联合收获机视觉导航控制系统设计与试验

设计了联合收获机机器视觉导航控制硬件系统,提出了基于直方图的导航路径融合算法,在简化的二轮车运动学模型的基础上,设计了模糊PD控制器.麦田试验结果表明:旋转投影算法配合直方图融合算法能够有效地检测收获与未收获边界线,提高了控制系统的准确性与抗干扰性;在正常小麦收获速度挡位下,割幅变化范围在0.18m以内,在有外界扰动下(人为方向盘扰动),能在2～5s内回到正常的跟踪误差范围内.     

基于STM32的联合收获机清选损失监测装置的研制

联合收获机清选损失率是评价其工作性能的重要参数,也影响着驾驶员对联合收获机作业的调整。针对目前联合收获机谷物清选损失实时测量精度不高的问题,设计了一种基于STM32F407的谷物清选损失监测装置,包括损失信号传感器、信号处理模块、单片机、CAN总线、LCD显示、报警模块及电源模块。装置能够快速反映籽粒冲击情况,实时采集联合收获机清选损失信号,同时通过CAN总线同步接收联合收获机的相关作业参数,由清选损失计算模型综合上述参数得到实时清选损失率,并将其发送至总线,方便其他系统获取使用。台架实验表明:装置标定误差小于4.53%,能实现与总线的数据交换,实时显示清选损失率;当损失率超标时,能及时提醒驾驶员进行作业调整。     

联合收获机视觉导航控制器设计

设计了一种速度自适应导航控制器。在搭建的联合收获机视觉导航试验平台上,提出了双闭环控制结构,采用PD控制,按照导航路径偏差形式,确定了偏差e的构成,试验得到了增益K、控制周期T与行走速度v的关系,设计了小闭环控制方法,并提出了一种后轮中位动态标定方法。路面与田间试验结果表明：联合收获机能在不同速度下沿路面标示线自动行走,跟踪误差最大为0.05m。在田间不同速度下,联合收获机均能跟踪收获与未收获边界,割幅变化范围在     

轮式谷物联合收获机视觉导航系统设计与试验

为提高联合收获机收获质量与效率,构建了轮式谷物联合收获机视觉导航控制系统,结合OpenCV设计了谷物收获边界直线检测算法识别水稻田间已收获区域与未收获区域边界,经预处理、二次边缘分割和直线检测等得到联合收获机视觉导航作业前视目标路径,并根据前视路径相对位置信息进行田间动态标定获得联合收获机满幅收获作业状态;提出了一种基于前视点的直线路径跟踪控制方法,通过预纠偏控制实现维持满割幅的同时防止作物漏割,以相对位置偏差值和实时转向后轮转角作为视觉导航控制器的输入,并根据纠偏策略对应输出转向轮控制电压大小。稻田试验结果表明,该导航系统实现了轮式联合收获机田间相对位置姿态的可靠采集及目标直线路径跟踪控制的稳定执行,在田间照度符合人眼正常工作的情况下,收获边界识别算法检测准确率不低于96.28%,单帧检测时间50 ms以内;以不产生漏割为前提的视觉导航平均割幅率为94.16%,随作业行数增多,割幅一致性呈提高趋势。本研究可为联合收获机自动导航满割幅作业提供技术支撑。     

联合收获机大曲率路径视觉导航方法

针对联合收获机大曲率路径难检测的问题,在旋转投影直线检测的基础上提出了双切线大曲率路径转弯半径估计算法。基于简化的二轮车运动学模型,在联合收获机机器视觉导航试验平台上,设计了智能控制器,以便根据不同路径选择不同的控制方式。路面与麦田试验结果表明：双切线转弯半径估计算法能够有效地检测曲线路径转弯半径;在小麦正常收获速度下,联合收获机能够跟踪转弯半径大于10m的曲线路径,路面曲线跟踪误差最大值为0.19m,田间曲线边界跟踪过程中割幅变化范围最大为0.29m。     

联合收获机CAN总线架构设计与试验

针对国内外农机装备智能化发展及设备物联远程网控需求,基于ISO 11783系列标准,提出并设计了联合收获机智能CAN总线方案及其应用系统。根据联合收获机的作业特点和智能控制需求,建立了由动力CAN总线、设备管理CAN总线、专用设备CAN总线1和专用设备CAN总线2组成的模块化、可扩展的智能农机CAN总线网络结构。基于ISO 11783 CAN总线应用层协议标准,制定了智能化联合收获机远程网控通信协议。最后,进行了联合收获机CAN总线应用系统网络负载和实时性的通信试验及工程应用试验验证。试验结果表明,在500 kb/s波特率下,所有总线的负载率均小于30%,数据在3层CAN总线之间传输总延时小于1 ms,满足联合收获机智能远程网控CAN总线系统的设计要求。     

联合收获机监控系统研究现状

联合收获机监控系统主要是对谷物损失、产量、喂入量和工作部件工作状态进行在线监测,并对喂入量进行自动控制以提高其收获效益。为此,分析了目前国内外在线监测系统现状,对比了控制系统发展状态,指出国内外存在的差距,得出将CAN总线技术、网络技术等应用在收获机械上促使监测系统与控制系统综合发展从而使联合收获机智能化发展的总体趋势。     

自走式玉米联合收获机的设计

美国、法国、乌克兰等国家,玉米的收获已基本上实现了机械化。由于其多为一年一季种植,他们玉米收获都采用直接收获方式,一次作业可完成摘穗、脱粒,而对秸秆处理质量要求不高。这种收获方式不适应我国国情,尤其是小麦、玉米一年两熟种植区,一方面玉米收获时籽粒含水率高达35％以上,直接收获籽粒破碎率高达30％,总损失率达20％,农民无法接受;另一方面,玉米能否及时收获,还影响下茬小麦播种,因此对玉米秸秆粉碎质量又提出了较高的要求。4YF－－3、4Y－－3型自走式玉米联合收获机正是根据我国国情而设计的。一、结构特点这两种…     

水稻联合收获机辅助导航系统关键技术探讨

水稻是我国重要的粮食作物,水稻联合收获机是提高水稻机械化收获的重要装备,工作参数与工作效率直接影响水稻收获质量。在水稻收获过程中根据水稻生长状态,对水稻联合收获机的动态参数,如机器前进速度、割台高度等工作部件参数进行及时调整,提高水稻联合收获机作业效率,实现收获路径优化。针对以上问题,设计一种水稻联合收获机辅助导航系统,并对其关键技术进行研究,如导航技术、信息采集技术与控制技术等,并进行田间验证。研究结果以期为提高水稻联合收获机工作效率,降低驾驶员劳动强度提供一种新的解决途径与方法,对于全面提高农业生产效率具有重要意义。     

全喂入稻麦联合收获机复脱系统设计

横置轴流脱粒的履带式全喂入稻麦联合收获机籽粒含杂率高,从尾筛落下的杂余随籽粒进入粮箱是主要原因。通过测定单位时间所产生的杂余量及其构成,设计了以螺旋板齿式复脱器为核心的复脱系统,计算了整个系统的物料轴向速度和输送量,并对应用此复脱器的联合收获机进行了田间试验测定。结果表明：螺旋板齿式复脱系统能使占喂入量9%～10%的杂余顺畅地收集、输送、再脱粒、经二次清选后进入粮箱,使含杂率从7%下降到行业标准要求的2%以下。     

联合收获机多传感器信号采集与数据处理系统

多传感器信号采集与数据处理是联合收获机作业流程监测与控制的基础工作。使用微处理器C8051F020的定时器/计数器和标准输入/输出接口（I/O）进行了多路霍尔转速传感器信号的采集,并通过串口通信接收损失量传感器与喂入量传感器的数据。微处理器C8051F020对数据进行处理与存储,控制240×128点阵式液晶显示器进行数据的实时显示与故障报警,根据数据处理结果控制联合收获机前进速度,进行故障分类处理,并通过串口通信实现存储数据的发送与打印。试验表明,系统工作稳定、可靠, 可以实现联合收获机作业流程监测与控制系统的集成化,并能在联合收获机测控系统的应用中节约成本、增加效率。     

联合收割机产量检测系统智能终端设计

产量检测系统智能终端是获取田间产量信息的核心装置。为提高我国农机装备的技术水平和竞争能力,全面提升我国农机装备产业的自主创新能力,设计开发了基于CAN总线分布式的产量检测系统智能终端。智能终端包括车载显示器和智能节点两部分:车载显示器通过CAN总线接受智能节点的数据,而且能够实时显示并保存产量信息;智能节点的作用是读取各传感器的数据,并发送到CAN总线上。田间试验表明:智能检测终端运行良好,满足田间测产的要求。     

谷物联合收获机自动测产系统产量模型

为了提高谷物联合收获机自动测产系统的测产精度,在研究了谷物联合收获机田间工作状态和升运器速度变异的基础上,通过分析谷物的运动学原理及其对冲量传感器作用的力学原理,建立了电压/升运器速度产量模型。为进一步消除收获机作业时的噪声干扰,在测产原始数据预处理时,先采用回归差分法降低振动噪声,然后采用双阈值滤波以及阈值取代法、前值取代法2种插值方法以消除差分电压中的奇异值,结果显示前值取代法效果较佳。此外,还提出了升运器速度归一化方法和冲量电压标准化方法以消除量纲影响并简化计算。田间测产试验结果表明,提出的电压/升运器速度模型比传统的质量-电压模型更能准确表征谷物运动实际情况,测产精度高,验证均方根误差为2.03%。     

联合收获机原地转向变速器设计

为提高联合收获机的机动性和工作效率,设计了由湿式摩擦片离合器传递反转动力的原地转向行走变速器并进行试验研究。结果表明:正、反转动力转换柔和传递可靠,理论转向半径为零;与传统单边制动转向机构相比,作相同角度转向时,转向行程比后者下降了50%,转向功耗比后者下降41.43%,并减轻了对田间地表的破坏。原地转向技术的应用,可减少田间作业空行程,提高机器机动性,从而提高了联合收获机的整机技术水平。     

基于达芬奇平台的联合收获机视觉导航系统路径识别

针对联合收获机视觉导航对实时性及鲁棒性要求,采用了基于达芬奇平台的路径识别算法实现方案.在分析小麦收获视频图像纹理度量的基础上,提出了基于改进平滑度纹理特征的视觉导航路径识别算法.该算法利用水平方向上图像平滑度纹理特征,把原亮度图像转换成水平方向平滑度图像,然后采用自适应阈值分割图像的边界点,最后通过Hough变换确定视觉导航的路径.为验证该算法在达芬奇平台的运行效果,对联合收获机田间收获小麦进行导航实验.结果表明:算法运行实时性高,识别路径平均速度可达28.6帧/s;算法鲁棒性好,对多种环境下的路径识别有较好的适应性;算法运行稳定可靠,持续运行时间无限制.     

谷物联合收获机油菜收获割台的设计

指出利用谷物联合收机收获油菜时割台部分存在因分禾拉扯和拨禾轮打击而造成损失大的问题，提出了在未割边加装竖直切割器和改变拨禾轮参数的解决办法。通过计算机模拟分析和优化选择进行收获油菜的割台设计，并通过实验验证了方案实施的效果。     

联合收获机智能控制试验台设计与试验

针对联合收获机在田间作业环境下不便对测控系统调试与试验的情况,设计了联合收获机智能控制试验台。试验台在实验室环境下能够对联合收获机的多种智能控制算法进行模拟仿真。试验台集成了智能控制器、声光报警器、液晶显示器等模块,并配合使用用于速度、损失量等检测传感器,能够实时采集试验数据。试验表明,试验台能够在实验室环境进行智能控制算法试验,缩短了联合收获机智能控制装置的研发周期,为实现联合收获机的智能控制打下基础。