摘要：针对目前我国中小型封闭式鸡舍的特点以及鸡舍环境监测中存在的布线复杂、传输距离短、稳定性差等问题,设计了一种基于物联网的鸡舍环境参数监测系统。该系统主要由STM32单片机、温湿度传感器、CO_(2)传感器、氨气传感器、NB-IoT模块等部件组成,采集的鸡舍环境参数数据通过NB-IoT模块上传至阿里云物联网平台,实现了鸡舍环境参数的远程监测。

摘要：台湾泥鳅对低盐度具有一定的耐受性,探讨通过低盐驯化来提高其耐盐特性的可行性。实验分为盐度骤变实验(0,4,8,12)和盐度驯化实验(每7 d增加盐度4,分别标记为0,4,4-8,4-12,4-8-12)两个部分,测定其肌肉组织在不同时间点的超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化氢酶(CAT)的活性及过氧化氢(H_(2)O_(2))与丙二醛(MDA)含量。实验结果表明:(1)盐度骤变实验中,各盐度组的SOD与CAT活性在1 d内呈先升高后下降趋势;盐度8与12组的SOD活性第6 d时显著低于对照组(P0.05);各个盐度处理组的H_(2)O_(2)含量呈缓慢上升趋势;MDA含量在6 h内快速上升,随后下降并在第3 d时恢复至正常水平。(2)盐度驯化实验中,盐度4-12组的H_(2)O_(2)与MDA含量、SOD与CAT酶活性在1 d内显著高于盐度4-8-12组(P<0.05)。结果表明,盐度升高对台湾泥鳅生理具有显著的影响,并随盐度升高产生了一定的氧化胁迫作用。同时台湾泥鳅可以通过生理调节表现出较强的耐盐能力和适应性;多级盐度驯化有利于缓解高盐度的氧化胁迫。因此,以适当方式提高养殖水体盐度,有利于促进台湾泥鳅适应低盐度水体的能力,提高其在盐碱水体中的成活率和产量,从而为盐碱水体的综合利用提供一个新的养殖品种。

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：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。

摘要：为突破大豆玉米复合种植模式受到播种机机械化水平低的限制并减少硬粘土及多雨条件对大豆玉米复合种植的不利影响,设计一款集旋耕、起垄、施肥、播种等作业功能于一体的2BSQF-6型大豆玉米带状复合种植播种机。首先结合大豆玉米带状复合种植的农艺要求,提出2BSQF-6型大豆玉米带状复合种植播种机整体结构设计方案。然后对旋耕、起垄、播种以及仿形等关键部件进行设计并确定关键参数。最后在灌云县大豆农场种植基地展开大豆玉米带状复合种植的播种试验。经田间试验表明,在作业速度为4.7 km/h时,大豆玉米播种深度合格率均为93.3%,大豆和玉米的粒距合格率分别为85%和95.2%,漏播率均控制在8%以下,机具各项指标均满足大豆玉米带状复合种植的农艺要求。

摘要：针对大田蔬菜种植病虫害防治需求,利用高地隙四轮转向液压底盘,设计一种遥控喷杆喷雾机。采用PID控制算法设计液压驱动系统和变量施药系统。液压驱动系统通过对比实时采集的实际车速和轮速计算各轮滑转率,以理想滑转率为控制目标进行实时动力分配;变量施药系统根据实时采集的实际车速和预设的目标单位面积施药量换算目标流量,以目标流量为控制目标进行实时喷雾流量调节。在韭菜田进行不同车速下的性能考核试验,结果表明:滑转率最大的车轮为左前轮,滑转率均值为6.14%,能稳定在理想滑转率范围内;滑转率最小的左后轮是轮上载荷最大的车轮,滑转率均值为0.76%,显著小于其他车轮;喷雾作业雾滴沉积率均值为93.4%,变异系数为21.6%,变量施药系统随速调节功能良好,但作业质量随着车速增加而略有下降。该喷雾机可为大田蔬菜种植智能化植保机械的研制提供参考。

摘要：为实现旋耕作业减扭降耗,在国标IT245旋耕刀基础上设计了一种自激振动旋耕刀装置,对其工作原理进行了阐述。通过运动受力分析,完成了其大弹簧参数选型与弹簧心轴腰型孔设计。基于DEM-MBD技术,建立土壤-旋耕刀相互作用仿真模型,分析5种刀轴转速下国标旋耕刀与自激振动旋耕刀所受三向阻力与扭矩变化规律。仿真试验中,刀轴转速为150、200 r/min时,减阻降扭效果不明显;转速为250、300 r/min时,自激振动旋耕刀相比国标旋耕刀的减阻降扭效果较好,垂向阻力分别降低6.96%、10.41%,且平均扭矩降低率较大,分别为9.80%和19.63%,而转速达到350 r/min时,减阻降扭效果下降。通过对2种旋耕刀仿真与土槽试验的平均扭矩进行分析,得出了国标旋耕刀与自激振动旋耕刀平均扭矩变化曲线的相关系数,分别为0.997与0.998,基本验证了DEM-MBD耦合仿真模型的准确性。对土槽试验中采集的Y向(耕作时刀刃振动主要发生方向)振动加速度数据进行频域分析表明,随着刀轴转速的增加,Y向功率谱密度幅值总体呈上升趋势,转速达到300 r/min时,激振频率达到装置Y向的固有频率附近,此时发生共振,Y向功率谱密度幅值达到最大值。即此时旋耕刀获得最大能量,扭矩降低幅度最大,减扭降耗的效果最佳。

摘要：苗盘输送部件是自动移栽机的关键部分,由于国内标准塑料苗盘易变形造成苗盘外表面的光反射率不稳定,导致单个光电传感器识别苗盘到位信息误差大,苗盘定位不准确。针对这一问题,该研究设计了一种推杆平移输送、双传感器融合定位的苗盘输送装置,并提出一种苗盘精确定位控制方法。该方法首先通过双传感器分别感知苗盘与推杆的到位信息,并融合输送装置的结构信息,得到苗盘从起始位置输送至取苗位置的精确输送距离;然后设计了一种苗盘与推杆之间放置位置的判定方法,判定苗盘当前放置位置后输入对应的位移量将苗盘输送至取苗位置,最后驱动伺服电机实现苗盘输送的精确控制。以128穴标准PVC硬塑苗盘为测试对象,开展了苗盘输送定位及取苗性能试验,结果表明:控制系统可以准确判定苗盘任意放置在输送链推杆上的具体位置,在苗盘不同放置位置及不同输送速度下,电机脉冲频率越快,定位偏差越大。当电机脉冲频率为800 Hz时,输送定位偏差最大值为1.35 mm,最小值为0.79 mm,此时定位偏差平均值最大为1.07 mm,定位偏差变异系数最大为14.1%。在不同输送速度下,取苗成功率均达100%,满足精确输送定位要求,解决了单个光电传感器定位不稳定的问题,为自动移栽机适应标准塑料苗盘提供了技术保障。

摘要：实时监测鱼菜共生系统中的关键环境信息对整个系统的水质调控具有重要意义。设计一种基于GPRS的多参数环境信息监测系统,系统可对水产养殖区与蔬菜栽培区中共11项环境参数进行远程监测,并将数据上传至云端服务器,再通过PC端以及移动端实现实时监测、历史数据查询、远程调控等功能,联合多种环境信息对氨氮的组成以及水质状况进行分析,同时将获取的环境数据通过多元线性回归的方法建立离子氨浓度预测模型。试验结果表明,设计的系统运行平稳,数据采集成功率约为99.53%;建立的离子氨多元线性回归方程决定系数R~2为0.817,预测结果平均绝对百分比误差MAPE为4.68%,可以有效预测养殖环境的离子氨浓度,实现预警。