一种创新型茎块收获机的设计与试验

经过对国内茎块类收获装备的应用现状比较分析和试验,创新设计出一种集挖掘、收获和还田于一体的收获装备。通过生产试验和性能测试,装备的作业质量和性能参数符合研究设计指标,具有切段秆秧、分割土壤、铲起果壤、输送振动、果壤分离、集果和摆动二次果壤分离等农艺功能。试验结果表明：设计的装备解决了现有装备结构设计复杂、制造成本高、果土分离不彻底或需人工捡拾等问题,收获效率高,可确保茎块质量,性能稳定,可靠性高,制造成本适中,作业成本低,并且具有果土分离彻底和秧苗还田的功能等特点。     

基于图像处理的河蟹分级系统设计

【目的】传统的河蟹分拣方法主要依靠人眼识别,误差率大,耗时耗力,且易对河蟹造成损伤。随着机器视觉技术和人工智能的高速发展,基于视觉识别技术的河蟹分拣方法效率高、准确度高。【方法】课题组设计了一种基于品质智能分级技术的河蟹高效分级系统,通过使用不同等级的雌雄河蟹各20只进行分级试验,利用视觉模块的图像采集与图像处理技术采集河蟹图像,经过图像的灰度化、滤波、增强、图像分割和形态学处理消除环境干扰,结合河蟹雌雄判别技术和河蟹肥满度公式,计算得到河蟹公母与肥满度识别准确率指标。【结果】该系统的河蟹雌雄平均识别准确率为97.5%,肥满度平均识别准确率为97%,证实了分级装置的可靠性。【结论】该系统采用视觉识别技术进行河蟹无损检测,可以实现低损伤、高效率、高准确度识别河蟹,与传统人工相比提高了判别准确度,提升了分拣效率,大幅节省人力、物力,具有广泛的应用前景。     

基于PSO-PID的拖拉机线控液压转向控制研究

PID控制是典型的控制系统,其核心内容是PID参数优化。为解决拖拉机线控液压转向PID控制参数优化时不能确保得到最佳性能且耗时长的问题,课题组采用了理论分析法及仿真实验法,对线控液压转向系统的模型进行了仿真分析,基于粒子群算法（PSO）优化了PID参数,提出了PSO-PID控制器,并将其控制结果与标准PID进行对比,得出了使整个PID系统性能优异的优化结果。仿真结果表明,PSO算法有效提高了PID参数的稳定性、收敛速度和搜索精度,性能指标更优。     

液压机械无级变速箱箱体轻量化设计

液压机械无级变速箱(HMCVT)是结合纯液压式变速箱和纯机械式变速箱的优点,使功率先分流再汇流,最终达到无级变速。将其使用在车辆上能够改善车辆的动力性、燃油经济性同时减小控制的难度。文章使用ANSYS workbench对HMCVT虚拟装配模型结构中的箱体完成静力学分析,确定了箱体优化设计的方案并在完成改进后再次进行验证。     

采用LWD-QPSO-SOMBP神经网络的拖拉机柴油机故障诊断

针对目前拖拉机柴油机故障诊断中单BP（Back Propagation）神经网络模型的局限性,该研究提出一种LWD-QPSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络的拖拉机柴油机故障诊断模型。首先,将SOM（Self Organizing Maps）神经网络和BP神经网络结合,重置网络结构并利用LWD-QPSO（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization）算法对网络的权值和阈值进行优化;然后,分析拖拉机柴油机的故障机理,确定反映故障发生的数据信号;最后,确定LWD-QPSO-SOMBP神经网络模型的结构参数,基于CAN（Controller Area Network）总线技术采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对LWD-QPSO-SOMBP神经网络的性能进行测试,并将测试结果与BP神经网络、SOMBP（Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络、PSO-SOMBP（Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络、LWD-PSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络及改进量子粒子群（Improved Quantum Particle Swarm Optimization,IQPSO）算法优化后的SOMBP神经网络的测试结果进行对比。试验结果表明, LWD-QPSO-SOMBP神经网络输出总误差为0.111 8、平均相对误差为0.005 8、均方误差为0.000 3,相比于其他5种神经网络均为最低。LWD-QPSO-SOMBP神经网络充分发挥并有效综合了SOM神经网络在数据预处理及PSO算法在优化BP神经网络初始权值阈值方面的优势,实现了拖拉机柴油机的高精度故障诊断。LWD-QPSO-SOMBP神经网络由于使用SOM神经网络结构对输入数据进行预处理,网络收敛速度大幅度提升,相比单BP神经网络,迭代次数由2 431次降为63次,下降了97.40%;同时采取LWD-QPSO算法对BP神经网络的初始权值阈值进行优化,降低了传统PSO算法的粒子适应度,进一步提高了网络的收敛精度和收敛速度,相比传统PSO算法,粒子适应度从0.15降为0.11,下降了26.67%,网络训练误差由0.004降为0.000 6,下降了85.00%;LWD-QPSO-SOMBP神经网络的故障诊断准确率大幅度提升,相比于单BP神经网络,输出总准确率由85.00%上升至99.44%。研究结果可为高精度拖拉机柴油机故障诊断提供参考。     

一种新型速冷水杯的结构设计

文章以生活中常用的水杯为研究对象,设计了一种速冷水杯。该速冷水杯可以快速将100℃的开水冷却至适宜人们饮用的55℃温水,保证人们能够在较短的时间内喝到适宜温度的水,从而满足身体对水分的需要。通过傅里叶导热定律对速冷水杯建立一维导热的数学模型,对热水区和冷却水区的不锈钢分隔层建立单层导热模型,再根据能量守恒定律求解出冷却时间。     

基于无人机的静电离心喷雾装置的设计

静电喷雾是高效、低污染新型施药技术,已成为植保领域的研究热点之一。文章设计了基于无人机的静电离心雾化装置,在喷头部分采用了将静电雾化和离心雾化结合的方法,进一步细化雾滴,为植保喷雾的低量化提供了一种思路。     

基于IGWOPSO-SVM算法的水质监测及等级评定系统

目的 水污染监测是流域水污染防治工作的前提。为实现高精度的地表水水质监测及水体等级评定,本研究设计基于IGWOPSO-SVM(Improved grey wolf optimizer particle swarm optimization-support vector machine)模型的水质监测及等级评定系统。方法 选用传感器组、STM32F103单片机、ESP8266WIFI无线通信模块搭建水质监测系统数据处理模块,利用WIFI无线通信将数据处理模块采集到的水质数据传输至服务器,设计水质监测系统服务器交互端,同时开发水质监测小程序对水质等级进行实时监测。基于改进粒子群算法(Improved particle swarm optimization,IPSO)及灰狼算法(Grey wolf optimizer,GWO)提出了IGWOPSO算法,对SVM进行优化,据此提出了IGWOPSO-SVM水质等级评定算法。基于南京市玄武湖、金川河、江浦水源地135组水质数据对本系统水质等级评定效果进行试验验证。结果 相比于SVM,IGWOPSO-SVM水质等级评定算法的总样本分类准确率由86.67%上升至100.00%,上升了13.33个百分点;相比于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO),IGWOPSO算法的最佳适应度由86.80上升至99.20,提高了14.29%。结论 本研究解决了传统水体等级评定方法效率低、准确率低的问题,为地表水水质的精确监测提供了方法借鉴。     

基于ICEEMDAN和小波阈值的滚动轴承故障特征提取方法

[目的]针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳特征导致的故障特征频率难以提取的问题,提出了一种基于改进的带有自适应白噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和小波阈值降噪的滚动轴承故障特征提取方法。[方法]首先用小波阈值降噪对故障信号进行预处理,然后利用ICEEMDAN对降噪后的信号进行模态分解,产生一系列的固有模态函数(IMF),并根据互相关系数法提取与原信号相关的模态分量,作各层模态分量的包络谱图,提取滚动轴承的故障特征频率。[结果]通过仿真试验与滚动轴承故障试验分析,并将其与集合经验模态分解(EEMD)处理的进行比较,基于ICEEMDAN方法分解后的包络谱幅值更加明显。[结论]本研究提出的方法能精确地提取滚动轴承的故障特征频率。     

新型南方水田喷杆喷雾机液压系统的设计与分析

针对传统自走式喷杆喷雾机机械传动结构自质量较大,在南方水田中作业时易发生下陷、打滑等问题,设计了一种基于HST全液压驱动技术传动系统方案,并在AMESim软件中仿真分析该液压系统。结果表明,与传统机械传动系统相比,本方案简化了底盘及整机结构,提高了自走式喷雾机适应南方水田的能力;仿真液压主泵的稳定输出流量为78.8 L/min,负载稳定转速与负载转矩分别为33.2 r/min、772.6 N·m;传动系统传动稳定,响应快速,能较好地适应南方水田作业的要求。