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1.
拖拉机液压机械无级变速箱换段控制优化与试验   总被引:7,自引:6,他引:1  
为了提高无级变速拖拉机的换段质量,该文对所开发的一种新型液压机械无级变速箱的换段过程进行了试验研究。离合器充油特性试验中,通过改变离合器控制油路参数,获得主油路压力与充油流量对换段时间的影响规律;单因素加载试验中,通过单独改变发动机转速、主油路压力、充油流量、负载转矩,获得各因素单独作用时对换段质量的影响规律;多因素组合加载试验中,设计了3水平4因素组合试验方案,对多个因素综合作用时的变速箱换段质量问题进行了研究;时序优化试验中,通过控制器改变离合器动作时机,获得最佳的换段时序。试验结果表明:离合器主油路压力、充油流量可通过影响换段时间而间接影响到换段质量;重叠时序换段会引起油压陷阱,证明了重叠换段的安全性和可行性;单因素作用时,换段质量与离合器压力、流量正相关,与负载转矩负相关,与发动机转速无关;多因素共同作用时,换段质量的主次影响因素依次为充油流量、负载转矩、主油路压力、发动机转速;此外,采用重叠时序换段可显著改善换段质量。根据试验结果得出,为使该变速箱获得最佳的换段质量,其离合器主油路压力应取值4MPa,充油流量取值5L/min,重叠时序取值120ms。该结论为换段控制策略的制定提供了重要参考。  相似文献   
2.
基于高光谱成像技术的马铃薯外部缺陷检测   总被引:12,自引:7,他引:5  
为了实现马铃薯的准确快速分级,提出基于高光谱成像技术的马铃薯外部缺陷检测方法。通过反射高光谱成像技术采集马铃薯干腐、表面碰伤、机械损伤、绿皮、孔洞以及发芽等6类外部缺陷样本及合格样本的高光谱图像。提取合格及各类缺陷样本感兴趣区域的光谱曲线并进行光谱特性分析,采用主成分分析法确定了5个特征波段(480、676、750、800和960nm),以5个波段的主成分分析的第二主成分图像作为分类图像,识别率仅为61.52%;为了提高识别率,提出波段比算法与均匀二次差分算法相结合的方法,使缺陷识别率提高到95.65%。试验结果表明:通过高光谱成像技术可以准确有效地对常见马铃薯外部缺陷进行检测,为马铃薯在线无损检测分级提供了参考。  相似文献   
3.
马铃薯干物质含量高光谱检测中变量选择方法比较   总被引:6,自引:1,他引:5  
为提高利用高光谱成像技术快速检测马铃薯干物质含量的精度,比较了主成分分析法(PCA)、组合间隔偏最小二乘法(siPLS)、遗传偏最小二乘法(GA-PLS)、无信息变量消除法(UVE)以及竞争性自适应重加权算法(CARS)等变量选择方法。在此基础上提出一种竞争性自适应重加权算法与连续投影算法(SPA)相结合的波长选择方法,最终将原始光谱变量从678个减少到了27个。用27个变量建立多元线性回归模型,模型预测集相关系数Rp为0.86,预测均方根误差为1.06%。实验结果表明:高光谱成像技术能够对马铃薯干物质含量进行检测,同时CARS-SPA是一种有效的变量选择方法。  相似文献   
4.
基于多源信息融合技术的马铃薯痂疮病无损检测方法   总被引:6,自引:5,他引:1  
为了提高马铃薯痂疮病无损检测识别精度,基于机器视觉和近红外光谱的多源信息融合技术,该文提出DS(dempster shafer)证据理论结合支持向量机的马铃薯痂疮病无损检测方法。试验以360个马铃薯为研究对象,在图像特征分割时,确定了差影法结合马尔可夫随机场模型法为最佳分割方法;在光谱特征提取时,确定主成分分析方法为最佳降维方法。采用支持向量机识别方法分别建立机器视觉和近红外光谱的马铃薯痂疮病识别模型,模型对测试集马铃薯识别率分别为89.17%、91.67%。采用DS证据理论与支持向量机相结合的方法对获取的图像特征和光谱特征进行融合,建立了基于机器视觉和近红外光谱技术的多源信息融合马铃薯痂疮病检测模型,该模型对测试集马铃薯识别率为95.83%。试验结果表明,该技术对马铃薯痂疮病进行检测是可行的,融合模型比单一的机器视觉模型或近红外光谱模型识别率高。  相似文献   
5.
马铃薯黑心病和单薯质量的透射高光谱检测方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对单一检测技术不能同时检测马铃薯内外品质的多项指标,采用透射高光谱成像技术并融合光谱和图像信息,对其内部黑心病、质量指标进行检测。通过透射高光谱成像系统获取266个样本高光谱图像(400~1000 nm),并提取光谱和图像二者信息。采用不同变量选择方法对光谱进行变量选择,用9个光谱变量建立检测马铃薯黑心病偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis, PLS-DA)模型与质量偏最小二乘回归(partial least squares, PLS)模型;提取样本透射高光谱图像的面积信息,建立基于光谱-图像的检测马铃薯质量PLS模型。试验结果表明,黑心样本识别率为100%,识别最小黑心面积为1.88 cm2;基于光谱-图像所建立质量检测模型预测效果较好,其预测集相关系数(Rp)为0.99,预测均方根误差(RMSEP)为10.88。结果表明:采用透射高光谱成像技术并融合图像和光谱信息对马铃薯内部黑心病、质量同时进行检测是可行的。  相似文献   
6.
马铃薯缺陷透射和反射机器视觉检测方法分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对反射机器视觉技术若同时检测马铃薯内外部缺陷存在检测精度不高的问题,提出一种基于透射机器视觉技术的马铃薯内外部缺陷无损检测方法。通过对获取的马铃薯透射和反射图像预处理方法的比较研究,确定上山法结合区域生长法为马铃薯透射和反射图像特征的最优分割方法;采用偏最小二乘-支持向量机分别建立了透射和反射图像的马铃薯缺陷识别模型并进行了比较。在对马铃薯内部缺陷进行检测时,透射和反射图像所建模型的判别正确率分别为96.30%、59.26%;在对马铃薯外部缺陷进行检测时,透射和反射图像所建模型的判别正确率分别为94.20%、89.86%;在对马铃薯内外部缺陷进行同时检测时,透射和反射图像所建模型的判别正确率分别为95.83%、81.25%。研究结果表明,无论是对马铃薯内部或外部缺陷单独进行检测,还是对内外部缺陷同时进行检测,透射方法均比反射方法精度更高。  相似文献   
7.
新形势下农村耕地经营改革之我见陶海龙引导农民搞好耕地经营,平抑因耕地经营造成的粮食波动等问题。必须引起各级政府的高度重视。-、降低耕地利用率的现象提醒我们,必须高度重视农村耕地经营改革据了解当前农民在耕地上存在三种不良经营倾向:第一,掠夺性经营。耕他...  相似文献   
8.
基于机器视觉的马铃薯自动分级方法   总被引:16,自引:14,他引:2  
为了实现马铃薯的自动分级,设计了基于V型平面镜同时获取三面图像的马铃薯机器视觉分级系统,并提出了相应的分级算法。根据大小特性,提出基于最小外接柱体体积法的马铃薯大小分级检测方法;根据外形特性,采用最长径外接矩形的宽高比法,实现了类圆形、椭圆型以及长型马铃薯的分类;根据马铃薯缺陷特点,分别提出以缺陷面积大小作为判别准则的孔洞、干腐马铃薯判别方法,以外接矩形对角线长度作为判别准则的机械损伤马铃薯判别方法和基于交叉法的发芽、畸形马铃薯检测方法。最终马铃薯的分级正确率为91.0%。试验结果表明:基于机器视觉的马铃薯自动分级检测方法可行,可用于马铃薯外部品质的在线检测。  相似文献   
9.
南昌县地处鄱阳湖畔的赣抚平原,既是个水利大县,也是个水患大县。全县1861平方公里有96%属平原,地势低洼,易淹易涝。全县有挡水圩堤934公里,其中外洪圩堤544公里,万亩以上圩堤12座。多年来,县委、县政府把大搞水利建设作为夯实农业基础、保境安民的命脉工程...  相似文献   
10.
随着国内樱桃谷鸭养殖量的增长,鸭苗的紧俏,越来越多的养殖户养起了种鸭。由于养殖及孵化技术的不足,许多种鸭场的种蛋孵化率偏低,未能取得合理的经济效益。笔者结合长期从事樱桃谷种鸭养殖、孵化工作的经验,分析主要原因有以下几方面:  相似文献   
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