潜土逆转旋耕抛土研究

对潜土逆转逆耕过程中刀片的抛土问题进行了分析研究，建立了抛土理论模型并进行了试验验证。     

正反转旋耕灭茬机刀片的功耗分析

旋耕机是一种应用非常广泛的耕耘机械.人们目前使用的大部分都是正转旋耕方式和正转刀片,对反转旋耕方式及其刀片的研究相对较少,并且对其中的一些性能和适用条件尚未完全了解.为此,分析了旋耕过程中不同的旋耕方式对于旋耕功耗以及各种负荷的影响,提出了在一定渠道条件下的旋耕方式,为设计出合理的刀片形状提供理论依据.     

逆转旋耕抛土土量分布计算研究

通过对逆转旋耕抛土过程的分析,根据现有抛土模型及某新型旋耕灭茬施肥播种联合作业机工作参数,运用MatLab计算了抛土率,拟合了旋耕刀轴在270r/min下的抛土轨迹,确定了旋耕刀向前抛土时的角度位置,推导出了土垈碰撞后的运动轨迹,并运用MatLab计算了抛土分布效果。该研究为新型旋耕灭茬施肥播种联合作业机排种管、排肥管的设计与布置提供了理论依据。     

潜土逆转旋耕被抛土粒与罩壳碰撞分析

研究了潜土逆转被抛土粒与罩壳的碰撞机理,建立了碰撞数学模型,利用计算机进行碰撞过程的动态仿真、分析了罩壳的结构与位置参数对抛土性能的影响,为罩壳的优化设计提供了理论依据。     

不动形心线对逆转耕耘抛土性能的影响

在分析逆转旋耕工作的基础上,提出了不动形心线(Fixed Centroid Line-FCL)对逆转耕耘方式影响的思想。在旋耕刀片运动轨迹、逆转旋耕切削角度及逆转旋耕抛土后向性等方面,详细分析了FCL线的影响性质,建立了逆转旋耕被抛土垡瞬时初速度的方向模型,并对模型进行了仿真,为茶园耕作机械的设计提供了参考依据。主要结论:FCL线距刀辊轴的距离小于刀辊回转半径时,旋耕刀片才能够正常工作,且FCL线位于刀辊轴的上方为逆转耕耘方式,位于刀辊轴的下方为正转耕耘方式;在逆转旋耕方式下,当刀片运转到FCL线时,动态切土角最小;当FCL线位于刀辊轴之上,且同时又在地表之下时,逆转旋耕才具有抛土后向性。     

基于TEB算法的移动机器人运动轨迹规划研究

移动机器人在完成自主导航过程中会受到地图障碍物信息和自身物理因素的影响,而偏离全局路径规划出的全局路线,使得机器人自主导航的精准度降低。引进TEB局部路径算法来规划全局路线,生成基于离散时间的路径点,得到一条满足运动学约束、动力学约束、障碍物约束和时间约束的最优运动轨迹。仿真结果表明：该算法规划出来的运动轨迹能有效跟踪全局路径,提高了机器人自主导航的稳定性。     

潜土逆转旋耕刀的三维扫描及数据处理

应用ATOS2系统对旋耕刀进行了三维扫描,获得了潜土逆转旋耕刀外形点云,在此基础上对其进行了反求;应用NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)理论,在PRO/E中进行了重构,得到了符合计算机仿真要求的数字模型,使计算机软件较精确地模拟真实刀具的潜土逆转旋耕成为可能.     

基于视日运动轨迹的太阳跟踪装置控制系统的研究

为了高效地利用太阳能,设计了一种基于视日运动轨迹的太阳跟踪系统。介绍了跟踪装置控制系统的组成及工作原理。该系统采用视日运动轨迹跟踪方案,控制器根据相关的公式和参数计算出白天太阳的位置,再将高度角和方位角转化成相应的脉冲发送给驱动器,驱动电机使太阳能电池板随着太阳的轨迹变化而变化,从而获得最大的太阳能。实验表明,采用该跟踪系统可以有效地提高太阳能量接收率。     

水稻插秧机秧针运动轨迹模拟——基于MATLAB及COSMOSMotion

建立了水稻插秧机分插机构秧针运动的数学模型,利用所得方程借助MATLAB软件编制程序,分别精确模拟出秧针端点的理论运动轨迹,并应用与SolidWorks无缝集成的COSMOS Motion三维动力学仿真软件对分插机构进行了模拟,得到分插机构秧针前端点运动轨迹图对理论运动轨迹加以验证,为选择合理的分插机构的结构参数提供依据.     

旋耕机耕深测量结果不确定度评定

对旋耕机耕深的测量结果进行了不确定度评定,分析不确定度的来源和影响因素,并计算得出其扩展不确定度.结果表明,旋耕机耕深平均值x = 15.795 cm,包含因子k =2,扩展不确定度U =0.111 cm.在旋耕机耕深测量中,重复性测量引入的不确定度分量对测量结果的不确定度影响较大.     

旋耕机自动调平系统设计与试验

由于农田田面坑洼不平,拖拉机在田间工作过程中左右轮不在同一水平面上行走,导致通过拖拉机三点悬挂机构挂接的旋耕机随着拖拉机的倾斜而倾斜。旋耕机倾斜作业不仅破坏农田硬底层,还影响旋耕机的耕后平整度和耕深等旋耕性能指标,导致旋耕作业效果差、作业效率低。设计了一种旋耕机自动调平系统,由旋耕机构、调平支撑架、液压系统和自动调平控制系统组成。调平支撑架前端与拖拉机三点悬挂机构连接;旋耕机构通过销轴悬挂于调平支撑架后下方;调平油缸一端与调平支撑架侧边铰接,另一端与旋耕机构铰接,通过调平油缸的伸缩实现旋耕机构相对于调平支撑架的左右上下摆动。自动调平控制系统根据拖拉机横滚角度控制电磁换向阀驱动调平油缸伸缩调节旋耕与调平支撑架的相对角度,即旋耕机构与拖拉机的相对角度,通过直线位移传感器测量调平油缸的伸长量,利用旋耕机与调平支撑架的几何关系实现旋耕机构的自动调平闭环控制,使旋耕机始终保持期望的角度进行旋耕作业。对自动调平旋耕机和无调平功能旋耕机在有垄菜田进行了试验,利用水准仪采集试验前后田块地表平整度数据,2台姿态传感器分别采集拖拉机倾角和旋耕机倾角信息,分析了2种旋耕机作业后的平整度和耕深两旋耕性能指标,以及旋耕机自动调平控制系统的性能,结果表明：自动调平旋耕机相对于无调平功能旋耕机耕后地表横向平整度显著提高,前者耕后垄面横向最大高差为1.9cm,后者达9.8cm;自动调平旋耕机横向耕深稳定,耕深横向最大高差为1.8cm,而无调平功能旋耕机耕深横向最大高差达9.7cm。     

基于小波神经网络的旋耕装置机械故障诊断研究

首先,介绍了小波变换原理及其在故障检测中的优势;然后,采用三层小波神经网络模型,构造了旋耕装置机械故障诊断模型;最后,从建立旋耕装置故障特征、提取故障特征向量,以及建立和训练小波神经网络模型等方面,实现了基于小波神经网络的旋耕装置机械故障诊断模型,能够实时完成对旋耕装置的机械故障诊断。通过验证与分析,证明了诊断系统的可行性和精确性。     

基于高速图像的雾滴尺寸分布统计与运动分析

针对植保机械雾滴尺寸分布统计及运动分析方法存在的不足,提出了利用高速摄像机结合数字图像处理技术对雾化场的空间雾滴尺寸分布和雾滴的运动进行分析的方法。实现了空间雾滴尺寸分布的快速统计分析,避免了对雾化场的干扰。利用图像序列中的时间差信息对雾滴在水平和垂直方向上的速率进行了分析,为进一步分析雾滴的沉降及漂移特性提供了有效方法。     

基于MATLAB的旋耕机刀轴优化设计

针对旋耕机刀轴传统设计强度过于保守的缺点,采用机械优化设计方法,建立了旋耕机刀轴优化设计的数学模型,用经典力学方法给出初始值,再用Matlab软件进行优化。结果表明效果显著,可大大节约材料和成本．     

基于GAF-DenseNet的旋耕作业质量等级识别模型

为实现基于拖拉机多传感器实测载荷数据的旋耕作业质量准确识别,提出一种基于GAF-DenseNet的拖拉机旋耕作业质量等级识别模型,设计旋耕作业质量等级分级标准,开展旋耕作业田间试验,并进行模型准确性验证和性能分析。该模型通过格拉姆角场（Gramian angular field, GAF）算法,在保留原始载荷序列的时间依赖性的前提下,对时间序列数据进行唯一编码。DenseNet网络对图像阵列中内含的载荷信息进行深层挖掘,通过特征重用、模型压缩等技术环节,在保证特征提取深度的同时,显著提升该网络的运算效率。分析结果表明：过大或过小的重采样滑动窗口大小均会降低模型性能,且格拉姆角差场（Gramian angular difference field, GADF）实验效果强于格拉姆角和场（Gramian angular summation field, GASF）,实验数据显示在重采样滑动窗口大小为250且选用格拉姆角差场的条件下,模型性能达到最优。增长率k与模型整体性能呈正相关的趋势,但过大的k值会降低模型的实时性能且对于准确性提升有限,实验场景下将增长率k设为24更能符合实际需求。GAF-DenseNet模型准确率和F1值分别达到96.816%和96.136%,并且在实时性能上具有良好表现,推理时长可低至16s。在与其他智能算法对比分析中,该模型整体性能均优于对照组实验结果。     

基于虚拟仪器技术的管贯线加工数控系统设计

采用工控机系统集成技术开发了管贯线加工数控系统,根据管与管连接轨迹的规律,建立了适用于加工多个圆柱管任意角度相交所形成的相贯线的通用数学模型,然后将形成相贯线的曲线运动转化成钢管的转动和焊枪的水平运动,根据模型里的数学关系将两个分运动的位移换算成脉冲个数,进而由PCL-839＋步进电动机控制卡发出控制两台电动机所需的脉冲,经复合运动得出所需的相贯线。系统软件部分采用了动态数据交换技术和多线程技术以提高系统性能。     

基于ANSYS的旋耕机210普箱有限元模态分析

针对旋耕机210普箱的结构特点,应用模态分析理论对其进行了约束模态的有限元分析。在Pro/E软件中建立了210普箱的三维实体模型,在有限元分析软件ANSYS中采用四面体单元对其进行了网格划分,建立了箱体的有限元模型。采用Block Lanczos法进行模态求解,计算出箱体前10阶约束模态的固有频率和相应振型,通过振型分析找到了箱体振动的薄弱部位,并提出了相应的修改措施,为箱体结构的改进设计及其动态响应分析提供了理论依据。     

基于RFID和图像处理的目标物识别处理系统的研究

介绍了RFID技术和图像处理技术,研究了基于图像处理和卷积神经网络的水果识别与分类模型,设计了一套水果目标物识别处理系统,可以实现对苹果、梨子、水蜜桃和香蕉等4种水果的识别与分类.实验结果表明:卷积神经网络模型采用自主学习型的网络,识别错误率只有0.93％,相比其他传统模型分类错误率降低较多,证明了卷积神经网络模型性能...     

电控发动机怠速RBF神经网络控制

提出发动机怠速控制的神经网络方法,给出了RBF神经网络模型,并将带遗忘因子的梯度下降法应用于RBF神经网络的参数调整。利用RBF神经网络良好的非线性映射能力,通过对发动机转速及转速变化率映射,得到步进电机相应驱动信号,从而实现怠速控制。实验结果表明,神经网络控制响应快、鲁棒性强,可有效提高发动机怠速品质,改善发动机的性能指标。