双板差分冲量式谷物流量传感器性能试验

对双板差分冲量式谷物流量传感器的静态受力特性进行检测,结果表明传感器的输出信号与静态力作用点的位置无关,即传感器的线性度满足使用要求。室内标定试验和田间测产试验得到谷物流量在0～2.0kg/s范围内信号与传感器输出电压信号的关系和标定系数K。田间水稻测产试验检测测产精度误差小于     

冲量式谷物流量传感器性能实验研究

介绍了现有谷物流量传感器的种类、测产系统中所使用的冲量式流量传感器的基本结构和工作原理,对在升运器实验台上安装导流板和未安装导流板冲击式谷物流量传感器的输出信号值进行了比较分析,实验表明安装导流板后,传感器输出电压信号值平均提高30％左右,明显提高了传感器输出信号强度。     

谷物联合收获机测产系统性能试验

引进Ag Leader谷物测产系统,在国产中小型谷物联合收获机平台上开展了测产系统性能试验.谷物测产系统主要由包括流量传感器等在内的多路传感装置、终端显示及控制平台和GPS系统构成.首先进行了系统传感器的标定试验,然后进行了田间小麦的收获试验.将试验获得的产量数据进一步进行了处理,通过产量数据点的空间自相关性分析发现,产量值采样点在20 m范围内的的相互依赖程度较高;半方差分析表明,测产区域的产量分布空间变异明显,呈现空间聚集分布的特点.克里格插值后的产量分布图呈现斑状分布的趋势,也直观反映了聚集分布的特征,可以为精细农业的实施提供必要的理论依据.     

基于CAN总线的冲量式谷物流量联合收割机测产系统

针对精细化农业生产管理发展及智能化农业装备的需求,研究了基于冲量定理及压电传感器的谷物流量检测技术,研制了谷物流量传感装置,并集成CAN总线技术,开发了基于CAN总线的冲量式谷物流量联合收割机测产系统。通过试验与数据分析,冲量式谷物流量传感器静态检测精度稳定、准确,动态测量快速、精准。结合CAN总线工作稳定、实时性强等特点,所设计的谷物流量测产系统具有实时性强、测量误差小和传输稳定的特点,谷物测量误差基本稳定在8%以内,谷物流量定位实时、精确,以此绘制的谷物产量处方图具有一定的可信性和实用性。      

双板差分冲量式谷物流量传感器设

设计了一种双板冲量式谷物流量传感器及其差分消振电路,以消除车身振动对测产精度的影响.振动试验表明,在没有谷物输入时联合收获机车身振动导致前后2个检测板产生的2个振动信号是一对共模信号,可通过电路差分的方法消除;差分后传感器的输出电压的信噪比由2.5dB提高到62dB.在零喂入量情况下,振动产生的零点误差小于0.01g/s;在联合收获机正常作业的喂入量范围内(0.5～2kg/s),实验室测量误差小于3%.田间实际测量误差不大于5%.     

冲击式谷物流量传感器设计与性能试验

作物产量空间变异信息是实施精细农业的基础,为了获取产量信息,开发了一款新型冲击式谷物流量传感器.传感器由机械部分和电路部分组成,机械部分主要由感力板、敏感梁、底座以及传感器外壳等组成,敏感梁的上下表面贴有应变片.感力板受到谷物的冲击,从而带动敏感梁发生形变,通过应变片组成的桥式测量电路输出电信号.传感器的输出信号为电压形式.在静态试验和室内动态试验的基础上分别在河北省保定市和黑龙江省佳木斯市进行了收获小麦和水稻的田间试验,结果表明,传感器安装在合适的位置时,有着比较好的线性度,谷物产量的累积计量精度满足精细农业测产的要求.     

小麦联合收获机测产误差动态自校准方法设计与试验

为了进一步提高小麦联合收获机谷物测产系统的准确性与稳定性，本文在第1代基于光电漫反射原理的小麦联合收获机测产装置基础上，结合定量螺旋输送原理，设计了一套联合收获机测产误差动态自校准系统，提出了一种在联合收获机动态条件下，测产误差自动进行反馈校准的方法。该系统由谷物体积传感器、卸粮转速传感器、粮仓粮位传感器、数据采集与处理模块、显示终端和误差反馈校准软件组成。2020年6月在北京市小汤山国家精准农业研究示范基地分别进行了卸粮转速传感器性能试验、室内螺旋输送台架试验和室外田间动态自校准性能验证试验。卸粮转速传感器性能试验结果表明卸粮转速传感器相对误差小于2%。台架试验结果表明，在不同的卸粮转速下，系统监测值与实际输出值误差不大于2.5%，定量螺旋输送谷物瞬时流量与转速呈线性关系，R2达到0.9937。田间试验表明，采用测产误差动态自校准方法的测量误差在-2.95%~3.13%，比未使用该方法的测产装置测量结果降低了0.45个百分点，同时系统的误差波动减小。测产误差动态自校准方法为小麦田间产量信息的准确获取提供了一种新的测量手段。     

基于IMM UKF的冲量式测产系统研究

为适应精准农业的发展趋势,提高测产计量系统的精度,开发一套基于IMM UKF算法的冲量式测产系统。该系统由冲量传感器模块、北斗定位模块、DTU传输模块和上位机等组成。系统通过传感器模块进行信号的采集和处理,采用CAN通信方式将处理后的数据发送至上位机。上位机使用IMM UKF滤波算法对传感器上传的数据进行滤波,最终根据标定曲线得到谷物产量。通过车辆空载试验,采用IMM UKF算法与KF和UKF算法进行对比验证,结果表明IMM UKF算法的滤波效果更好,均方差为0.000 42 N。通过传感器标定试验,确定传感器的检测值与实际谷物重量的关系。通过大田测产试验,得出每个地块的产量分布图,试验结果表明该测产系统的平均误差达到3.911%。     

基于激光对射阵列的谷物流量监测装置研究

针对联合收获机刮板式输粮装置内谷物分布不均、流量难以准确测量的问题,开展了刮板式输粮的联合收获机谷物流量监测方法研究,设计了基于激光对射阵列的谷物流量监测装置,主要由激光对射阵列、升运器转速传感器、数据处理模块和谷物流量计量显示终端组成。当升运器刮板输送谷物经过激光对射阵列时,会阻断激光发射器发出的红外光线,激光接收器由于无法接收到红外光信号,输出信号发生变化,通过定时采集激光接收器输出信号变化可获取谷物分布信息;同时,升运器转速传感器输出转速信号,谷物流量数据处理模块将采集到的升运器转速信号和激光对射阵列信号经滤波、整形后,与人工测定的谷物容重信息送至谷物流量计量软件系统,以分层积分法处理后,将谷物流量、谷物容重和升运器转速实时显示在终端上。为了验证基于激光对射阵列原理的谷物流量监测装置性能,选择含水率为14.7%的南梗5055号水稻,开展了室内台架试验。结果表明:谷物含水率相同的情况下,基于激光对射阵列原理的谷物流量监测装置室内台架试验测量结果相对误差≤3.00%,为田间谷物流量在线监测提供了技术基础。     

基于介电特性的联合收获机小麦含水率检测装置研究

谷物水分的快速测量对谷物准确测产、粮食快速收储、精准农业实施具有重要意义。针对联合收获机动态作业条件下小麦水分检测稳定性差、测量精度低等问题,基于小麦介电特性原理,设计一种联合收获机水分在线检测装置,提出一种动态连续取样、静态间歇测量的新方法,实现了联合收获机作业条件下,在线快速稳定检测小麦含水率。在线检测装置由机械动态取样部分、电机控制模块、传感器模块、数据采集模块、卫星定位模块和显示终端组成。其中传感器模块包括水分传感器、温度传感器和料位传感器。开展了静态验证试验和田间动态验证试验。试验结果表明,静态条件下,含水率在线检测误差在3%以内;在田间动态变化条件下,建立了基于介电常数和温度因子的水分检测模型,实测值和检测值相关系数达到0.92,在线检测误差小于5%。采用动态连续采样、静态间歇测量的方法显著提高了含水率在线检测的精度,为实现小麦精准生产提供了一种快速测量手段。