摘要：大蒜联合收获机已基本实现了大蒜的机械化收获,但其智能化水平较低,在作业过程中易发生偏航、溢仓及堵塞等问题,影响整机的作业质量和收获效率。针对这些问题,本研究设计了一套大蒜联合收获机的实时监测系统,能够实时、准确监测作业过程中的偏航、溢仓和堵塞故障问题,并进行语音播报提醒。该系统主要包括对行辅助模块、产量监测模块、故障诊断模块以及STM32单片机等。其中,对行辅助使用MPU6050陀螺仪监测收获机航向信息,与设定的航向角预警、报警阈值进行比较,判断收获机是否偏离正常作业路线;产量监测将单粒大蒜质量与统计的大蒜总数相乘计算出已收获的蒜头总质量,并与设定的满仓阈值进行比较,判断收集仓是否满仓;故障诊断通过霍尔传感器收集夹持输送机构从动轮的转速,并与设定阈值进行比较,判断是否发生堵塞。通过室内调试,对行辅助模块最大误差值为1.3°,最小误差值为0.2°;产量监测模块监测计数准确率为96.7%;故障诊断模块识别转速平均误差值为0.8 r/min,误差率为0.4%,能够准确监测夹持装置堵塞时从动轮转速的变化状况。田间试验结果表明设计的监测系统具备可行性、准确性和稳定性。通过该研究,本监测系统可以长时间稳定工作,并在大蒜收获机出现偏航、溢仓及堵塞故障时,及时发出报警信息,能够显著改善传统大蒜收获机的作业质量,提升作业效率。

摘要：为提高机械除草机田间精准作业能力,避免除草部件产生较大偏移伤害作物,设计了横向纠偏系统并进行相关试验分析。该系统由作物行识别与偏移量计算子系统、机械纠偏装置和控制执行子系统3部分组成。作物行识别与偏移量计算子系统由Intel RealSense D435深度相机、Jetson NX嵌入式计算设备等组成。通过改进的YOLOv5深度学习算法对作物行进行识别定位,再对得到的作物行中心点采用最小二乘法拟合直线计算出偏移量,发送给控制执行子系统。控制执行子系统接收作物行识别与偏移量计算子系统发送的偏移量,通过PID算法控制液压缸伸缩,实现机械纠偏装置的横移对行。试验结果表明:在拖拉机前进速度分别为0.63、1.56、2.25 km/h时,横向纠偏系统的平均对行准确率分别为91.8%、88.7%、87.4%,对行纠偏平均响应时间分别为1.4、0.8、0.5 s。该系统可以有效缓解农机具在大田除草作业过程中对行不准造成作物植株损伤的问题。

摘要：为降低履带式联合收获机导航路径跟踪转向控制频率和提高控制系统的稳定性,提出了一种预瞄-切线局部跟踪路径动态规划算法。规划的局部跟踪路径由平滑连接的两段弧线组成,第1段圆弧由收获机当前位姿与1/2横向偏差线上的预瞄点确定,第2段圆弧由收获机在1/2横向偏差线的实际位姿与期望路径的几何关系确定;基于收获机实际转向运动特性建立了相适应的转向控制模型,左转、右转控制模型拟合的决定系数R^(2)分别为0.978、0.980。田间直线导航跟踪对比试验表明:当前进速度为0.4、0.8 m/s时,横向偏差的标准差分别为0.048 9、0.050 7 m,航向偏差的标准差分别为3.94°、4.66°,转向控制次数分别为19、12次;与传统纯追踪算法相比,横向偏差的标准差分别减小19.04%、31.30%,航向偏差的标准差分别减小25.94%、9.16%,转向控制次数分别减少47.22%、42.86%。本研究可为履带式农机车辆导航控制器设计提供参考。

摘要：针对点动控制的单侧制动式转向履带底盘在自主行走中控制精度低、转向切换频繁的问题,提出了一种基于单侧制动转向履带底盘的三切线局部路径动态规划算法,根据履带底盘转向制动力矩不可控特性,设计了“转向-直行-转向”的局部路径规划方式。三切线局部路径动态规划算法由1条直线与2条圆弧相切组成,第1段圆弧与车辆行驶方向相切,车辆沿圆弧转向逐步偏向目标航线;第2段直线与两段圆弧相切,车辆沿直线行驶逐步靠近目标航线;第3段圆弧与目标航线相切,车辆沿圆弧转向逐步与目标航向一致。车辆通过历史移动的横向偏差和航向偏差采用加权递推平均滤波计算转弯半径,判断当前所处阶段进行调整。田间自动直线行驶试验结果表明:在横向偏差0.25m、航向偏差为0°的起始状态下,以行驶速度0.4m/s前进,在该算法下行驶的横向偏差绝对值均值和横向偏差标准差分别为0.085、0.104m,分别比bang-bang算法增加23.19%、19.54%,航向偏差绝对值均值和航向偏差标准差分别为3.31°、3.74°,分别比bang-bang算法减少25.95%、25.64%,总转向控制次数为9次,比bang-bang算法减少43.75%。三切线局部路径动态规划算法适用于单侧制动式转向履带底盘,具有更高的路径跟踪精度和较低的控制频率,满足田间作业需求。

摘要：为了提高比例施肥泵的注肥精度,该研究分析了吸液活塞的工作原理,采用二次回归正交组合试验对关键结构参数进行优化,以吸液活塞下端直径、泄流槽宽度以及泄流槽深度为变量,以注入流量为响应指标,建立多元回归模型,并通过试验进行验证。结果表明:在不同压差和设定肥液注入比例下,比例施肥泵的实际肥液注入比例均低于设定肥液注入比例。压差在0.15 MPa以下时,随着设定肥液注入比例的升高,实际肥液注入比例与设定肥液注入比例的偏差减小,采用较高的设定肥液注入比例有利于提高注肥精度。吸液活塞下端直径、泄流槽宽度、泄流槽深度对注入流量都有显著影响(P<0.01)。注入流量随着吸液活塞下端直径和泄流槽深度的增大而先升高后降低,随泄流槽宽度的增大而增大。对注入流量的影响顺序从大到小依次为泄流槽宽度、泄流槽深度、吸液活塞下端直径。优化后的吸液活塞下端直径为16.6 mm、泄流槽宽度为5.5 mm和泄流槽深度为3.7 mm,工作压差为0.05、0.10和0.15 MPa时的注肥精度分别提高了3.33、1.67和7.29个百分点。研究结果可为比例施肥泵的优化设计及实际应用提供理论支持。

摘要：[目的]针对田间作业环境复杂导致金丝皇菊采摘机器人行走不稳定、生产效率低的问题,本文设计了一种基于LiDAR多维点云优化的菊花采摘机器人自主导航系统,以实现机器人在农田中的精准作业与高效生产。[方法]通过履带式底盘搭载的Velodyne 16线激光雷达获取田间三维点云信息,并对其进行坐标校正和体素滤波预处理。提出了一种多维点云优化算法,可按照金丝皇菊植株生长特性获取不同坐标轴下的有效点云特征,生成左右两侧垄沟线;并采用改进纯跟踪控制算法对最小二乘法拟合得到导航基准线进行跟踪导航。[结果]通过对Stanley控制算法和改进纯跟踪控制算法进行仿真试验,改进纯跟踪算法表现出更高效的跟踪性能。利用金丝皇菊采摘机器人在南京市湖熟菊花园进行实地试验。试验结果表明,基于LiDAR多维点云优化的自主导航算法横向平均绝对误差为0.0474 m,标准差值为0.0306 m,位置偏差绝对值为0.0789 m,航向平均绝对误差为2.177°,标准差值为2.589°,横向平均绝对误差减小67.13%,离散程度降低48.34%。[结论]本文提出的基于LiDAR多维点云优化算法和改进纯跟踪算法可以有效提高导航精准度,改善系统抗干扰性,导航效果较好,从而保证金丝皇菊采摘机器人的精准作业。

摘要：现有大蒜联合收获机主要采用振动挖掘、对行夹持输送、自动切茎方式,这种收获方式要求大蒜种植时要对行播种,同时在收获过程中机具要尽量对行直线行驶,否则极易因对行不准而发生漏收、堵塞等问题。针对这一情况,设计一款可不对行收获的大蒜联合收获机。首先,基于不对行收获的特点和大蒜收获的农艺要求,进行整机总体设计;其次,通过建立数学模型完成灭茬机构设计和选型,建立运动学模型确定蒜秧切割机构和振动挖掘机构的运动参数;最后,以前进速度、入土倾角和挖掘深度为试验因素,以损伤率和漏收率为主要评价指标,进行三因素三水平正交组合试验并利用SPSS软件进行方差分析。结果表明:当前进速度为0.35 m/s,入土倾角为20°,挖掘深度为100 mm时,不对行大蒜联合收获机性能最优,此时损伤率为2.91%、漏收率为3.93%。

摘要：针对草莓高起垄定向移栽农艺要求,设计一种机械打穴、人工识别草莓苗弓背方向后定向穴栽的移栽机。基于可编程控制器(PLC)设计整机控制系统,包括移栽机定速行走控制系统、前轮转向控制系统、打穴控制系统等任务模块。整机采用直流无刷电机作为底盘的驱动元件,根据电机自带编码器的输出值进行行走速度、栽植株距和打穴频率的协调控制,采用步进电机作为打穴机构的驱动元件,由接近开关对打穴机构进行定位,通过二者配合完成打穴过程,在人机协同作业下,完成草莓苗移栽。试验结果表明:当单行移栽效率为15株/min,株距为150 mm、200 mm、250 mm时,株距合格率、孔深合格率、孔径合格率均在95%以上,其变异系数均小于5%,打穴成功率均大于95%,符合移栽机行业标准,打穴移栽效果满足农艺要求。

摘要：目的:提高缢蛏壳肉分离效率。方法:采用参数法对振动筛分装置主要参数进行设计,以连云港双头蛏为试验对象,以振动频率、振幅、筛面倾角为试验因素,以筛分效率和肉中带壳比率为主控目标进行单因素试验,利用Design-Expert软件对试验结果进行方差分析,建立频率、振幅、筛面倾角与筛分效率和肉中带壳比率相匹配的回归模型。采用响应面优化分析法,得到了缢蛏壳肉分离筛分装置的最佳工作参数匹配。结果:当出料比率控制为1.2 kg/s、开壳比率控制为97%,振动频率设定为21.6 Hz、振幅设定为3.6 mm、筛面倾角度设定为9°时,缢蛏筛分效率为97.60%,肉中带壳比率为4.52%。结论:所设计的缢蛏振动筛分装置筛分效率高、适应性好,可满足初步加工要求。

摘要：目前水稻种植户的施肥行为存在一定的盲目性,会造成肥料浪费和环境污染等问题,对此该研究提出了一种基于知识图谱和案例推理的水稻精准施肥推荐模型,包括推荐定性的施肥方案和定量的施肥量两个阶段。首先,使用PairRE模型获取图谱中全部实体和关系的低维向量表示,并在此基础上依据待种植的水稻品种进行知识推理以得到定性的施肥方案;然后,结合实体向量检索出k个相似案例,通过k个案例进行组合预测,得出具体施肥量数值。由中国知网获取166个环境指标数值明确、施肥过程记录完整的水稻施肥事件用于模型的验证,结果表明,与测试事件的实际施肥方案相违背的部分仅占比10.76%;对于氮肥施用总量、磷肥施用总量、钾肥施用总量和氮肥基叶肥与穗肥运筹比例的预测精度分别达到了92.85%、82.61%、79.17%和90.92%。该施肥推荐模型能够输出详细的施肥方案和精确的施肥量,算法过程可解释性较强,可为水稻精准施肥推荐系统的设计提供支撑。