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针对当前拖拉机检测系统功能集成度低、检测参数不全面、传输距离有限的问题,开发了拖拉机田间作业参数无线检测系统。该系统由传感器、数据采集仪及上位机软件监测平台3部分组成,能够实现PTO转矩及转速、油耗、发动机转速、悬挂提升力、力位调节加载力、加载角度、行驶速度、车轮转速、牵引力等多种参数的采集、无线发送与存储。系统工作时,数据采集仪中的车载检测仪将采集的传感器数据发送至无线数据接收器,无线数据接收器通过串口将数据传输至上位机软件监测平台,实现对各类试验参数的实时监测与数据处理。为验证检测系统的可行性与稳定性,对系统进行了采集通道的计量,结果显示模拟信号通道绝对误差绝对值最大为0.003V,引用误差最大为0.03%,频率信号通道检测绝对误差最大为2Hz,引用误差最大为0.013%,满足对拖拉机作业参数的采集需求。在此基础上,进行了PTO转矩参数及拖拉机无负载行驶速度采集试验。试验结果表明,检测系统可以实现转矩参数的稳定采集及数据的无线传输;在5、8、14km/h 3挡车速匀速行驶下,拖拉机车轮转速与实际行驶速度基本一致,最大相对误差分别为2.0%、1.2%及0.7%。本系统可满足对拖拉机工作性能参数的无线检测需求,数据采集稳定且采集精度较高,为拖拉机多作业参数的无线采集提供有效手段。 相似文献
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拖拉机振动对驾驶员影响的分析及改进 总被引:2,自引:0,他引:2
通过拖拉机振动对驾驶员的影响分析,提出对拖拉机及减振机构的改进建议,达到较为理想的减振效果。 相似文献
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作物产量“三合结构”定量表达及高产分析 总被引:12,自引:1,他引:12
针对目前作物产量水平长期徘徊难以突破,产量分析理论缺乏量化指标体系,可操作指导作用小等问题,依据“三合结构”模式二级结构层各因素的关系,建立了“三合结构”定量表达式,并通过田间试验与模型模拟相结合的方法,对春玉米、夏玉米、水稻和冬小麦高产实例进行定量化分析,明确了限制产量进一步提高的关键因素,提出了高产突破的可能方向。结果表明,提高叶片平均净同化率(MNAR),改善群体的物质生产能力,是水稻产量进一步提升的关键;适当提高平均叶面积指数(MLAI)或经济系数(HI)可能会进一步增加冬小麦产量;春玉米籽粒产量主要伴随着MLAI和单位面积穗数(EN)的增加而提高,其实质是平均作物生长率(MCGR)的提高增加了单位面积上总粒数(TGN)。进一步研究确定了“三合结构”定量表达式参数间的函数关系式,通过公式代换可推导出某一参数与目标参数的函数关系。作物产量“三合结构”定量表达式的建立为作物群体定量化研究提供了新的思路和方法,有助于全面掌握群体参数变化与产量形成的定量关系,为指导作物生产进行有效的技术调控提供依据。 相似文献
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为提高株间锄草刀定位精度、降低机器视觉受外界因素的影响,该文提出里程信息融合机器视觉的方法对锄刀定位数据进行优化。通过分析定位数据校正和视觉滞后补偿的原理,设计了模糊逻辑校正器,通过模糊规则将模糊校正系统简化为单输入单输出形式,采用Mamdani模糊推理方法获得视觉数据可信度决策表,将可信度作为加权值生成校正锄刀定位数据,并提出采用实时里程信息作为视觉滞后补偿量的方法,给出补偿公式。田间刀苗距优化静态试验表明,视觉刀苗距误差为9.88 mm,优化后刀苗距误差为6.06 mm;动态试验表明,视觉数据出错率为4.8%~6.6%,刀苗距变化曲线显示,优化方法可有效过滤视觉坏点或不稳定的数据点,将视觉滞后纳入衡量标准,不同车速下动态优化后刀苗距平均误差为5.30~7.08 mm,较优化前降低了25%左右。研究结果表明,锄草刀定位数据优化方法可有效提高机器视觉静态和动态获取刀苗距的精度。该研究为提高株间锄草技术的锄刀定位精度提供了参考。 相似文献
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