山地橘园低功耗自动提水无线控制系统设计

为提高无电力供应的小规模山地橘园水源供应管理效率,研制了一种基于无线通信的低功耗自动提水系统。该系统由主从控制器2个部分组成,主控制器控制直流隔膜泵向山顶蓄水池提水,从控制器用于检测山顶蓄水池的水位;两控制器之间通过无线通信模块CC1101进行通信。测试了主从控制器工作在各个阶段的电流,由此估算出主从控制器运行1d的耗电量分别为8576.3mA.h和2.2 mA.h,65 A.h的铅酸蓄电池在满荷电状态下可以为装置提供7d连续阴雨天气的续航能力。系统通信成功率为100%,最长通信时间为12s,95%的通信可在6s内完成,且蓄水池水位检测误差不超过0.8cm。     

用高光谱成像技术检测柑橘红蜘蛛为害叶片的色素含量

为解决传统理化法检测柑橘树叶片受红蜘蛛为害后色素含量变化时存在的工作量大、效率低等问题,该文研究应用高光谱成像技术检测柑橘红蜘蛛为害叶片色素含量的方法。研究中对比了正常叶片与受害叶片的原始光谱以及原始光谱一阶微分曲线的差异,寻找反映叶片色素含量变化的特征波段;分析了特征波段反射率比值与叶片色素间相关性;采用单变量线性回归法分析了常用植被指数预测叶片色素含量的效果;采用逐步回归分析法建立了叶片色素含量预测模型,并对模型预测效果进行了F检验。结果表明:常用植被指数预测叶片色素含量结果不理想;选取的667/522、667/647和522/647 nm等3个特征波段反射率比值与叶片3种色素含量间具有较高的相关性;用于建立叶片色素含量预测模型的最佳特征波段反射率比值为667/522和667/647 nm,所建立的模型可较好地预测健康及受害叶片的叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量。     

基于模糊控制的肥液自动混合装置设计与试验

为提高混肥精度,该文在基于脉宽调制的文丘里变量施肥装置的基础上,对其结构进行了改进,并利用电导电极设计了一个电导率测量仪用以实时反馈肥液浓度,使之构成一个闭环控制的自动混肥装置。该装置采用粗细2级调节的控制策略,首先根据检测的入口水压调用对应的函数关系,自动调节电磁阀PWM（pulse width modulation）控制的占空比进行混肥;然后以电导率测量仪实时反馈混肥浓度,并采用模糊控制算法进一步细调PWM的占空比,使混肥浓度尽量逼近目标浓度。试验结果表明,电导率测量仪的有效测量范围为0~12.64 mS/cm,它所测量的电导率与肥液浓度呈显著的线性关系,其决定系数R2为0.997。对混肥装置进行了实测验证,结果表明混肥时的最大浓度误差为0.04%,控制装置达到稳态的响应时间为7.8～10.4 s,能满足实际应用的要求。     

从红蜘蛛为害叶片的高光谱图像中识别受害区域

探索从红蜘蛛为害叶片的高光谱图像中识别受害区域的方法,内容包括:1采集20片受害区域色素差异较明显的柑橘叶片的高光谱序列图像,从各叶片的高光谱序列图像中选取522、647和667nm等3个与叶片色素含量具有较高相关性的特征波段的高光谱图像,计算667/522、667/647和647/522等3个特征波段的高光谱图像的比值图像及其二值图像,识别叶片中的受害区域;2计算自动识别和人工识别间的误差,检验算法的识别效果。结果表明:从柑橘红蜘蛛为害叶片的RGB图像或单一波段的高光谱图像中无法直接和自动识别叶片的受害区域;667/647和667/522两个特征波段反射率比值的比值图像均能够有效地抑制高光谱图像中叶片周围的光噪声,进而还原叶片的外形轮廓;从667/522特征波段反射率比值的比值图像中识别叶片受害区域的平均准确率达92.84%,在3个比值图像中识别效果最好;识别算法能够通过计算机编程自动实现,可作为深入研究红蜘蛛的发生和为害规律的技术手段。     

基于太阳能的微灌系统恒压供水自动控制装置研制

微灌系统入口水压的稳定性影响着微灌的均匀性以及自动混肥装置的混肥精度。为采用自流滴灌的中小规模灌溉管网提供恒定的入口水压,采用太阳能供电驱动隔膜泵DP-60提水的方式,研制了一个恒压供水自动控制装置。该装置利用液位传感器YZ-YO-LAG1在线检测建设于高处的蓄水池的水位,根据水位信息控制DP-60提水至蓄水中,并使其水位在滴灌过程中维持于某一固定高度来实现恒压供水。蓄水池的水位检测信息及DP-60的启停通过无线通信模块CC1100进行无线传输和控制。通过光伏容量设计,确定了太阳能电池板的功率为60W、蓄电池的容量为60A·h。为最大程度利用太阳能,通过试验标定了太阳能板输出功率与太阳辐射传感器TSL230输出频率的关系,并根据太阳能板实际输出功率和蓄电池荷电状态,自动选择直接以太阳能板或蓄电池为DP-60供电。在测试DP-60性能以及无线通信可靠性的基础上,对装置进行了6个多月的实际应用试验,装置运行稳定,且在整个滴灌过程中蓄水池的水位误差小于1cm。     

基于高光谱图像技术的沙梨无损检测

为探讨基于高光谱图像技术对沙梨糖度无损检测的可行性,采集80个沙梨样本在400～1 000 nm内的高光谱图像数据及其对应的糖度,采用变量标准化、多元散射校正(MSC)、平滑滤波、基线校正等方法对原始光谱数据进行预处理,发现MSC预处理效果最佳,再通过无信息变量消除法对MSC预处理后的光谱数据进行压缩,最后分别建立BP神经网络和PLS沙梨糖度预测模型.结果表明:无信息变量消除法将光谱变量压缩到234个,有效减少了建模的输入变量,建立的PLS预测模型和BP神经网络的预测相关系数均在0.85以上,而PLS预测模型的相关系数为0.9508,均方根误差为0.268,优于BP神经网络模型.     

基于电导电极的肥液浓度在线检测仪设计与实现

[目的]为能实时检测灌溉施肥系统进行水肥自动混合时的肥液浓度。[方法]基于电导电极设计了一种以9 V电池供电的肥液浓度在线检测仪,通过测量肥液电导率间接实现肥液浓度的测量,测量结果可通过显示器直接显示,还可通过SPI接口输出至水肥自动混合控制器。为尽量降低极化效应的影响,试验确定了以幅值为±3.5 V的方波信号作为电导电极的激励源。该检测仪具有温度自动补偿和量程自动切换功能,并通过试验确定了测量量程范围的划分及各个小量程对应的分压电阻与方波激励信号频率。[结果]在农业上,常用的0.1%~1.0%施肥浓度范围内,对检测仪进行了试验验证,其平均相对误差为2.77%。[结论]该检测仪能满足实际应用要求。     

基于BQ24650的太阳能蓄电池智能充放电控制器设计

[目的]为解决野外无线传感器网络自动灌溉控制系统的供电问题,设计了一种太阳能蓄电池智能充放电控制器.[方法]采用BQ24650自动控制和管理太阳能向蓄电池充电,以单片机MSP430F2132为微处理器,根据蓄电池放电状态的检测,自动控制蓄电池向负载供电,同时该微处理器作为负载控制系统的主控器.[结果]经试验测试知,控制器实现了预期设计目标,且在连续90d的实际应用中运行稳定可靠.[结论]该充放电控制器能满足实际应用要求.