步进式水田中耕除草机的研制与试验

为解决水田的除草问题,增加现有机具的作业功能,该文在步进式插秧机底盘结构的基础上,研制了一种步进式水田中耕除草机。该机由步进式插秧机底盘提供动力,主要由机架、传动系统、仿形及耕深调节机构以及复合式除草部件指辊和刀辊等组成,可实现对杂草的拉拔和埋压。田间试验结果表明:该机配备复合式除草部件、工作速度为0.5m/s、除草深度为50mm时,行间除草率为83.7%,伤苗率为4.1%,可在草量多、杂草高的水田中进行有效除草。     

3ZCF-7700型多功能中耕除草机设计与试验

为了解决机械除草过程中作物苗间与秧苗附近杂草较难铲除以及伤苗严重和除净率低等问题,研制出与大功率拖拉机配套的3ZCF-7700型多功能中耕除草机。该机在玉米、大豆等作物的中耕作业过程中能完成侧深施肥、苗间松土除草、起垄、培土和深松等工序的作业。该文论述了3ZCF-7700型多功能中耕除草机的结构、工作原理及关键部件的设计,田间试验结果表明：用于玉米苗间杂草除净率为76%,行间杂草除净率95.7%,伤苗率小于4.4%,其它各项技术性能指标均符合设计要求。该机可满足旱田作物中耕管理作业的农艺要求。     

基于线性自抗扰的稻田除草对行控制系统设计与试验

为降低水稻机械除草的行间伤苗率,该文基于线性自抗扰技术开展水稻田间除草对行控制系统研究。在苗带信息获取的基础上,针对水田作业环境设计了一种基于线性自抗扰的对行液压控制系统。采用内、外滑梁结构,实现对行执行机构对除草部件作业路径的避苗调控。应用Amesim与Matlab联合仿真方法,构建了对行液压控制系统仿真平台,分别对线性自抗扰算法和PID算法进行了控制器设计及仿真比较,仿真结果表明:在加入扰动情况下,线性自抗扰控制系统达到期望的对行调控时间比PID减少0.1s,且抗干扰性及鲁棒性均优于PID控制算法。田间试验结果表明:行进速度和作业深度对伤苗率影响显著,最优作业参数组合为行进速度0.5 m/s,调节间距60 cm,作业深度20 cm,此时伤苗率为3.6%;性能比较试验表明:有对行控制系统的平均伤苗率为3.9%,没有对行系统控制的伤苗率为18.6%。该系控制统满足机械除草对行控制的要求,可为水田作业环境下的精准控制问题提供借鉴。     

驱动式碎土除草多功能马铃薯中耕机设计与试验

针对传统锄铲式中耕机在土壤黏重板结情况下碎土率和除草率低、培土效果不佳等问题,该文设计了集深松碎土、铲除杂草、侧深施肥、培土起垄等多功能于一体的驱动式马铃薯中耕机,并对机具关键部件进行设计与分析,确定了深松铲、碎土刀、培土器的结构以及工作参数,在设计分析的基础上进行田间试验,并与锄铲式中耕机进行对照试验。田间试验表明:本文所研制的驱动式中耕机碎土率为95.1%、除草率为96.3%、伤苗率为1.2%、土壤蓬松度达到21.5%、油耗为13.2 kg/hm^2,满足相关标准作业指标要求。对照试验表明:相较于传统锄铲式中耕机,驱动式马铃薯中耕机碎土率提高3.3个百分点、除草率提高3.1个百分点、伤苗率降低1.6个百分点、土壤蓬松度提高2.7个百分点、油耗降低28%,明显优于其作业效果,满足国家标准碎土率≥85%、伤苗率≤5%、除草率≥90%的要求。     

耙压式除草轮与水田土壤作用的流固耦合仿真分析及验证

为探明水稻机械除草过程中,除草轮的工作阻力大小变化及水田土壤的动态行为,该文利用ANSYS软件的显式动力分析模块LS-DYNA对耙压式除草轮在水田环境下的作业过程进行仿真分析。采用ALE(Arbitrary Lagrange-Euler)多物质耦合算法建立了土壤-水两物质耦合有限元模型;运用流固耦合算法分析除草轮与土壤-水模型的相互作用过程。采用有交互作用的正交试验方法选取土壤种类、水层厚度和除草轮旋转速度3个因素进行仿真试验分析,得到各因素及其一级交互作用对除草轮和土壤-水模型的耦合应力和土壤扰动率的影响规律。利用多目标优化设计方法综合评判仿真试验结果,综合评分结果表明,在不同的土壤工作环境下,除草轮在水层厚度为60mm、转速为160r/min的作业条件下均可获得较优的工作性能。影响除草轮和土壤-水模型耦合应力的因素主次顺序为:土壤种类水层厚度土壤种类×水层厚度土壤种类×除草轮转速除草轮转速水层厚度×除草轮转速。影响土壤扰动率的因素主次顺序为:土壤种类除草轮转速土壤种类×水层厚度土壤种类×除草轮转速水层厚度水层厚度×除草轮转速。为验证仿真结果,进行了田间试验和土槽试验,根据仿真所得耦合应力值推导出除草轮所受土壤反作用力扭矩值,与田间实测值相对误差为8.84%;仿真所得土壤扰动率与土槽试验实测值相对误差为9.86%;仿真所得综合评分结果与试验综合评分结果相对误差为7.02%。仿真分析结果可为轻简式水稻除草机应用在不同稻区的田间作业参数提供参考。     

株间除草装置横向偏移量识别与作物行跟踪控制

株间机械除草技术与装置能有效摆脱田间除草的繁重体力劳动并消除化学除草方法所带来的危害,株间机械除草装置的牵引拖拉机在跟踪作物行时总会产生航向偏差,导致除草装置出现横向偏移,甚至无法进入除草的株间区域,同时还会增加伤苗率。为增大株间机械除草的作用区域和降低伤苗率,该文提出了通过作物行信息识别出株间机械除草装置与作物行横向偏移量的方法,并设计了株间机械除草作物行跟踪机构和控制器,实现了株间机械除草跟随作物行。采用正弦波和三角波2种标准信号作为横向偏移补偿量信号,对作物行跟踪控制器的性能进行了测试,试验结果表明：作物行跟踪控制器能较好地控制除草装置跟随横向偏移补偿信号,前进速度为0.5 m/s时正弦波信号跟踪最大误差10 mm,平均误差0.8 mm,三角波信号跟踪最大误差11 mm,平均误差1.2 mm。除草试验表明,作物行跟踪控制系统能较好地控制株间除草装置跟踪作物行,在0.5 m/s前进速度下跟踪最大误差为20.8 mm,平均误差2.5 mm;作物行跟踪控制明显减少了除草爪齿未进入株间区域的比例,在300 mm株距下,可保证93.3%的株间区域有除草爪齿进行除草作业,在200 mm株距下为85.9%;作物行跟踪控制降低了除草爪齿对作物的损伤,伤苗率从20%以上降到了12%以内,提高了株间机械除草的作业效果。     

中耕期玉米田间避苗除草装置设计与试验

针对现有旱田避苗除草装置多依赖于智能导航平台,机械式避苗除草装置无法确定秧苗位置的问题,该文基于除草执行部件间歇式旋转运动的思想,设计了一种针对中耕期玉米田间使用的避苗除草装置,该装置由软轴、行程开关、步进电机、除草梳齿和测控系统等组成。当该装置需要执行避苗除草动作时,除草梳齿会旋转120°以躲避秧苗。在吉林大学的土槽实验室,进行了三因素四水平的正交试验,试验结果显示,在秧苗株距为26 cm,梳齿入土深度为20 mm,前进速度为5 km/h时,该装置的平均伤苗率为5.9%,平均除草率为94.7%,方差分析结果显示,玉米的种植株距对于伤苗率的影响最显著(P0.05),梳齿的入土深度对于伤苗率和除草率均有显著影响(P0.05),但是作业速度对于伤苗率和除草率无显著影响(P0.05)。该装置可以满足玉米田间"避苗除草"作业的要求,研究结果可为农田机械除草的优化和设计提供参考。     

水田行间除草装置设计与试验

为减少化学除草剂的使用，解决现有水田除草机械除草效果差等问题，该研究设计了一种水田行间除草装置，包括压草浮板和除草辊等结构，工作时压草浮板先将压倒杂草，紧接着除草辊将压倒的杂草压入泥中。压草浮板先将杂草压倒，除草辊将杂草压入泥中的几率可提高9.98%。除草辊两端设有倒角，在避免或减少对水稻根系损伤的同时可扩大行间除草区域，最大可增加常规除草宽度的3%。对压草浮板和除草辊进行了参数设计，通过仿真试验分析了行间除草装置与土壤之间的相互作用规律，确定最佳作业条件为入土深度35 mm，前进速度0.8 m/s。以未除草、化学除草、人工除草和不同参数的除草辊为试验因素，以水稻植株高度、产量、产量构成因素和水稻根系参数为试验指标，进行田间试验，试验结果表明，行间除草装置平均除草率最高为87.51%，可以翻动土壤，增加土壤透气性。与常规宽度的除草辊相比，增加除草宽度，扩大行间除草区域最大可提高除草率7.3个百分点。不同的除草处理对水稻植株高度和产量等有显著影响（P<0.05），机械除草可以促进水稻的生长发育，其产量可以达到甚至超过化学除草和人工除草水平。不同参数的除草辊对植株高度、产量和根系等有显著影响（P<0.05），增加除草辊宽度同时两端设倒角，可以减少对水稻根系的损伤，有利于水稻的生长发育，提高水稻产量。研究结果可为水田除草机械装备的研究提供参考。     

垄台修复中耕施肥机的设计

针对东北垄作区保护性耕作由于缺乏相应的玉米中耕机具,出现秸秆覆盖地无法中耕的问题,设计了垄台修复中耕施肥机.该机利用旋耕碎秆装置在垄沟旋转作业,进行碎秆、除草,并将旋起的土分散在垄沟两侧,同时地轮驱动施肥,垄台修复轮进行镇压修垄、盖肥.田间试验结果表明,该机器防堵性能好,垄台修复和施肥效果均达到设计要求,符合东北垄作区秸秆覆盖地的使用要求.     

苗间除草部件入土深度PID自动控制系统设计与台架试验

除草部件入土深度(松土深度)对苗间机械除草装置的作业性能有较大影响。为提高大豆苗间机械除草装置除草部件入土深度的稳定控制、降低伤苗率和埋苗率,该文提出了基于超声波测距的苗间机械除草部件入土深度控制方法。在梳齿式苗间机械除草装置研究基础上,设计了除草部件入土深度控制系统。建立了除草部件入土深度调节液压控制系统的数学模型,并对建立的传递函数在Matlab/Simulink中进行了仿真和PID校正。仿真结果表明:该系统采用PID控制算法对期望松土深度值进行跟踪调节,其稳态响应时间为0.48 s,静差为0.06～0.09 mm。在室内苗间除草台架上进行了超声测距动态试验与松土深度控制试验。超声测距试验表明:应用HC-SR04型超声波模块并结合设计的仿形台对地表进行动态测距不再受地表苗、草等影响,在0.278、0.556和0.833 m/s 3种行进速度下,针对各个样本点的位置与人工测量相比,二者平均对照误差分别为:4.95、5.36和5.90 mm,最大对照误差分别为:6.6、7.4和8.3 mm。除草部件入土深度控制台架试验表明:控制系统能够实现苗间机械除草作业松土深度的稳定控制,在土槽行进速度0.278 m/s时,松土深度可稳定控制在(30±8)mm范围内,满足苗间除草的深度控制要求。该研究为解决苗间除草部件松土深度稳定控制问题提供新思路和借鉴。     

篱架式栽培葡萄双边作业株间自动避障除草机设计与试验

针对现有篱架式栽培葡萄园中株间除草机作业效率不高、葡萄藤周围未除草区域较大等问题,该文设计了一种双边作业的株间自动避障除草机。通过对除草单体各部件进行理论分析,确定了行宽调节机构、信号采集机构、自动避障机构和除草刀盘等关键部件的结构及参数,其中避障液压缸行程为150 mm,除草刀盘半径为150 mm。在ADAMS中建立了除草机虚拟样机模型,进行单因素仿真试验,确定了避障液压缸速度、前进速度和控制系统预设的当触杆转动达到一定角度触发自动避障机构工作的阈值(简称"角度阈值")为主要影响因素。以仿真得到的3个主要影响因素为试验因素,以除草作业覆盖率为评价指标,设计了二次回归组合试验,建立了除草作业覆盖率的回归模型,得到最优参数分别为:避障液压缸速度160 mm/s,前进速度380 mm/s,角度阈值15.12?。在最优参数下进行了田间验证试验,得到平均除草作业覆盖率约为90.02%。采取双边同时作业方式,作业效率比单边作业方式提高约1倍。该研究为可用于篱架式栽培葡萄及其他作物株间除草机的进一步优化提供参考。     

水稻苗间除草装置工作机理分析

为了满足绿色环保大米生产需要,设计了一种水稻中耕苗间除草装置。对总体结构、关键部件的设计及工作原理进行了分析。选择秧苗插秧后第7 d进行除草试验,秧苗行距为30 cm,株距为14~16 cm。采用二次旋转正交试验方法,利用Design-Expert软件进行数据处理与分析,获得了弹齿式苗间除草盘转速、机器前进速度、除草深度之间交互作用对除草率及伤秧率的影响。得到影响除草作业质量的指标主次因素和各因素的显著性水平。根据田间试验结果,插秧7 d时除草装置的较优工作参数为：除草盘转速186 r/min,机器前进速度为0.47 m/s,除草深度为37 mm,此时伤秧率为3.9 %,除草率为75 %。研究结果为整机的设计提供了可靠依据。     

水稻田间机械除草装备与技术研究现状及发展趋势

水稻田间机械除草技术在减量除草剂防治和有机稻草害控制的研究和应用中具有重要作用。该文在收集、整理国内外水稻田间机械除草装备与技术研究现状的基础上,指出了现有除草装备的不足之处,并总结了水稻田间机械除草技术的类型和特点,最后提出水稻田间机械除草技术应向着智能化、仿生化和多种除草技术联合化发展,进而提高除草精度,使其在水稻生产中发挥更大的作用。     

凸轮摆杆式生菜株间除草装置设计与试验

针对目前温室生菜株间自动化除草装置缺乏问题,该研究设计了基于凸轮摆杆机构的轻量化电动株间除草装置,采用机器视觉对生菜苗进行识别定位,运动控制系统根据车速和保护半径区域实时计算凸轮各工作段转速,控制一对除草铲摆动避苗除草。以除草装置前进速度、推程段凸轮转速、除草铲入土深度作为试验因素,以伤苗率、除草率和株间除草单体避苗功耗为试验指标,采用响应面分析法,进行三因素三水平田间试验,分析各因素相互作用对作业性能指标的影响。试验结果表明,除草铲入土深度对除草率影响最显著（P＜0.01）,前进速度对伤苗率影响最显著（P＜0.01）,推程段凸轮转速和除草铲入土深度对株间除草单体避苗功耗影响最显著（P＜0.01）。在最优组合为前进速度0.56 m/s,推程段凸轮转速242 r/min,除草铲入土深度12.8 mm时,实际作业除草率为93.22%,伤苗率2.87%,单体避苗平均功耗 55.2 W,各项性能指标基本满足温室散叶生菜株间低伤苗除草作业需求。     

基于彩色模型和近邻法聚类的水田秧苗列中心线检测方法

水田秧苗列中心线的检测是实现水田除草机器人自主导航的重要保证。在秧苗的不同生长时期,秧苗形态各不相同;并且在南方地区的水田中经常会出现的绿色浮萍、蓝藻,它们的颜色与目标秧苗非常接近,这给秧苗的分割以及列中心线的检测带来很大的困难。针对这些问题,提出一种基于彩色模型和近邻法聚类实现秧苗列中心线的检测方法。首先,基于彩色模型即2G-R-B模型(2Green-Red-Blue)和HSI(Hue,Saturation and Intensity)彩色空间中提取S分量提取秧苗灰度特征;然后,在保持秧苗原有形状的前提下提取秧苗特征点,获得秧苗特征点图像;最后,基于近邻法利用特征点间的邻近关系对特征点进行聚类,采用基于已知点的Hough变换(known point Hough transform)提取秧苗列中心线。试验表明:提出的方法能够在图像中存有绿色浮萍、蓝藻等噪声情况下准确提取秧苗灰度特征,平均每幅真彩色图像(分辨率:1280×960)整个流程所需时间小于350ms,并能够适应自然光线变化。提出的方法能够适应环境的变化,满足机器人实时性要求。