光电信号与收割机谷物产量数据转换模型的构建与验证

为了准确获取联合收割机作业过程中的谷物产量信息,自主研发了基于光电漫反射原理的联合收割机谷物产量计量系统。系统主要由传感器模块、数据采集模块、GPS模块和谷物产量计量显示终端组成。在研究了联合收割机田间工作状态和籽粒升运器刮板谷堆近似模拟形状的基础上,提出了分段式光电信号与收割机谷物产量数据转换模型。同时为了进一步消除收割机作业过程中产生的奇异点数据,提出了基于籽粒升运器转速的双阈值动态均值滤波的数据预处理方法。结果表明,采用该方法可以有效剔除奇异点数据,提高产量数据整体平滑度。田间试验结果表明,在考虑升运器转速条件下,该研究提出的分段式谷物产量数据转换模型动态验证误差小于3.50%,满足联合收割机谷物产量计量的实际需要。     

压力式谷物产量监测系统优化与试验验证

为了提高谷物收获作业过程中谷物产量在线监测的精度,研制了基于谷物流压力原理的车载谷物产量在线监测系统,该系统包括谷物流量监测装置、定位装置、割台高度控制开关、核心处理器以及人机交互装置.以谷物产量与谷物流压力间的谷物产量监测数学模型为指导,搭建了谷物产量监测试验台,采用Box-Behnken试验设计方法优化谷物流量监测...     

谷物联合收割机测产数据中的误差分析与处理

产量分布图作为实施精细农业的起点与农业生产管理决策的基础，其精度至关重要，而产量数据误差分析与处理则是提高产量分布图精度的关键。通过连续两年使用带有测产系统的联合收割机进行收获试验，并对得到的产量数据进行分析，发现产量数据中主要存在三类误差，即割幅宽度设置误差、填充时间误差和延迟时间误差。讨论了这三类误差的产生原因、识别和处理方法，并对小麦和玉米在不同收获条件下的误差进行了比较。分析结果表明，割幅宽度设置误差数据所占的比例一般小于6%，填充时间误差数据大于10%，延迟时间误差数据小于1%。     

谷物联合收割机远程测产系统开发及降噪试验

为降低田间振动干扰对谷物产量检测精度的影响,同时增加测产系统的实用性,设计了一种基于CAN总线技术、无线通信技术以及计算机网络技术的新型谷物智能测产系统。系统包括车载子系统和远程监测子系统2个部分,实现了谷物产量的现场监测、产量图绘制、远程监控与收获作业管理等功能。车载部分设计了弧形冲量传感器,提出了机械减振和双板差分方法来降低收割机振动对谷物流量测量的影响,采用数字阈值滤波的方法来提高谷物产量的测量精度,并建立了总产量和单位面积产量的数学模型。田间动态试验结果表明双板回归差分方式滤除干扰的效果优于直接差分,其最大测产误差为8.03%,测产平均误差为3.27%,最大测产误差比直接差分方式降低了7.12个百分点,最后绘制了试验地块的产量分布图。另外,系统的远程监控部分开发了界面友好的收获作业管理系统,实现了谷物产量的远程监测与管理。系统总体运行性能良好,满足了测产需要。     

近红外光谱式联合收割机谷物蛋白质含量检测系统设计

为了实现谷物联合收割机收获时实时在线检测谷物的蛋白质含量并记录采样地理位置信息,研发了一种基于近红外光谱原理的谷物蛋白质含量在线检测系统,系统主要由近红外光谱传感器模块、螺旋采样输送机构、控制模块、GPS/北斗定位模块、工控显现一体机等组成。谷物联合收割机近红外光谱式蛋白质含量在线检测系统工作时,当联合收割机出粮搅笼排出的谷物经过螺旋采样输送机构,采样机构的步进电机根据检测速率要求由控制器控制并间断进行谷物输送,控制器同时控制近红外光谱传感器在步进电机停止转动时进行光谱采样,谷物的近红外光谱和GPS/北斗定位模块位置信号等数据由RS485总线传输至上位机。编制了近红外传感器和采样机构等的控制与数据处理分析软件,经谷物蛋白质含量预测模型处理后,将谷物蛋白质、采样位置信息等实时显示在终端上并保存。为了验证谷物蛋白质含量预测模型及在线检测系统的性能,开展了室内标定和田间系统动态测试试验,小麦蛋白质含量预测模型的决定系数R2为0.865,绝对误差范围为-0.96%～1.22%,相对误差范围在-7.30%～9.53%,预测标准差值为0.638%;水稻蛋白质含量预测模型的决定系数R2为0.853,绝对误差范围为-0.60%～1.00%,相对误差范围为-8.47%～9.71%,预测标准差值为0.516%。系统田间测试试验表明,小麦蛋白质含量的最大相对误差为-6.69%,水稻蛋白质含量的最大相对误差为-8.02%,采样分析时间间隔对系统测试精度的影响不显著,系统稳定性和检测精度达到田间谷物蛋白质在线检测需要,为精准农业作业提供了科学依据。     

平行梁冲量式谷物质量流量传感器信号处理方法

冲量式谷物质量流量传感器是联合收割机测产系统的核心部件,但对振动干扰敏感.在传感器平行梁弹性元件结构优化设计基础上,给出了传感器输出信号的处理方法.设计了动态补偿器来改善传感器动态特性,以克服机械结构阻尼难以大幅度提高弹性元件系统阻尼的问题;设计了自适应陷波滤波器,以消除工作环境中存在的非稳定低频振动干扰;给出了传感器零点动态修正方法,以减少农田地形变化对测量精度的影响.试验结果证明了各算法的有效性,其中大田测产误差小于10%.     

平行梁冲量式谷物质量流量传感器弹性元件设计

冲量式传感器具有结构简单、使用方便等优点,但容易受到基础振动的干扰。为此设计了平行梁结构冲量式谷物质量流量传感器弹性元件,对弹性元件安装端部采用了削弱设计。有限元分析表明该设计方案不仅符合应力集中原则,而且可以提高传感器抵抗振动干扰的能力。给出了传感器电桥电路,以及后续放大、电压电流变换等调理电路,使得传感器输出零点可以方便调节,降低了传感器在联合收割机上的安装要求。试验结果表明,传感器线性度误差小于0.1%,输出不受外力作用点的影响,同时具备了合适的工作频带宽度。     

嵌入式谷物流量传感器设计与试验

为进一步提高双平行梁谷物测产系统的集成度以便于推广应用,提出一种嵌入式谷物质量流量传感器。设计了基于混合信号控制器HY16F188和嵌入式处理器STM32F405的信号采集处理模块。其中HY16F188负责谷物冲击信号的后置放大和AD转换,STM32F405则主要完成自适应噪声对消算法,输出谷物质量流量信号。基于MFC设计了配套的上位机软件,用于谷物产量显示、存储和产量图生成。为验证传感器性能,2016年11月在扬州市江都区的实际生产稻田进行了空载振动试验、标定试验、测产试验。空载振动试验分成原地小油门、原地大油门和行走等3种工况,振动干扰噪声幅度降低了97.4%。标定试验中采用线性关系对传感器进行标定,通过直线拟合获得了标定系数。选择3个不同田块开展测产试验,共计进行8次实际测产试验,获得了产量分布图,可以直观看出农田各位置的谷物产量分布情况。大田测产试验结果表明最大测量误差小于7.4%。该研究可为精准农业谷物在线测产研究提供参考。     

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。     

基于线结构光源和机器视觉的高精度谷物测产系统研制

针对精准农业中谷物产量信息的高精度获取需求,设计了基于计算机视觉的谷物测产系统,由工业相机、线结构光发生器、电感式接近开关和工控机等组成。提出了基于线结构光的谷堆厚度测量方法,根据所建立的谷物几何模型计算出谷堆的体积,并采用电感式接近开关克服了传统光电式谷物测产系统存在的误触发问题。同时,研究了不同转速下结构光测量误差,建立了基于转速的线结构光测量修正模型,使得测量误差从1.1%减小为0.33%。在室内台架上进行了测产试验,试验结果表明,未使用线结构光修正模型的最大测产误差为12.73%,在使用了线结构光测量修正模型之后,相对测产误差在4.27%以内,该研究可为谷物测产研究提供理论依据。     

谷物联合收获机在线测产技术研究现状与进展

为加速推进中国智慧农业发展,深入了解精准农业技术体系中田间谷物产量在线监测技术的研究现状,该研究重点概述了国内外谷物联合收获机在线测产方法,包括动态称量测量、体积测量、冲击力测量、射线测量及其他测量方法,介绍了不同测量方法的原理和测产传感器的关键技术与应用。从可行性、通用性、稳定性与准确性方面,分析归纳了中国当前谷物产量在线监测技术所存在的主要问题,指出冲击力测量方法应用广泛,但尚未考虑谷物与冲击板碰撞时对谷物造成的机械损伤等问题。同时,该研究提出了谷物联合收获机在线测产技术未来的研究重点与发展方向,旨在为作物产量信息监测技术与智能化农业机械装备的发展和应用提供理论依据和技术参考。     

基于模态分析的联合收获机籽粒损失监测传感器结构优化与试验

为了分析籽粒损失监测传感器敏感板结构对籽粒碰撞信号的影响,该文通过ANSYS软件对籽粒损失监测传感器不同结构形式的敏感板进行模态分析,研究了敏感板振动特性与籽粒损失监测传感器检测性能之间的关系,并在实验室内进行了籽粒碰撞试验。试验结果表明,一阶固有频率p越高,信号衰减时间t越短;相对变形率越大,籽粒损失监测传感器整体灵敏度越高;在敏感板长度l=150mm、宽度b=40mm、厚度h=1.0mm时籽粒损失监测传感器的检测频率和整体灵敏度较高;以20～120粒/s的籽粒流量对此结构形式下的籽粒损失监测传感器进行检测误差试验,最大检测误差为2.7%。在自制的标定试验台上利用饱满水稻籽粒、不饱满水稻籽粒、不同长度茎秆组成的混合物料对该籽粒损失监测传感器进行标定,结果表明,该籽粒损失监测传感器能从混合物料中有效地识别出饱满籽粒,最大检测误差为2.3%,该文的研究对提高籽粒损失监测传感器的检测频率和测量精度具有重要意义。     

牵引式甜菜联合收获机自动对行系统研制

为了提高甜菜联合收获自动化水平、降低收获损失,该文结合垄作甜菜种植模式,以牵引式甜菜联合收获机为载体,采用液压技术、传感器信号采集技术和微处理器控制技术设计了一套甜菜联合收获机自动对行控制系统。该系统具体包括对行探测机构、偏移牵引调整机构、液压控制系统、电子控制系统和控制软件。标准信号跟踪试验显示,跟踪最大延时小于1 s,超调量小于15%,最大误差为2.5°,表明系统具有快速响应特性和稳定性。田间收获对比试验显示,采用该自动对行控制系统后,甜菜联合收获机漏挖损失率降低2.03%,根体折断率降低1.48%,根块损伤率降低2.64%。该研究可为其他土下果实收获机械对行系统研发提供有效借鉴。     

4LZZ-1.0型小区稻麦联合收割机的研制及试验

针对中国田间育种机械化程度低、缺乏小区育种作业装备的现状,结合国内小区稻麦种植模式和农艺要求,研制出了4LZZ-1.0型小区稻麦联合收割机。对机器整体设计方案进行了描述,并对气力辅助割台装置、脱粒装置、清选装置、气力输送装置等进行了设计,确定其关键参数。该装备采用静液压轮行走装置和全喂入收获方式,可一次完成育种小区稻麦的分禾、扶禾、切割、喂入、脱粒、清选、清种、份量装袋等工序。样机田间小区收获试验表明,该样机作业性能稳定,生产率39.4小区（4.7 m×2.7 m）/h、脱净率99.97%、含杂率1.46%、破碎率0.04%、损失率1%、小区时隔50.94s、混种率0,各项性能指标均达到或超过了设计指标和相关标准。     

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。     

油菜联合收获机旋风分离清选系统设计与试验

针对传统油菜联合收获机多采用风筛式清选装置,其整机结构复杂、尺寸庞大,研制了一种适于油菜联合收获的旋风分离清选系统,分析确定了旋风分离筒、输送带式强制喂料装置的结构及其相关参数,采用单因素与二次旋转正交组合试验研究了旋风分离筒吸杂口风速、风量以及强制输送带线速度对油菜籽粒清洁率和损失率的影响,构建了籽粒清洁率、损失率与吸杂口风速、强制输送带线速度之间的回归方程,优化得出了最佳运行参数组合。试验结果表明:吸杂口风速为12~16 m/s,风量为0.375~0.501 m3/s,强制输送带线速度为1.570~1.884 m/s时,清选性能较好。选择吸杂口风速15.3 m/s、风量0.479 m3/s、强制输送带线速度1.570 m/s优化组合时,分析计算得出籽粒清洁率为96.98%。田间试验表明:采用取消链耙输送设计的油菜联合收获机能够保证物料喂入顺畅,旋风分离清选系统清洁率为90.21%,损失率为6.54%。该研究结果为旋风分离清选系统的结构优化和油菜联合收获机整机结构的改进提供了参考。