摘要：针对甘蔗横向种植机的施肥机构由于肥料潮湿结块易堵塞等问题,该研究对施肥机构进行电液传动与控制改造,构建了一套基于粒子群(Particle swarm optimization,PSO)-前反馈(Back Propagation,BP)神经网络预测的施肥监控系统。以施肥马达的压力、转速及肥料箱中肥料量为输入参数,将施肥机构的工作状态(空载状态、正常状态、重载状态、堵塞状态)作为输出,通过BP算法建立输入与输出之间的映射关系,并用PSO算法优化BP算法的权值与阈值,相比未优化BP算法,优化后的工作状态预测准确率由97%提高到99%。以识别施肥机构工作状态响应准确率以及重载状态下堵塞预防概率为试验指标进行车间试验,结果表明:工作状态响应识别准确率为89%;重载状态下,控制系统控制施肥马达正反转并消除堵塞的概率为87.5%。在田间试验中,监控系统能准确预测施肥机构的重载状态并自动执行防堵控制指令,没有出现堵塞故障。该施肥防堵塞监控系统无需上位机,能够满足复杂多变工况下施肥机构的工况预测及防堵控制要求,可为其他施肥机构的自动化改造提供参考。

摘要：根据甘蔗宽窄行种植机的实际自动化作业需求,设计了该种植机的液压系统,并基于AMESim建立系统仿真模型,研究种植机液压系统液压特性和排种机构的输出特性。在比例调速阀的AMESim模型中,通过调节减压阀弹簧的初始力、初始位移和刚度大小、反馈腔的阻尼孔等主要参数获得了与产品样本一致的输出特性,从而为比例控制回路仿真提供合理的仿真参数,系统的其他仿真参数则由理论计算得到。仿真和试验结果表明:在种植机正常运行工况下,比例调速阀有较好的稳定速度的作用,在泵出口压力为10 MPa和泵出口流量20 L/min的条件下各执行元件都能协调工作,排种机构的转速最大误差为5.5%,种植机在不同行走速度下的播种间距均匀性较好,为甘蔗种植机的研究提供了参考。