水稻收获转运双机协同自主作业策略与试验

针对水稻收获机与转运车双机协同自主作业环节多、粮食转运过程复杂等问题,该研究设计了一种基于有限状态机（FSM,Finite State Machine）的水稻收获机与转运车协同作业策略。分析了水稻收获机与转运车协同作业模式,建立有限状态机模型。首先,基于作业环节设计触发条件、评估方法和执行流程等基础模块;然后,根据双机协同的各项状态建立状态信息矩阵;最后,依据协同触发事件与状态转移的逻辑设计状态转移链。构建协同作业时分复用控制逻辑框架,并运用Stateflow软件进行仿真分析,为验证所设计策略的田间实际作业效果,搭建了履带式水稻收获转运双机协同试验系统,收获速度为0.8 m/s,收割幅宽1.9 m,共28条收获边,协同路径选择在短边的机耕道上,连续协同工作时间大于120 min,采用套圈路径自主收获0.7 hm2水稻,期间共进行6次自动协同转运作业,将所收获的粮食转运到卡车上。试验结果表明,该策略可以实现水稻收获/卸粮转运自主作业,收获效率为0.35 hm2/h,为实现水稻收获双机智能转运协同功能奠定了基础,可为水稻无人农场建设提供技术支持。     

4LZ-1.5型大豆联合收获机设计与试验

为实现国内大豆大田生产低损收获同时兼顾大豆育种小区收获,该研究设计了4LZ-1.5型大豆联合收获机,针对大豆成熟期易炸荚的特性,分析了大豆拨禾作业过程,建立了拨禾轮结构和运动参数求解模型,并对拨禾轮半径、拨禾速度比、拨禾轮转速等参数进行优化;针对大豆结荚低、收割易铲土的特性,分析了大豆籽粒尺寸参数统计规律,并对割台除土机构进行优化;针对大豆成熟期易脱粒、易破碎特性,对脱粒分离装置、清选装置和气力卸粮装置进行优化;针对育种小区收获要求,建立了清种装置曲柄摇杆机构数字化设计模型,确定了清种装置结构参数。分别进行大田生产和育种小区收获试验,结果表明,大豆大田生产收获的损失率<3.5%,破碎率<1.5%,含杂率<1%;大豆育种小区收获的损失率<3%,破碎率<1.5%,含杂率<1%,混种率<0.2%,清种时间200～270 s,满足大豆大田生产和育种小区收获作业要求。与现有大豆收获机械相比,4LZ-1.5型大豆联合收获机收获损失率降低1.5%～5%、破碎率降低3.5%～6.5%、含杂率降低2%～7%,研究结果可为后续大豆收获机结构改进和作业参数优化提供参考。     

收获机与运粮车纵向相对位置位速耦合协同控制方法与试验

针对主从导航收获协同卸粮作业过程中作业车辆纵向相对位置控制需求以及拖车驱动系统非线性度较高的问题,该研究设计了一种适用于主从导航协同收获卸粮作业的纵向相对位置协同控制方法。根据协同系统几何关系获得纵向相对位置偏差的平行协同模型,基于动力学原理和位速耦合控制方法设计了纵向相对位置控制器;通过面积辨识方法获取车速系统传递函数,基于传递函数构建仿真模型进行控制器参数全因子仿真优化试验,并与传统PD方法进行仿真对比试验,结果表明该研究方法的最优参数适应性优于传统PD。不同初始偏差的纵向协同田间空载试验结果表明,在主机速度为1 m/s时,3、7和10 m初始纵向偏差下,系统响应平均调节时间分别为7.73、17.2和23.2 s,9组试验的平均稳态绝对偏差为0.091 8 m,平均相对速度稳态误差为0.012 3 m/s,表明该方法具有较好的初始偏差适应性;田间协同收获作业表明,在主机速度为1 m/s时,平均稳态纵向相对位置偏差绝对值为0.077 8 m,标准差为0.091 3 m,协同精度能够满足收获协同卸粮的作业要求。研究结果可为自主收获作业系统研究提供支持。     

粮食筒仓储粮和卸粮状态下的仓壁侧压力试验研究

为了研究粮食筒仓在储粮状态下的仓壁静态侧压力及中心卸粮状态下的仓壁动态侧压力,该研究利用仓身直径400 mm、仓壁高度700 mm的模型筒仓,以小麦为储料,分别进行了100%、80%和50%仓容3种状态下的静态储粮及中心卸粮的侧压力测试试验,并将仓壁压力实测结果与中国、欧洲和美国相关规范的计算值进行对比。试验结果表明:100%、80%和50%仓容时,仓壁静态侧压力实测值与中国规范计算值的偏差率最小,与美国规范计算值的偏差率最大,其中,距储粮顶面600(100%仓容状态)、160(80%仓容状态)和250 mm(50%仓容状态)处的仓壁静态侧压力实测值超过中国规范的计算值,经过修正后,仓壁静态侧压力实测值均小于规范的计算值;仓壁静态侧压力实测值均小于欧洲和美国规范;在相同高径比时,储粮仓容越小,仓壁静态侧压力实测值与各国规范静态侧压力计算值偏差率越大。与中国规范相比,欧洲和美国规范更偏于安全。仓壁动态侧压力试验结果表明:对于相同高径比的筒仓,中心卸粮情况下,在小麦顶面处于整体流动状态时,不同初始仓容卸粮至同一高度时,同一测点的动态侧压力不同,100%仓容卸粮至50%仓容时C1测点(距仓壁下边缘100 cm处)的动态侧压力为3.376 kPa,80%仓容卸粮至50%仓容时C1测点的动态侧压力为1.528k Pa;小麦由整体流动变为管状流动的过程中均出现超压现象,100%、80%和50%仓容的最大超压系数分别为2.76、2.90和2.68;100%、80%和50%仓容出现管状流动状态的高度位置逐渐下降,说明管状流动的出现位置与初始的储粮仓容相关,初始仓容越小,粮食上表面出现管状流动的位置越低;相同卸粮口卸粮时,出粮高度随时间的变化曲线斜率均约为16.1,即卸粮速率一致;下部测点出现动态侧压力峰值的时间滞后于上部测点。试验结果可为筒仓规范的编制修订提供依据,为粮食筒仓设计提供参考。     

四边形田块下油菜联合收获机全覆盖作业路径规划算法

为解决无人农场模式下油菜联合收获作业过程中自主导航作业路径自动规划及优化问题,该研究提出了两套完整的针对任意四边形边界田块的油菜联合收获全覆盖作业路径规划算法。采用"理论分析-算法设计及程序编码-算例测试与仿真评估"的技术路线及方法,首先分析油菜联合收获机的作业特点与机具特性,拟定油菜联合收获无人化作业过程对路径规划工作的基本要求,再通过等距偏置处理和扫描线填充算法生成全覆盖作业路径,并采用OR-Tools软件对方向平行路径进行调度优化。通过4块典型实际田块进行仿真计算和测试,结果表明,算法耗时在0.17～4.73 s之间,混合路径相对于目前生产中广泛使用的环形作业路径,在未经行调度优化时,倒车次数减少36.36%～40.00%;混合路径中,行调度优化后倒车次数相对于未调度优化时减少33.33%～60.87%,非作业路径长度减少7.20%～20.23%。该研究为长江中下游区域稻油轮作无人农场中油菜无人化联合收获提供了作业路径规划方面的理论与技术支撑。     

4YW-2型玉米收获机的性能改进与试验分析

针对国内使用较多的4YW-2型玉米收获机工作效率低，不对行作业适应性差等问题，在原机型基础上对收获机割台、果穗输送装置及动力传递部件进行了改进。通过田间试验表明，改进后机型对玉米不对行收获适应性有所改善，同时降低了漏摘率、籽粒损失率和籽粒破碎率，为不对行玉米收获机械设计提供了参考依据。     

基于半监督BP_Adaboost的农机作业效益评估

为提升农机管理水平和用户收益，该研究利用影响作业效益的因素，以每台农机一天的作业信息作为一条数据评估农机当天作业效益。作业信息包括农机作业效率、油耗、作业质量、重复作业率、遗漏作业率、有效作业时间占比等。使用半监督BP_Adaboost方法对农机作业效益进行评估，对部分数据进行人工评分，根据评分结果标记农机每天作业效益的好坏，其中一部分作为训练样本，另一部分作为测试样本，再利用BP_Adaboost方法训练模型后对剩余未评分数据预测，以减少训练样本的人工标记工作量和提高模型准确性。从32 000条深松作业数据中选取1 000条样本进行标记，其中500条作为训练样本，500条作为测试样本，使用BP_Adaboost方法得到的模型预测准确率为93.36%，使用半监督BP_Adaboost方法增加训练样本得到的模型预测准确率为97.03%。根据作业效益推荐最优农机机具组合，增强作业能力，提高效益。     

联合收割机多机协同作业路径优化

随着我国土地流转政策的不断推进,种植实现规模化生产和管理,采用多台联合收割机同时进行收获作业,可不仅提高效率,而且对抢种抢收,减少自然灾害的风险,实现颗粒归仓意义重大。但是由于作业路径规划不当,常常发生作业冲突、反而效率降低,成本增加等问题,因此,研究如何规划和优化联合收割机多机无冲突协同作业具有十分重要的理论意义和实用价值。本文以总作业时间和作业时长为综合优化目标,综合考虑联合收割机转弯和作业冲突的情况,提出了联合收割机多机无冲突协同作业路径优化算法(improved genetic algorithm,IGA)。结果表明,与遗传算法(genetic algorithm,GA)相比,IGA优化的矩形农田作业路径总作业时间和作业时长平均分别下降了33.72%、34.00%,IGA优化的梯形农田作业路径总作业时间和作业时长分别下降了29.93%、30.00%,与并排作业相比,IGA优化的矩形农田作业路径总作业时间和作业时长平均分别下降了2.45%、2.29%,IGA优化的梯形农田作业路径总作业时间和作业时长分别下降了2.42%、2.02%。研究结果表明采用IGA进行多联合收割机作业路径优化是可行的,可为联合收割机多机无冲突协同作业路径规划提供参考。     

4LZG-3.0型谷子联合收获机的设计与试验

针对谷子机械化收获难、损失大的问题,研究设计了4LZG-3.0型谷子联合收获机。该文描述了机器的总体设计方案,并对割台、输送装置、脱粒装置、清选装置等进行了设计,确定了其关键参数。该机配套动力55 k W,工作幅宽为2 000 mm,生产率为0.23~0.45 hm2/h;可一次完成谷子切割、输送、脱粒、清选、集粮、碎谷码回收等作业,具有喂入量大、割台损失少、脱净率高、夹带损失率小、脱出物中含杂率少等特点。田间性能检测和试验考核表明:机器性能稳定,作业顺畅,主要指标为喂入量3~3.3 kg/s;总损失率6.86%~6.89%;含杂率1.6%~1.8%;破碎率1.3%~1.4%;可靠性系数≥95%,均达到或超过设计技术指标。该研究有效降低了割台损失,大幅减少了脱粒、清选损失,为提高谷子机械化收获水平提供了参考。     

4YQK-2型茎秆青贮打捆玉米收获机的设计

为提高玉米茎秆青贮作业效率、减少作业环节和人工消耗,在现有玉米收获和茎秆青贮机械化技术的基础上,对相应工作单元进行了改进设计和优化组合,开发了4YQK-2型茎秆青贮打捆玉米收获机。它主要由穗茎兼收割台、碎茎秆抛送器、打捆装置、喂料与送绳控制系统等组成,能够同时完成玉米果穗的收获,茎秆收集、切碎、输送、打捆等多项作业,实现了功能集成和运动相位的准确耦合。穗茎兼收割台采用纵向切刀,切碎并抛送茎秆,利用二级搅龙输运碎茎秆,结构简单;喂料与送绳控制系统采用机电一体化技术,可完成对打捆装置喂料与送绳过程的自动控制。试验表明：该收获机工作安全可靠,茎秆切碎、破节及打捆效果理想,能够满足玉米茎秆青贮工艺的要求。     

基于LoRa技术的联合收获机群通信方法

随着农业集约化、规模化及产业化的发展，联合收获机开始以机群形式进行多机联合作业，由此衍生出对于联合收获机群物联网及无线通信的需求。在无线通信技术中，LoRa技术在传输距离、部署方式等方面具有独特的优势。该研究提出了一种基于2.4 GHz LoRa技术的联合收获机群通信网络结构和工作模式。对LoRa相关参数使用NS-3网络仿真平台建立仿真模型，对扩频因子分配方案选择、可容纳节点数量和最小发送间隔进行分析，并在联合收获机群模拟通信场景进行仿真，同时开发了机载终端硬件和软件。仿真试验结果表明，在模拟通信场景下，选择特定比例分配扩频因子可改善网络通信性能；在保证90%以上接收成功率的前提下，静态场景下1 625 kHz带宽可支持25个节点以1 s的发送间隔进行通信，在动态场景下1 625 kHz带宽通信时延低于10 ms。田间试验结果表明，"报告（Report）"模式下通信总体成功率为99.3%；"请求（Request）"模式下通信总体成功率为92.5%，平均响应时间为123.07 ms。该研究将2.4 GHz LoRa技术应用于联合收获机之间的无线通信，可为联合收获机机群协同作业时通信提供可行方法。     

基于北斗的农机作业大数据系统构建

针对全国范围农机作业动态监测和量化统计的应用需求,该研究通过在农业机械上安装北斗终端,制订数据传输规范,完成了基于北斗的农机作业大数据系统建设。该系统由农业机械及北斗终端、农机制造企业物联网平台和农机作业大数据管理服务平台3部分组成。系统共接入农机290 153辆。经数据清洗、轨迹分割和参数提取3个数据处理步骤,可获得农机的工作时长、行驶里程和作业面积等基本统计量。以2021年夏小麦机械化收割为例,利用该系统进行数据获取、处理和统计分析,输出收割机分布热力图和作业重心转移图,进行了收割时长、收割效率与收割面积等统计,分析了小麦主产区对跨区作业的依赖程度。麦收期间在线收割机累计35 243辆,日均18 568辆,收割时长中位数均值为8.3 h/d,收割面积中位数均值为5.5 hm2/d,约75%的小麦收割机进行了跨区作业,跨区距离中位数约为597 km。应用结果表明,农机作业大数据系统可准确开展数据处理和作业统计,可以向农业农村部门、农机制造企业、农机合作社和农机手提供作业动态监测和数据分析服务。     

基于北斗/GPS的谷物收割机作业综合管理系统

针对在谷物产量测量作业中收割机采用单一的全球定位系统(global positioning system,GPS)进行定位时定位信息不稳定的问题,提出利用具有定位和双向通信功能的北斗/GPS双模用户机,其内部采用北斗(BJ-54)和GPS(WGS-84)2种混合定位方式,将这2种定位方式互补使用,可以解决当使用单一定位情况下定位信息不稳定的问题。利用北斗/GPS双模用户机的定位信息实现谷物收割机行走线路图的测绘;利用北斗卫星的报文通信功能代替全球移动通信系统短信息服务,实现谷物收割机作业数据的远程传输功能。谷物收割机作业综合管理系统包括作业管理中心和车载子系统两部分。车载子系统实现收割机的地理位置、收割面积和谷物质量等数据的采集,然后将采集的数据通过北斗卫星传输给作业管理中心。作业管理中心利用这些数据可以绘制出收割机作业轨迹图和产量分布图,同时作业管理中心也可以向收割机发送作业指令,并通过文本语音转换模块将文本内容转换成语音信号输出,实现作业的综合管理与调度。田间产量测量试验表明,系统测量谷物收割面积相对误差为2.9%,谷物产量相对误差为3.47%,系统运行稳定、可靠。该系统可为南方丘陵山区谷物收割机跨区作业的产量测量、管理提供参考。     

采用改进U-Net网络的机收大豆质量在线检测

破碎率、含杂率是评价大豆联合收获机的重要作业性能指标,破碎率、含杂率实时数据是实现大豆联合收获机智能化调控的基础。为了实现大豆机械收获过程破碎率、含杂率的在线检测,该研究提出了基于改进U-Net网络的机收大豆破碎率、含杂率在线检测方法。以大豆联合收获机实时收获的大豆图像为对象,使用开源标注软件Labemel对数据集进行标注,构建基础数据集。针对大豆图像粘连、堆叠、语义信息复杂等问题,以U-Net为基础网络结构,结合VGG16网络并在各激活层（Rectified Linear Unit,ReLu）前引入批归一化层（Batch Normalization,BN）防止过拟合;在编码器中提取的特征图后面添加卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）抑制无关区域的激活,减少冗余部分;采用最近邻插值法的上采样替换解码器中转置卷积,避免转置卷积引起的棋盘效应。试验结果表明：改进U-Net网络能有效地将图像中完整大豆籽粒、破碎籽粒和杂质进行识别分类,完整籽粒识别分类综合评价指标值为95.50%,破碎籽粒识别分类综合评价指标值为91.88%,杂质识别分类综合评价指标值为94.35%,平均交并比为86.83%。应用所设计的大豆籽粒破碎率和含杂率在线检测装置开展台架和田间试验。台架试验结果表明,本文方法的检测结果与人工检测结果的破碎率均值绝对误差为0.13个百分点,含杂率均值绝对误差为0.25个百分点;田间试验表明,本文方法检测结果与人工检测结果的破碎率均值绝对误差为0.18个百分点,含杂率均值绝对误差为0.10个百分点。所提检测方法能够准确在线估算机收大豆的破碎率和含杂率,可为大豆联合收获作业质量在线检测提供技术支持。     

4UGS2型双行甘薯收获机的研制

针对国内甘薯收获机械自动化水平低、挖掘阻力大、易堵塞、土薯分离效果差、生产效率低等突出问题,充分考虑甘薯自身生理性状,根据甘薯体型大、皮薄、结薯深和甘薯秧蔓匍匐缠绕严重等特点,设计研发了4UGS2型双行甘薯收获机,挖掘机构的防堵设计可有效保证土壤顺畅流动,减轻秧茎或杂草搭缠,从而降低作业阻力;两级土薯分离装置、主动型抖动装置和土薯分离装置速度配比优化设计,可以提高明薯率和降低破皮率,保证更有效的土薯分离效果;自动对行装置和自动挖深调控装置的研究,可进一步提高甘薯作物收获机械自动化水平和作业性能。田间收获试验表明:该机型对土质松软、板结较少的垄作旱地适应性较好,拖拉机前进速度为1.40 m/s时,其明薯率达97.40%,伤薯率达1.85%,破皮率达1.83%,可靠性为95%,生产率达0.80 hm~2/h。设计机型的各项性能指标优于传统机型,其明薯率提高6.23个百分点,伤薯率降低4.11个百分点,破皮率降低3.11个百分点,生产率提高0.19 hm~2/h。该机型工作稳定可靠、作业效果好、生产效率较高。该研究可为其他薯类收获机械智能化收获技术研发提供有效借鉴。     

基于微波反射法的谷物含水率在线检测装置研制

针对稻麦联合收割机在收获作业时难以对小麦、水稻等谷物的含水率进行准确在线测量的问题,该文基于微波反射法研究了谷物含水率在线检测方法,建立了稻麦含水率检测模型,研发了一种稻麦联合收割机谷物含水率在线检测装置。该装置采用微波测量模块对稻麦含水率进行非接触式测量,设计了电压转换电路将微波参数转换成电压信号,采用滑动平均滤波算法进行信号滤波,最后通过标定试验所建立的含水率检测模型进行稻麦含水率计算,计算结果经CAN总线通讯在显示器上实时显示。基于上述理论研究、技术开发和结构设计对所研制的谷物含水率在线检测装置分别进行了室内静态试验和田间收割试验研究,试验结果表明:检测装置的对稻麦含水率的测量范围为14%～34%,在室内静态试验和田间收割试验中的性能标准差分别为0.458 3%和1.078 0%,相对误差分别在2.5%和5%左右,具有良好的准确性与实用性。