输电线路冰害事故原因及措施研究

在电路设计中对输电线路的应用有一定要求,在实施阶段需要保证电力系统的正常运行。但是当前输电线路受到冰害以及其他因素的影响,不良事故的发生几率比较高。本次研究以输电线路冰害事故原因为基础,对如何做好处理进行分析。     

基于改进YOLO v5s的甘蔗切种茎节特征识别定位技术

为了实现甘蔗智能横向切种工作站的精准、高效的自动化切种,针对工厂化切种任务的特点,提出了一种基于改进YOLO v5s的甘蔗茎节特征边缘端识别与定位方法。首先,利用张正友相机标定法对摄像头进行畸变矫正;然后对甘蔗茎节数据集进行数据增强,利用原始的YOLO v5s模型进行训练和测试,结果显示数据增强能一定程度上提高检测精度。针对茎节特征目标小以及模型体积大导致检测精度低、部署难度高等问题,对YOLO v5s的骨干网络进行改进,在SPPF特征融合模块前引入坐标注意力(Coordinate attention, CA)模块和Ghost轻量化结构,在Head网络中剔除P5大目标检测头,得到了改进后甘蔗茎节检测模型YOLO v5s-CA-BackboneGhost-p34,测试结果表明该模型优于其他主流算法和原始模型,具有高精度、小体积等优势。其中,平均精度均值1和平均精度均值2分别提高5.2、16.5个百分点,模型浮点数计算量和内存占用量分别降低42%和51%。最后,为了提高检测速度和实时性,将模型部署于边缘端,利用TensorRT技术加快检测速度,并在传送速度为0.15 m/s的甘蔗智能横向切...     

轴流压缩机动叶片模态分析方法研究

基于某轴流压缩机第1级动叶片,在精确建立其几何模型的基础上,通过有限元仿真方法提取了前10阶固有频率及模态振型的计算值,然后通过试验测试方法对其进行了模态测试,得到了前10阶固有频率及模态振型的实测值,并将理论计算结果和实际测试结果进行了对比。     

清种补种上提式甘蔗排种器设计与试验

针对甘蔗横向排种器因无序排种导致漏播指数高、排种合格指数低,致使出芽率低影响甘蔗总产量的问题,该研究设计了一种具有清种补种功能的上提式甘蔗排种器。首先对排种过程进行动力学分析,确定排种器的关键结构和工作参数。然后采用EDEM-RecurDyn耦合仿真分析,模拟蔗段与弹性板间的碰撞,分析蔗段的受力及运动,并通过推压试验确定弹性板的参数。为获得排种器的最佳性能参数,在单因素试验基础上,进行二次回归正交旋转组合试验。结果表明：一级清种补种区长度、二级清种补种区长度对漏播指数、重播指数、合格指数具有显著影响（P<0.01）;排种带速度对漏播指数具有显著性影响（P<0.01）,而对重播指数、合格指数影响不显著（P>0.05）。利用多目标优化方法确定最佳参数组合为：一级清种补种区长度13 cm、二级清种补种区长度16 cm、排种带速度97 mm/s。此时,漏播指数为1.7%,重播指数为3.5%,合格指数为94.8%;与常规上提式排种器的漏播指数6.9%对比,该排种器漏播指数降低了75%。该排种器可有效减少甘蔗播种的漏播指数、提高排种的合格指数,有利于实现甘蔗的精准种植。     

丘陵地区剪叉式甘蔗转运车调平控制系统设计与试验

针对丘陵地区甘蔗转运车在田间作业操作难、转运过程易发生侧翻事故等问题,设计了一种剪叉式甘蔗转运车调平控制系统。通过搭建甘蔗转运车试验平台,基于状态测量单元、单片机嵌入式系统、液压系统,实现甘蔗在转运前车身姿态自动调平功能;保持车身状态处于安全范围内,对车厢进行提升、翻转等控制,完成甘蔗转运过程所需动作。为研究影响车身稳定的因素,在试验平台负载质量120kg工况下,分别选取车身侧向角为0°、2°、4°、6°、8°,支撑结构侧向跨距为490、650、730mm的状态参数进行负载作业临界试验。并采用“追逐式”调平策略进行自动调平试验,验证系统平稳控制的可靠性。结果表明:车身侧向角和底盘支撑结构跨距对其稳定性具有显著影响,730mm为支撑结构最佳侧向跨距;支撑结构侧向跨距490mm且车身初始侧向角6°时为危险临界状态,甘蔗转运过程存在较大安全隐患。设计的调平控制系统在20s内调平,精度可达到0.3°;当车身通过调平安全检测后,可在35s内平稳完成车厢提升转运等卸蔗动作,满足60s内完成安全转运卸蔗的设计要求,提高了丘陵地区甘蔗转运车作业的安全性和工作效率。     

高锌在断奶仔猪日粮中应用的弊端与对策

仔猪日粮中添加高剂量氧化锌,可有效降低仔猪腹泻率,提高生产性能;但同时也带来环境污染、高锌依赖和后期生长抑制等不良后果,而导致高剂量氧化锌在仔猪日粮中的应用受到关注并限制。包被氧化锌可有效提高氧化锌利用率,在仔猪营养中必将有良好的发展前景。     

基于机器学习的中耕期甘蔗幼苗识别定位*

针对甘蔗中耕培土过程中,由于甘蔗植株种植垄间距的改变,导致中耕培土机难以兼顾左右两侧垄的甘蔗植株而引起甘蔗植株培土不到位、不充分的问题,即“火山口”现象,结合多功能甘蔗中耕培土机械的开发,提出一种基于机器学习的中耕期甘蔗幼苗识别定位和坐标分类计算方法。该方法通过YOLOv4网络建立识别网络模型,对中耕期甘蔗幼苗根部和土壤接触的局部区域进行识别定位和坐标获取,然后采用支持向量机将坐标数据分成两组,并分别对每组坐标数据进行实时计算处理,得到两组坐标数据的倾斜值,后续中耕设备将根据倾斜值的数值大小进行调整,改变供土量和供土方向。试验结果表明,采用基于YOLOv4识别网络模型对甘蔗幼苗的识别准确率可达95.50%,采用支持向量机对甘蔗幼苗坐标分类的准确率可达92.60%,实现了对中耕期甘蔗幼苗的实时动态识别及分类计算,为智能甘蔗中耕植保联合作业机械的开发提供数据基础。     

改进YOLOv3网络提高甘蔗茎节实时动态识别效率

为推广甘蔗预切种良种、良法种植技术,结合甘蔗预切种智能横向切种机的开发,实现甘蔗切种装置对蔗种特征的连续、动态智能识别。该文通过甘蔗切种机黑箱部分内置的摄像机连续、动态采集整根甘蔗表面数据,采用改进的YOLOv3网络,建立智能识别卷积神经网络模型,通过拍摄装置内部的摄像头对输入识别系统的整根甘蔗的茎节图像特征进行实时定位与识别,并比对识别信息,及时更新茎节数据,识别、标记出茎节位置,再经过数据处理得到实时的茎节信息,输送到多刀数控切割台进行实时切割。经过训练及试验测试,结果表明:经过训练及试验测试,模型对茎节的识别的准确率为96.89%,召回率为90.64%,识别平均精度为90.38%,平均识别时间为28.7 ms,与原始网络相比平均精确度提升2.26个百分点,准确率降低0.61个百分点,召回率提高2.33个百分点,识别时间缩短22.8 ms,实现了甘蔗蔗种的连续、实时动态识别,为甘蔗预切种智能横向切种机的开发提供数据基础。     

基于改进YOLO v5s的复杂环境下蔗梢分叉点识别与定位

甘蔗蔗梢分叉点的精确识别与高度定位是实现甘蔗收获机切梢器实时控制的关键技术之一，也是提高甘蔗收获机械化水平和降低甘蔗含杂率的重要途径。针对甘蔗地环境复杂、光照变化大、蔗梢分叉点相互遮挡等问题，首先通过田间调查，并现场测试、分析甘蔗生长点、甘蔗分叉点及相互关系的特征规律，采集图像的甘蔗分叉点的统计分析，并结合现场对甘蔗分叉点高度的测量统计分析，发现其均具有明显的正态统计特征。接着，提出了一种基于改进YOLO v5s的蔗梢分叉点识别方法。该方法采用单目和双目相机在广西大学扶绥农科基地采集甘蔗图像数据，并进行数据预处理和标注，构建了甘蔗蔗梢分叉点数据集。然后，在YOLO v5s中引入BiFPN特征融合结构和CA注意力机制，以增强不同层次特征的交互和表达能力，并使用GSConv卷积和Slim-Neck范式设计，在原始模型主干网络中引入Ghost模块替换原始普通卷积，来降低模型的计算量和参数量，提高模型的运行效率。最后，通过在现场采集的数据集上进行训练和测试，验证了该方法的有效性和优越性。实验结果表明，该方法在甘蔗蔗梢分叉点数据集上平均精确率达到92.3%、召回率89.3%和检测时间19.3 m...     

基于低共熔溶剂高效萃取液质联用快速定量检测养殖水中氯霉素类抗生素残留方法的研究

为建立一种养殖水中氯霉素类抗生素残留的微量低共熔溶剂高效萃取液质联用快速定量检测的方法，将养殖水经滤纸过滤，取10 mL水样，加入适量内标物质，混匀取1 mL水样置于微量离心管中，加入适量低共熔溶剂，旋涡混匀静置提取上层清液，用乙腈定容至1 mL，过0.22μm滤膜，然后用高效液相色谱进行分离，电喷雾串联四级杆质谱进行检测，用内标物进行定量。结果显示：氯霉素的线性范围为0.1～5.0μg·kg^-1，相关系数为0.999 4，平均检出限达到0.005 3μg·kg^-1，方法的回收率为80.3%～103.6%，相对标准偏差为3.5%～8.3%；氟苯尼考的线性范围为1.0～20.0μg·kg^-1，相关系数为0.999 8，平均检出限达到0.022 8μg·kg^-1，方法的回收率为63.4%～85.2%，相对标准偏差为2.2%～6.2%。结果表明该方法萃取及检测试剂消耗少、时间短、灵敏度高、准确性好，适用于养殖水中氯霉素类抗生素的检测。