大功率农机作业效率与机组合理运用模式的研究

为了科学管理、合理运用大功率农业机械,提高机组的作业效率,在调查测试播种和麦收作业的基础上,对测试机组分别进行了时间利用率和作业效率分析.结果表明:影响播种作业和小麦割晒作业时间利用率与总作业效率的主要因素分别是加种子肥料、故障维修和地头转向,个别机组存在动力匹配不合理的问题.根据调查和分析的结果,针对大功率农机作业中存在的问题提出了机组的合理运用模式.     

播种机组纯作业时间利用率与地块条件的匹配模型与试验

机械化播种作业是现代农业生产的重要环节,纯作业时间利用率是衡量播种机组作业效率的重要指标。该研究依据农业机组运行机理,在调查研究的基础上,提出季节时间利用率概念,确定了播种机组的作业时间构成,建立了播种机组纯作业时间、转弯时间、加种肥时间的计算模型和3种加肥方式下的播种机组纯作业时间利用率计算模型,明确各参数随地块面积、地块长度等条件变化的一般规律;以此为基础,在机组正常作业状态下,采用定距离多点多设备同步跟踪测的试验方法获取4种典型播种机组各类作业时间数据,并运用3σ原理剔除无效数据;依据所建模型及有效试验数据,采用Matlab 2012b对4种播种机组的纯作业时间利用率随地块条件变化规律进行模拟仿真,并采用Sigmaplot 12.5软件直观表达试验结果;进而探索了播种机组纯作业时间利用率随地块条件化的原因,确定了目标时间利用率条件下不同播种机组与其所适宜的作业地块面积和地块长度的定量关系:播种机组纯作业时间利用率大于0.6时,约翰迪尔7830机组适合作业地块面积大于等于6 hm^2、地块长度为1 200~1 400 m;维美德171机组适宜作业地块面积大于等于6 hm^2、地块长度为1 000~1 200 m;常发504机组适合作业的地块面积大于等于1 hm^2、地块长度为500~1 500 m;黄海254机组适合作业的地块面积大于等于0.3 hm^2、地块长度200~1 500 m。研究成果可为不同地块条件的播种机组选型提供定量依据。     

田间作业机组合理编组的理论计算及程序设计

拖拉机与农具组成的田间作业机组,要实现机器本身结构和性能与之配套机具的系统协调,获得最佳的运用效果,要进行合理编组计算。该文规范了机组合理编组的理论计算步骤并用ＴｕｒｂｏＣ语言编写了计算机程序。该程序可完成田间三大类作业的合理编组计算工作,如略加修改可以满足更多种机型完成各种作业的合理编组的计算。经上机运算准确、可靠、快捷、方便。     

收割机作业速度多目标控制模型的鲁棒优化设计

本文围绕稻麦联合收割机作业速度控制策略问题,以收割机作业质量、作业效率、能效利用率为控制目标,基于模型鲁棒优化理论,建立了基于多目标控制的收割机作业速度控制模型;在分析各控制目标约束条件和满足收获损失率、作业效率和能效系数期望区间的基础上,考虑控制目标对田间作业参数变化的灵敏度,提出一种基于模拟退火算法的控制目标权重因子优化方法。田间试验结果表明,当草谷比变化率为40%,谷物密度变化率为29.9%时,本控制模型可将收获损失率控制在0.42%～0.43%范围内,脱粒滚筒功耗15.12～16.99kW,并能实现收割机复杂工作环境下作业速度的合理控制,进一步验证了控制模型的鲁棒性和可行性。     

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。     

Computer Aided Analysis of Forces Applied to Semi-mounted Plough

半悬挂犁工作幅宽大，作业效率高，非常适应大农业生产的要求，为了合理地进行半悬挂犁与拖拉机机组的配套设计和使用，减少耕作过程中的功率消耗，提高机组效率，就必须要对半悬挂犁进行受力和结构参数分析，传统的分析方法是利用图解法。本文从理论上分析了采用图解法进行半悬挂犁受力分析所存在的问题，建立了半悬挂犁受力的矩阵方程组，利用计算机辅助分析，预测了半悬挂犁机组各结构参数变化对机组受力工况的影响，从而为半悬挂犁机组的合理配置、强度计算和优化设计提供了理论依据。     

半悬挂犁受力和结构参数的计算机辅助分析

半悬挂犁工作幅宽大，作业效率高，非常适应大农业生产的要求，为了合理地进行半悬挂犁与拖拉机机组的配套设计和使用，减少耕作过程中的功率消耗，提高机组效率，就必须要对半悬挂犁进行受力和结构参数分析，传统的分析方法是利用图解法。本文从理论上分析了采用图解法进行半悬挂犁受力分析所存在的问题，建立了半悬挂犁受力的矩阵方程组，利用计算机辅助分析，预测了半悬挂犁机组各结构参数变化对机组受力工况的影响，从而为半悬挂犁机组的合理配置、强度计算和优化设计提供了理论依据。     

秸秆粉碎覆盖与施肥播种联合作业的实现及机具设计

针对国内外在发展和推广秸秆覆盖保护性种植技术过程中，现行分阶段作业给施肥播种作业(特别是象小麦一类的小行距作物的施肥播种)所带来的因秸秆缠、堵而使机具无法正常工作的问题，提出了“乘被锤爪打碎的高速秸秆沿风道越过种肥箱向斜后上方抛出、未落地前地面处于洁净裸露之机，及时进行开沟施肥播种，随后碎秸秆再自然撒覆于种后地表之上”的联合作业方式，并依此开发研制出9QBF-150/8型秸秆覆盖免耕施肥播种联合作业机。大田应用试验结果表明：机具工作正常、性能良好，作为主要技术指标的茎秆切碎长度合格率不低于96.3%、种肥播深变异系数分别小于8.47%和6.54%，作业中基本不出现秸秆缠堵的问题，所用与同等1.5 m幅宽秸秆粉碎还田机相同的36.8 kW拖拉机，工作负荷无明显增加，证明了联合作业原理的可行性和合理性。样机目前尚存在机体质量偏大、重心置后、靠近两侧地轮处偶尔会发生夹挂秸秆等问题，还有待进一步改进和完善。     

收获机组技术生产率随地块条件的变化规律试验

针对土地经营规模多样化的现状,探索收获机组技术生产率随地块条件的变化规律,在综合分析收获机组作业时间构成的基础上,建立了收获机组作业各类时间项目与地块条件关系的数学模型,建立了不同卸粮条件下收获机组技术生产率与地块条件关系的数学模型。选择8种不同功率级的收获机组为研究对象,采用跟踪试验方法获取收获机组作业过程中各类时间消耗数据,验证了收获机组技术生产率随地块条件变化关系模型的正确性;采用MATLAB进行编程计算,研究得到不同功率级收获机组技术生产率随地块条件变化的定量规律:幅宽为2~3 m的小功率收获机组适宜的最小地块长度为400 m,最小地块面积为3 hm2;幅宽在4~5 m的中等功率收获机组适宜作业的地块长度为600 m,地块面积为5 hm2;工作幅宽为7 m以上大功率收获机组适宜作业的地块长度为800 m,地块面积为7 hm2。该研究可为完善农业机械化生产与管理理论、科学选择收获机械提供参考。     

油菜机械直播铲锹式种床整备机振动特性分析与结构改进

针对油菜机械直播铲锹式种床整备机作业时机组振动大,易导致关键零部件磨损、降低整机可靠性的问题,该研究利用Coco-80动态信号测试分析系统对机组在怠速和田间作业工况下的振动加速度进行测试,采用时域和频域分析相结合的方法,确定了两种工况下不同位置测点的振动加速度大小及机组主要激振源,并以此为依据提出了通过优化曲柄相位角排列方式降低整机所受合惯性力、合惯性力矩,减小铲锹式种床整备机振动的方案。进一步地,基于质量代换法建立了整机共10组曲柄摇杆机构的惯性力、惯性力矩受力模型,运用MATLAB软件分析得出整机受到合惯性力、合惯性力矩最小的曲柄相位角排列方式,在此排列方式下,整机合惯性力基本平衡,绕x、y轴的合惯性力矩绝对值均值分别降低了37.40%、30.09%。对改进后的机组在振动较大处采集加速度时域信号,与改进前相比,测点振动总量在怠速和田间作业工况下分别降低了36.42%、31.97%。该研究可为基于平面连杆机构群的农业机械减振研究提供参考。     

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。     

2021年秋季气象条件对农业生产的影响评价

2021年秋季（9−11月）,全国平均气温为10.5℃,较常年同期偏高;全国平均降水量为157.9mm,为1961年来最高值,尤其西北地区、华北、黄淮区域平均降水量均为1961年以来历史同期最高值;全国平均日照时数为564.9h,为1961年以来第9低值。东北地区大部初霜期较常年明显偏晚,全国秋收区光温条件总体利于作物灌浆成熟和收晒。西北地区东部、华北大部和黄淮北部秋季前期多雨和寡照突出,属典型“埋汰秋”,麦播期普遍推迟7～15d,秋季中后期天气转好,冬小麦播种速度加快。秋末华北、黄淮、西北地区东部冬小麦发育期较常年普遍偏晚7～25d,处于分蘖期的占比低于常年和2020年同期,全国冬小麦晚弱苗比例高于常年和2020年同期。南方大部地区秋播期间农田土壤墒情适宜,冬小麦、油菜播种和出苗顺利,发育期基本接近常年。     

基于农机空间运行轨迹的作业状态自动识别试验

以物联网为代表的现代信息技术在农机作业管理领域的发展应用,实现了农机作业过程的定位监控,但现有农机远程监管系统对海量农机空间位置数据仅实现了远程存储、显示和简单分析,难以满足农机精准管理和数据智能处理的要求。该文采用数据挖掘中的聚类和空间数据分析方法,结合农机空间运行轨迹的特点,研究了基于空间运行轨迹点的农机作业状态自动识别算法;设计实现了典型农机运行状态自动识别方法,定量分析了农机作业班次内田间作业时间、空行转移时间、停歇时间的量化构成。农机试验表明:发展的基于空间索引和网格密度的聚类算法精度达89%以上。农机作业状态自动识别为农机作业生产率、农机利用率和作业成本核算提供了定量依据。     

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。     

Simulated Farm Fieldwork, Energy Consumption and Related Greenhouse Gas Emissions in Canada

The amount of greenhouse gas (GHG) emissions that can be attributed to agricultural machinery management was analysed using computer simulation of farm power requirements, machine hours and fuel consumption. The ‘Farm Fieldwork and Fossil Fuel Energy and Emissions’ (F4E2) model optimised tractor and harvester power P. To minimise P for a single tractor for spring tillage and sowing, the model budgets available spring work time in half-day increments and adjusts implement widths to match. Other field operations in the model are powered by a tractor derived for spring. Emissions of GHG were estimated for ploughing, discing and sowing operations in springs, along with autumn harvesting, cultivation for weeds, spreading manure and sprying for pests. A grain trailer and a swather were considered as part of harvesting. Farm site estimates were extrapolated to regional and national scales with appropriate and available Canadian Census and farm survey data. Fuel consumption and GHG emission factors for petrol and diesel fuels were also analysed. Fuel efficiency and proper matching of equipment to tractors were important factors. Canada's 1996 Farm Energy Use Survey (FEUS) provided useful validation to the F4E2 energy consumption estimates. The model estimate of 71·6 PJ of diesel energy for 1996 was within 1% of the 72·0 PJ of diesel fuel energy that FEUS attributes to farm machinery for Canada. The 1990 Kyoto baseline estimate of GHG emissions was 6·5 Tg of CO₂ equivalent from both diesel and petrol for farm field operations in Canada.     

日本水稻生产机械化系统分析及对中国农业机械化发展的建议

该文对日本水稻生产机械化系统的试验进行了分析。该水稻生产机械化系统分为两个系列：全程机械化系列（乘式系列）和半机械化系列（走式系列）。详细分析了水稻生产机械化系列的各个作业项目的田间作业量、负担面积、作业费用及成本指数等，这些作业项目的内容包括耕地、插秧、除草、植保和收获作业等。同时也分析了每个系列的每公顷机器使用总费用。在分析日本水稻生产机械化系统的基础上，提出中国农业机械化发展的合理化建议。作业成本分析表明，中国的农业生产机械化系统不能完全照搬日本模式，中国的农业生产机械化的发展道路只能有序列的逐步实现。     

1GSZ-350型灭茬旋耕联合整地机的设计与试验

为了适应大马力拖拉机对配套农机具的需求,在分析研究中小型单一和组合作业模式整地机的基础上,设计研制出一种集灭茬、旋耕和深松于一体的宽幅联合整地机,并进行了单一和联合作业的试验。试验表明,该机具在作业时能够充分发挥大马力拖拉机的作业效率,减少拖拉机的功率消耗,节能约14.3%;机具配置的灭茬刀、深松铲和旋耕刀排列合理,保墒效果明显,碎土率和灭茬率高达95%。该机属于高效节能型机具,为研究大型农机具提供了参考。     

黑龙江省农业机械化作业水平预测方法

黑龙江省农机化作业水平的预测是一个复杂的非线性系统,其发展变化具有增长性和波动性,对于拟合的方法要求较高。该文对黑龙江省农机化作业水平预测方法进行研究,在传统预测模型灰色GM(1,1)模型、平滑预测模型和回归预测模型的基础上建立了基础预测模型,并与BP神经网络模型组合,建立了灰色神经网络、平滑回归神经网络等组合预测模型,并预测了黑龙江省2008～2015年的农机化耕、种、收、植保、灌溉作业水平。结果表明,新的预测方法拟合精度高、有效、可行,为农机化作业水平的预测提供了一条新的途径;黑龙江省机耕、机播、植保作业水平很高,但是机收作业水平不高,机械化灌溉是主要的瓶颈,需要进一步发展。     

智能农机多机协同收获作业控制方法与试验

为提高多台无人化智能收获机和运粮车协同作业效率，该研究以2台不同型号水稻收获机和1台运粮车为研究对象，开展了智能农机多机协同收获作业控制方法研究。根据协同作业控制决策约束条件，建立协同收获作业中有限个状态过程的改进型连续时间马尔科夫链模型。以减少非作业时间为优化目标，通过模型预测未来一段时间内每台收获机的卸粮时间，动态更新每台收获机的卸粮顺序和时间。仿真试验结果表明：本文控制方法相对于仓满后再召唤运粮车的卸粮方式有效减少了作业时间，协同收获任务的农机平均作业时间减少了13.58%。田间试验结果表明：智能农机多机协同作业控制方法实现了2台水稻收获机和1台运粮车协同自主作业，在场景1中，相对于仓满召唤卸粮模式，收获机1和收获机2非作业时间分别减少了71.25%和42%，收获效率提高了6.65%和5.22%；在场景2中，相对于仓满召唤卸粮模式，收获机1和收获机2非作业时间分别减少了77.64%和37.09%，收获效率提高了12.07%和5.78%。本文提出的控制方法可以实现收获-卸粮转运自主作业，减少了收获机的非作业时间，提高了作业效率，可为无人农场智能收获协同作业提供支撑。