单板式冲力谷物测产传感器设计与试验

为了能够适应目前精准农业的治理与发展需求,设计了实时产量检测的单板式冲力谷物测产传感器。为了验证方法的可行性,进行了传感器的受力有限元仿真,形成应力板的受力云图,确定应变片的检测位置。采用惠斯通电桥对应力采集板的形变信号进行采集,并通过CAN发送给上位机。上位机通过无迹卡尔曼滤波（UKF）算法对形变信号处理后,通过标定关系曲线,得到实时的产量信息。应力标定试验,确定了传感器采集的模拟值与冲力的关系曲线;产量标定试验,确定了冲力与产量的关系曲线模型;田块试验,表明该传感器的检测平均绝对误差为4.6%。      

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     

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3.8%.     

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.     

冲量法谷物流量测量系统的试验研究

根据精细农业研究的实际要求，首先在不考虑外部振动的情况下设计了一种基于冲量原理的谷物流量测量试验装置。该装置由自行研制的冲量传感器、数据采集器和谷物流动模拟箱体组成。试验结果表明，这种装置测量误差的绝对值小于5%，在此基础上又进行了谷物产量时监测系统的试验研究，试验结果表明，在引入外部机械振动的情况下，经过滤波处理系统测量误差的绝对值小于8%。     

基于占空比测量的谷物联合收获机产量监测系统研究

针对谷物联合收获机产量监测系统成本高、结构复杂和稳定性较低的问题,设计了基于占空比测量的谷物联合收获机产量监测系统,由对射式光电传感器、GPS模块、数据处理单元、数据存储单元和可视化单元组成。系统工作时,通过对射式光电传感器监测刮板上谷物遮挡与不遮挡两种电压信号,通过软件系统处理信号中高度对应的占空比,利用占空比与产量计量模型的关系获得产量数据,并连同系统的绝对时间、GPS数据存储到系统中。通过EDEM仿真和理论模型分析,推导了占空比测量值与谷物质量的正比例关系。利用台架试验对占空比测量值与谷物质量进行了全局模型和局部模型拟合,决定系数R²均不小于0.988。随后通过台架试验对全局模型和局部模型进行模型分析,台架试验结果表明,虽然局部模型可能对固定转速下的测量数据更优,但全局模型更具有通用性。随着系统测量数据的增加,相对误差逐步减小。田间试验中对系统测量的异常信号进行了统计和分析,为了减少异常信号对测产误差的影响,对系统测量值与实际产量进行了标定。田间试验结果表明,产量监测系统测产最大相对误差为3.83%,平均相对误差为0.40%,系统整体误差和误差波动均较小。     

花生联合收获机智能测产系统研究

为解决花生收获过程中产量监测问题,结合4HBLZ-2型自走式花生联合收获机设计了一种智能测产系统。硬件部分包括北斗导航车载接收系统、单片微处理器及重量传感器、德国麦希欧接触式在线水分传感器,通过CAN总线接口与上位机连接。将定量称重与网格细分技术相结合应用于收获机测产领域,相较于冲量式测产系统,极大地降低了收获机振动引起的产量累积误差。软件采用跨平台应用程序Qt完成了各传感器数据的实时接收、存储,以及对任意划定地块产量数据的查询,并且能够实现查询产量数据的平面及3D立体渐变色显示。在5种不同工况下对该测产系统进行试验,测试花生收获机工作状态下测产系统的稳定性。在发动机大油门、开动夹持输送装置工况下,产量相对误差绝对值小于2%,在田间试验情况下产量相对误差绝对值小于5%。     

谷物联合收获机自动测产系统产量模型

为了提高谷物联合收获机自动测产系统的测产精度,在研究了谷物联合收获机田间工作状态和升运器速度变异的基础上,通过分析谷物的运动学原理及其对冲量传感器作用的力学原理,建立了电压/升运器速度产量模型。为进一步消除收获机作业时的噪声干扰,在测产原始数据预处理时,先采用回归差分法降低振动噪声,然后采用双阈值滤波以及阈值取代法、前值取代法2种插值方法以消除差分电压中的奇异值,结果显示前值取代法效果较佳。此外,还提出了升运器速度归一化方法和冲量电压标准化方法以消除量纲影响并简化计算。田间测产试验结果表明,提出的电压/升运器速度模型比传统的质量-电压模型更能准确表征谷物运动实际情况,测产精度高,验证均方根误差为2.03%。     

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。      

联合收割机产量传感器的信号处理

冲量式产量传感器是精准收获过程中谷物产量在线测量的主要装置。但由于其自身固有特点，测量的数据误差较大。本文对此进行了研究并研制了相关处理电路，取得了较好的效果。试验表明，处理后系统的实际测产误差小于6％。     

基于RTK-BDS的无沟铺管机作业高程控制系统研究

针对农田铺管装备采用传统激光高程控制技术控制精度低、适应性差的问题,设计了基于载波相位实时动态差分北斗卫星定位系统(RTK-BDS)的无沟铺管机高程控制系统。该系统以RTK-BDS为核心,以V型犁式无沟铺管机为作业对象,采用多模型UKF多传感器信息融合算法获取高精度海拔高度信息;利用多模态模糊PID算法控制高程油缸,从而满足犁头按照指定坡降指标工作的需求。田间试验表明,多模型UKF算法较无迹卡尔曼滤波(UKF)、粒子滤波的滤波效果更好,其波动幅度降低至0.885cm,均方差降低至0.040cm,多点相对误差在±0.2cm之内;不同坡降高程控制的控制误差均在±2cm之内,平均误差小于1cm,满足无沟铺管机的作业需求。     

联合收获机籽粒损失监测传感器性能标定试验

设计了由升降平台、升降驱动装置、给料装置、传感器安装平台等构成的籽粒损失监测传感器标定试验台;选取饱满小麦籽粒、不饱满小麦籽粒和不同长度茎秆等物料运用标定试验台对籽粒损失监测传感器在不同安装高度及不同安装角度情况下进行实验室内标定.室内试验表明,针对含水率不同的小麦样品籽粒损失监测传感器的测量误差能限制在4.8％以内;根据室内试验标定结果确定了籽粒损失监测传感器在监测夹带损失时的安装位置,田间试验表明,夹带损失最大监测误差为3.40％.     

基于SSA-RFR算法的采棉机测产传感器研究

随着棉花种植和收获的机械化程度提高,获取准确的产量图,分析田间产量数据,变得尤为重要,而采棉机作业时在输棉管道处监测产量是一种有效、可行的方法。现有光电对射式棉花测产传感器在作业中会有粘液遮挡检测通道、环境光影响等问题,面对复杂的田间作业环境,传感器标定普遍采用线性或多项式模型,精度和抗干扰性表现不够理想。针对上述现状,本文首先在传感器的结构和电路设计上做了抗干扰改进。然后在传感器标定过程中,尝试使用随机森林回归模型(Random forest regression, RFR),对实验样本进行训练、测试。在分析模型的表现后,提出了麻雀算法(Sparrow search algorithm, SSA)改进的随机森林回归模型,以均方误差作为适应度,对模型进行优化。经过验证,在相同验证集下,优化后的模型有更好的检测精确度。通过研究寻优上下界范围,平衡运行时间和检测精度,得到最优检测模型。该模型在验证集上表现良好,决定系数R²为0.99,平均绝对百分比误差(MAPE)为6.34%。台架实验结果表明,不同风速下最大误差为9.21%,平均误差为8.33%,改进后的传感器及检测...     

重型拖拉机控制器的CCP底层驱动与上位机设计

针对重型拖拉机控制器的在线标定测量问题,以32位单片机MPC5744P为例,开发了控制器局域网络标定协议(controller area network calibration protocol,简称CCP)的底层驱动程序。依据CCP的需求设计了FlexCAN模块、PIT模块以及Flash模块的底层驱动程序。为实现对变量的在线标定,利用Python的外部工具PyQt5设计了相应的上位机。为验证所设计系统的性能,通过上位机对MPC5744P单片机进行了变量的在线标定测量测试。试验结果表明,设计的CCP底层驱动能够通过与上位机的交互准确实现变量的在线标定测量,符合设计要求。     

基于ARM的联合收割机谷物产量计量系统的研究

以联合收割机谷物产量计量为研究对象,利用压力测产传感器,采用S5PV210微处理器,设计了一套基于ARM的联合收割机谷物产量计量系统,实现了谷物产量的实时计量。田间动态试验结果表明:联合收割机谷物产量计量系统误差范围为3.93%～3. 91%,控制在4%以内,误差波动较小,准确率较高,能够达到设计要求,符合联合收割机的实际测产要求。     

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。