基于余摆运动的株间机械除草爪齿避苗控制算法

为准确控制以余摆运动为原理的株间机械除草装置的除草爪齿避让作物,提出了基于余摆运动的株间机械除草爪齿避苗控制算法,介绍了爪齿余摆运动株间机械除草爪齿避苗控制算法的基本原理,根据余摆线运动特点推导出了除草爪齿避苗判断表达式,并设计了除草爪齿的旋转角速度控制器和除草爪齿避苗控制器。利用MATLAB对除草爪齿避苗控制算法进行了仿真分析,结果表明该算法能准确控制除草爪齿避让作物,前进速度对株间区域除草覆盖率影响小,但会受除草爪齿爪尖旋转半径影响,除草爪齿旋转半径越大,进入株间区域的除草爪齿根数越少,株间区域除草覆盖率降低。在试验平台上进行了验证试验,平均每个株间区域进入的爪齿根数和株间区域除草覆盖率与仿真分析结果一致。     

基于LabVIEW的八爪式机械株间除草装置控制系统

基于LabVIEW设计了八爪式机械株间除草装置的控制系统,采用除草铲齿与作物之间的距离作为阈值实现株间除草控制,对八爪株间除草装置控制进行了试验验证。通过对试验数据的分析,得到八爪除草装置在控制系统的作用下能够满足株间除草和绕苗的要求,使平均株距在30 cm以上的作物的伤苗率控制在10%以内,株间间隙覆盖率达到50%以上,并得出伤苗原因与台车位移误差、电磁装置吸合时间、铲齿初始位置有关。     

凸轮摆杆式生菜株间除草装置设计与试验

针对目前温室生菜株间自动化除草装置缺乏问题,该研究设计了基于凸轮摆杆机构的轻量化电动株间除草装置,采用机器视觉对生菜苗进行识别定位,运动控制系统根据车速和保护半径区域实时计算凸轮各工作段转速,控制一对除草铲摆动避苗除草。以除草装置前进速度、推程段凸轮转速、除草铲入土深度作为试验因素,以伤苗率、除草率和株间除草单体避苗功耗为试验指标,采用响应面分析法,进行三因素三水平田间试验,分析各因素相互作用对作业性能指标的影响。试验结果表明,除草铲入土深度对除草率影响最显著（P＜0.01）,前进速度对伤苗率影响最显著（P＜0.01）,推程段凸轮转速和除草铲入土深度对株间除草单体避苗功耗影响最显著（P＜0.01）。在最优组合为前进速度0.56 m/s,推程段凸轮转速242 r/min,除草铲入土深度12.8 mm时,实际作业除草率为93.22%,伤苗率2.87%,单体避苗平均功耗 55.2 W,各项性能指标基本满足温室散叶生菜株间低伤苗除草作业需求。     

基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法

株间机械除草技术可进一步减少化学除草剂的使用,有利于环境保护和农业可持续发展.为实现智能化的株间机械除草装置自主避让作物并进入株间区域,该研究提出了一种株间机械除草装置的作物识别与定位方法.利用2G-R-B方法将作物RGB彩色图像进行灰度化,再选用Ostu法二值化、连续腐蚀和连续膨胀等方法对图像进行了初步处理.根据行像素累加曲线和曲线的标准偏差扫描线获得作物行区域信息,以作物行区域为处理对象,利用列像素累加曲线、曲线标准偏差和正弦波曲线拟合识别出作物,并结合二值图像中绿色植物连通域的质心获得作物位置信息.试验结果表明,该方法可以正确识别出作物并提供准确的定位信息,能适应不同天气状况、不同种类的作物,棉苗正确识别率为95.8%,生菜苗正确识别率为100%,该方法为株间机械除草装置避苗和除草自动控制提供了基本条件.     

株间除草装置横向偏移量识别与作物行跟踪控制

株间机械除草技术与装置能有效摆脱田间除草的繁重体力劳动并消除化学除草方法所带来的危害,株间机械除草装置的牵引拖拉机在跟踪作物行时总会产生航向偏差,导致除草装置出现横向偏移,甚至无法进入除草的株间区域,同时还会增加伤苗率。为增大株间机械除草的作用区域和降低伤苗率,该文提出了通过作物行信息识别出株间机械除草装置与作物行横向偏移量的方法,并设计了株间机械除草作物行跟踪机构和控制器,实现了株间机械除草跟随作物行。采用正弦波和三角波2种标准信号作为横向偏移补偿量信号,对作物行跟踪控制器的性能进行了测试,试验结果表明：作物行跟踪控制器能较好地控制除草装置跟随横向偏移补偿信号,前进速度为0.5 m/s时正弦波信号跟踪最大误差10 mm,平均误差0.8 mm,三角波信号跟踪最大误差11 mm,平均误差1.2 mm。除草试验表明,作物行跟踪控制系统能较好地控制株间除草装置跟踪作物行,在0.5 m/s前进速度下跟踪最大误差为20.8 mm,平均误差2.5 mm;作物行跟踪控制明显减少了除草爪齿未进入株间区域的比例,在300 mm株距下,可保证93.3%的株间区域有除草爪齿进行除草作业,在200 mm株距下为85.9%;作物行跟踪控制降低了除草爪齿对作物的损伤,伤苗率从20%以上降到了12%以内,提高了株间机械除草的作业效果。     

水田行间除草装置设计与试验

为减少化学除草剂的使用,解决现有水田除草机械除草效果差等问题,该研究设计了一种水田行间除草装置,包括压草浮板和除草辊等结构,工作时压草浮板先将压倒杂草,紧接着除草辊将压倒的杂草压入泥中。压草浮板先将杂草压倒,除草辊将杂草压入泥中的几率可提高9.98%。除草辊两端设有倒角,在避免或减少对水稻根系损伤的同时可扩大行间除草区域,最大可增加常规除草宽度的3%。对压草浮板和除草辊进行了参数设计,通过仿真试验分析了行间除草装置与土壤之间的相互作用规律,确定最佳作业条件为入土深度35 mm,前进速度0.8 m/s。以未除草、化学除草、人工除草和不同参数的除草辊为试验因素,以水稻植株高度、产量、产量构成因素和水稻根系参数为试验指标,进行田间试验,试验结果表明,行间除草装置平均除草率最高为87.51%,可以翻动土壤,增加土壤透气性。与常规宽度的除草辊相比,增加除草宽度,扩大行间除草区域最大可提高除草率7.3个百分点。不同的除草处理对水稻植株高度和产量等有显著影响（P<0.05）,机械除草可以促进水稻的生长发育,其产量可以达到甚至超过化学除草和人工除草水平。不同参数的除草辊对植株高度、产量和根系等有显著影响（P<0.05）,增加除草辊宽度同时两端设倒角,可以减少对水稻根系的损伤,有利于水稻的生长发育,提高水稻产量。研究结果可为水田除草机械装备的研究提供参考。     

葡萄株间除草机精准避障控制系统优化设计与试验

现有篱架式栽培葡萄双边作业株间自动避障除草机避障系统采用开关控制避障动作,由于避障行程固定,无法根据障碍物位置精确控制避障动作行程,导致除草效果不佳。针对上述问题,该研究在先前研究的基础上,依据仿形控制原理对避障控制系统进行优化,设计一种由避障信号采集部分、程序控制部分、液压执行部分、避障监测反馈部分等组成的精准避障控制系统。基于精准避障工作要求,确定避障动作闭环控制方案;优化液压回路结构,液压与电控结合实现精准避障控制;对精准避障控制程序进行静态标定和PID参数整定;利用Recurdyn对障碍物呈直线排列状态下除草机的精准避障作业进行模拟仿真,并通过分析除草刀盘运动轨迹选取较优除草刀盘转速;以机器作业速度为试验因素,除草作业覆盖率和果树损伤率为评价指标进行田间试验。试验结果表明,当机器作业速度为380 mm/s时,除草作业覆盖率与作业效率综合效果最佳,试验得到平均除草作业覆盖率为93.97%,较先前研究提高4.39%,果树损伤率为1.92%,除草机可良好实现避障除草作业。该研究可为果园株间除草机的进一步优化提供参考。     

中耕期玉米田间避苗除草装置设计与试验

针对现有旱田避苗除草装置多依赖于智能导航平台,机械式避苗除草装置无法确定秧苗位置的问题,该文基于除草执行部件间歇式旋转运动的思想,设计了一种针对中耕期玉米田间使用的避苗除草装置,该装置由软轴、行程开关、步进电机、除草梳齿和测控系统等组成。当该装置需要执行避苗除草动作时,除草梳齿会旋转120°以躲避秧苗。在吉林大学的土槽实验室,进行了三因素四水平的正交试验,试验结果显示,在秧苗株距为26 cm,梳齿入土深度为20 mm,前进速度为5 km/h时,该装置的平均伤苗率为5.9%,平均除草率为94.7%,方差分析结果显示,玉米的种植株距对于伤苗率的影响最显著(P0.05),梳齿的入土深度对于伤苗率和除草率均有显著影响(P0.05),但是作业速度对于伤苗率和除草率无显著影响(P0.05)。该装置可以满足玉米田间"避苗除草"作业的要求,研究结果可为农田机械除草的优化和设计提供参考。     

篱架式栽培葡萄双边作业株间自动避障除草机设计与试验

针对现有篱架式栽培葡萄园中株间除草机作业效率不高、葡萄藤周围未除草区域较大等问题,该文设计了一种双边作业的株间自动避障除草机。通过对除草单体各部件进行理论分析,确定了行宽调节机构、信号采集机构、自动避障机构和除草刀盘等关键部件的结构及参数,其中避障液压缸行程为150 mm,除草刀盘半径为150 mm。在ADAMS中建立了除草机虚拟样机模型,进行单因素仿真试验,确定了避障液压缸速度、前进速度和控制系统预设的当触杆转动达到一定角度触发自动避障机构工作的阈值(简称"角度阈值")为主要影响因素。以仿真得到的3个主要影响因素为试验因素,以除草作业覆盖率为评价指标,设计了二次回归组合试验,建立了除草作业覆盖率的回归模型,得到最优参数分别为:避障液压缸速度160 mm/s,前进速度380 mm/s,角度阈值15.12?。在最优参数下进行了田间验证试验,得到平均除草作业覆盖率约为90.02%。采取双边同时作业方式,作业效率比单边作业方式提高约1倍。该研究为可用于篱架式栽培葡萄及其他作物株间除草机的进一步优化提供参考。     

基于线性自抗扰的稻田除草对行控制系统设计与试验

为降低水稻机械除草的行间伤苗率,该文基于线性自抗扰技术开展水稻田间除草对行控制系统研究。在苗带信息获取的基础上,针对水田作业环境设计了一种基于线性自抗扰的对行液压控制系统。采用内、外滑梁结构,实现对行执行机构对除草部件作业路径的避苗调控。应用Amesim与Matlab联合仿真方法,构建了对行液压控制系统仿真平台,分别对线性自抗扰算法和PID算法进行了控制器设计及仿真比较,仿真结果表明:在加入扰动情况下,线性自抗扰控制系统达到期望的对行调控时间比PID减少0.1s,且抗干扰性及鲁棒性均优于PID控制算法。田间试验结果表明:行进速度和作业深度对伤苗率影响显著,最优作业参数组合为行进速度0.5 m/s,调节间距60 cm,作业深度20 cm,此时伤苗率为3.6%;性能比较试验表明:有对行控制系统的平均伤苗率为3.9%,没有对行系统控制的伤苗率为18.6%。该系控制统满足机械除草对行控制的要求,可为水田作业环境下的精准控制问题提供借鉴。     

苗间除草部件入土深度PID自动控制系统设计与台架试验

除草部件入土深度(松土深度)对苗间机械除草装置的作业性能有较大影响。为提高大豆苗间机械除草装置除草部件入土深度的稳定控制、降低伤苗率和埋苗率,该文提出了基于超声波测距的苗间机械除草部件入土深度控制方法。在梳齿式苗间机械除草装置研究基础上,设计了除草部件入土深度控制系统。建立了除草部件入土深度调节液压控制系统的数学模型,并对建立的传递函数在Matlab/Simulink中进行了仿真和PID校正。仿真结果表明:该系统采用PID控制算法对期望松土深度值进行跟踪调节,其稳态响应时间为0.48 s,静差为0.06～0.09 mm。在室内苗间除草台架上进行了超声测距动态试验与松土深度控制试验。超声测距试验表明:应用HC-SR04型超声波模块并结合设计的仿形台对地表进行动态测距不再受地表苗、草等影响,在0.278、0.556和0.833 m/s 3种行进速度下,针对各个样本点的位置与人工测量相比,二者平均对照误差分别为:4.95、5.36和5.90 mm,最大对照误差分别为:6.6、7.4和8.3 mm。除草部件入土深度控制台架试验表明:控制系统能够实现苗间机械除草作业松土深度的稳定控制,在土槽行进速度0.278 m/s时,松土深度可稳定控制在(30±8)mm范围内,满足苗间除草的深度控制要求。该研究为解决苗间除草部件松土深度稳定控制问题提供新思路和借鉴。     

智能高效株间锄草机器人研究进展与分析

非化学方式除草是摒弃除草剂、生产有机农产品的前提,传统的中耕锄草机主要解决行间锄草,由于株间苗草集聚,机械锄草难度较大,目前主要依靠人工,劳动成本高且效率低。智能株间锄草机器人是一种能够实时识别作物行和苗草信息,并能控制株间锄草刀高速作业的自动锄草装备,具有智能、高效、环保等特点,可大大减少劳动力,提高锄草效率,降低锄草成本。该文主要对近年来国外研究较为成熟的株间锄草机器人进行介绍,概述了中国该方面的研究进展,对苗草信息获取、对行、锄草装置、驱动方式、时速等几个技术点进行分析和比对,提出了如何提高信息获取速度,增强系统实时性,以及如何改进机器视觉标定方法,提高苗草定位准确性是苗草信息获取技术存在的关键问题,强调了锄草装置在系统中的重要性;针对不同形态作物、不同土质土壤研制针对性强、锄草效果好的锄草装置是锄草机器人的基础,同时由于系统集成性及动力系统与速度匹配仍无法满足田间高负载、高速的锄草作业要求,因此加强该方面研究力度,研制使用性强、效率高的株间锄草机器人仍是中国的研究重点和方向。最后,提出多传感器融合、模块化、小型化的株间锄草机器人将是未来发展趋势,是实现中国农业有机、精准、高效生产的重要依据。     

水平圆盘式苗间除草装置试验台优化试验

为优化水平圆盘式苗间除草装置的设计并确定其关键参数的最优组合,在分析其构成及工作原理的基础上,以苗间除草部件为研究对象,通过4因素4水平正交试验,分析了除草部件作业速度、齿盘转速、锄齿数目及其安装半径4个因素对苗间除草性能的影响,优化出最佳工作参数组合。试验结果表明,锄齿数目和作业速度对苗间除草装置的性能影响显著。最佳优化方案是：锄齿数目12、其安装半径160 mm、齿盘转速170 r/min 和作业速度2.1 m/s,该条件下苗间除草装置的伤苗率为4.41%、苗间除草率可达73.1%、埋苗率小于3%,满足旱田作物苗间除草作业的农艺要求。     

基于里程信息融合的株间锄草刀定位数据优化方法

为提高株间锄草刀定位精度、降低机器视觉受外界因素的影响,该文提出里程信息融合机器视觉的方法对锄刀定位数据进行优化。通过分析定位数据校正和视觉滞后补偿的原理,设计了模糊逻辑校正器,通过模糊规则将模糊校正系统简化为单输入单输出形式,采用Mamdani模糊推理方法获得视觉数据可信度决策表,将可信度作为加权值生成校正锄刀定位数据,并提出采用实时里程信息作为视觉滞后补偿量的方法,给出补偿公式。田间刀苗距优化静态试验表明,视觉刀苗距误差为9.88 mm,优化后刀苗距误差为6.06 mm;动态试验表明,视觉数据出错率为4.8%～6.6%,刀苗距变化曲线显示,优化方法可有效过滤视觉坏点或不稳定的数据点,将视觉滞后纳入衡量标准,不同车速下动态优化后刀苗距平均误差为5.30～7.08 mm,较优化前降低了25%左右。研究结果表明,锄草刀定位数据优化方法可有效提高机器视觉静态和动态获取刀苗距的精度。该研究为提高株间锄草技术的锄刀定位精度提供了参考。