基于微波反射法的谷物含水率在线检测装置研制

针对稻麦联合收割机在收获作业时难以对小麦、水稻等谷物的含水率进行准确在线测量的问题,该文基于微波反射法研究了谷物含水率在线检测方法,建立了稻麦含水率检测模型,研发了一种稻麦联合收割机谷物含水率在线检测装置。该装置采用微波测量模块对稻麦含水率进行非接触式测量,设计了电压转换电路将微波参数转换成电压信号,采用滑动平均滤波算法进行信号滤波,最后通过标定试验所建立的含水率检测模型进行稻麦含水率计算,计算结果经CAN总线通讯在显示器上实时显示。基于上述理论研究、技术开发和结构设计对所研制的谷物含水率在线检测装置分别进行了室内静态试验和田间收割试验研究,试验结果表明:检测装置的对稻麦含水率的测量范围为14%～34%,在室内静态试验和田间收割试验中的性能标准差分别为0.458 3%和1.078 0%,相对误差分别在2.5%和5%左右,具有良好的准确性与实用性。     

变速条件下农业机械路径跟踪稳定控制方法

为提高农业机械(农机)路径跟踪控制在不同速度条件下的稳定性和鲁棒性,提出了基于链式系统模型和小范围稳定性分析优化的直线路径跟踪控制方法。首先,根据几何约束建立农机非线性运动学模型,并基于链式系统模型将其转换为线性链式系统,进而对系统的误差项进行线性组合,得到农机路径跟踪控制方法;然后,基于控制方法在平衡位置小范围的稳定性分析,对控制方法进行优化,使得农机路径跟踪控制在平衡位置小范围的稳定性与行驶速度无关;最后,以水稻穴直播机为实验平台开展了直线跟踪对比实验和农机作业实验。结果表明,相比于PID控制方法,本文控制方法在3种不同速度下均能保持直线跟踪控制的稳定性,并且具有较高的控制精度。同时,本文路径跟踪控制方法的稳定性与行驶速度无关,农机作业的行驶速度在0. 4～2. 0 m/s范围内均能实现稳定控制,平均绝对误差均值为0. 047 m,最大绝对误差为0. 128 m。     

丘陵山地拖拉机车身调平双闭环模糊PID控制方法

为提高丘陵山地拖拉机自动调平控制系统性能,基于已开发的丘陵山地拖拉机姿态调整机构,提出了利用双闭环模糊PID算法调整车轮摆动角度的自动调平控制方法。首先,建立被控对象状态空间模型,并基于该模型设计了双闭环模糊PID控制算法。然后,对自动调平控制系统进行仿真分析,结果表明,在使用相同PID参数条件下,双闭环模糊PID控制比双闭环PID控制性能更优,可有效减少超调量和调平时间。最后,开展了静态和动态试验验证,结果表明,采用所提出的自动调平双闭环模糊PID控制方法,在15°坡地上调平时间为12. 5 s,调平误差小于0. 5°,且无超调现象,左右两后轮摆角绝对值差在±1°以内;同时,以1. 98 km/h的速度行驶在高低起伏的恶劣工作环境下,车身倾斜角可控制在±3°范围内,左右摆动机构摆动角度绝对值差在±5°范围内,相比于双闭环PID控制效果更优。     

小麦精量播种机排种高精度检测系统设计与试验

为实现小麦精量播种机播种量的精准检测,基于电容传感器设计了一套高精度小麦种子粒数检测系统。研究了小麦种子以单粒形式下落和多粒同时下落两种方式下的电容与小麦种子数目之间的关系。对于小麦种子以单粒形式下落,提出用差分动态阈值法检测小麦种子数目,试验表明检测的最大相对误差为1. 54%;对于多粒小麦种子同时下落,排种轮转速从20 r/min到55 r/min,每增加5 r/min,分别建立小麦种子数目与电容积分值之间的最小二乘回归模型。试验结果表明,根据实际转速和速度最近原则选择相应的回归模型,该系统对不同的排种转速均具有较高的检测精度,相对误差介于-2. 16%～2. 23%之间。对于小麦精量播种机不同的排种模式或不同的排种速度,所设计的排种检测系统均有较高的检测精度。     

基于小波变换的农田图像光照不变特征提取算法

提出了基于小波变换的农田图像光照不变特征的提取算法。采用Retinex光照模型,对原始农田图像进行剪裁和归一化等预处理,选用Haar小波基多级分解预处理后的图像,从而得到图像的高低频成分;通过阈值法更新小波分解后的高频系数,重构获得多尺度反射模型,以提取光照不变特征;进行了光照不变特征提取和农作物航线获取试验。结果表明,该算法提取的特征图受自然光照的影响很小,且能够极大程度保留场景中的物体特征。同时,农作物航线提取在不同光照条件下均具有较高精度,航线误差在±2°以内,能够满足农机导航的精度要求。在NVIDIA的Jetson TX2硬件平台上,该算法总耗时在300 ms以内,相机前视距离可达20 m,满足农机正常作业的实时性要求。     

丘陵山地拖拉机姿态主动调整系统设计与实验

为保证拖拉机在丘陵山地的安全作业,并提高作业效率及乘坐舒适性,设计了基于双闭环PID算法的丘陵山地拖拉机姿态主动调整系统。首先,根据丘陵山地特定作业需求设计了姿态主动调整系统,包括姿态调整机构、液压驱动系统和控制系统;然后,建立了系统动力学模型,通过数值分析验证了该自动调平控制算法的有效性;最后,在山东五征集团生产的拖拉机上安装此系统,并进行了实验验证。结果表明:所设计的姿态主动调整系统在±10°的坡地上调平时间为7. 5 s,最大调平误差小于0. 5°,左右摆动机构摆角绝对值的差在±1°以内,能有效满足丘陵山地作业需求。同时,该拖拉机在高低起伏较大的坡地上以1挡速度(1. 98 km/h)行驶时,车身倾斜角可控制在±3°范围内,左右摆动机构摆角绝对值差在±5°范围内。所设计的姿态主动调整系统能适应恶劣作业环境的作业需求。     

小麦播种量电容法检测系统设计与试验

为实现小麦播种机播种量的精准检测,该文基于电容法设计了一套用于小麦播种量检测的系统,由检测分辨率和排种轮转速与采样频率约束关系确定传感器结构尺寸,建立了种子数量与电容变化量之间的线性关系。在采样周期为15 ms、排种轮转数20 r/min条件下,基于时间窗口建立了小麦播种量实时检测最小二乘回归模型。为了使检测系统适用于不同的排种轮转速,提出了一种通过改变采样周期的检测方法,即排种轮速度每增加5 r/min时,采样周期相应减少0.4ms,则上述建立的最小二乘回归模型仍适用,对不同的排种轮转速均具有较高的检测精度,相对误差介于-2.26%~2.17%之间。本文所设计的检测系统为实现小麦播种量的精准检测提供了一种有效途径,具有较好的实用性和经济性。     

水田田埂边界支持向量机检测方法

提出了基于支持向量机的水田田埂边界线的检测算法。采用支持向量机分类算法代替传统的图像分割算法,分割水田图像,提高了在不同光照条件下田埂边界检测的鲁棒性。图像预处理阶段引入超像素分割算法,大大减少了后续图像处理的计算量,并为支持向量机的模型训练提供大量的样本。选取足够数量的超像素样本,提取其颜色特征和纹理特征,构成19维的特征向量,并作为训练支持向量机模型的输入。使用训练好的支持向量机模型识别新图像中的水田田埂区域,模型评价指标F1分数达到90. 7%。采用霍夫变换提取田埂边界,在NVIDIA的Jetson TX2硬件平台上,算法总运行时间在0. 8 s以内,有效满足了水田直播机的实时性要求。