农田排水暗管系统施工方法和装备研究现状与展望

农田排水具有防涝、控水和排盐等多重功能，其中暗管排水是当今最有效的大面积农田排水解决方案。暗管系统的施工从完全人工安装、人工结合机械安装，发展到全机械化安装，实现了基于激光/卫星定位系统的坡降和高程（埋深）控制，作业质量和效率显著提高。然而，暗管排水技术专业性强，施工装备复杂，系统实施难度大、一次性投资高。因此，在施工过程中必须结合生产实际选用最宜技术和装备，进一步完善施工规范，积极探索和开发新工法、新材料和新装备，提高施工装备作业能力、效率和质量，依靠技术创新不断降低工程造价和投资风险，提高技术可接受性。此外，还需加强技术培训与国际合作，广泛汲取国际先进经验和教训，将我国暗管排水技术应用提升到世界先进水平，大规模提升我国盐渍和涝渍化土地质量，逆转或恢复日益恶化的盐碱土地生态环境，确保农林产业可持续发展。      

基于IMM UKF的冲量式测产系统研究

为适应精准农业的发展趋势,提高测产计量系统的精度,开发一套基于IMM UKF算法的冲量式测产系统。该系统由冲量传感器模块、北斗定位模块、DTU传输模块和上位机等组成。系统通过传感器模块进行信号的采集和处理,采用CAN通信方式将处理后的数据发送至上位机。上位机使用IMM UKF滤波算法对传感器上传的数据进行滤波,最终根据标定曲线得到谷物产量。通过车辆空载试验,采用IMM UKF算法与KF和UKF算法进行对比验证,结果表明IMM UKF算法的滤波效果更好,均方差为0.000 42 N。通过传感器标定试验,确定传感器的检测值与实际谷物重量的关系。通过大田测产试验,得出每个地块的产量分布图,试验结果表明该测产系统的平均误差达到3.911%。     

工艺参数对大豆基木质刨花板性能的影响

大豆蛋白类胶黏剂具有绿色、环保等特点,已成功应用于胶合板生产,但在刨花板领域应用较少。采用不同热压工艺参数,以改性双组份大豆基胶黏剂制备木质刨花板;通过正交试验研究密度、热压温度、热压时间、热压压力等因素对大豆基木质刨花板性能的影响,结果表明:密度对其性能影响最为显著,热压压力次之,而热压温度和热压时间影响不显著。生产性试验表明:大豆基木质刨花板的主要物理力学性能满足GB/T 4897—2015《刨花板》标准要求,可作为基材广泛应用于家具、墙体板等领域。     

单板式冲力谷物测产传感器设计与试验

为了能够适应目前精准农业的治理与发展需求,设计了实时产量检测的单板式冲力谷物测产传感器。为了验证方法的可行性,进行了传感器的受力有限元仿真,形成应力板的受力云图,确定应变片的检测位置。采用惠斯通电桥对应力采集板的形变信号进行采集,并通过CAN发送给上位机。上位机通过无迹卡尔曼滤波（UKF）算法对形变信号处理后,通过标定关系曲线,得到实时的产量信息。应力标定试验,确定了传感器采集的模拟值与冲力的关系曲线;产量标定试验,确定了冲力与产量的关系曲线模型;田块试验,表明该传感器的检测平均绝对误差为4.6%。      

基于RTK-BDS的无沟铺管机作业高程控制系统研究

针对农田铺管装备采用传统激光高程控制技术控制精度低、适应性差的问题,设计了基于载波相位实时动态差分北斗卫星定位系统(RTK-BDS)的无沟铺管机高程控制系统。该系统以RTK-BDS为核心,以V型犁式无沟铺管机为作业对象,采用多模型UKF多传感器信息融合算法获取高精度海拔高度信息;利用多模态模糊PID算法控制高程油缸,从而满足犁头按照指定坡降指标工作的需求。田间试验表明,多模型UKF算法较无迹卡尔曼滤波(UKF)、粒子滤波的滤波效果更好,其波动幅度降低至0.885cm,均方差降低至0.040cm,多点相对误差在±0.2cm之内;不同坡降高程控制的控制误差均在±2cm之内,平均误差小于1cm,满足无沟铺管机的作业需求。     

P7型刨花板用大豆胶的开发及应用

为改善大豆胶制备刨花板的施胶效果及提高热压效率,用改性聚酰胺交联改性大豆胶,并通过液化大豆蛋白、控制脱脂豆粉、添加固化剂等措施,制备大豆胶刨花板,得到优化的刨花板生产线用大豆胶配方为,MPA:脱脂豆粉:固化剂=100:28:4~6,一次施胶工艺;在185℃、250 s的热压条件下,制备的15.5 mm厚试板满足GB/T4897-2015中P7型环保刨花板的要求(潮湿状态下使用的承载型刨花板,且耐受2 h沸水煮)。     

无沟铺管机北斗导航控制系统设计与试验

针对因田间土壤质地不均匀或表面高低不平,无沟铺管机出现行驶偏摆而导致管道铺设弯曲的问题,设计了基于载波相位差分技术的北斗定位系统(Real Time Kinematic-BeiDou Navigation Satellite System, RTK-BDS)的导航控制系统。采用多模态控制策略,通过传感器检测无沟铺管机工作时的左、右行走马达速度,车辆实际平均车速,发动机功率和两侧行走泵的压力等状态参数,并输入到后向反馈(BackPropagation,BP)神经网络,预测铺管机当前状态分类,使用选择器选择模态控制参数,采用自适应比例-积分-微分(Proportion-Integral-Differential,PID)控制算法进行导航控制。经过田间试验,获取铺管机的模态控制参数和BP神经网络训练样本。导航控制系统上线试验结果表明,导航控制横向超调量为4.58 cm,最大横向误差在±4 cm范围内,平均横向误差在±1.5 cm范围内,能够满足铺管机直线性作业要求。     

无沟铺管机水平状态检测方法研究

V形犁式无沟铺管机为暗管排水控盐技术提供强有力的工程支撑。为解决无沟铺管机在施工时会出现以较快速度倾斜，导致挂载架摆动幅度偏大，而引起挂载架后下控制臂水平检测精度降低的问题，通过分析无沟铺管机组成结构及控制机构数学模型，提出了一种基于风险控制的自适应补偿水平检测方法。该算法使用Kalman滤波算法得到车架的水平倾角和挂载架后下控制臂的水平倾角两组检测值，通过无沟铺管机的控制结构特性，确定两组水平倾角的关系，然后利用后下控制臂纵向加速度，对后下控制臂水平检测准确性进行风险评估，根据评估的风险对该两组检测值进行自适应加权，获取较精确的水平倾角信息。经过静态检测试验表明了该方法前后方向最大波动幅度为0.858°，左右方向最大波动幅度为0.778°，能够满足无沟铺管机的检测需求；经过动态检测试验表明了该方法能够比原始方法提前10.8 s得到有效的目标倾斜角度，且检测的倾角与目标角度最大波动量为0.69°，波动范围较小，提高了后下控制臂动态水平检测精度和速度。