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为确定较优的玉米根茬根土分离作业方式与作业参数,在根茎类作物根土分离试验台上进行了碾压、击打和抖动的单独及组合作业方式的根土分离效果对比试验。结果表明,采用碾压+击打组合方式对低含水率(10%~15%)的玉米根茬样品进行根土分离优于其他作业方式。为优化碾压+击打组合作业方式的作业参数,根据Box–Behnken试验设计原理,以根土分离率和作业功耗为性能指标,以轧距、飞锤转速和飞锤质量为试验因素进行试验,建立了根土分离率以及作业功耗的回归模型,通过响应曲面法分析指标与因素间的相互作用,并对回归模型进行多目标优化。优化获得的最佳作业参数为:轧距22 mm,飞锤转速200 r/min,飞锤质量0.3 kg,试验验证根土分离率为95.44%,作业功耗为0.72 k W,试验值与理论预测值基本一致,表明采用碾压+击打组合方式具有良好的根土分离效果。 相似文献
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基于线性自抗扰的稻田除草对行控制系统设计与试验 总被引:2,自引:2,他引:0
为降低水稻机械除草的行间伤苗率,该文基于线性自抗扰技术开展水稻田间除草对行控制系统研究。在苗带信息获取的基础上,针对水田作业环境设计了一种基于线性自抗扰的对行液压控制系统。采用内、外滑梁结构,实现对行执行机构对除草部件作业路径的避苗调控。应用Amesim与Matlab联合仿真方法,构建了对行液压控制系统仿真平台,分别对线性自抗扰算法和PID算法进行了控制器设计及仿真比较,仿真结果表明:在加入扰动情况下,线性自抗扰控制系统达到期望的对行调控时间比PID减少0.1s,且抗干扰性及鲁棒性均优于PID控制算法。田间试验结果表明:行进速度和作业深度对伤苗率影响显著,最优作业参数组合为行进速度0.5 m/s,调节间距60 cm,作业深度20 cm,此时伤苗率为3.6%;性能比较试验表明:有对行控制系统的平均伤苗率为3.9%,没有对行系统控制的伤苗率为18.6%。该系控制统满足机械除草对行控制的要求,可为水田作业环境下的精准控制问题提供借鉴。 相似文献
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基于触觉感知的水稻行弯度测量装置设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决水田环境下稻行弯度信息提取问题,提出一种触觉感知方法。根据除草期内水稻与杂草的生理高度及力学差异,基于弯曲传感器设计了一种稻株定位的感知梁。通过力学分析,建立了感知梁与稻株接触作用的力学模型,结合稻株抗弯强度,确定了感知梁抗弯刚度的设计原则。在此基础上,构建感知梁标定试验装置,获得了装置偏距与感知梁电压差的映射关系。基于多传感器技术,通过采集4根感知梁的电压(形变)变化特征,计算出稻行弯度。为检验测量装置的精度及稳定性,进行了田间试验,行进速度试验表明:行进速度的提高不利于测量结果的稳定性,在行进速度为1. 5 m/s时,平均误差为5. 90 mm,最大误差为8. 30 mm;稻穴株数试验表明:测量误差与稻穴株数有一定的相关性,稻穴株数为6株以上的测量误差最小,平均误差为2. 56 mm,4~5株的平均误差较大,为4. 36 mm,1~3株测量的平均误差最大,为6. 17 mm;水层厚度试验表明:测量误差与水层厚度没有明显相关性,误差均能控制在14 mm范围内。该装置测量结果可满足避苗机械除草等精准控制的要求。 相似文献
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针对现有根茎类药材收获机功能单一及根系脱土效果差等问题,设计了一种新型的根茎类药材收获机,可一次性完成药材挖掘、根土分离、茎秆分离及铺放作业。阐述了收获机的整机结构和工作原理,运用矢量投影定理、动能定理、运动学及ADAMS仿真等分析方法对关键部件进行结构设计及参数确定。以甘草的脱土率为试验指标,以行进速度、栅条板倾角和拨杆数量为因素进行田间试验。正交试验分析表明:当收获机行进速度为0.4m/s、栅条板倾角为8°、拨杆数量为6个时,收获机的工作性能较优,此时脱土率为99.8%,满足根茎类药材收获的技术要求。 相似文献
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基于多特征融合和深度置信网络的稻田苗期杂草识别 总被引:9,自引:4,他引:5
杂草的准确识别是田间杂草精准防控管理的前提,机器视觉技术是实现杂草准确识别的有效手段。该文以水稻苗期杂草为研究对象,采集稻田自然背景下和不同光照条件下的6种杂草图像共928幅,包括空心莲子草、丁香蓼、鳢肠、野慈姑、稗草和千金子。采用1.1G-R颜色因子将杂草RGB图像进行灰度化,选择自动阈值自动分割得到杂草前景二值图像,通过腐蚀膨胀形态学操作进行叶片内部孔洞填充,应用面积滤波去除其他干扰目标,最后将杂草二值图像与RGB图像进行掩膜运算得到去除背景的杂草图像;提取杂草图像的颜色特征、形状特征和纹理特征共101维特征,并对其进行归一化处理。在双隐含层和单隐含层的深度置信网络(deep belief networks,DBN)结构基础上,对DBN隐含层节点数选择方法进行研究。针对双隐含层DBN节点数,选择恒值型、升值型和降值型3种节点组合方式进行优化研究,当网络结构为101-210-55-6时杂草识别率为83.55%;通过对单隐含层节点参数优化得到网络结构为101-200-6时杂草识别率达到91.13%。以同一测试样本的运行时间值作为模型的测试时间对3种不同模型进行耗时测试,SVM模型、BP模型和DBN模型测试结果分别为0.029 7、0.030 6和0.034 1 s,试验结果表明基于多特征融合的DBN模型的识别精度最高,且耗时较其他2种模型相差不大,可满足实时检测的速度要求,所以在实际应用中应优先选择基于多特征融合的DBN模型。该研究可为稻田杂草识别与药剂选择性喷施提供参考。 相似文献
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华南双季稻区水稻不同机械化栽植方式对比试验与评价 总被引:2,自引:6,他引:2
为探索不同机械化栽植方式对华南双季稻区的适应性及其影响机理,2011-2014年连续4 a在广东省肇庆市和江门市,以钵体苗人工手插为对照,安排了钵体毯状苗机插、毯状苗机插和毯状苗窄行机插3种机械化栽植方式的对比试验。应用主效可加互作可乘(additive main effects and multiplicative interaction,AMMI)模型对影响水稻产量的栽植方式、环境和二者的互作进行了分析,进而对不同栽植方式的适应性进行了评价。结果表明:不同栽植方式水稻产量的单因素方差分析显示,3种机械化栽植方式对常规稻都具有良好的适应性,可替代人工手插大面积推广使用;而杂交稻各次试验中3种机插秧栽植方式的产量都低于人工手插,杂交稻机插秧问题还需进一步研究。AMMI分析中,栽植方式平方和、环境平方和及二者的互作平方和分别占处理平方和的6.39%、85.29%和8.31%,都达到了极显著差异水平(P0.01);AMMI模型的交互效应主成分(interaction principal component analysis,IPCA)前2个达到显著水平,两项累计解释了互作平方和的92.99%;残差均方根(root mean square,RMS)的值为49.34 kg/hm2,占总均值的0.71%,表明AMMI2模型对试验的数据结构进行了很好的拟合。适应性评价显示,人工手插的平均产量最高,与环境存在较大正互作,是目前杂交稻种植中最好的栽植方式,但稳定性欠佳;毯状苗机插的平均产量最低,与环境的互作最小,是一种稳定性较好的栽植方式;钵体毯状苗机插的稳定性不及毯状苗机插,但平均产量高于毯状苗机插,与毯状苗机插相比平均增产约-2%~6%;毯状苗窄行机插的稳定性不及钵体毯状苗机插,但平均产量与钵体毯状苗机插相差不大,在杂交晚稻种植中常常高于钵体毯状苗机插。研究结论对推进华南双季稻区种植机械化的发展具有重要参考价值。 相似文献
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为了培育适于机械化移栽的杂交稻钵体壮秧苗,满足杂交稻少本壮苗的农艺栽插要求和轻简化栽培的技术要求,研制了2SBB-500轻简型杂交稻穴盘育秧精密播种机。介绍了机具的组成、工作原理、主要技术参数及结构特点;创制了智能双充种室机构,实现了第一充种室空穴光电检测与预报、第二充种室智能振动复充填的构想;研制了智能双充种型孔滚筒杂交稻育秧精密播种器,解决了型孔滚筒育秧播种器作业过程中稻种在充种室内流动性差、充种可靠性低等问题,显著提高了播种性能。为了方便实现软钵盘后续直接进行摆盘作业,设计了一种软钵盘自动嵌放装置,解决了软盘育秧自动化作业的问题。试验表明:2SBB-500轻简型杂交稻穴盘育秧精密播种机功能齐全,自动化程度高,播种精度好,作业效率高,具有较好的应用前景。 相似文献
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南方冬种马铃薯收获机的应用现状与研究展望 总被引:1,自引:0,他引:1
实现南方冬种马铃薯机械化收获对推进马铃薯主粮化进程、扩大南方冬种马铃薯种植面积具有重要意义。现有马铃薯收获机在应用过程中存在挖掘阻力大、易壅堵、明薯率低、伤薯率高等问题,导致目前南方冬种马铃薯收获以人工或畜力为主,机械化应用水平低。为此,从南方冬种马铃薯种植模式和种植环境出发,在分析现有马铃薯收获装置挖掘部件和分离部件的基础上,对南方冬种马铃薯收获机的进一步研究做出了展望,提出一种双重振动减阻挖掘部件、一种可分离薯、土、膜的振动杆条升运链分离部件,以及一种可分离薯、土、草的拨杆抖动筛分部件,旨在为南方冬种马铃薯地膜覆盖栽培模式及稻草覆盖栽培模式下机械化收获装置的研制提供参考。 相似文献
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