农机具自动调平控制系统设计与试验

为了使农机具在田间作业时保持水平,该文设计了一种农机具自动调平控制系统。采用拖拉机横向倾角卡尔曼滤波算法融合加速度计和陀螺仪2个传感器数据获得拖拉机实时倾斜角度,直线位移传感器测量调平液压油缸伸长量并建立农机具和拖拉机的相对倾斜角度转换函数,通过控制电磁换向阀实现农机具水平控制。在三轴多功能转台上对拖拉机倾角实时测量算法进行了测试,并在田间对农机具自动调平系统进行了试验,结果表明,拖拉机横滚角传感系统能在动态条件下准确地测量拖拉机实时倾角,在转台上测量角度平均绝对误差≤0.15°,均方根误差≤0.18°,在水田激光平地机作业时测量角度平均绝对误差0.40°;自动调平控制系统能较好地实现平地铲调平控制,平地铲倾斜角度平均绝对误差0.52°,均方根误差0.24°,最大误差1.15°,相对于原水田激光平地机水平控制系统控制精度提高了0.5°。该研究为农机具水平自动调平提供了方法,能够提升农机具作业质量。     

采用倾角传感器的水田激光平地机设计

研制的采用倾角传感器的激光平地系统用于南方水田土壤的平整。平地机具通过三点式悬挂机构与拖拉机相连接,用左右两个油缸实现升降,由普通三位四通电磁换向阀控制油缸,分别采用激光与倾斜传感器实现平地机具左右侧升降控制。试验结果表明,采用倾角传感器的水田激光平地机在水田的平整精度能基本满足农艺要求。     

水田激光平地机调平系统动力学建模

为实现基于动态过程模型的控制,提高平地机调平控制系统控制精度和稳定性,该文建立平地机调平系统动力学模型。水田激光平地机调平系统是一种典型的机械电控液压一体化结构,该文建立其从比例阀输入电流至平地铲水平倾角的动力学模型。首先根据平地机调平物理系统结构与工作原理,在简化和假定条件下,建立平地机调平系统受力分析图,以此分析和建立基于微分一代数方程的动力学模型,即DAE(differential—algebraic equations)模型。通过求解DAE模型,得出输入电流与输出平地铲角度的仿真结果,并用试验方法将仿真结果与实际结果对比来验证模型。结果表明该文提出的系统模型能较好地描述平地机调平系统动态响应。该文提出的研究方法不仅对不同机型的平地机机械设计与控制系统设计有指导意义,还对其他机电液一体的农机作业机械动力学建模与试验验证提供参考。     

基于时序的水田平地机俯仰角预测建模与试验

水田硬底层高低不平引起拖拉机姿态变化,反馈控制系统的偏差信号始终滞后于实际运动姿态一个控制周期,影响平地铲的即时控制,若采用预测控制可根据预测信息提前施加控制量从而改善系统动态响应,其中预测模型是预测控制律设计的基础和关键。为实现水田平地机平地铲高程预测控制,该文提出了一种水田平地机俯仰角预测模型在线辨识及其参数估计方法。通过对平地机俯仰角传感数据预处理、结构识别和残差诊断,设计了ARMA(18,17)作为平地机俯仰角预测模型,采用遗忘因子递推最小二乘算法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对模型参数进行在线估计并实时更新。利用姿态航向参考系统(attitude and heading reference system,AHRS)采集不同地况下平地机俯仰角数据同步在线建模,并将模型输出与AHRS实测值比较,结果表明:ARMA(18,17)模型输出结果与AHRS实测值变化趋势一致,最大绝对误差与均方根误差均不超过0.2?,验证了ARMA(18,17)作为平地机俯仰角预测模型和FFRLS在线辨识方法的有效性,为后续水田平地机平地铲预测控制律设计提供了理论参考。     

水田激光平地机调平系统动力学模型的验证试验

机械液压系统的动力学模型是表达系统动态特性的有效方法之一,常应用在运动机构的高精度控制设计中,然而在应用模型之前,其准确性需要经过试验验证。该文在课题组已建立了水田激光平地机调平系统的动力学模型,且对模型的准确性做了初步验证的基础上,对模型的准确性进行更严谨的试验验证与完善。首先,设计并搭建一个接近模型假设前提的试验平台,即为平地铲物理系统提供稳定安装平台,其次是各铰链连接间隙合理、配备比例流量换向阀。然后展开试验,这主要包括两部分:第一是比例流量阀的流量增益系数的标定,通过大量的恒流输入和正弦输入试验,同时测定电流与流量后,得出其试验关系。第二,对调平系统进行正弦振动试验,通过给控制电路不同频率与幅值的输入电流,对比平地铲水平倾角测量结果与相同输入时的仿真结果。试验结果表明,所选用的比例流量换向阀输入电流与输出流量存在较理想的比例关系;平地铲水平倾角测量值与仿真结果比较吻合,模型能够反映调平系统的动态特性。该文为下一步调平系统结构改进,以及实现基于动力学模型的调平控制算法提供理论基础,采用的比例阀流量增益系数标定方法和系统模型验证方案对其他机电液一体化装备的动力学模型验证具有借鉴意义。     

水田平地机刚柔耦合多体动力学建模及验证

针对将水田平地机视为纯刚体多体结构不能反映其实际动力学特性,且机械系统动力学计算机仿真结果难以有效验证手段.该文提出刚柔耦合的平地机多体动力学模型及一种基于高速相机的模型运动学参数验证方法.其特点是结构与力学分析来对物理对体系统进行动力学建模,再通过计算机软件实现仿真,及非接触式的刚体质心与其姿态角的动态确定方法.从水田平地机机械结构、工作原理与实践结果出发,将平地机作业时变形较大杆件平行连杆作为柔性体,建立其多体机械系统的刚柔部件与运动副约束,即确定其动力学模型,以调平系统动力学部分为例借助多体动力学建模软件MapleSim对模型进行仿真,得到典型动态激励作用下的平地铲质心位置点的三维坐标与平地铲的姿态角;然后在实际激励信号作用下利用高速相机及其图像分析软件TEMA测得平地铲表面不在同一直线上的3个目标点的三维坐标,基于这些点的坐标求解平地铲质心位置与姿态角度作为测量结果,与仿真结果对比实现模型验证.验证结果表明:平地铲仿真结果与实际测量结果运动规律基本一致,平地铲质心位置误差最大误差约为10 cm.验证平地机建模方法可行性,该文提出的结构与理论分析建模-计算机仿真-基于图像分析的运动参数测量实现模型验证的机械系统设计方法对农机作业机械动力学建模与验证具有普遍适用性.     

激光控制平地系统控制技术的研究与试验

该文基于模糊控制理论,研制开发了一套与中国常用中等功率拖拉机匹配、面向旱田土地精细平整作业、具有自主知识产权、价格低廉、性能优良的激光平地机的控制系统。试验结果表明：研制的液压控制装置具有良好的静动态特性,泵的卸荷压力为0.4 MPa,平地铲提升时的滞后时间为80 ms,下降时的滞后时间为44 ms,并且无静沉降;激光控制平地系统的平整精度可达到2.5 cm,作业效率0.81 hm²/h。     

激光平地乳芽直播节水效果的研究

我国水资源严重短缺，农业生态环境急剧恶化。农业是我国的用水大户，约占全国总用水量的72％；水稻生产又是农业生产中的用水大户，在东北地区平均每公顷用水7 500～9 000 m³。故此，研究水稻生产中的节约用水，保护生态环境和节本增效等问题，具有重要的经济和社会效益。该文利用自动控制理论，研究了激光平地机组的结构和工作原理；通过在辽阳市太子河区景尔屯村进行的20 hm²激光平地乳芽直播田间试验，对激光平地的作业效果和泡田过程中的节水、节地效果进行了试验研究，在测试泡田用水量的过程中，利用秒表、乒乓球等设备实时地测试了田块的进水口流量，实践证明此方法成本低，操作简单，测试结果准确可靠。结果表明，激光平地可节约泡田用水21.578％ ，节约土地 0.92％；乳芽直播可节约泡田用水25.888%。     

油菜机械离心式集排器排种量控制系统设计与试验

为提升油菜机械离心式集排器的排种性能,实现排种量稳定可控可调,该研究设计了一套机械离心式集排器排种量控制系统。该系统以STM32F103C8T6单片机作为微控制器,利用以光电传感器PG-602为检测元件的落粒检测模块实时检测流经导种管的排种粒数,通过基于霍尔传感器的测速模块实时获取机具前进速度,结合排种粒数和机具前进速度反馈信息构建排种量控制策略,通过动态调节机械离心式集排器工作转速实现排种量均匀稳定控制。搭建了台架测试平台,确定了排种量调控模型为线性关系模型,系统对排种粒数的检测精度不低于96.17%,系统反馈时间为4 s。台架测试结果表明,该系统能够有效降低机具前进速度、内锥筒充种量、种子尺寸和播种株距变化对排种性能的影响。田间试验结果表明,该系统控制下的最大排种量误差为10.00%,平均排种量误差为5.77%,调控合格率为90.68%,田间出苗效果好。研究结果可为离心式集排器精量播种控制系统设计提供技术参考。     

水田激光平地机激光接收放大电路的优化设计

为解决水田激光平地机平地铲高程定位稳定性问题,该文采用试验方法研究了激光接收器的光电转换特征,对光电转换电路和放大电路参数进行了优化设计。并对影响激光接收器光电转换信号幅值的接收距离、太阳辐照度噪声、振动噪声与有效激光信号幅值频率等因素开展了相关性试验。试验结果表明,随着激光接收距离增加,接收到激光能量减小,激光光电转换信号幅值随接收距离增加按负指数衰减;随着阳光辐照度增加,光电转换硅光电池背景电流增加,光电转换效率降低,激光光电转换信号幅值按负指数衰减,而光电转换噪声按指数规律显著增加;机械振动噪声频率相对固定在低频段。在试验分析基础上,该文采用硅光电池内部等效电容和外接电感的直接光电转换电路,将激光脉冲电流信号调制为交流电压信号,优化带通放大电路参数,降低放大电路带宽对阳光辐照噪声和振动噪声的衰减,以提高激光接收器放大电路的信噪比。进一步田间试验表明,当采用定制的福田KF308发射器旋转频率为600 r/min,设计优化后的激光接收器可满足水田激光平地机的高程可靠定位检测要求。     

Comparison of three dielectric moisture sensors for measurement of water in saline sandy soil

The number of sensor types available for measuring soil water content has increased but investigations to compare their performance in saline soils needs clarification. In this study the performance of commercially available, low-cost soil moisture sensors [time domain reflectometry (TDR), PR1 and WET], all measuring changes in the dielectric constant of the soil water, was evaluated under laboratory conditions in a saline sandy soil. The three sensors were also tested in the same sandy soil growing drip irrigated sorghum ( Sorghum bicolor L. cv. Moench) in a greenhouse. Plants were irrigated daily with either saline water (ECw: 9.4 dS/m) or fresh water (0.11 dS/m). The volume of irrigation was equivalent to 100% of the pan evaporation. The results showed that measurement accuracy was strongly dependent on the salinity of the soil. The PR1 sensor overestimated volumetric water content ( θ ) when the salinity level exceeded 4 dS/m [root mean square of the standard error (RMSE) = 0.009 cm³/cm³]. The WET sensor significantly overestimated θ irrespective of the salinity level (RMSE = 0.014 cm³/cm³). The TDR sensor estimated θ with more accuracy (RMSE = 0.007   cm³/cm³) and thus can be considered as more reliable than the other two sensors. The calibrations were strongly affected by the salinity level of the water, so we recommend that calibration equations are modified to take account of salinity.     

无线传感器网络在农业中的应用

无线传感器网络集传感器技术、微机电系统(MEMS)技术、无线通信技术、嵌入式计算技术和分布式信息处理技术于一体,是多学科高度交叉的、知识高度集中的热点研究领域,因其广阔的应用前景而备受关注.该文综述了无线传感器网络的节点构成、体系结构、研究热点,以及在农业中的应用研究现状,针对性地提出在温室、节水灌溉、畜牧等农业领域应用无线传感器网络的方案与思路,为无线传感器网络在农业中的应用拓宽思路,争取早日将无线传感器网络投入到农业应用领域.     

EC-5和5TE土壤水分传感器的多因素性能测试与校正

摘要：含水率、电导率及表层温度等土壤墒情信息是进行农牧业精确灌溉作业的基础。无线传感器网络是目前广泛采用的监测土壤墒情的有效方法,其对传感器有着低成本、低功耗和可靠性的要求。针对网络整体需求,本文在对比不同土壤水分传感器后选定并测试了土壤水分传感器EC-5和5TE的工作性能。结果表明：EC-5和5TE的电工作特性均受温度、电导率和pH影响。5TE受电导率的影响要比受温度或pH的影响大,应用校正模型,三者相关决定系数R2依次可达0.918、0.971和0.906;EC-5具有与5TE一样的温度稳定性,但其受电导率或pH的影响效果与5TE的相反,校正模型相关决定系数R2分别为0.977、0.944和0.978。此外,虽然5TE自带的电导率测定的可靠性很高,但其温度测定漂移较大,线性校正后相关决定系数R2为0.993。总的来说,5TE和EC-5已能满足无线传感器网络监测土壤墒情信息的需求,但有必要根据本试验结果提供的对温度、电导率和pH的校正模型对其进行补偿校正。     

Measurement of suspended sediment for model experiments using general-purpose optical sensors

A specialized measurement system for measuring suspended sediment concentration in model experiments was developed; it utilizes general-purpose optical sensors to perform measurements. A photoelectric sensor was used for measuring the transmitted light, and a fiber optic sensor was used for measuring the backscattered light. The values of the light absorbance and intensity of backscattered light for turbid standard solutions measured with these sensors show a linear relationship with the turbidity. The calibration lines for sand particles with a large settling velocity were established by using a calibration tank containing upwelling water. The vertical profiles of the sediment concentration measured with the photoelectric sensor corresponded well to those of the sediment concentration measured with a water sampler in an artificial channel. This result suggests that the measurement system using a photoelectric sensor functions satisfactorily. The sediment concentrations measured using the fiber optic sensor correlate well with the concentrations measured through siphon sampling; however, the values measured with the fiber optic sensor are approximately 25% larger than those measured with the siphon. This disagreement may result from the differences in the optical conditions between the calibration tank and the actual channel. Thus, it may be possible to utilize fiber optic sensors calibrated on the basis of siphon sampling for the measurement of sediment concentration.     

基于底面压强的粮仓储量估测方法

准确快速地获得粮仓储粮的数量是保障国家仓储安全的关键问题。该文构建了基于压力传感器的粮仓数量在线检测的理论模型,揭示了粮仓储量与粮仓底面和侧面压强的理论关系;同时针对粮仓底面压强分布的不均匀性和随机性,提出了基于内外圈两圈布置的压力传感器布置模型和基于多项式展开的粮仓数量在线检测模型,并给出了具体的建模算法。实仓检测结果表明:所提出的粮仓储量在线检测模型检测误差低于2.5%,且检测系统成本低,可满足国家粮仓储量在线实时监测的实际需要。     

基于规则网格的农田环境监测传感器节点部署方法

为了实现农田环境监测传感器网络节点合理布局,在分析应用需求基础上,提出基于采样间距rs和节点通信范围rc进行节点部署。设计了等边三角形、正方形、正六边形规则网格的系统节点部署和系统随机节点部署2种方法,并分别给出了2种方法中3种规则网格单元边长最大值的求解方法。此外,通过比较部署成本、连通性等指标探讨了最佳规则网格节点部署方案的选取原则,为农田环境监测应用中传感器节点的合理布局规划提供理论依据。     

基于T-S模糊模型的TDR土壤水分传感器标定方法研究

利用TDR土壤水分传感器实现土壤水分数值的精确采集具有现实意义[1-3]。为了获得TDR土壤水分传感器水分含量测量所对应输出电压与实际土壤含水量的良好对应关系,在采用取土实验测量法获得实际水分含量数值与对应输出电压数值的基础上,利用Takagi-Sugeno模型逼进精度高、后件参数线性化等优点[2,4]对TDR土壤水分传感器     

基于3G和Wi-Fi的高分辨率视觉传感器传输控制方案

智能视觉传感器技术因其低成本和图像高效采集优势成为当今无线视觉传感器网络（wireless vision sensor network,WVSN）的研究热点。该文在之前基于ARM平台S3C6410设计的低成本高分辨率农业视觉传感器（agricultural high resolution vision sensor,HRAVS）设计基础上,进行了网络和远程控制扩展,设计了一种基于WCDMA和Wi-Fi的高分辨率视觉传感器远程传输控制方案（vision sensor remote transmission control schema for the HRAVS,VSRTC）。使新型HRAVS节点可以利用有线、Wi-Fi、3G和4G等支持WVSN和农业物联网的应用。该文详细设计了VSRTC的应用体系结构、传输控制协议、应用软件。利用扩展的网络化视觉感知传感器,在华南农业农业大学试验农场部署了10个图像采集节点构成的WVSN,并开展了25d的运行测试,测试了新型节点的稳定性、图像采集与编码的性能,采集图像的平均耗时,以及在不同分辨率下的视频帧速率等。结果表明,该节点能够有效地支持命令响应式、周期响应式、视频流3种采集模式;在重传方案支持下所有节点指令丢失率在1%以内;在非联网状态下节点本地工作模式下,节点在1.3、2.0和3.2 Mpixel下采集图像的最短节点平均耗时分别约为6.2、8.2和11.1 s,最大视频帧速率分别为58.7、34.6、16.4帧/s;在全网络环境中,节点在1.3、2.0和3.2 Mpixel下采集图像的最短节点平均耗时分别约为17.6、26.9和49.6 s,最大视频帧速率分别为20.2、16.1、9.3帧/s。该方案对实时性要求不太高的农业领域来说,基本能满足其高分辨率图像和视频传输的需要。     

Relationship between chlorophyll meter readings and nitrogen in poinsettia leaves

Chlorophyll meters are used for non-destructive estimation of leaf nitrogen (N). The objective of this study was to evaluate the readings with several chlorophyll meters (SPAD-502, atLEAF, and CCM-300), different sampling sites on leaves, number of leaves used for sampling, and different types of leaf N sampling on estimation of N in leaves of potted poinsettia (Euphorbia pulcherrima) “Prestige Red.” Results showed that all meters gave readings that were correlated for N determination and also were correlated with each other. SPAD and atLEAF showed interaction between different N treatments and different sampling sites on the leaves, while CCM readings were affected by different sampling sites on the leaf. atLEAF readings showed interaction between number of leaves sampled and different N treatments. Thus, during sensor-based leaf N estimation, sampling site on leaf, number of leaves sampled, and stage of plant development should be considered to minimize error.     

Comparison of two ground-based active-optical sensors for in-season estimation of corn (Zea mays,L.) yield

Thirty field experiments were conducted in North Dakota during 2011 and 2012 to compare two ground-based active-optical sensors for their relationship between sensor readings and INSEY (in-season estimate of yield). The experimental design at each site was a randomized complete block with four replications and six nitrogen (N) rate treatments: control, 45, 90, 134, 179, and 224 kg ha^?1 applied pre-plant as ammonium nitrate within five days of planting. The two sensors, GreenSeeker® (Trimble, Sunnydale, CA, USA) (GS) and Crop Circle ACS 470® sensor (Holland Scientific, Lincoln, NE, USA) (CC) were used to scan over the top of the corn at V6 and V12 growth stages. The GS INSEY and the CC INSEY were similarly related to corn yield at V6. The CC using the red-edge lens option improved the INSEY relationship to corn yield compared to the GS or the CC using the red lens option at V12.