精准农业中的智能农机

精准农业是指按照田间每个小区的空间差异，针对各种农业生产影响因素的变化情况，对作物进行精准管理，从而合理使用农业投入，降低生产成本，保护生态环境。提高农业生产田间管理     

基于混合遗传算法的谐波齿轮传动优化设计

以谐波齿轮传动体积最小为优化设计目标,建立了混合离散变量优化设计数学模型。引入混沌移民算子,对基本遗传算法进行了改进,以维持群体的多样性,提高全局收敛能力。提出了一种设计变量的离散化处理方法,结合染色体编码的修正技术,在遗传算法中染色体按离散化后的设计变量进行离散搜索。开发了混合离散变量优化的改进遗传算法程序,给出了谐波齿轮传动的混合离散变量优化设计实例,所得优化设计参数符合设计规范,不需进一步处理就可直接用于制造。     

基于GIS的精确农业合理采样与施肥间距研究

在GIS软件平台下对采样点进行行列删减,人为减小采样密度,运用地统计学方法制作养分分布图,并与原始采样方案进行形状和面积对比,选取合理的删减方案作为土壤养分的合理采样方案.碱解氮、速效磷和速效钾的合理采样间距分别为64 m×51 m、32 m×76 m和32 m×25 m.为综合考虑多种养分,提出3条综合采样测土原则.提出了调整施肥间距的实现方法,自动变量施肥宜采用"大网格采样、小网格施肥",手动变量施肥则宜采用"小网格采样、大网格施肥".试验表明提出的方法实现了定性与定量相结合来研究土壤采样间距.     

压力补偿式变量泵的改进

根据压力补偿式变量泵在使用中存在的变量冲击、最大流量无法预置等问题，对该类泵的调节性能进行分析和比较，提出了一种改进结构的方法。在限压式变量叶片泵上，采用变刚度的双弹簧；在恒功率变量柱塞泵的变量部分，采取增加斜盘倾斜角预置调节等措施。改进后变量泵的在液压机上实际运用，效果良好。     

机器视觉技术在精细农业中的研究进展

精细农业以节约投入、增加产出、提高投入物利用率、减少环境污染为目的.快速、准确地采集各种农田信息,有效地监测农业对象是实施精细农业的重要基础.机器视觉技术由于其非破坏性、精度高、成本效率高、信息量大、灵活等特点,在精细农业中得到了广泛的应用.为此,通过对大量参考文献进行分析,发现机器视觉在精细农业中的主要研究方向集中在农业机械自动导航、作物生长信息检测、变量控制等方面.同时,对机器视觉技术在上述领域中的研究情况进行分析和总结,并讨论了未来机器视觉技术在精细农业中应用存在的问题以及发展前景.     

基于PWM的农药变量注入控制系统设计与试验

针对目前农药定量喷洒技术的缺陷,设计了一种农药注入式管路混合的变量喷洒控制系统.该控制系统利用单片机通过脉宽调制方式,对蠕动泵(直流电机)进行控制,实现纯药量精确输出,再利用限流阀控制单位时间水的通过量,二者在管路中混合实现浓度匹配.用户在使用时,只需通过键盘输入单位面积喷洒药量,控制系统会通过预先设计好的算法,得到驱动蠕动泵(直流电机)工作的占空比值,便可控制电机的转速.同时,控制系统不断通过采样电机转速和车速对实际喷洒药量进行校验控制.     

三种不同变量施肥执行机构的比较研究

目前,国内外有3种变量施肥执行机构。为此,通过对3种国内外变量施肥执行机构的设计方案进行比较研究,分析出各自的特点,选择出适合黑龙江垦区国产大豆精密播种机的变量施肥执行机构,为设计研制适合国产大豆精密播种机的变量施肥执行机构创造条件。     

精确农业自动变量施肥机性能试验研究

施肥机的作用是向田间施用肥料,以增加土壤肥力、补充作物养料,满足作物在整个生育期内对养分的需求。而作物在生育期间对养分有不同的需求,使施肥机施用肥料的品种和数量各有差异。为此,设计研制了精确农业自动变量施肥机,并对其机器性能进行试验研究,得到了施肥机在不同的槽轮工作长度和施用不同肥料条件下的工作性能曲线,同时指出了施肥机输出产生误差的原因。     

PWM变量喷雾系统动态雾滴分布均匀性实验

由于PWM变量喷雾作业过程中喷头不连续作业,喷雾的均匀性特别是喷雾机运动方向上的均匀性较难控制,为此通过高速电磁阀、不锈钢压力罐、压力传感器、气泵、调速输送带等构建了一套动态PWM变量喷雾实验平台,并对该平台动态喷雾雾滴分布特性进行实验研究。采用水敏试纸作为获取动态雾滴分布状态手段,通过图像处理技术以区域内雾滴覆盖率的变异系数作为动态雾滴分布均匀性判定指标,评估了在不同PWM控制信号频率、不同PWM控制信号占空比及不同喷雾压力下的单个喷头动态雾滴分布均匀程度。经实验表明,变异系数随控制信号占空比的增大而减小,控制信号频率对动态喷雾雾滴分布均匀性有较大影响,变异系数随控制信号频率增大而减小,喷雾压力对变异系数影响较小,喷雾压力越大变异系数越大。     

基于BAS-PID控制的精准变量施药系统仿真与试验

精准变量施药技术是精准农业的重要内容之一,为解决当前常用的变量施药方式存在的控制精度低、超调量大等不足,提出将天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法与常规PID控制结合形成BAS-PID控制算法,用于变量施药系统控制。首先建立施药控制系统机理模型并基于Matlab平台进行软件仿真,仿真试验结果表明,BAS-PID算法的超调量为0.024 1,绝对误差为1.14%,均低于常规PID和模糊PID,控制效果更好。在吉林农业大学试验田进行了田间施药试验,根据试验数据分析,BAS-PID、模糊PID以及常规PID的平均施药误差分别为0.016 L/min、0.020 L/min、0.238 L/min,平均超调量分别为0.006 L/min、0.016 L/min、0.238 L/min。BAS-PID控制算法的施药误差仅在0.01~0.02 L/min内,误差范围小,总体而言,该算法的施药误差和平均超调量都低于模糊PID和常规PID,系统应用效果好。试验结果表明:本文提出的BAS-PID算法提高了PID算法的参数适用性,施药控制精度高,超调量小,改善了变量施药系统的施药效果,可为推动精准变量施药技术的发展提供新的技术方案。