且对实际收获工况中各种干扰能有效地抑制。

摘要：提出了一种基于VHDL语言描述、FPGA实现的联合收获机脱粒滚筒模糊控制系统的硬件设计方法。建立脱粒滚筒模糊推理规则和控制器算法结构,完成了控制器的VHDL模块化设计,并通过MAX+PLUSII开发平台,对各模块进行时序与功能仿真,实现了脱粒滚筒智能控制技术的单片集成。结果表明:用FPGA实现联合收获机脱粒滚筒模糊控制器,时序验证方便,而且推理速度快、修改灵活、系统集成度高,是实现智能控制策略的一种新的有效思路。

摘要：为了提高脱粒滚筒调速系统的动态性能,研究了轴流脱粒滚筒的控制及其硬件实现问题。介绍了脱粒滚筒自调整模糊控制策略并设计了相应模糊控制器;建立了4LZ-2.0型全喂入联合收获机脱粒滚筒计算机仿真模型和控制仿真系统;提出了一种基于单片FPGA脱粒滚筒自调整模糊控制器的设计方法,并实现了该控制器。结果表明,自调整模糊控制器具有良好的动态性能,并对滚筒负荷突变具有较强的适应性,当负荷突然增加40%时,与常规模糊控制器相比,系统调整时间从0.9s缩短到0.4s,最大超调误差从1.5rad/s降低到1rad/s。用单片FPGA实现其控制器,方便可行,推理速度快,而且集成度高,是实现智能控制策略的一种有效方法。

摘要：为降低基于叶片电特性的番茄营养状况实时监测系统中叶片含水率对营养监测准确性的影响,提高营养水平监测模型的精度,提出一种基于叶片阻抗和电容的含水率实时测量方法,利用自制的针状电极设计了一种基于叶片阻抗和电容的4电极含水率监测系统。以不同含水率的番茄叶片为对象,在1×10-6~1 MHz的频率范围内研究了番茄叶片含水率对阻抗的影响规律,提取了叶片含水率的敏感频段,并建立了基于阻抗和电容的各生育期的叶片含水率预测模型,各模型的相关系数均大于0.973,均方根误差均小于5.06%。结果表明：番茄叶片含水率为50.5%~94.4%时,利用频率为3.98 k Hz时叶片阻抗和电容的对数函数可对番茄叶片含水率进行监测。

摘要：阐述了新型秸秆粉碎掩埋复式作业机的总体设计思路，在对粉碎刀辊工作部件、旋耕覆盖工作部件以及两个部件的耦合试验研究的基础上，提出了合理的工作参数，整机性能试验结果表明该机作业性能优越。

摘要：针对新疆缺少棉田施肥整地联合机械和施肥量控制精度不高等问题,设计了一种变量施肥整地联合作业机,可一次性完成耙地、变量施肥、平土、碎土和镇压等作业。对排肥装置、双圆盘开沟机构、缺口耙片组、碎土与镇压组件等关键部件进行设计,通过静力学分析得到影响其工作性能的关键因素,并确定关键部件结构参数;基于北斗自动导航驾驶系统获取行驶速度,并以STM32F405为核心处理器实现了变量施肥控制。以各行排肥量一致性、不同行驶速度下施肥量控制精度以及施肥深度合格率作为施肥性能评价指标,以耙深稳定性、地表平整度标准差、碎土率作为整地性能评价指标,开展了田间试验。试验结果表明,当排肥轴转速为10~60 r/min时,各行排肥量一致性变异系数不大于4.27%;当车速为4、7、10 km/h时,排肥量控制精度不小于96.70%、95.35%和94.14%;施肥深度合格率为87.04%;耙深稳定性变异系数不大于5.34%;地表平整度标准差不大于4.69 mm;碎土率为96.16%。各项指标均达到施肥机械和整地机械标准要求。

摘要：杂草的精确识别是对靶施药和自动化机械除草的关键前提,基于光谱分析技术的光谱传感器可以实现快速、无损的杂草识别。该文以冬油菜苗期杂草为研究对象,根据试验选取的4个特征波长点(595、710、755和950 nm),设计了一种能自动识别杂草的光谱传感器。根据光学系统原理和田间实际操作要求,提出了该光谱传感器的结构设计方案,选择了合适的光学器件,并开发了光谱传感器信号调理电路。对光谱传感器进行了标定和试验验证,根据便携式光谱仪和光谱传感器在4个波长下的测量结果建立了相应的标定方程,方程的决定系数分别为0.799、0.812、0.892和0.867,验证试验结果的相对误差绝大多数都在10%以内,可以识别冬油菜苗期田间杂草。该传感器为杂草自动探测装置的开发提供了参考。