航空喷施与人工喷施方式对水稻施药效果比较

【目的】找出小型无人直升机航空喷施雾滴在水稻植株的沉积分布规律,并比较农用无人机航空喷施方式和人工喷施方式的不同。【方法】通过喷施试验研究了市场上主流的2种不同型号无人机(油动单旋翼和电动单旋翼小型无人直升机)、不同作业参数对水稻冠层雾滴沉积分布结果的影响,并比较了不同农用无人机航空喷施方式和人工喷施方式的效果和效率。【结果】航空喷施方式下的作业参数对雾滴沉积量和穿透性均有着相同的影响趋势,均表现出作业速度越慢,雾滴在植株间的沉积量越多,穿透性越好;作业高度越低,沉积量越多,但穿透性较差。但由于不同类型无人机旋翼风场强度的不同,油动单旋翼小型无人直升机喷施作业时作业高度对雾滴的沉积均匀性影响明显,而电动单旋翼小型无人直升机喷施作业时作业速度对雾滴的沉积均匀性影响明显。人工喷施作业的雾滴在水稻植株上、中、下3层的沉积均匀性最差,且雾滴在水稻植株间的穿透性也最差,为110.42%,人工喷施雾滴大部分都沉积在植株上层,只有3.27%的药液量到达植株的底部,而航空喷施作业有10%~30%的药液量能到达植株的底部。【结论】从不同喷施作业方式的效果和效益来看,航空喷施雾滴沉积效果优于人工喷施雾滴沉积效果,作业效率约为人工喷施方式的10倍,且成本低,效益高。     

小型植保无人机喷雾参数对橘树冠层雾滴沉积分布的影响

【目的】探索小型植保无人机对果树喷施作业的雾滴沉积分布效果及应用前景,研究小型植保无人机喷雾参数对橘树冠层雾滴沉积分布的影响。【方法】采用三因素(飞行高度、飞行速度、喷施流量)的正交试验,应用小型六旋翼植保无人机进行喷雾试验。【结果】根据雾滴沉积密度和雾滴沉积均匀性结果,较佳的作业参数是喷头流量1.0 L·min~(-1)、作业高度2.5 m、作业速度4 m·s~(-1),影响雾滴沉积密度的主次顺序依次为作业速度、作业高度、喷头流量;根据雾滴沉积穿透性结果,作业高度均为2.0 m的试验号2(作业速度4 m·s~(-1),喷头流量0.6 L·min~(-1))和试验号8(作业速度1 m·s~(-1),喷头流量1.0 L·min~(-1))中雾滴沉积穿透性分别为22.21%和22.41%,其雾滴覆盖密度大且穿透性较好;影响雾滴沉积穿透性的因素主次顺序为作业高度、作业速度、喷头流量。【结论】针对植保无人机旋翼风场的影响和橘树独特的树形结构,对植保无人机的作业参数进行了优选,以保证航空喷施作业雾滴在橘树冠层的有效沉积分布。本试验研究可为小型无人机对果树的合理喷施、提高喷施效率提供参考和指导。     

无人机喷雾参数对雾滴在香梨花期冠层沉积分布的影响

为探索无人机喷雾参数对雾滴在香梨花期冠层沉积分布的影响,以密植库尔勒香梨为试材,选用四旋翼电动植保无人机为喷施器械,采用三因素（飞行高度、亩喷液量、飞行速度）三水平正交试验方法,以授粉液雾滴沉积密度、均匀性及雾滴覆盖率为评价指标,进行了无人机喷雾参数对雾滴在香梨花期冠层沉积分布的影响试验。结果表明,雾滴沉积密度和均匀性以处理6的飞行参数较优（飞行高度1.5 m、亩喷液量4.0 L/亩、飞行速度3.0 m/s）,从雾滴沉积密度极差分析结果可以看出,影响雾滴沉积密度的主要因素依次是亩喷液量、飞行高度、飞行速度。     

多旋翼植保无人机喷雾均匀性试验

为精确测试多旋翼植保无人机在不同高度、相对作业速度下的喷雾作业均匀性参数,针对河南农业大学研制的3W16-10型8轴16旋翼植保无人机,采用相对运动的方法模拟其田间作业场景,为了探究该多旋翼植保无人机喷雾作业效果,制订相应的试验方案并采用多次试验取平均值的方法安排试验,计算出在不同作业高度、相对飞行速度、喷雾压力条件下植保无人机在喷雾作业过程中线性方向各点的沉积量、均匀性,并绘制拟合曲线,建立了飞行速度、飞行高度、喷雾压力的喷雾均匀性关系模型。通过单因素试验和响应曲面法优化3W16-10型多旋翼植保无人机喷雾均匀性试验得到的最佳作业参数为:飞行高度1. 39 m,飞行速度2. 38 m/s,喷雾压力0. 5 MPa,此时沉积均匀性变异系数为0. 172,相对误差为8%。     

植保无人机水稻田间农药喷施的作业效果

【目的】测试和对比电动单旋翼与电动多旋翼植保无人机在水稻田间的作业效果。【方法】测试的植保无人机为HY-B-15L型单旋翼植保无人机(单旋翼机)和MG-1S型多旋翼植保无人机(多旋翼机)。以一定比例的罗丹明B与善思纳米农药的混合溶液作为喷施溶液,通过改变无人机作业高度和农药喷洒量进行田间喷施试验,采用荧光示踪剂法和水敏纸图像分析法获得2种无人机在不同喷施条件下喷施的雾滴在靶标上的沉积效果。按田间药效调查准则,调查不同处理下的纳米农药对水稻病虫害的防治效果。【结果】2种无人机喷施的雾滴在各采样点上的沉积量随农药喷洒量的增加而增加,当农药喷洒量为66.67和100.00 mL·hm~(–2)时,单旋翼机在各采样点上的沉积量比喷洒量为46.67 mL·hm~(–2)时的分别增加了48.50%和137.73%,多旋翼机分别增加了66.60%和111.88%。作业高度影响了无人机喷施雾滴在采样点上的沉积量和沉积均匀性,当作业高度由1.5 m增加至2.5 m时,单旋翼机喷施的雾滴在采样点上的沉积量和沉积均匀性分别降低了19.3%和53.6%、多旋翼机分别降低了48.7%和22.9%。在4种喷施条件下,单旋翼机在采样点上的沉积量比多旋翼机同条件下分别高出85.8%、26.5%、59.4%和123.4%。单旋翼机在1.5 m和46.67 mL·hm~(–2)作业条件下,农药对稻飞虱Nilaparvata lugens、稻纵卷叶螟Cnaphalocrocis medinalis、稻秆潜蝇Chlorops oryzae、细菌性条纹病及稻瘟病5种水稻病虫害的防治效果最好,防效分别为87.63%、76.67%、84.08%、59.26%和82.33%;多旋翼机在1.5 m和66.67 mL·hm~(–2)作业条件下,农药对上述水稻病虫害的防治效果最好,防效分别为86.54%、78.62%、89.47%、66.67%和83.33%。【结论】2种植保无人机由于旋翼风场不同,导致雾滴沉积效果不同,单旋翼植保无人机喷施效果更好;2种无人机喷施的农药最终对水稻病虫害的防治效果无明显差异,且防治效果均达到国家防效标准。     

植保无人机作业参数对雾滴在火龙果树冠层沉积分布的影响

为探究多旋翼植保无人机作业参数对火龙果树冠层雾滴沉积分布的影响,应用极飞P20多旋翼植保无人机对火龙果树进行喷雾作业,采用正交试验对主要作业参数（航线方向、作业高度与作业速度）进行优选。结果表明,植保无人机对火龙果树施药在航线平行于种植行、作业高度为1.5 m (距离冠层顶部高度)、作业速度为1.5 m·s-1条件下,雾滴在火龙果树各个冠层的雾滴沉积密度,覆盖率最大。极差分析结果显示,作业速度是雾滴沉积密度和火龙果树上层雾滴覆盖率的最主要影响因素;而作业高度是火龙果树中层、下层雾滴覆盖率和雾滴分布均匀性的最主要影响因素,当作业高度为1.5 m 时雾滴分布均匀性最好。根据P20多旋翼植保无人机喷雾在火龙果树冠层的雾滴沉积分布情况,对植保无人机的作业参数进行了优选,为提高植保无人机施药雾滴在火龙果树冠层的有效沉积分布,实现所选机型在火龙果树病虫害防控中的高效应用奠定了基础。     

多旋翼植保无人机与常规喷施缩节胺对棉花生长调控效应比较

【目的】分析JT-30多旋翼植保无人机喷施缩节胺(DPC)对调节棉花生长的影响,研究植保无人机在棉花化控作业中的应用效果,为植保无人机在棉花化控作业的应用提供指导。【方法】与喷杆式喷雾机作业相比,采用JT-30六旋翼植保无人机喷施DPC作业,分析其对棉花株高、果枝长度、节间距等的影响。【结果】JT-30植保无人机喷施DPC 5、10、14 d后能够有效抑制棉花的株高,抑制率分别为7.26%、15.81%和21.17%;喷杆喷雾机作喷施作业后对应的抑制率为8.55%、16.81%和 22.80%;JT-30植保无人机喷施DPC对棉花株高的抑制效果与喷杆式喷雾机作业效果相当。在果枝长度、节间长度和果枝始节高度等指标上表现出了相似的结果,且高浓度DPC没有对棉花表现出药害作用。【结论】植保无人机喷施缩节胺可以有效促进棉花营养生长向生殖生长的转移、塑造良好株型、提高成铃率,且高浓度DPC对棉花无药害,具有与常规喷施相当的效果。     

植保无人机作业参数对雾滴在火龙果树冠层沉积分布的影响

为探究多旋翼植保无人机作业参数对火龙果树冠层雾滴沉积分布的影响，应用极飞P20多旋翼植保无人机对火龙果树进行喷雾作业，采用正交试验对主要作业参数（航线方向、作业高度与作业速度）进行优选。结果表明，植保无人机对火龙果树施药在航线平行于种植行、作业高度为1.5 m (距离冠层顶部高度)、作业速度为1.5 m·s-1条件下，雾滴在火龙果树各个冠层的雾滴沉积密度，覆盖率最大。极差分析结果显示，作业速度是雾滴沉积密度和火龙果树上层雾滴覆盖率的最主要影响因素；而作业高度是火龙果树中层、下层雾滴覆盖率和雾滴分布均匀性的最主要影响因素，当作业高度为1.5 m 时雾滴分布均匀性最好。根据P20多旋翼植保无人机喷雾在火龙果树冠层的雾滴沉积分布情况，对植保无人机的作业参数进行了优选，为提高植保无人机施药雾滴在火龙果树冠层的有效沉积分布，实现所选机型在火龙果树病虫害防控中的高效应用奠定了基础。     

增升增效倾转翼农用植保无人机的设计与仿真

【目的】为满足无人机田间作业既具有旋翼机灵活起降的功能又具备固定翼长航时的特征，设计了一种X字布局的旋翼、固定翼混合结构且具有倾转功能的新型农用植保无人机。【方法】根据农田喷施作业的负载动力要求对无人机的增升装置进行了翼型和参数的设计。利用SolidWorks软件搭建了植保无人机的机体结构，使用Fluent软件结合Spalart-Allmaras湍流模型，对植保无人机增升增速参数进行了气动仿真分析。【结果】仿真试验发现，升力系数与迎角和空速呈正相关，其中，迎角从4°至6°变化时的影响较为强烈；迎角对应5°～30°前倾角时，升力系数达到0.81。在5 m/s的空速下，迎角和前倾角的关系几乎呈线性分布，机头前倾即可增大升力系数，进而增加有效负载，使得整体植保无人机的作业效率得到提升。【结论】本文为设计倾转翼植保无人机提供了理论依据，也为植保无人机延长续航时间、提升作业效率打开了新思路。     

农用小型无人机转弯掉头模式及全区域覆盖下作业路径规划与优化

【目的】具备自主飞行、航线规划与优化、精准控制与变量作业能力是农用小型无人机(Agricultural smallunmanned aerial vehicle, ASUAV)的发展方向。本研究为ASUAV在全区域覆盖下自主飞行作业前的航线拐点坐标解算、飞行航向、起降点位置以及转弯掉头模式等提供优化选择。【方法】利用基于自主恒速飞行和最小转弯半径约束的无人机转弯掉头策略,分析并设计了任意凸多边形作业区域下无人机的路径规划方法,提出了基于幅宽微变的航线归整法路径规划方案,并对结构化农田区域实现全区域覆盖条件下的路径进行了规划与优化选择。【结果】基于最优转弯掉头模式下的ASUAV全区域覆盖路径规划方法适用于任意凸多边形结构的农田区域,GUI程序在解算地头边界航线拐点坐标的同时能优化选择出效率最高的飞行作业航线。在试验田随机规划出一个面积约为2.7 hm2的不规则凸六边形田块,仿真发现当无人机沿着平行于最长边飞行作业时,其空行行程最短,约为540 m,工作效率也最高,接近90%。【结论】经过优化选择后的ASUAV掉头转弯模式、起降点位置、飞行航向以及解算后航线拐点坐标等可以实现全区域覆盖,研究结果为ASUAV自主飞行作业提供了参考。     

植保无人机喷施锌锰型水稻降Cd叶面阻控剂的飞行参数研究

应用植保无人机喷施叶面阻控剂有利于提高喷施均匀度、减少劳动力成本、提升作业效率。为规范植保无人机喷施叶面阻控剂田间作业,确保作业技术效果,本研究以大疆T16植保无人机为作业机,研究了喷施"美鑫隆"锌锰型叶面阻控剂以降低水稻Cd积累的最佳飞行高度、飞行速度和喷雾剂量等参数。结果表明,喷施锌锰型叶面阻控剂最佳降镉(Cd)效果的植保无人机作业参数分别为:喷施叶面阻控剂质量分数为12%,喷头总流量为3.6 L·min~(-1),飞行高度3 m,飞行速度5 m·s~(-1)。第二年在最佳参数下喷施叶面阻控剂,黄华占和湘晚籼13号的糙米Cd含量分别比对照下降了0.24 mg·kg~(-1)和0.12 mg·kg~(-1),降Cd率分别达到52.7%和62.1%(P0.01)。     

植保无人机对水稻病虫害防治条件与防效的研究

为了探索植保无人机对水稻病虫害防治条件和防治效果,研究了植保无人机飞行高度、飞行速度、飞防助剂等条件对农药雾滴特性的影响,同时研究了两种不同施药方式对水稻纹枯病、稻曲病、螟虫防效的影响。结果表明,在植保无人机飞行高度距离水稻冠层2 m、飞行速度3 m·s^-1时,雾滴沉降密度（22.3个·cm^-2）最大,雾滴在水稻冠层不同部位的沉降密度存在差异：上部＞中部＞下部;添加飞防助剂药液湿润面积增加764%,雾滴中直径、覆盖率由未添加助剂前 256.3 μm、5.56%增加至327.5 μm、9.82%,雾滴密度由未添加助剂前20.3个·cm^-2降低至16.4个·cm^-2。在水稻孕穗期,相同药剂配方条件下,植保无人机喷施化学药剂和生物药剂对水稻纹枯病的防治效果分别为86.20%、83.20%,显著优于传统人工电动喷雾器喷洒防治效果;而对稻曲病的防治效果分别为86.51%、84.01%,对螟虫的防治效果分别为89.32%、81.47%,两种喷药方式的防治效果无显著差异。研究结果表明,植保无人机在最适飞行高度、飞行速度和添加飞防助剂等条件下,对水稻病虫害防治效果显著,具有大面积推广应用价值。     

基于神经网络PID的无人机自适应变量喷雾系统的设计与试验

【目的】针对传统植保无人机在定量喷施作业时由于飞行速度的变化造成施药不均匀以及传统控制算法无法满足无人机变量喷雾系统所需的实时性和稳定性等问题,设计一种基于神经网络PID的自适应无人机变量喷雾系统。【方法】采用风压变送器测出无人机的飞行速度,根据速度采用脉宽调制(PWM)方法进行自适应变量喷雾,同步用流量传感器测出实际喷雾流量,融合BP神经网络PID控制算法调节喷雾流量。由MATLAB构建BP神经网络PID控制算法,并与PID、模糊PID和神经元PID对比及分析;田间试验过程中,对比分析无人机定量喷雾与随飞行速度改变的变量喷雾效果,采用水敏纸获取雾滴沉积量分布,分别从整体区域、飞行方向和喷杆方向评价沉积量分布的均匀性。【结果】算法仿真对比试验结果表明,与PID、模糊PID和神经元PID相比,BP神经网络PID阶跃响应上升时间分别少28.57%、84.73%和31.03%,正弦跟踪平均误差分别小63.01%、87.03%和0.58%,方波跟踪平均误差分别小74.00%、79.53%和6.80%,鲁棒性强,无静差,超调量为1.20%;喷雾对比试验结果表明,本系统能够根据飞行速度自适应调节喷雾流量,实际流量与目标流量的平均偏差为8.43%,水敏纸扫描结果表明总体区域雾滴沉积量的变异系数对比定量喷雾平均降低26.25%,喷杆方向平均降低18.79%。【结论】该研究结果可为农业航空变量喷雾技术的应用提供理论基础。     

烟草病虫害无人机防控实施模式探索 ——以湖南常宁烟区无人机植保服务为例

无人机植保技术作为一种新型高效精准施药技术,能够实现人药分离、药械一体化,相较传统人工喷施作业,具有减工降本、提质增效、统防统治病虫害的优势,在湖南衡阳烤烟生产中广泛普及。基于此,本文就湖南省衡阳市常宁市植保无人机在烤烟病虫害防治中的应用进行探索, 重点阐述了飞防流程、飞防要点、取得的成效以及对未来的展望，为后期植保无人机在烟草上的推广应用提供一定参考。     

变量喷洒地面监控系统设计

采用Lab VIEW实现植保无人机变量喷洒过程的地面PC监控系统,并通过蓝牙实现基于Android平台的手机监控系统.经调试,该系统在PC机和手机中实现了喷洒流量的在线调节以及实际流量、飞行参数和地面监测点风场数据等信息的实时检测.该系统性能良好,功能实用,能满足变量喷洒地面监控系统的基本需求.     

The computational fluid dynamic modeling of downwash flow field for a six-rotor UAV

The downwash flow field of the multi-rotor unmanned aerial vehicle (UAV), formed by propellers during operation, has a significant influence on the deposition, drift and distribution of droplets as well as the spray width of the UAV for plant protection. To study the general characteristics of the distribution of the downwash airflow and simulate the static wind field of multi-rotor UAVs in hovering state, a 3D full-size physical model of JF01-10 six-rotor plant protection UAV was constructed using SolidWorks. The entire flow field surrounding the UAV and the rotation flow fields around the six rotors were established in UG software. The physical model and flow fields were meshed using unstructured tetrahedral elements in ANSYS software. Finally, the downwash flow field of UAV was simulated. With an increased hovering height, the ground effect was reduced and the minimum current velocity increased initially and then decreased. In addition, the spatial proportion of the turbulence occupied decreased. Furthermore, the appropriate operational hovering height for the JF01-10 is considered to be 3 m. These results can be applied to six-rotor plant protection UAVs employed in pesticide spraying and spray width detection.