联合收割机排放和油耗特性的试验研究

为掌握实际工作状态下联合收割机的排放及燃油消耗特性,该文基于车载排放测试设备选取10台典型的联合收割机,在其实际工作状态下进行了排放及燃油消耗特性的试验研究。研究结果表明：谷物、玉米联合收割机综合燃油消耗分别为6.80和10.29 L/h。基于燃油消耗率的CO、HC排放因子怠速工况下较高,而NOx排放因子在行走工况下较高,PM排放因子在作业工况下较高;谷物联合收割机比玉米联合收割机排放严重。2010年中国联合收割机NOx和PM排放量分别为4.84和0.47万t,分别占同时期机动车排放量的1.91%和1.94%,并给出了联合收割机排放量排在前10位的省份。该文为农业机械排放控制提供参考。     

基于随机森林模型的安徽省土壤属性空间分布预测

为探讨随机森林(random forest,RF)模型对土壤属性空间预测的精度,本文以安徽省为例,收集140个土壤样本,利用GIS和RS技术,获取相关的地形因子、遥感植被指数及气候数据,利用RF模型分析土壤有机碳(SOC)含量、土壤容重和土壤黏粒含量与地形因子、遥感植被指数及气候数据之间的关系,并进行空间分布预测。研究结果表明:①RF建模预测中,当节点分裂次数(mtry)值为1,决策树数量(ntree)值分别为100、1 000和100时,获得的SOC含量、土壤容重和土壤黏粒含量RF模型最优;②高程、归一化植被指数(NDVI)、地貌、多尺度山谷平坦指数(MrVBF)和土壤类型是SOC含量的重要预测因子;地貌、年均降水量(MAP)、MrVBF、高程和土壤类型是土壤容重的重要预测因子;高程、MAP、MrVBF和平面曲率是土壤黏粒含量的重要预测因子;③RF模型可以较好地进行土壤属性空间预测,多源环境变量组合可以分别解释SOC含量、土壤容重和土壤黏粒含量的26%、23%和22%;同时RF模型对于土壤类型和地貌等类型变量的处理具有一定优势。研究表明,在大尺度研究区域内,利用RF模型进行土壤属性空间预测有一定的意义。     

优化光谱输入量的土壤有机质随机森林预测模型

以往的土壤有机质预测研究往往只提取一种光谱输入量,忽略了不同光谱输入量之间的互补性。为探究光谱输入量在预测土壤有机质时的最佳组合,以及不同光谱输入量在离散小波变换不同分解尺度下的变化趋势,该研究以宝清县土壤有机质为研究对象,对光谱反射率进行离散小波变换,对各个分解尺度下的特征光谱提取光谱特征参数、光谱指数以及主成分并分别组合,基于8种光谱输入量建立随机森林模型进行土壤有机质预测。结果表明：1）利用不同光谱输入量预测有机质的精度均高于直接使用光谱反射率建模的精度,将不同光谱输入量组合可以提升预测效果,单个光谱输入量中主成分的预测效果最好,组合中光谱特征参数和主成分的组合预测效果最好;2）随着分解尺度的变化,不同光谱输入量的预测精度的变化趋势也不同,并且单个光谱输入量的变化趋势也会影响该光谱输入量组合的变化趋势;3）所有预测结果中,精度最高的是分解尺度为6时光谱特征参数与主成分的组合,R2达到0.78,均方根误差达到1.32%,可以较好地预测土壤有机质。研究结果说明光谱输入量结合离散小波变换预测土壤有机质是可行的,可以为土壤有机质的预测提供可靠思路。     

基于GIS和随机森林算法的宁东土壤饱和导水率分布与预测

为探明宁东土壤饱和导水率(Ks)的空间分布特征,在宁东采集136个原状土,采用经典统计和地统计方法分析土壤Ks的空间结构特征,并以地形因子、土壤属性等作为辅助变量,运用随机森林法(RF)、普通克里格法(OK)和逐步回归克里格法(RK)对区域土壤Ks进行预测并对3种方法的预测结果进行精度评价。结果表明:Ks介于0.05~7.13 mm/min,平均值为1.46 mm/min,变异系数为106.86%;Ks与容重、孔隙度、高程、坡度、坡向、平面曲率和剖面曲率在不同滞后距离下具有自相关关系和交互相关关系;土壤Ks块金值为38,表明随机因素引起的土壤Ks变异性较大,空间异质比为15.32%,在空间上呈现强变异性;RF法的预测精度最高,其平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)绝对值均为最小,相比OK和RK方法预测精度分别提高了5.53%和2.49%,且对局部细节的描述更准确、模拟效果最佳。RF法可以较为准确的预测宁东土壤Ks,为了解研究区土壤水文过程及林草植被建设提供数据参考。     

基于随机森林的耕地质量评价智能模型及其应用研究

为了更精确地表达耕地质量的系统性、非线性、差异性等特点,本研究旨在探索一种新的智能化耕地质量评价方法,提高耕地质量评价精度。以襄州区为研究区域,从地形地貌、土壤条件、社会经济、生态安全4个方面构建耕地质量综合评价指标体系,选用熵权法（EW）、后向传播神经网络（BPNN）、随机森林（RF）三种模型进行训练,比较三种模型的评价精度,并分析襄州区2018年耕地质量等级分布规律。结果表明：（1）襄州区耕地质量整体较好,以二、三等级为主,累积面积占比达到54.63%,呈现出明显的地域分异规律,高质量耕地主要分布在中北部,低质量耕地主要聚集在南部,且各乡镇耕地质量等级分布也具有明显差异;（2）耕地质量RF评价模型能够较为精确地模拟指标之间的复杂关系,科学定量分析各指标对耕地质量的贡献;（3）耕地质量平均指数比较,RF＞BPNN＞EW,RF与BPNN的评价结果具有相似的空间分布,且均与EW的差异较为显著;（4）相比于BPNN和EW,RF具有更高的数据挖掘能力和训练精度,其评价结果最为理想,决定系数R2为0.814 5,MAE为0.009,MSE为0.012,RF能有效运用于耕地质量评价研究。本研究丰富和完善了县域尺度耕地质量评价指标体系及方法,为襄州区耕地资源数量、质量、生态“三位一体”的管护提供理论依据,同时为其他类似地区耕地质量评价提供借鉴与参考。     

基于随机森林算法的耕地面积预测及影响因素重要性分析——以甘肃省庆阳市为例

[目的]分析耕地面积变化影响因素的重要性,以便科学预测耕地资源数量,为保护耕地资源服务。[方法]以属于黄土高原地区的甘肃省庆阳市为例,尝试采用随机森林算法构建耕地面积预测模型,与BP神经网络模型的预测结果进行对比,并对耕地面积变化影响因素重要性进行排序。[结果]随机森林算法预测结果的相对误差和均方根误差均小于BP神经网络的,预测精度高,结果稳定。它预测出2020,2025,2030年的耕地面积分别为4.515×10~5,4.513×10~5,4.512×10~5 hm~2,呈现减少的趋势;主要影响因素重要程度排序为:农业机械总动力农业人口地区生产总值固定资产投资额。[结论]随机森林算法适合于耕地面积预测,且能够测度耕地面积变化影响因素的重要程度。     

长时间序列气象数据结合随机森林法早期预测冬小麦产量

冬小麦生育早期的产量预测对于制定冬小麦整个生长期的精准管理决策具有重要参考意义。该文基于随机森林算法,采用1990—2015年河南省小麦平均拔节期至平均抽穗期地面观测气象数据与统计产量数据,分别提取不同穗分化期的温湿度、降水等47个气象要素和小麦种植区经纬度、高程3个空间要素,共计50个参数作为特征变量集,以实际单产、气象产量和相对气象产量分别作为目标变量,构建多种变量组合模型对冬小麦产量进行回归预测,并结合袋外数据重要性结果对产量影响因子进行分析。研究结果表明:1)使用气象产量和相对气象产量作为目标变量建模的预测效果优于单产模型,决定系数R~2均达到0.8以上,气象产量的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为415和558 kg/hm~2,相对气象产量的MAE和RMSE分别为0.07和0.09;2)相较于气象特征,空间特征在产量预测中起决定性作用,且小花分化期以及抽穗开花期的气象特征产量预测精度高于其他穗分化期;3)在气象特征中,利用袋外数据变量重要性得出平均温度、最低温度、负积温、最高温度在不同生育阶段对产量的影响程度。该研究结果为冬小麦生育早期产量预测提供了新的思路和方法。     

基于随机森林算法的冬小麦生物量遥感估算模型对比

为了寻求高效的冬小麦生物量估算方法,该研究获取了2014年陕西省杨凌区拔节期、抽穗期和灌浆期的冬小麦生物量和对应的RADARSAT-2全极化雷达、GF1-WFV多光谱数据,并利用随机森林算法（random forest,RF）将光谱、雷达后向散射、光学植被指数和雷达植被指数结合进行冬小麦生物量回归建模。将相关系数分析（correlation coefficient, r）、袋外数据（out-of-bag data,OOB）重要性和灰色关联分析(grey relational analysis, GRA)与随机森林算法（RF）进行整合,构建了3种冬小麦生物量估算模型：r-RF、OOB-RF和GRA-RF,并分别利用3种估算模型对冬小麦生物量进行了估算。结果表明：r-RF、OOB-RF和GRA-RF3种模型分别采用3、4、10组数据时,验证决定系数分别为0.70、0.70和0.65,平均绝对误差分别为0.162、0.164和0.172 kg/m2,均方根误差分别为0.218、0.221和0.236 kg/m2,r-RF和OOB-RF比GRA-RF对冬小麦生物量有更好而的预测能力。研究结果证实了随机森林算法对冬小麦生物量进行遥感估算的潜力。     

基于随机森林模型的耕地表层土壤有机质含量空间预测——以河南省辉县市为例

耕地表层土壤有机质含量与作物生长发育密切相关,掌握土壤有机质空间分布对土壤肥力定向培养和农业生产指导具有重要意义。本研究以河南省辉县市5 922个耕地资源管理单元图斑中心点为基础数据,并分别按8∶2、7∶3、6∶4的比例随机划分训练数据集和验证数据集,以土壤类型作为辅助定性变量,利用随机森林模型模拟预测土壤有机质含量与自然环境变量(坡向、曲率、坡度、高程、土壤质地、归一化植被指数NDVI)、社会经济因子(排水能力、灌溉状况)之间的复杂非线性关系。结果表明:①当训练集与检验集中样点数量的比例为8∶2时,对应的随机森林模型总体上预测精度较高;②选用80%基础数据作为训练集时,预测得到的地图与已有图件相比,相关性达到0.859;③当用303个实地数据验证时,预测值与实测值的皮尔逊相关系数为0.595。通过对影响因子的重要性排序,发现土壤质地是研究区农用地表层土壤有机质含量的最重要影响因子。因此,随机森林模型作为机器学习和数据挖掘的有效方法,能较好地模拟输入变量与有机质含量之间的关系,预测图件与实际情况相符,但对有机质含量精细的差异不能很好体现。     

基于随机森林的县域土壤有机碳密度及储量估算

采用2009年云南省玉龙县土壤调查数据,基于土壤类型法将所测样点的土壤有机质含量转换为有机碳密度,经克里金插值进行空间化,再以2009年landsat7-Level2影像及SRTM 90 m数字高程模型数据为基础,提取归一化植被指数、亮度、绿度、湿度、坡度、坡向、曲率等与土壤有机碳形成密切相关的解释变量;通过随机森林模...     

三种花生收获机的作业性能对比试验研

通过对中国花生收获机械调查分析,针对目前多数花生收获机配套动力大,损失率高,可靠性差、利用率低等现状,选择了常用的4H-2型、4HW-700型和4HW-800型收获机械作为试验研究对象。通过对这三种花生收获机的田间性能对比试验,分析了各机型的主要收获指标：总损失率、含土率、小时耗油量。证明了4H-2型花生收获机的性能均优于4HW-700型和4HW-800型花生收获机。经三种花生收获机的对比试验分析,为花生收获机的理论研究与优化设计提供了参考,也为花生联合收获机的研制开发提供了新的思路。对该类收获机的大面积推广应用提供了很好的素材     

光电漫反射式联合收割机谷物产量计量系统研发与性能试验

为了进一步提高联合收割机谷物产量计量系统的精度,自主研发了基于光电漫反射原理的谷物产量计量系统。系统主要由传感器模块、数据处理模块、GPS模块和谷物产量计量显示终端组成。光电式谷物产量计量系统计量作业时,当联合收割机籽粒升运器刮板输送谷物经过漫反射型谷物体积传感器时,会间歇性的阻断光路,从而产生脉宽信号,脉宽信号大小与刮板上谷物厚度成正比,同时升运器转速传感器输出转速信号,谷物产量计量数据处理模块将采集到的2路传感器信号进行放大、滤波和A/D转换后与GPS模块采集的联合收割机行进速度、经纬度信息由RS485总线传输至光电谷物产量计量软件系统,经光电式谷物产量模型处理后,将产量信息、速度信息、位置信息等实时显示在终端上。为了验证光电式谷物产量计量系统的性能,分别开展了室内主要传感器性能台架试验和系统田间动态性能验证试验,试验中谷物喂入量在0.1~6 kg/s范围内,台架试验表明升运器转速传感器测量误差小于2.00%,漫反射型谷物体积传感器测量误差小于3.50%。田间动态性能验证试验结果表明光电式谷物产量计量系统运行稳定,系统检测结果与实际测量结果决定系数R~2达到0.848 4,测产误差最大为3.51%,满足田间实际测产需要,为精准农业变量作业提供了科学依据。     

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。     

再生稻联合收获机清选装置内部气流场分析与试验

为了高效完成再生稻脱出物的清选工作,有效利用气流对物料进行吹散分层,并提高水稻籽粒透筛效率,该研究对沃得旋龙4LZ-3.0E型水稻联合收获机清选装置进行了改进,改进的清选装置采用六叶片离心风机作为清选风机,振动筛上筛使用百叶窗筛,其筛片为平整未经冲压的平板状结构。首先运用CFD软件对风机转速1050 r/min、筛片开度分别为20、25和30 mm工作参数下的清选装置内部气流场进行了数值模拟和对比分析,数值模拟结果表明筛片开度为20 mm时筛面上方气流速度的分布均匀,筛片开度越大,筛片之间越容易产生小型涡流,从而造成气流混乱;使用热线式风速仪在试验样机上进行了气流速度测量,对比实测气流速度和仿真的气流波动规律一致,验证了数值模拟结果的准确性;进一步通过田间试验对静态的模拟试验结果进行了补充,分别选取清选筛振动频率为6、7、8 Hz,得出清选筛振动频率6 Hz配合筛片最佳开度20 mm时清选效果最好,其籽粒含杂率为1.52%,损失率为1.11%;且由结果分析可知,百叶窗筛筛片开度大小对清选损失率的影响无主效应。该研究表明百叶窗筛适用于针对再生稻的清选工作,提出了针对再生稻物料的风筛清选装置的设计思路,为进一步研究打下了基础。     

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。     

基于碳平衡法的汽车油耗智能测试技术

针对汽车油耗直接测试法的不足和目前碳平衡法存在的问题,由取样系统、流量传感器和排放分析仪等构建汽车油耗测试系统,采用虚拟仪器技术,进行汽车油耗智能测试技术研究。基于碳平衡法建立与国情相适应的汽车油耗测试计算模型,根据测试系统功能要求,进行油耗测试系统设计。通过实车试验,并与标准油耗仪检测结果对比,进行测试数据处理分析。通过油耗曲线拟合和线性回归,对理论油耗计算数学模型进行修正。建立的油耗测试系统取样方便快捷,能在各种条件下测试汽车油耗,测试精度达到3.5%。能实现汽车油耗的快速、不解体检测。     

玉米收获机底盘车架疲劳寿命研究

提出一种玉米收获机底盘车架疲劳寿命预测方法。利用ANSYS软件对玉米收获机底盘车架进行有限元分析,得到最大模态变形位置和静应力分析条件下的应力分布;在有限元分析数据基础上,粘贴应变片,组建应力测量系统,实测田间及道路条件下的应变时间历程;对采集的应变数据开展预处理,初步分析其受力情况及动载荷特征,采用n Code软件完成疲劳寿命预测。试验结果表明,车身横梁疲劳寿命为24.1万h、支撑部件寿命为16 500万h,满足使用要求,但支撑部件强度设计过剩,采用workbench的shape optimization对该部件开展轻量化设计,在满足疲劳可靠性条件下,减少了该部件质量24%。     

基于喷油脉宽测试法的汽车油耗智能测试技术

针对汽车油耗测试存在的问题,采用单片机控制技术,通过直接测试喷油器喷油脉宽测试汽车油耗,研制汽车油耗智能测试仪器。根据汽车发动机喷油器喷油控制原理,确定汽车油耗测试方法。基于油耗测试原理构建汽车油耗测试系统的数学计算模型,并在标准状态下对该数学模型进行修正。根据油耗测试系统的功能要求,选定汽车油耗测试控制系统的单片机型号,确定汽车油耗测试控制系统各组成模块的功能,编写了喷油脉冲信号采集系统和汽车油耗测试系统主程序。结合汽车油耗测试样机和汽车测功试验台,搭建油耗测试样机试验系统,对试验数据进行处理分析,汽车油耗测试样机的相对误差可达到0.46%;喷油器特性参数受发动机转速变化影响较大,会影响到汽车油耗测试精度,需要对发动机不同转速条件下的喷油器特性参数进行修正,可进一步提高汽车油耗测试精度。该研究可为研制高精度、智能型汽车油耗测试仪器提供参考。     

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SDAE-BP的联合收割机作业故障监测

为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器（Stack Denoising Auto Encoder, SDAE）和BP神经网络（Back Propagation,BP）融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法（SDAE-BP）。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE－BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。