基于STM32微处理器的播种机工况故障采集系统设计

随着我国信息化水平的不断提高,机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,使得智能控制被广泛的应用到农业生产、工业生产和高等研究等各个领域。为此,基于STM32微处理器设计和研发了播种机工况故障采集系统。系统以STM32微处理器为核心,硬件部分主要包括信息采集、人机交互、智能控制、报警、自动补偿和电机驱动等模块,主要作用是完成对传感器节点的数据采集、分析、处理和控制功能;软件部分主要包括速度信息、播种量信息、漏播判断、开沟器堵塞和种箱空检测4个子程序。试验结果表明:所选用的TAP-4 0 LS4 0 N1-D3传感器能够精准检测到种子流、种箱排空、输种管堵塞等信号;在一定干扰环境下,系统漏播报警的准确率均在97%以上,实现了播种机工况故障精确采集功能,且该系统稳定性高,错误率低,具有十分宽广的应用前景。     

基于数字PI算法的精准施肥控制系统设计及仿真

为了使施肥速度与机器行进速度同步,提出了一种基于数字PI算法的闭环施肥系统,主要由传感器、PLC、脉宽调制电机驱动器(PWM驱动器)、GPRS模块及直流无刷电机组成。通过检测拖拉机的速度信号及外槽轮转速,PLC根据所输入决策经PWM驱动器对外槽轮下料速度进行闭环控制,从而实现精准施肥。仿真实验结果表明:基于数字PI算法的闭环控制系统提高了施肥精度和响应速度,机具操作简单,在田间工作性能稳定。     

精准施药中叶面积指数探测研究

精准施药技术的研究以提高农药的利用率为目的,是精准施药的发展方向。果树叶面积指数能为精准施药提供重要参考依据,通过叶面积指数及生物量探测可以进行大面积果树的长势监测并计算其药量的需求,进而对作物进行指导性施药。为此,结合国内外研究现状阐述了各类叶面积指数探测技术和计算方法,分析了精准施药技术中靶标探测的方法及叶面积指数探测在精准施药中的应用,并对精准变量施药中叶面积指数探测方法进行了展望。     

排种器振动种盘内种群质量实时监测方法

采用悬臂梁称重传感器测量排种器振动种盘内种群的冲击力,在分析不同参数下输出信号变化特征的基础上,设计了由加法器、精密半波整流、二阶巴特沃斯低通滤波和差动放大串联组成的信号处理电路,实现了振动状态下种群质量的实时监测。在振动种盘试验台上进行了性能试验,设定振幅为3、4、5mm,相应振动频率分别在11~13Hz、10~12Hz、9~11Hz范围,结果表明:当单位面积籽粒质量κ1.8 g/cm2时,信号处理电路输出电压Vout与κ的非线性误差小于5.5%;当κ2.0g/cm2时,由于种群振动运动的不稳定导致输出电压Vout的波动性增强,测量的非线性误差增大。信号处理电路零点输出电压随种盘振动强度的提高而增大,测量灵敏度随种盘振动频率的提高而降低,籽粒形状和力学特性差异对测量结果的影响可以被忽略,监测方法具有很好的适应性。     

基于小型电磁振动式小麦播种机的UG仿真

针对传统小型小麦播种机的缺点,设计了一种小型电磁振动式小麦播种机。该播种机具有播种质量高、速度快、安全系数大、播种成本低、适应不同田间要求,以及能有效减少能耗等特点。该机田间作业时,可以将开沟、播种、平土一次完成,大大简化了小麦播种时的生产流程,有利于进一步提高播种效率,解放生产力。为此,介绍了小型电磁振动式小麦播种机的整体构造和工作原理,并运用三维软件UG进行运动学分析,真实再现了小型电磁振动式小麦播种机新型开沟器的工作状况。结果表明:小型电磁振动式小麦播种机新型开沟器能够满足工作需求。经过进一步地改进和研究,此机将在播种小麦方面有较大的发展前景,同时对各种开沟器的研制也具有启迪作用。     

精密播种制钵机的机构设计及计算机辅助分析

目前,我国农业育苗播种中,所采用的播种制钵机还属于机械化范畴,不具有自动化水平,不能有效实现精密播种需求。为此,分析精密播种制钵机优化设计的需求,并结合Pro/Engineer软件辅助分析,优化了设计参数。结果表明:设计出的精密播种制钵机的机械结构简单、性价比高,降低了使用中钵体的破损率(降低12.0%),提升制钵机工作可靠性(提升2 0.0%),具有较大的经济效益。基于计算机辅助分析方法 ,优化设计精密播种制钵机的机构,可提升精密播种制钵机应用性能。     

一种播补一体化新型马铃薯播种机的设计与试验

现有马铃薯漏播补偿方案普遍需附加补偿种箱及单独设置补偿排种通道，导致系统结构复杂、补偿种薯落点偏差较大。为此，本研究提出了基于单向离合器的播补一体化马铃薯播种机新方案。该方案排种链轮正常播种使用地轮动力，而补偿状态在单向离合器协调下转移至补偿专用电动机，补偿完成后则继续恢复至地轮。基于此，在计算所需时间内，采用后一取种勺上的种薯直接追赶前一缺种位置的追赶式补偿方案，可以使补偿种薯也在原排种通道中运动，独立的补偿种薯专用通道不再需要，从而使系统结构简化、可靠性提高。样机田间试验表明，所采用的红外辐射排种监测系统误判率不超过1‰，系统平均自然漏播率对排种速度不敏感，漏播补偿成功率随着排种链速度的增加而快速降低，但即使达到正常排种链速最高值0.8 m·s^-1，依然有平均74%以上的漏播能被成功补偿，系统平均最终漏播率不足平均自然漏播率的1/4，漏播补偿作用效果明显。     

基于农田管理分区的制种玉米产量估算与限制因子评价

为了提升规模化农田不同管理分区的玉米产量,实现精准管理,该研究使用相关成分回归法(Correlated Component Regression,CCR),考虑地形因素(高程)、土壤理化性质(砂粒、粉粒、黏粒、容重、土壤含水率、土壤有机碳、全氮、全磷、速效氮、电导率)11个因子,评估规模化农田和聚类分析得到的3个管理区(M1、M2和M3)内产量的限制因子,并在不同分区内建立产量估算模型。模型验证结果表明:未分区的情况下,产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、土壤有机碳、土壤含水率、速效氮和全氮,经验证,产量估算模型的决定系数(R~2)为0.70,标准均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,nRMSE)为0.21。分区后,M1的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、黏粒、速效氮、电导率、全氮和全磷,M2的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒和土壤含水率,M3的产量限制因子为高程、土壤砂粒、黏粒和电导率,产量估算模型的精度高(经验证,0.71R20.83,0.16nRMSE0.18)。对农田进行分区管理,并根据各管理区内作物产量的限制因素制定分布式管理策略,可以更具针对性地提升作物产量。