基于GPS技术的联合收割机测速探索

基于GPS技术、电子技术和先进传感器技术的谷物联合收割机智能测产系统及产量图分布生成技术是精细农业研究的关键技术之一.为此,介绍了谷物测产系统基本组成和谷物产量计算基本数学模型,初步探讨了基于GPS技术的实时测量谷物联合收割机前进速度的原理和方法,分析和研究了利用GPS伪距定位方程求导测速的数学模型,利用Trimble AgGPS132进行了单点测速和差分测速试验,并进行了平均速度测量值精度比较分析.由结果可知,差分测速精度误差小于0.7%,能满足谷物联合收割机测产系统速度测量精度要求.     

联合收获机测产系统数据采集与处理的误差分析

介绍了联合收获机产量数据自动采集系统，总结了美国CASE IH公司2366联合收获机测产系统的田间使用和试验经验，对测产系统中谷物流量传感器、谷物含水率传感器、车速传感器和割幅设置中可能引起的误差进行了分析。     

谷物联合收割机智能测产系统研究与分析

正谷物联合收割机智能测产系统,依靠全球定位系统,可实现对收割机的前进速度、收获时间、谷物收获量等数据的实时监控测,能够获取精确的谷物产量在空间分布的信息。一、工作原理谷物产量的空间分布信息主要由地理位置、面积及谷物收获量等组成。农田的位置信息通过全球定位系统获取,收获面积通过收割机的前进速度、收获时间和割幅等数据计算获得,谷物收获量主要通过粮箱监测单元获得。收割机智能测产系统的结     

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%。     

基于ARM的联合收割机谷物产量计量系统的研究

以联合收割机谷物产量计量为研究对象,利用压力测产传感器,采用S5PV210微处理器,设计了一套基于ARM的联合收割机谷物产量计量系统,实现了谷物产量的实时计量。田间动态试验结果表明:联合收割机谷物产量计量系统误差范围为3.93%～3. 91%,控制在4%以内,误差波动较小,准确率较高,能够达到设计要求,符合联合收割机的实际测产要求。     

基于占空比测量的谷物联合收获机产量监测系统研究

针对谷物联合收获机产量监测系统成本高、结构复杂和稳定性较低的问题,设计了基于占空比测量的谷物联合收获机产量监测系统,由对射式光电传感器、GPS模块、数据处理单元、数据存储单元和可视化单元组成。系统工作时,通过对射式光电传感器监测刮板上谷物遮挡与不遮挡两种电压信号,通过软件系统处理信号中高度对应的占空比,利用占空比与产量计量模型的关系获得产量数据,并连同系统的绝对时间、GPS数据存储到系统中。通过EDEM仿真和理论模型分析,推导了占空比测量值与谷物质量的正比例关系。利用台架试验对占空比测量值与谷物质量进行了全局模型和局部模型拟合,决定系数R²均不小于0.988。随后通过台架试验对全局模型和局部模型进行模型分析,台架试验结果表明,虽然局部模型可能对固定转速下的测量数据更优,但全局模型更具有通用性。随着系统测量数据的增加,相对误差逐步减小。田间试验中对系统测量的异常信号进行了统计和分析,为了减少异常信号对测产误差的影响,对系统测量值与实际产量进行了标定。田间试验结果表明,产量监测系统测产最大相对误差为3.83%,平均相对误差为0.40%,系统整体误差和误差波动均较小。     

谷物联合收获机自动测产系统设计——基于变权分层激活扩散模型

为了使联合收割机具有自动测产功能,提出了一种基于变权分层激活扩散的产量预测误差剔除模型,并使用单片机设计了联合收获机测产系统。测产系统的主要功能是:在田间进行作业时,收割机可以测出当前的运行速度、收获面积及谷物的总体产量。数据的采集使用霍尔传感器和电容压力传感器,具有较高的精度。模拟信号的处理选用了ADC0804差分式A/D转换芯片,可以有效地克服系统误差,数据传送到单片机处理中心,对每一次转换都进行一次判断,利用变权分层激活扩散模型剔除误差较大的数据,通过计算将数据最终在LCD显示屏进行显示。将系统应用在了收割机上,通过测试得到了谷物产量的测量值,并与真实值进行比较,验证了系统的可靠性。     

穗状玉米测产系统设计与试验

设计了由产量监视器、速度传感器、产量传感器、差分全球定位系统(DGPS)、割台高度传感器、升运器转速传感器和玉米果穗导向装置组成的穗状玉米测产系统,并应用该系统进行田间测产试验。收获作业前抽样测量玉米果穗的粒穗比和含水率;玉米收获机工作时,以割台高度传感器作为逻辑开关,割台收获玉米果穗,通过导向装置使玉米果穗以相同速度冲击产量传感器;产量传感器将冲量转化为电信号,并传给产量监视器;产量监视器融合产量、速度、升运器转速及DGPS信息计算出当前小区产量并存储在扩展名为.vld的文件中,应用自行研制的农业空间信息采集与应用系统(DCAS)可绘制收获产量图。2009年秋季应用该系统进行田间玉米收获实时测产,田间试验数据表明该系统测产平均相对误差为18.11%。     

小麦联合收获机测产误差动态自校准方法设计与试验

为了进一步提高小麦联合收获机谷物测产系统的准确性与稳定性,本文在第1代基于光电漫反射原理的小麦联合收获机测产装置基础上,结合定量螺旋输送原理,设计了一套联合收获机测产误差动态自校准系统,提出了一种在联合收获机动态条件下,测产误差自动进行反馈校准的方法。该系统由谷物体积传感器、卸粮转速传感器、粮仓粮位传感器、数据采集与处理模块、显示终端和误差反馈校准软件组成。2020年6月在北京市小汤山国家精准农业研究示范基地分别进行了卸粮转速传感器性能试验、室内螺旋输送台架试验和室外田间动态自校准性能验证试验。卸粮转速传感器性能试验结果表明卸粮转速传感器相对误差小于2%。台架试验结果表明,在不同的卸粮转速下,系统监测值与实际输出值误差不大于2.5%,定量螺旋输送谷物瞬时流量与转速呈线性关系,R2达到0.9937。田间试验表明,采用测产误差动态自校准方法的测量误差在-2.95%~3.13%,比未使用该方法的测产装置测量结果降低了0.45个百分点,同时系统的误差波动减小。测产误差动态自校准方法为小麦田间产量信息的准确获取提供了一种新的测量手段。     

谷物联合收获机智能测产系统设计和应用

对谷物联合收获机智能测产系统基本组成、主要工作过程、主要传感器进行了分析；利用单位时间小区谷物产量计算模型和专用产量图生成软件绘制了一块小麦产量数据点图、栅格图和等值线图。     

基于SMS的冬小麦产量分布图生成技术

研究了美国CASE IH公司AFS谷物测产系统的基本组成,对Ag Leader公司SMSbasic 3．0农田空间管理系统的主要功能进行分析和介绍,其基本功能有：数据处理,文件输入、输出,产量图绘制,文档图表显示等。对AFS系统使用过程中的设置与标定作了描述,并利用SMS生成了一块具有空间分布的冬小麦产量图、含水率分布图和地块高程图。     

GPS技术在联合收获机测产系统中的应用

阐述了谷物测产系统的基本组成以及GPS技术在测产系统中的应用,包括差分DGPS技术定位原理、NMEA—0183语句格式、差分定位精度分析等;并利用Ag Leader公司的AFS测产系统和CASE IH2366谷物联合收获机得到的产量数据,利用SMSbasic3．0系统生成了一块具有GPS位置信息的小麦产量分布图。     

联合收获机称量式测产系统软件设计

运用VB 6.0编程语言设计了应用于谷物联合收获机称量式测产系统平台的测产软件。该软件能实时接收、显示和保存测产系统所采集的数据,计算得到实时收获总质量、收获面积等田间信息。软件对谷物流量数据计算处理作出谷物流量图;将GPS接收到的经纬度转换为高斯坐标,在平面直角坐标系中作出GPS轨迹图;最终将流量数据与GPS轨迹数据结合运算生成产量图。作图过程中当曲线即将到达界面边界时,曲线图会自动平移远离边界以保证实时图像的正常显示,在作图结束后可拖拽图像查看完整图形。经测试,软件在室内测产相对误差小于2%,在田间测产相对误差小于3%。     

采棉机测产系统数据采集与处理的试验研究

收获过程中自动实时采集产量数据,并通过应用软件对所获得的数据进行处理获得产量数据分布图是精细农业的重要基础工作之一。介绍进口采棉机自动测产系统的组成和基本原理,以及棉花测产系统在实际收获中的试验方法,并对试验所获得的数据进行了分析。     

基于CAN总线的冲量式谷物流量联合收割机测产系统

针对精细化农业生产管理发展及智能化农业装备的需求,研究了基于冲量定理及压电传感器的谷物流量检测技术,研制了谷物流量传感装置,并集成CAN总线技术,开发了基于CAN总线的冲量式谷物流量联合收割机测产系统。通过试验与数据分析,冲量式谷物流量传感器静态检测精度稳定、准确,动态测量快速、精准。结合CAN总线工作稳定、实时性强等特点,所设计的谷物流量测产系统具有实时性强、测量误差小和传输稳定的特点,谷物测量误差基本稳定在8%以内,谷物流量定位实时、精确,以此绘制的谷物产量处方图具有一定的可信性和实用性。      

基于粗糙集的粮食产量组合预测模型

为预测粮食总产量,建立了基于粗糙集的粮食产量组合预测模型.通过建立预测模型与预测对象的关系数据模型,离散化属性数据值来建立知识表达系统和决策表,并依据粗糙集理论计算出预测对象对预测模型的依赖度、预测模型的重要度以及组合预测模型中各单一模型的权系数.利用浙江省粮食总产量的历史数据建立了粮食产量组合预测模型,分析表明所建模型有较好的预测效果.     

冲击式谷物流量传感器设计与性能试验

作物产量空间变异信息是实施精细农业的基础,为了获取产量信息,开发了一款新型冲击式谷物流量传感器.传感器由机械部分和电路部分组成,机械部分主要由感力板、敏感梁、底座以及传感器外壳等组成,敏感梁的上下表面贴有应变片.感力板受到谷物的冲击,从而带动敏感梁发生形变,通过应变片组成的桥式测量电路输出电信号.传感器的输出信号为电压形式.在静态试验和室内动态试验的基础上分别在河北省保定市和黑龙江省佳木斯市进行了收获小麦和水稻的田间试验,结果表明,传感器安装在合适的位置时,有着比较好的线性度,谷物产量的累积计量精度满足精细农业测产的要求.