小型化土壤微生物燃料电池电信号放大电路的设计与运行

为了提高对小型化的土壤微生物燃料电池(microbial fuel cells,MFCs)产电信号的检测能力,构建了采用加Cu~(2+)处理土壤进行产电的小型化单室MFCs,并设计和制作了基于集成运算的信号放大器,设计放大倍数100倍。将信号放大器与MFCs连接后,采用数据采集卡连续记录土壤产电的原始电压以及放大后的电压。结果显示,土壤产电电压在4 mV附近波动,而放大后的电压升至400 mV左右。统计显示原始电压与放大后的电压相关性达到极显著水平(P0.001)。同时还发现,并非每个电压数值都严格放大100倍,而是倍率存在5%的误差,原因主要在于集成运算放大芯片存在失调误差和温度漂移误差。本研究为实现小型化MFCs产电信号的检测提供了依据。     

果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制

为了尽可能减小采摘机器人末端执行器在采摘过程中对果蔬的损伤,提出了一种基于广义比例积分(GPI,generalized proportional integral)的抓取力矩控制方法。首先,对由电机驱动的末端执行器建立模型,推导出电机输入电压与负载力矩之间的数学关系;然后,利用积分重构器设计GPI力矩反馈控制器,将力偏差转化为电机的输入电压控制。该方法不需要对力矩跟踪误差进行求导计算,避免了求导所带来的系统延时和噪声问题。仿真和实物抓取试验结果表明,采用GPI的末端执行器力矩控制对跟定信号的跟踪误差达到10-3量级,具有良好的力矩跟踪能力,与传统PI(proportional integral)控制方法相比,其控制力矩和电机控制电压输出平稳,降低了末端执行器抓取时对果蔬的损伤,无损采摘效率达到90%,比PI控制的采摘完好率高出8个百分点,适合于对果蔬的柔顺抓取控制。该研究可为果蔬采摘机器人无损采摘提供参考。     

基于全视域GA-SVR模型的鱼类行为双目视觉观测系统标定

针对大视场水下环境鱼类行为视觉观测系统较难准确标定的问题,该文以双目立体测量系统为例,提出一种基于全视域GA-SVR(genetic algorithm-support vector regression)模型的鱼类行为三维观测系统标定方法。该方法选用具有圆点靶标的方形标定板为标定工具,通过设计具备前后左右移动能力的简易滑动轨道,实现了标定板的全视域空间定位。然后利用HALCON算子获取标定板靶点二维坐标,联立标定板空间位置,构建训练样本集。选取SVR模型对样本集进行训练,对比不同的寻优算法对支持向量回归模型的参数组合寻优结果,选用最优参数分别建立X,Y,Z轴标定模型。试验结果表明,利用遗传算法进行参数寻优构建的标定模型,其X、Y、Z轴测量均方误差分别为0.959、0.893和4.381 mm,互相关系数分别为0.999 988,0.999 998和0.998 356,优于差分进化算法和粒子群算法参数寻优的标定结果。与传统标定方法比较,该方法单点测量均方误差为1.861 mm,距离测量均方误差为0.706 mm,均低于空气中标定方法(单点均方误差27.75 mm;距离均方误差10.188 mm)和水下测量标定方法(单点均方误差8.215 mm;距离均方误差2.832 mm)的标定结果,有效的提高了鱼类行为视觉观测系统的定位精度。该研究可为鱼类行为量化方法研究和优化提供理论支持和技术参考。     

基于Kalman过滤器的实时拖拉机位置确定系统

该文提出了一个实时拖拉机位置确定系统,该系统由一个六轴惯性测量单元(IMU)和一个Garmin全球定位系统(GPS)组成。在系统中,设计了一个Kalman过滤器来综合两个传感器的信号,以滤去GPS信号中的噪音,融合冗余信息,最后得到一个有较高更新速度的输出信号。此外该系统还能够补偿IMU的偏移误差。通过使用该系统,低价的GPS可以替代高价的GPS,并且保持良好的精确性。试验和融合结果表明该系统确定的拖拉机位置误差比单一使用GPS的系统的误差要大大减小:当拖拉机速度约为1.34m/s时,该系统东向轴的平均偏差为0.48m,而GPS的平均偏差为1.28m;北向轴的偏差从1.48m降为0.32m。系统的更新频率则从原有GPS的1Hz增加到9Hz     

基于回路阻抗模型的城乡低压配电网络运行状态评估

为解决城乡低压配电网运行状态评估问题,提出了一种基于智能电表的城乡低压配电网运行状态评估方法。建立了低压配电网回路阻抗模型,提出了基于智能电表电压与电流变化速率的回路阻抗近似计算方法;建立了需求侧实时电压数据阵和需求侧实时电流数据阵分别记录配电变压器所属的所有智能电表不同时刻的电压与电流量测信息,并通过两矩阵生成了需求侧实时回路阻抗数据阵,以记录配电变压器所属的所有智能电表上游回路的阻抗变化情况;最后基于回路阻抗数据阵详细讨论了低压配电网运行状态的评估方法。实例分析验证了该文所提方法的可行性,智能电表低压回路阻抗的近似计算值与实际值的最大误差不超过81%,最小误差不超过11%,平均误差不超过22%,可满足现场工程实际需求。     

基于李雅普诺夫直接法的自适应预测电流控制算法

针对预测电流控制算法忽略线阻且未考虑干扰信号的缺点,提出了一种适用于光伏并网逆变器的自适应控制算法。该算法基于李雅普诺夫稳定性定理进行设计,在达到控制目标和保证系统稳定的前提下,实现了根据实时采样数据对电路未知参数进行自适应调节,避免因对电压或电流的假设和忽略负载电阻的影响而造成误差,使系统对干扰信号具有更强的抗干扰性,提高控制器对噪声的抑制能力。最后,通过仿真和试验验证了该算法的有效性。     

基于双传感器数据融合的土壤湿度测量与建模

为了克服TDR-3土壤湿度传感器所测量的土壤湿度数据受土壤硬度的影响,得到客观的水分/土壤的质量百分比,设计并制作基于TDR-3土壤湿度传感器和土壤硬度计的土壤湿度测量装置。装置标定时,通过逆向烘干法精确计算水分与土壤的质量百分比,进行土壤湿度(c)、土壤硬度(ψ)和TDR-3传感器输出电压(U)三因素正交试验,用Matlab软件进行二元曲线拟合,构建三者间的数学关系。试验表明,融合TDR-3传感器的输出电压和土壤硬度计的硬度数据后,装置可直接测量出土壤水分的质量百分比,与理论含水率的最大误差为4.75%。相对于单纯使用TDR-3土壤湿度传感器测量土壤湿度,装置的测量精度显著提高。对同一土样测量的最大重复性误差为0.83%,模型具有一定的可靠性与鲁棒性。该文可为开发更加精确的土壤湿度传感器提供参考。     

基于Takagi-Sugeno模糊模型的电流跟踪型光伏并网逆变器

逆变器是光伏并网发电中的关键设备,如何调整PWM控制信号的波形,输出与电网电压同频率同相位的电流,是并网逆变器设计中最重要的问题。在分析比较了光伏并网发电系统逆变器各种控制算法的基础上,推导出了单相全桥逆变电路功率开关管占空比关于并网电压和电流误差等可测量物理量的函数关系式,提出了一套基于Takagi-Sugeno模糊模型的PWM波形产生方法。该方法采用四输入双输出的结构,将并网电压和电流误差等可测物理量作为模糊控制器的输入量,经T-S模型模糊处理之后分别得到两组功率开关管的控制信号的占空比。该文最后以单相全桥逆变电路为例,给出了详细的仿真分析,结果显示由该方法生成的PWM控制信号较之传统滞环比较控制等,有开关频率低、硬件电路简单、谐波畸变率小等优势,可实现并网发电要求的单位功率因数。     

便携式光合作用测定系统仪器误差探析

使用各种便携式光合仪测定植物单叶平均光合速率的总误差是由仪器误差、观测误差和叶片本身产生的某些光合反应综合而成。简析了因CO2 、流量、温度、气压等参数测量所用传感器的精度引起的仪器误差 ,且该误差因测量方式 (开路或闭路 )及叶片光合速率水平而异 ,光合强度越强其误差越小 ,误差变幅为 8%～ 2 0 % (开路 )或2 5%～ 15% (闭路 )。并分析了各测量参数误差对光合速率综合误差的贡献 ,指出仪器误差主要是由CO2 分析器和流量计误差所致     

变自由度轮足复合机器人轨迹规划验证及步态研究

为了适应现代化农业对机器人的新要求,该文基于仿生学原理,提出一种可变自由度、轮足复合式、串并混联机构作为四足机器人的腿部机构。该文首先对机器人的整机和腿部机构进行了构形设计,并进行了位置分析;然后,根据农业上的一般地形和障碍物地形,规划了机器人足端普通轨迹及越障轨迹,并利用软件进行了轨迹仿真;其次,根据机器人静态及动态稳定性判据,在保证稳定性的前提下,完成了机器人对角小跑步态规划,并进行了仿真研究;最后,对机器人单腿样机进行了足端轨迹规划验证试验。试验结果表明:该单腿样机可以按给定的轨迹运动,证明该机器人机构设计是可行的,足端运动轨迹规划是正确的。但实际轨迹和理论计算轨迹存在误差,y轴方向最大误差2.5mm,z轴方向最大误差5.3 mm,误差均小于10 mm,在允许范围内,该机器人能够满足农业现代化的使用需求。     

运用时域传输技术测定不同类型土壤的含水率

针对时域反射（TDR）技术测定含盐土壤、有机质质量分数高的土壤和红壤含水率过程中存在不适用的问题,该文应用一种基于时域传输（TDT）原理的水分测试仪,通过室内土柱试验,研究该仪器在不同类型的土壤上测定土壤含水率的适用性。研究结果表明：在风沙土、褐土和潮土3种类型的土壤上,土壤体积含水率和TDT输出的电压之间存在显著的线性关系,且可以用统一的线性关系计算土壤含水率,其估计标准误差是0.026 cm3·cm-3;在盐土（EC值为11.12 dS·m-1,含盐量为59.5 g·kg-1）上,土壤体积含水率和TDT输出电压值之间的线性关系仍然存在,其估计标准误差是0.025 cm3·cm-3;在栗钙土（有机质质量分数67.95 g·kg-1）和红壤上,土壤体积含水率和TDT输出的电压值之间的关系可以用三次多项式表示,校正关系式估计标准误差分别是0.028和0.015 cm3·cm-3。因此,基于TDT原理的水分测试仪能被广泛地应用于不同类型土壤的含水率测定,尤其在盐土、有机质质量分数高的土壤和红壤含水率的测定上表现出优于TDR技术的特点。     

植物叶面积无损测量方法及仪器开发

为了快速、无损、准确地测量植物叶面积,设计了一种利用多晶硅光电感应板与平板均匀发光光源照射系统构成的叶面积测量装置。通过试验,建立了植物叶片叶面积与光源光强、光源对叶片透射率、环境温度、光电感应板的光电感应电压值间的BP神经网络关系。结果表明：该仪器可测量不同形状、厚度、软硬程度、叶片大小的植物叶片面积,模型预测值与实际值决定系数R2为0.98,测量精度为94.8%,为叶片叶面积测量提供了一种新的测量方法和装置。     

叶温测量仪的研制及其在叶片参数测量中的应用

为探索植物自身水分状态,研究叶气温差与叶片厚度变化,自行研制了叶温测量仪,同时利用YI-201020植物叶片参数测量仪,对辣椒和花生不同生长阶段的叶片温度和叶片厚度进行监测,结合环境温度,并对各个生长阶段的叶气温差和叶片厚度作相关性分析,结果表明:传感器线性度为1%,回程误差0.02V,灵敏度为0.04V/℃,分辨力为0.3℃,仪器在测量范围0～90℃下最大示值误差为0.27℃,得到仪器的扩展不确定度为0.41℃;叶气温差和叶片厚度在各个时期都呈显著的正相关,其中成长期显著性最为明显。研究结果对植物物理学研究有参考价值。     

基于虚拟仪器技术的土壤电导率测量仪器研究

该文针对传统土壤电导率测量仪器准确性低、实时性差等问题，根据土壤电导率的测量原理，采用NI公司的虚拟仪器开发平台LabVIEW和数据采集卡，采集土壤温度和电导率等参数，设计了一种土壤电导率测量仪器，通过简单的操作便可测量不同温度下的土壤电导率，并实现数据的显示、保存、打印和网络传输等功能。该仪器利用温度校正方法消除温度变化给电导率带来的测量误差，对氧化钾标准溶液电导率的测试结果表明，该仪器具有较高的测量精度，可以广泛应用于土壤电导率的测量中。该研究为多参数的正确测试提供了一种简便的方法。     

基于变论域模糊控制算法的树木年轮测量仪直流电机转速控制

为提高电机转速控制精度,分析了PID控制算法和变论域模糊控制算法原理,分别使用这2种控制算法控制年轮测量仪直流电机,并对落叶松、油松、云杉、山杨、白桦、红桦、辽东栎等7个树种圆盘进行测试,每个树种测试10次。变论域模糊控制算法电机转速在电机启动后约90 ms后进入稳定状态,PID控制算法约需要160 ms才进入稳定状态。在70组测试数据中,变论域模糊控制算法的误差标准差的总平均值是33.8r/min,PID控制算法的误差标准差的总平均值是40.3 r/min,模糊控制算法的控制精度比PID控制算法高0.21%。试验结果表明:变论域模糊控制算法与PID控制算法相比,变论域模糊控制算法响应速度快、鲁棒性好、稳态误差小。在变论域模糊控制算法的控制下,年轮测量仪对7个树种的平均年轮测量精度是84.38%,而PID控制算法下的平均测量精度是78.13%。因此,年轮测量仪直流电机控制算法选用变论域模糊控制算法。     

全自动称重式雨量计的研制及性能分析

为了精准刻画降雨过程特征,研制了一种具有野外复杂条件下普遍适用的全自动称重式雨量计,该仪器以STM32单片机为核心,利用A/D转换芯片对称重传感器的电压信号进行放大处理,获取分辨率为0.01 mm的分钟级别的降雨数据。试验结果表明,该雨量计测量标准差为0.02 mm/min,测量准确度最高为98.67%,说明该仪器监测精度高且适用范围广。称重式雨量计分辨率高,对微小雨滴反应灵敏,使得其监测结果较翻斗式雨量计大。此外,利用称重式雨量计在王东沟小流域进行野外自然降雨观测,发现该小流域自然降雨集中在5-9月,主要以次降雨量≤5 mm的降雨为主,而次降雨量为＞10~25 mm的降雨对降雨总量贡献最大。该仪器可以实时准确地监测降雨全过程,可为提高降雨监测技术的精准化和自动化水平提供参考。     

小流域径流泥沙自动采集器的试验研究

仪器仪表作为对信息进行采集、测量、处理和控制的重要手段和设备,已成为推动科学技术和国民经济高速发展的关键技术之一。在小流域出口处设置量水堰是研究流域水文过程及土壤侵蚀监测的一个重要方法,为实现小流域径流含沙量的动态监测,自行研制了一种小流域径流泥沙自动采集器,以一种简单的采样技术代替传统方法来提高含沙量测定的自动化水平及测量精度。通过模拟试验验证了采集器的适用性,结果证明采集器具有很好的可靠性和观测精度,与标准值的平均相对误差仅为0.42%。另外,该装置与传统水样收集方法相比自动化程度高,管理方便,适于野外无人看守情况下径流样品的自动采集。因此,所研制的小流域径流泥沙自动采集器有一定的应用前景。     

超级电容动态容值测量与容值函数参数估计

针对目前的超级电容参数在线识别方法动态参数测量困难,通用性差,精度低的缺点,提出一种超级电容动态容值测量与参数识别方法。该方法中提出了动态电容值测量模型,通过电荷关系式与能量关系式联立推导动态电容值测量方程组,并采用限定记忆最小二乘法进行参数识别,应用时域仿真对该方法进行了验证。仿真结果表明,该文提出的电容值测量与参数识别方法适用于多种不同的容值函数。当测量信号存在噪声时仍可对电容测量,平均误差低于1%,参数估计相对误差低于20%,可以应用于超级电容动态容值测量。     

野外叶面积指数自动测量仪器设计及应用试验

为提高长时间序列叶面积指数测定模型的模拟精度,该文设计一种可以长期在野外间接测量叶面积指数仪器,仪器由太阳能提供持久电能,利用单片机控制垂直水平舵机,带动光强传感器记录多角度光线强度,在2台仪器同时测量的情况下,获得光线透过林分冠层多角度光强衰减率,通过编写计算程序解算林分叶面积指数。使用商品化光学仪器LAI-2200验证该仪器测量精度,对24块样地叶面积指数进行测量,两仪器测量结果高度吻合R2为0.927,绝对标准误差为0.36。长时间野外叶面积指数自动测量获取数据可节省人力、减少人为误差。     

基于BP神经网络模型的荔枝树叶面积测定方法

为了准确、快速地测定荔枝树叶面积，设计了一个BP神经网络模型，输入参数为叶片长度和叶片最大宽度，输出参数为叶面积。用LI-3000A型叶面积仪测量所得到的样本数据对网络进行训练，测试样本的网络输出与网络目标的相关系数达0.99609，网络模型是有效的。用训练后的网络模型对10组未参加建模的样本数据进行叶面积测定，误差平方和为1.2929，优于回归方程法的2.511。训练好的BP神经网络模型可以在不破坏叶片的情况下，简单、快速、经济地测定大量的荔枝树叶片面积。