智能农机多机协同收获作业控制方法与试验

为提高多台无人化智能收获机和运粮车协同作业效率,该研究以2台不同型号水稻收获机和1台运粮车为研究对象,开展了智能农机多机协同收获作业控制方法研究。根据协同作业控制决策约束条件,建立协同收获作业中有限个状态过程的改进型连续时间马尔科夫链模型。以减少非作业时间为优化目标,通过模型预测未来一段时间内每台收获机的卸粮时间,动态更新每台收获机的卸粮顺序和时间。仿真试验结果表明：本文控制方法相对于仓满后再召唤运粮车的卸粮方式有效减少了作业时间,协同收获任务的农机平均作业时间减少了13.58%。田间试验结果表明：智能农机多机协同作业控制方法实现了2台水稻收获机和1台运粮车协同自主作业,在场景1中,相对于仓满召唤卸粮模式,收获机1和收获机2非作业时间分别减少了71.25%和42%,收获效率提高了6.65%和5.22%;在场景2中,相对于仓满召唤卸粮模式,收获机1和收获机2非作业时间分别减少了77.64%和37.09%,收获效率提高了12.07%和5.78%。本文提出的控制方法可以实现收获-卸粮转运自主作业,减少了收获机的非作业时间,提高了作业效率,可为无人农场智能收获协同作业提供支撑。     

考虑倒伏与粮仓容积的再生稻头季机收路径规划

为提升机具作业效率和质量、减少土壤碾压等,该研究提出一种同时考虑作物倒伏状态、碾压面积和收获机粮仓容积的路径规划算法（ harvester grain bin capacitated arc routing problem,HGBCARP）。该算法由作业信息处理模块和作业路径规划模块组成,作业信息处理模块将农田边界、卸粮点位置、作物倒伏方向及面积、位置等信息转化成可处理的数据形式并传输给路径规划模块,然后由路径规划模块进行作业行方向划分、作业行遍历顺序寻优、转弯方式生成、碾压面积计算等,最终得到最优路径规划结果。采用改进遗传算法,分别以3种再生稻收获机、2种传统水稻收获机和3种不同田块为对象,以行驶路径长度、碾压面积、收获粮食量为评价指标,采用回转式收获路径和HGBCARP式收获路径规划开展对比试验。结果表明,HGBCARP式比回转式收获路径碾压面积减少11.79%～27.20%,可使倒伏的机收头季稻增收1.64%～1.95%;同时在3种不同田块条件下进行仿真试验,HGBCARP式比回转式收获路径可使碾压面积减少7.25%～20.09%。使用电动无人履带式底盘对不同收获路径进行田间模拟收获试验,HGBCARP式收获路径与传统牛耕往复式及回转式收获路径相比,碾压面积减少约11.21%～28.03%,在路径长度减少约6.81%～23.46%,验证了HGBCARP式路径规划方法的有效性,研究结果可为智能化作业路径规划研究提供参考。     

收获机与运粮车纵向相对位置位速耦合协同控制方法与试验

针对主从导航收获协同卸粮作业过程中作业车辆纵向相对位置控制需求以及拖车驱动系统非线性度较高的问题,该研究设计了一种适用于主从导航协同收获卸粮作业的纵向相对位置协同控制方法。根据协同系统几何关系获得纵向相对位置偏差的平行协同模型,基于动力学原理和位速耦合控制方法设计了纵向相对位置控制器;通过面积辨识方法获取车速系统传递函数,基于传递函数构建仿真模型进行控制器参数全因子仿真优化试验,并与传统PD方法进行仿真对比试验,结果表明该研究方法的最优参数适应性优于传统PD。不同初始偏差的纵向协同田间空载试验结果表明,在主机速度为1 m/s时,3、7和10 m初始纵向偏差下,系统响应平均调节时间分别为7.73、17.2和23.2 s,9组试验的平均稳态绝对偏差为0.091 8 m,平均相对速度稳态误差为0.012 3 m/s,表明该方法具有较好的初始偏差适应性;田间协同收获作业表明,在主机速度为1 m/s时,平均稳态纵向相对位置偏差绝对值为0.077 8 m,标准差为0.091 3 m,协同精度能够满足收获协同卸粮的作业要求。研究结果可为自主收获作业系统研究提供支持。     

联合收获机单神经元PID导航控制器设计与试验

针对联合收获机在田间直线跟踪作业中在维持高割幅率条件下易产生漏割的问题,设计了一种基于单神经元PID(Proportion Integration Differentiation)的联合收获机导航控制器。以轮式联合收获机为平台,通过对原有液压转向机构进行电控液压改装,搭载相关传感器构建了导航硬件系统。开展了常规PID控制和单神经元PID控制的仿真以及实地对比试验,仿真结果表明单神经元PID控制具有超调小和进入稳态快等特点;路面试验表明,当收获机速度为0.7 m/s时,单神经元PID控制最大跟踪偏差为6.10 cm,平均绝对偏差为1.21 cm;田间试验表明,收获机速度为0.7 m/s时,单神经元PID控制田间收获最大跟踪偏差为8.14 cm,平均绝对偏差为3.20 cm。试验表明所设计的联合收获机导航控制器能够满足自动导航收获作业要求,为收获作业自动导航提供了技术参考。     

丘陵山区田间道路自主行驶转运车及其视觉导航系统研制

自然条件的限制使得丘陵山区农产品和物资的田间转运难以实现高安全性的机械化作业。为此,该文研制了一种在丘陵山区田间道路上自主行驶的转运车及其视觉导航系统。该系统采用RTK-GNSS(real-timekinematic-global navigationsatellitesystem,实时动态-全球卫星导航系统)进行路网信息采集、实时定位和路径规划,利用机器视觉进行田间道路识别并提取路径跟踪线;田间道路非路口区域由机器视觉系统进行导航,路口区域采用RTK-GNSS实时定位进行导航。全局路径规划中对A*算法估价函数进行改进,将路口节点处的道路曲率及道路起伏信息引入代价函数。图像处理中强化道路上的阴影处理和信息融合,实现道路与背景的准确分割;然后将道路区域分块求取形心点,拟合后生成道路的虚拟中线作为局部路径的导航线。路径规划仿真表明,改进的A*算法能融合丘陵山地道路起伏变化的特征,规划的路径更合理。转运车自主行驶测试表明,在直线路径、多曲率复杂路径以及地形起伏路径3种工况下,自主行驶轨迹与实际道路中线的平均偏差分别为0.031、0.069和0.092 m,最大偏差分别为0.133、0.195和0.212 m;转运车沿道路中线自主行驶的平均相对误差分别为5.16%、11.5%和15.3%,满足田间道路转运车自主行驶的安全要求。     

水稻秸秆收集与连续打捆复式作业机设计

针对单体打捆机捡拾联合收获后田间滞留的水稻"站秆"及"残茬"收净率较低,以及圆捆打捆机绕线卸捆时需停机导致作业效率低等问题,该文将现有水稻联合收获机的脱粒清选和粮箱等装置与圆捆打捆装置置换,在输送槽出口与打捆装置集料口处设置集料装置作为缓存区,采用自动控制技术控制各功能部件连续作业,最终研发出集切割、捡拾、收集、打捆、集捆等功能于一体的田间水稻秸秆收集与连续打捆复式作业机。田间性能试验表明:在作业档的工况条件下,作业速度越快,成捆效率越高,但圆柱规范度程度越差;经测定,整机以中速档(1.1 m/s)连续作业3.4 h后,其成捆率为98%,生产率为0.4 hm2/h,秸秆收净率为95%。该研究为机械化收获后有效提高秸秆利用率以及实现农业生产中农机具的一机多用提供了参考。     

甘薯茎尖收获机研制

为填补中国菜用甘薯茎尖机械化收获技术空白,该文研制了菜用甘薯茎尖收获机。在分析整机机械结构基础上详细介绍了菜用甘薯茎尖收获机工作原理,开展了切割装置、拨禾装置、输送装置和收集装置等关键部件设计。为了提高茎尖完整率,降低漏收率和留茬高度,提升菜用甘薯茎尖收获机收获作业质量,在单因素试验基础上利用Box-Benhnken的中心组合试验方法对菜用甘薯茎尖收获机的工作参数进行试验研究,以前进速度、拨禾轮转速以及往复割刀线速度进行三因素三水平二次回归正交试验设计。建立了响应面模型,研究并分析了各因素对于机器作业质量影响,最后实现对工作参数的优化。试验结果显示:各因素对茎尖完整率影响显著顺序为拨禾轮转速往复割刀线速度前进速度;各因素对漏收率影响显著顺序为前进速度往复割刀线速度拨禾轮转速;各因素对留茬高度影响显著顺序为拨禾轮转速前进速度往复割刀线速度;田间试验数据显示:最优工作参数组合是前进速度为0.38 m/s,拨禾轮转速为26 r/min,往复割刀线速度为0.60 m/s,此时茎尖完整率为97.10%,漏收率为12.11%,留茬高度为62.09 mm,与理论优化值对比误差控制在了5%范围内。相较于单个人工采摘效率仅为0.001 hm2/h,本机作业效率一般为0.1 hm2/h,作业效果较人工有明显提升,较好地满足菜用甘薯机械化收获要求。研究结果可为今后中国菜用甘薯茎尖收获装备发展提供了有力支撑和理论基础。     

四边形田块下油菜联合收获机全覆盖作业路径规划算法

为解决无人农场模式下油菜联合收获作业过程中自主导航作业路径自动规划及优化问题,该研究提出了两套完整的针对任意四边形边界田块的油菜联合收获全覆盖作业路径规划算法。采用“理论分析-算法设计及程序编码-算例测试与仿真评估”的技术路线及方法,首先分析油菜联合收获机的作业特点与机具特性,拟定油菜联合收获无人化作业过程对路径规划工作的基本要求,再通过等距偏置处理和扫描线填充算法生成全覆盖作业路径,并采用OR-Tools软件对方向平行路径进行调度优化。通过4块典型实际田块进行仿真计算和测试,结果表明,算法耗时在0.17～4.73 s之间,混合路径相对于目前生产中广泛使用的环形作业路径,在未经行调度优化时,倒车次数减少36.36%～40.00%;混合路径中,行调度优化后倒车次数相对于未调度优化时减少33.33%～60.87%,非作业路径长度减少7.20%～20.23%。该研究为长江中下游区域稻油轮作无人农场中油菜无人化联合收获提供了作业路径规划方面的理论与技术支撑。     

不同施氮水平下水稻的养分吸收、转运及土壤氮素平衡

【目的】为解决东北地区水稻合理施用氮肥问题,系统研究了不同施氮水平条件下,东北水稻产量及构成因素、养分吸收、转运、氮肥利用效率及土壤氮素平衡的变化,并探讨各养分间及其与产量间的关系,为东北地区水稻合理施氮提供理论基础。【方法】于2012~2013年在吉林省松原市前郭县红光农场,选用当地主栽水稻品种富优135和吉粳511为材料,设置施N 0、60、120、180和240 kg/hm25个水平。于水稻返青期、分蘖期、抽穗期、灌浆期及成熟期采集植株样本,分为茎鞘、叶片和籽粒三部分,测定氮、磷、钾含量,计算水稻主要生育期植株养分吸收、转运、氮素利用特性的相关参数及各养分吸收、转运与产量间的关系。水稻移栽前和收获后采集0—100 cm土壤样品,每20 cm为一层(共5层),测定铵态氮、硝态氮含量,并根据各层土壤容重计算0—100 cm土体无机氮积累量,分析土壤氮素平衡状况。【结果】施氮量60~180 kg/hm2范围内,水稻产量随着施氮水平的提高而增加,氮肥用量超过180 kg/hm2水稻产量下降。结合当年水稻和肥料价格,根据水稻产量(y)和施氮量(x)拟合方程,得出最高产量氮肥用量分别为212.8 kg/hm2和220.6 kg/hm2,施氮范围在202.2~231.6 kg/hm2之间,最佳经济产量氮肥用量分别为203.0和209.1 kg/hm2,施氮范围在192.9~219.6 kg/hm2之间。施用氮肥可显著提高水稻主要生育期氮、磷、钾吸收量,且能提高水稻抽穗期氮、磷、钾养分向籽粒的转运,施氮量180 kg/hm2处理抽穗期各养分累积量与籽粒转运量呈正比,当氮肥用量超过180 kg/hm2后,氮、磷、钾养分向籽粒转运出现负效应。氮素农学利用率和偏生产力随着施氮水平的提高而显著下降,氮肥当季回收率以施氮量180 kg/hm2处理最高。相关分析表明,水稻主要生育期氮、磷、钾的吸收、转运与产量间均存在显著或极显著的正相关性,其中灌浆期氮、磷、钾的吸收状况与产量间的相关系数最大。施用氮肥可显著提高收获后0—100 cm土壤中残留无机氮(Nmin),氮素表观损失量随施氮水平的提高而增加。【结论】适宜的氮肥用量可显著提高水稻产量,各生育时期养分吸收总量,提高水稻生育后期秸秆中氮、磷、钾向籽粒的转运量,并能降低土壤氮素表观损失量。综合考虑提高水稻产量、效益、氮肥当季回收率及维持土壤氮素平衡等因素,在本试验条件下,施氮范围在192.9~219.6 kg/hm2。     

4LT-A型错行作业挖掘甜菜联合收获机研制与试验

针对中国北方甜菜主产区机械化收获水平低下、缺乏先进适用的国产甜菜联合收获技术装备问题,研制了一种可自动对行纠偏的错行作业挖掘型甜菜联合收获机。该机配套50 k W以上拖拉机,一次作业2行,完成打叶切顶、挖掘输送、清杂装卸作业,纯生产率大于0.3 hm2/h,适宜种植形式为单垄单行、种植面积适中、对象为农场和种植大户收获使用。田间试验表明,该机收获质量良好,块根含杂率小于2%,块根折断率小于3.5%,切顶合格率大于85%,块根损失率小于4%,各项指标达到国家规定标准,符合甜菜收获要求。该研究攻克的自动对行纠偏、仿形切顶、低损挖掘等技术为推进主产区甜菜联合收获技术装备的自主研发提供参考。     

联合收割机多机协同作业路径优化

随着我国土地流转政策的不断推进,种植实现规模化生产和管理,采用多台联合收割机同时进行收获作业,可不仅提高效率,而且对抢种抢收,减少自然灾害的风险,实现颗粒归仓意义重大。但是由于作业路径规划不当,常常发生作业冲突、反而效率降低,成本增加等问题,因此,研究如何规划和优化联合收割机多机无冲突协同作业具有十分重要的理论意义和实用价值。本文以总作业时间和作业时长为综合优化目标,综合考虑联合收割机转弯和作业冲突的情况,提出了联合收割机多机无冲突协同作业路径优化算法(improved genetic algorithm,IGA)。结果表明,与遗传算法(genetic algorithm,GA)相比,IGA优化的矩形农田作业路径总作业时间和作业时长平均分别下降了33.72%、34.00%,IGA优化的梯形农田作业路径总作业时间和作业时长分别下降了29.93%、30.00%,与并排作业相比,IGA优化的矩形农田作业路径总作业时间和作业时长平均分别下降了2.45%、2.29%,IGA优化的梯形农田作业路径总作业时间和作业时长分别下降了2.42%、2.02%。研究结果表明采用IGA进行多联合收割机作业路径优化是可行的,可为联合收割机多机无冲突协同作业路径规划提供参考。     

收获时期对稻麦轮作水稻机收损失构成的影响

为了研究稻麦轮作区水稻机械化收获损失构成特征及其不同收获时期的变化规律,该文在统一管理的同一水田,从全田90%的谷壳变黄开始至100%谷壳变黄止共12 d进行机收试验,测试水稻千粒质量、收割机夹带稻谷质量、割台碰撞掉粒数量、收获的稻谷质量等的变化情况。研究结果表明,水稻机收损失呈一元二次方程变化规律,越靠近11月11日的最佳收获日作业,损失率越低。计算得到稻麦轮作区水稻机收适时性损失系数为0.0009,相对损失率稳定在1%左右,绝对损失率在1.00%~6.80%之间变化。干物质损失是机收总损失的最主要来源,11月9日至13日平均总损失率为1.38%,平均干物质损失率为0.42%,占水稻机收总损失的30.43%;11月4日至18日,平均总损失率为3.61%,平均干物质损失率为2.61%,占水稻机收总损失的72.30%,最佳收获期应为11月9日至11月13日,即最佳收获日左右5 d。该研究可为稻麦轮作区水稻收获机械优化配置提供参考。     

双通道喂入式再生稻收获机研制

针对再生稻的头季稻机械化收获和低碾压率收获需要,该文设计了一种双通道喂入式再生稻收割机,主要由履带式底盘、割台、2套左右对称布置的脱粒清选装置和秸秆粉碎器、粮箱及动力与传动系统等组成。基于再生稻头季稻机械收获稻茬碾压模型确定其割幅为3000 mm,底盘轨距1500 mm,履带宽度400 mm,履带接地长度1800 mm。对双通道割台、秸秆粉碎器等关键部件进行设计分析,确定搅龙中部2个螺旋叶片起始位置的周向夹角为180°、秸秆粉碎器排草尾板外侧板倾角为8.2°、内侧板倾角为6°、上盖板与垂直方向夹角为63°。田间试验结果表明:该机作业速度可达0.8 m/s,喂入量4.6 kg/s,总损失率2.1%,含杂率0.4%,破碎率0.2%。直行碾压率26.7%,作业性能稳定,作业过程顺畅,尾部秸秆粉碎器可将碎秸导入履带碾压区。与现有常规收割机相比,该机可使再生稻头季稻的直行碾压率降低16.2%,可使再生季每公顷增产23.9%。该研究可为长江中下游地区再生稻机械化收获技术与装备研究及推广提供参考。     

基于微波反射法的谷物含水率在线检测装置研制

针对稻麦联合收割机在收获作业时难以对小麦、水稻等谷物的含水率进行准确在线测量的问题,该文基于微波反射法研究了谷物含水率在线检测方法,建立了稻麦含水率检测模型,研发了一种稻麦联合收割机谷物含水率在线检测装置。该装置采用微波测量模块对稻麦含水率进行非接触式测量,设计了电压转换电路将微波参数转换成电压信号,采用滑动平均滤波算法进行信号滤波,最后通过标定试验所建立的含水率检测模型进行稻麦含水率计算,计算结果经CAN总线通讯在显示器上实时显示。基于上述理论研究、技术开发和结构设计对所研制的谷物含水率在线检测装置分别进行了室内静态试验和田间收割试验研究,试验结果表明:检测装置的对稻麦含水率的测量范围为14%～34%,在室内静态试验和田间收割试验中的性能标准差分别为0.458 3%和1.078 0%,相对误差分别在2.5%和5%左右,具有良好的准确性与实用性。     

谷物联合收割机电控全液压转向系统建模与仿真

为研究谷物联合收割机视觉导航系统中电控全液压转向系统的操纵性能,该文介绍了联合收割机视觉导航系统结构,在建立了电控全液压转向系统各组成部分的数学模型基础上,构建了系统的仿真模型,并进行了Simulink 仿真。仿真结果表明：联合收割机的侧向速度和横摆角速度的稳态值与实车试验结果一致,横摆角速度稳态值约为-12.5°/s,侧向速度稳态值约为-0.25 m/s,二者的稳态误差小于5%;在信号瞬态响应过程中,仿真与实车试验的过渡时间相同,约为1.8 s,仿真试验的侧向速度及横摆角度的响应速度皆快于实车试验结果,但二者总体变化趋势相同。所建立的系统模型准确、可靠,较好地反映了联合收割机转向时动静态特性,为联合收割机视觉导航转向控制器设计提供参考依据。     

基于北斗/GPS的谷物收割机作业综合管理系统

针对在谷物产量测量作业中收割机采用单一的全球定位系统(global positioning system,GPS)进行定位时定位信息不稳定的问题,提出利用具有定位和双向通信功能的北斗/GPS双模用户机,其内部采用北斗(BJ-54)和GPS(WGS-84)2种混合定位方式,将这2种定位方式互补使用,可以解决当使用单一定位情况下定位信息不稳定的问题。利用北斗/GPS双模用户机的定位信息实现谷物收割机行走线路图的测绘;利用北斗卫星的报文通信功能代替全球移动通信系统短信息服务,实现谷物收割机作业数据的远程传输功能。谷物收割机作业综合管理系统包括作业管理中心和车载子系统两部分。车载子系统实现收割机的地理位置、收割面积和谷物质量等数据的采集,然后将采集的数据通过北斗卫星传输给作业管理中心。作业管理中心利用这些数据可以绘制出收割机作业轨迹图和产量分布图,同时作业管理中心也可以向收割机发送作业指令,并通过文本语音转换模块将文本内容转换成语音信号输出,实现作业的综合管理与调度。田间产量测量试验表明,系统测量谷物收割面积相对误差为2.9%,谷物产量相对误差为3.47%,系统运行稳定、可靠。该系统可为南方丘陵山区谷物收割机跨区作业的产量测量、管理提供参考。