基于"量-质-域-流"四维指标体系的水资源荷载状况评价——以黑河流域三地市为例

随着社会经济用水不断增加，水资源供需矛盾加剧，水资源系统出现荷载不均衡现象，制约了区域发展，危及生态环境良性循环。本文从水资源系统的负荷需求和承载能力出发，基于“量、质、域、流”四个维度构建水资源荷载均衡评价指标体系，采用指标规范化的正态云模型，评价2015年黑河流域张掖市、酒泉市、阿拉善盟水资源配置方案的荷载均衡状况，并依据负荷与承载能力评分二维坐标，分出低负荷-高承载能力、低负荷-低承载能力、高负荷-高承载能力和高负荷-低承载能力四个分区。评价结果表明：2015年三地水资源荷载状况均为Ⅳ级，张掖市综合评分为3.697，酒泉市为3.657，阿拉善盟为3.901，三地均处于高负荷-低承载能力区域；三地在水质维度上处于低负荷-高承载能力区间，水质维度评分均处于Ⅱ级，酒泉市水质评分优于张掖市，张掖市水质评分优于阿拉善盟；在水量、水域、水流维度上均处于高负荷-低承载能力区间，水量方面三地处于Ⅳ级，张掖市优于酒泉市，酒泉市优于阿拉善盟；水域方面张掖和阿拉善盟评分均处于Ⅴ级，酒泉评分处于Ⅳ级；水流方面三地均处于Ⅴ级。需要采取调控手段在水量、水域、水流方面上进行“增强承载”和“卸荷”。     

3-P(4S)并联机构分析与多目标性能优化

针对3-P(4S)并联平台,首先对其进行了位置反解,提出了由BP神经网络和拟Newton法相结合的混合数值法,并以此对机构进行了位置正解,求解精度可达到10-8数量级,求解时间在20 ms内。然后通过对位置解求导可得到机构动平台和分支杆件的速度和加速度。根据运动学分析的结果,应用牛顿欧拉方法构建该机构的动力学模型,并对机构的数值算例进行了动力学仿真验证。最后综合考虑机构的动力学性能、刚度性能和速度性能,分别推导了其评价指标,并应用改进的加权求和法对该机构进行多目标的尺寸优化。通过多目标的尺寸优化,该机构的动力学性能和速度性能提升了2倍,刚度性能提升了3倍。     

基于蚁群算法的六自由度采摘机器人轨迹规划研究

在现代农业生产中,果蔬采摘作业复杂而繁重,采摘机器人在作业过程中常常需要经历成千上万个果蔬采摘点,面对这样巨大的工作量,采摘机器人移动路径规划显得非常重要。为此,以采摘机器人运动轨迹为研究对象,以其运动轨迹总长最短为研究目标,针对机器人各关节机构运动速度变化情况及机器人运动特性,利用基本蚁群原理对六自由度采摘机器人的路径进行规划。实验结果表明:所设计的采摘机器人轨迹优化技术不但路径优化能力强、运动轨迹平滑,还具有可靠性强及稳定性好的优点。     

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。     

12-6台体型Stewart冗余并联机构正向运动学研究

针对六自由度并联机构的正向运动学无全解析解或全解析解推导困难、不便于程式化、存在多解选择的现状,提出一种含混合单开链支路的12-6台体型Stewart冗余并联机构,推导了适用于实时反馈控制的正向运动学全解析算法。通过单开链的方位特征集运算及路线分解,对机构的拓扑构型进行了剖析,并解算了耦合度,为运动学方程的构造及同构处理指明了方向。基于动平台上4个共面特征点的拓扑关系,对15个二次相容方程进行同构运算,推导了12个一次多项式,得到正向位姿方程的全解析解,具有形式简洁、对称,且根能够唯一确定的特点。根据速度基点法,建立特征点速度之间的矢量关系,解决了机构的速度正解问题。结合杆长协调方程及速度映射方程,并运用Jacobian代数法解析出机构的3组奇异曲面方程。实验结果表明,位姿正解的计算值与测量值完全一致,速度正解的最大相对误差为0.08%,它们的效率指标值分别为0.21和0.32,均满足实时性要求。     

基于模糊神经网络的智能温室环境控制方案

针对农业温室环境的精确建模和控制问题,提出了一种基于模糊神经网络的智能控制方案。首先,在考虑室内外环境因素下,构建一个有效的温室环境数学模型,获得通风量、喷雾量和加热量的微分表达式;然后,利用一种自适应模糊神经推理系统(ANFIS),以温度和湿度差作为输入,通过神经网络自学习和模糊推理获得控制输出;最后,通过遗传算法优化控制器的输出比例因子,提高控制响应速度和稳定性。实验结果表明:该方案能够快速且稳定地追踪环境设置值,具有很好的控制效果。     

双向链表人口迁移算法

最短路径搜索是路径分析中的热点问题.将双向链表和人口迁移算法的智能进化体制相结合,提出一种新的启发式智能仿生优化算法——双向链表人口迁移算法,并用于求解最短路径问题.仿真实验结果表明：双向链表人口迁移算法求解最短路径搜索问题是可行、有效的.     

基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法

针对田间颠簸环境影响农业机器人采集实时稳定图像问题，提出了基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法。首先，利用摄像头获取田间抖动视频图像序列，进行图像子区域划分并计算各区域灰度均方差，进而确定各区域Harris角点阈值；通过自适应角点阈值设置，增加角点距离约束，完成图像角点检测。然后，对检测出的角点进行光流跟踪，计算出帧间运动估计参数。最后，利用自适应卡尔曼滤波算法对运动估计参数进行平滑操作并动态调整滤波平滑性能，获得精确运动估计矢量。测试结果表明，改进后的Harris角点检测算法区域平均分布标准差减小；自适应卡尔曼滤波算法在保证平滑随机运动前提下，跟踪主动运动性能平均提升30.75个百分点；稳像后的图像峰间信噪比提升15.93%,单帧处理时间为25.66 ms,满足农业机器人30 f/s高速图像采集时同步稳像对实时性要求。     

连续投影算法融合信息熵选择霉变玉米高光谱特征波长

运用高光谱技术鉴别玉米霉变等级时,因光谱波段数多、数据量大、信息冗余度高,使鉴别工作难度加大。为了减少数据量,获得最有利于鉴别的高光谱信息特征波长,本研究提出了一种连续投影算法(SPA)融合信息熵的特征波长选择方法。首先,对霉变玉米样本高光谱数据运用多元散射校正(MSC)进行光谱预处理以消除噪声,然后利用SPA对处理过的光谱进行波长初选,得到8个初选特征波长,再通过信息熵原理处理初选特征波长下的图像信息,获得最佳特征波长。结果表明,运用SPA融合信息熵法得到有利于霉变玉米鉴别的最佳波长为819 nm,提取该波长下霉变玉米图像的纹理特征后,采用Fisher判别分析(FDA)进行鉴别,6个等级霉变玉米的鉴别正确率高达98.6%,充分证明所给出的特征波长选择方法是有效的。本研究特征波长选择方法可为更好地运用高光谱技术鉴别玉米霉变等级提供指导。     

Alpha-shape算法构建枣树点云三维模型

为了实现枣树智能化修剪作业，该研究提出了基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法，并针对传统最近点迭代（Iterative Closest Point，ICP）算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题，提出了改进的点云配准算法。首先，使用彩色深度（RGB-D）相机采集不同角度下的枣树彩色和深度图像，并通过信息融合实现相应角度下的点云获取。其次，对点云进行背景去除和滤波处理，基于直方图设定分割阈值，提取单株枣树点云，并将放置在树根附近的标靶球作为标记，使用人工标记法进行两站点云初配准。最后，在初配准基础上计算点云的曲面法向量和曲率，由曲率相近的点构成配对点对，使用k维树最近点迭代（k dimensional-tree-Iterative Closest Point，kd-tree-ICP）算法完成精配准，对点云使用Alpha-shape算法面片化，实现表面重构。利用上述方法对多棵枣树进行全局配准并完整重构果树模型。试验结果表明，通过引入初配准，有效提高了点云配准的准确性和稳定性，配准误差均控制在1.0 cm以内，平均配准误差为0.78 cm；重构模型真实感较强，在外观上更加接近真实树，枝干相对误差控制在7%以内。该研究重构模型精度较高，可为枣树智能修剪提供可视化研究基础和技术支持。