基于电极阵列的土壤速效养分快速检测系统

从降低检测成本和提高时效性出发,设计了基于电极阵列的土壤速效养分快速检测系统,系统主要包括电极阵列、单片机和信号调理等模块,其中电极阵列为传感单元,主要由pH电极、硝酸根电极、钾离子电极、磷酸盐电极和参比电极组成.性能测定结果表明,系统输入阻抗达到1012Ω数量级,输入电流小于1 pA,响应电位测量范围为-2 000 ～2 000 mV,可与主流离子选择电极实现较好匹配.自主研发的基于电极阵列的土壤速效养分快速检测系统可基本满足土壤对pH值、硝态氮和速效钾的速测要求.     

基于石墨烯气凝胶的全固态硝酸根离子选择性电极研究

全固态离子选择性电极的结构在许多制备和应用方面具有明显优势。但由于固态界面上缺少有效的离子-电子转化导致其在电位稳定性上表现较差,无法保证各界面电势的稳定性而限制了全固态离子选择性电极的应用。因此,提出使用具有三维结构的石墨烯气凝胶(GAs)作为有效的固态转接层材料,用于调节离子载体基选择性聚合膜玻碳电极基底之间的离子-电子转化,基于这一原理制备了高性能全固态硝酸根离子选择性电极。通过透射电子显微镜表征其形貌特征;将其滴涂于玻碳电极表面形成GAs修饰电极,采用循环伏安法表征其电化学行为。在上述修饰电极表面覆上硝酸根离子选择性膜后制备新型的全固态离子选择性电极,通过电位水层测试、电位测量来表征其性能。GAs转接层的离子选择性电极对硝酸根离子展现出良好的能斯特响应和10~(-4.2)mol/L的检测下限,这为实现硝酸根离子现场即时检测提供了可能。     

土壤钾离子非接触电导检测装置设计与试验

为确保土壤钾离子检测的时效性和准确性,设计了非接触电导检测装置。首先,设计与毛细管配套的非接触式电导检测池,以金属圆筒结合导电银胶构建激励电极、屏蔽电极和接收电极。其次,构建非接触式电导检测器,包括激励信号发生电路、前置放大电路及检波放大电路,搭建了一个板级的激励信号发生电路,该电路采用考毕兹振荡器电路匹配高频变压器的方案。前置放大电路采用跨阻放大拓扑,检波放大电路将前置放大电路输出的毫伏级交流电压信号,通过整流、调零、程控放大,得到一个固定范围的直流电压,用于上位机采集。通过电导率的变化波形可以分析出土壤溶液中的钾离子含量。最后,采用设计的非接触式电导检测装置对6种标准土样的钾离子含量进行初步检测分析。结果表明,6种土壤样品的钾离子含量测试结果与标准值的趋势一致,说明此套非接触式电导检测装置能够完成土壤样品的初步检测,并与标准值存在相关关系。     

水培营养液硝态氮浓度在线标测系统研究

针对目前氮素浓度检测技术中电极标定过程与离子检测过程分离,难以实现在线检测的问题,设计了一套基于双传感器冗余控制的水培营养液硝态氮浓度在线标测系统。系统的标定过程为利用丝杠滑块线性导轨完成电极清洗和标准液电压获取,并采用最小二乘法,辨识所采集电压与离子浓度对数之间标准曲线的参数。系统的检测过程为基于最大误差原理,采用双传感器冗余控制方法进行数据融合和标定决策,最终实现硝态氮浓度的连续在线检测。验证试验结果表明:双传感器冗余控制方法可靠,在线检测值与离子色谱法获得的实验室检测值平均相对误差仅为5.64%,平均绝对误差只有1.172×10-5,二者呈现极显著线性相关关系(P0.01)。综合分析得出,该系统能够实现营养液连续消耗情况下硝态氮浓度的在线检测,其结果与实验室检测值具有较好的一致性,解决了人工标定电极费时、费工的问题,提高了检测效率,为营养液的精细化管理提供了新的技术手段。     

水肥混合液浓度检测交叉敏感抑制的研究

离子选择电极实现了水肥混合液浓度的在线检测,而交叉敏感现象影响了检测的精度;支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)算法具有求解效率高和避免维数灾难的能力,并适用于小样本数据模型。在水肥混合液浓度检测中应用SVR方法能很好地抑制交叉敏感现象,精确预测待测离子的浓度,预测相对误差小于10%。     

水培营养液NO_3~--N浓度在线标测系统构建与验证

针对目前氮素浓度检测技术中电极标定过程与离子检测过程分离,难以实现在线检测的问题,建立了一套基于双传感器冗余控制的水培营养液NO_3~-N浓度在线标测系统。系统的标定过程,利用丝杠滑块线性导轨完成电极清洗和标准液电压获取,并采用最小二乘法,辨识所采集电压与离子浓度对数之间标准曲线的参数;系统的检测过程,基于最大误差原理,采用双传感器冗余控制方法进行数据融合和标定决策,最终实现NO_3~-N浓度的连续在线检测。验证试验结果表明:双传感器冗余控制方法可靠;在线检测值与离子色谱法获得的实验室检测值平均相对误差仅为5.64%,平均绝对误差也只有1.172×10~(-5),二者呈现极显著线性相关关系(P0.01)。综合分析,该系统能够实现营养液连续消耗情况下,NO_3~-N浓度的在线检测,其结果不仅与实验室检测值具有较好的一致性,而且解决了人为手工标定电极费时费工的问题,提高了检测效率,为营养液的精细化管理提供了新的技术手段。     

工厂化蔬菜气雾栽培自动监控关键技术及系统

研制了工厂化蔬菜气雾化栽培营养液供给自动监测系统,采用栽培环境实时监测与自动控制、气雾化栽培循环系统的自动监测与控制、营养液加液与供给的自动检测与控制等关键技术,结合远程及现场控制,完成对蔬菜气雾化栽培的智能化高效管理。构建了营养液混肥加液自动监测与控制系统,可实时检测营养液中的电导率EC值和酸碱度pH值,经T-S模糊控制器控制输出酸碱液、母液和Nacl溶液加入量,从而使营养液浓度和pH值在设定范围内。通过栽培工程对比实验得出了气雾化栽培优化控制中心参数,以这些参数为基础进行细分处理,并结合采集到的根际温湿度和光照强度数据,分别作为输入和输出样本数据,建立了T-S模糊神经网络模型,来预测喷雾时长和空闲时间的输出,实现了营养液气雾化栽培喷雾控制。系统已在浙江大学农业科技园中运行,可满足实际应用的需求。     

番茄含氮量快速检测微电极的研制

针对设施栽培番茄营养信息检测的需求,提出了一种基于多管离子选择性微电极的番茄含氮量快速检测方法。为此,详细讨论了多管离子选择性微电极的拉制、硅烷化、敏感剂充灌和标定等制备过程;通过对现有硝酸根离子和铵根离子敏感剂配方进行试验分析,筛选出了适用于多管离子选择性微电极的硝酸根离子和铵根离子敏感膜。通过番茄叶片样本测试,并与AA3连续流动分析仪测得的含氮量相比,采用多管离子选择性微电极测得的番茄叶片样本含氮量绝对误差为1.03mg/g,相对误差为3.96%。试验结果表明:采用多管硝酸根离子和铵根离子选择性微电极检测番茄叶片中的含氮量是可行的。该研究可为同时快速检测作物中钾、钙等离子的含量提供参考。     

基于多参数融合的土壤硝态氮检测方法

针对土壤悬液组分复杂以及单输入变量时电极预测精准度有限的问题,以提高离子选择电极预测土壤硝态氮含量精准度为目标,建立基于多参数融合的支持向量机(SVM)土壤硝态氮预测模型。采用灰色关联分析法对影响电极法测定土壤硝态氮的主要干扰因素进行排序,建立以主干扰因素及硝酸根电极检测电势的多参数融合SVM预测模型,并与传统Nernst模型和干扰因素全输入下的SVM模型作对比验证算法可行性。实验结果表明,土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势为影响电极预测硝态氮精准度的主要干扰因素;输入参数为硝态氮电极检测电势、土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势时,SVM土壤硝态氮预测模型效果最优,与光学法测定结果回归方程的调整决定系数为0.98,平均绝对偏差为3.38 mg/L,均方根误差为4.51 mg/L,基于多参数融合的SVM预测模型可显著提高电极法硝态氮检测精准度。     

基于离子选择电极和单片机技术的电子舌设计与试验

设计了一套基于离子选择电极和单片机技术的电子舌系统,并基于机器学习方法对饮用矿泉水及苹果汁进行了检测.使用离子选择电极组成传感器阵列,并通过单片机系统和串行A/D模块实现了高可靠性、低硬件成本的数据采集;在Matlab环境下实现了对实验数据的主成分分析、BP和PNN神经网络以及SVM分析,探讨了神经网络的优化设计方式.实验结果表明,该电子舌系统能够准确识别饮用水类别,并具有良好的可扩展性及成本低廉等优点.     

物联网模式下的农业土壤养分监测及施肥系统研究

针对目前国内传统施肥方式中,存在基肥施用量大,盲目施肥,氮、磷、钾单一品种化肥用量过多,导致土壤肥力退化、土壤养分不均衡,影响到农作物增收等现状,借助物联网技术、近红外分析技术、现代通信技术和无线网络技术,选用近红外分析技术和基于FFT算法及小波变换的光谱微弱信号处理方法,实现实时监测土壤养分的变化,全面而准确地掌握农业土壤养分情况,并智能控制自动施肥执行端施肥。为此,进行了样机试制,并运用于不同的农业土壤,包括褐土、红土、黑土等进行养分监测和施肥试验。结果表明:农业土壤养分监测及施肥系统可稳定运行,精准施肥,能满足不同农业土壤的精确施肥。本系统可指导科学施肥,提高农业生产的施肥水平,减少农业污染。     

基于MEA-BP神经网络的土壤养分评价模型

针对BP神经网络在解决复杂非线性问题时,存在初始权值和阈值随机赋值,网络学习速度慢,局部极小的问题,运用群体搜索能力强的思维进化算法(MEA),寻找出最优的初始权值和阈值,优化BP神经网络的网络结构,建立MEA-BP神经网络的土壤养分等级评价模型。以敦化市黑土的土壤养分数据作为测试集,评价指标选用土壤的有机质、全氮、速效氮、速效磷和速效钾。对比MEA-BP网络预测模型、遗传算法(GA)优化BP网络预测模型和单一的BP网络预测模型,结果表明MEA-BP网络预测模型的均方误差(MSE)最小、决定系数(R^2)最接近1和误差波动最小,可以更准确地反映土壤养分分级特性。     

基于物联网技术的奶牛瘤胃pH值和温度监测系统研究

针对目前传统检测方法实施难度大、易交叉感染的问题,设计了奶牛瘤胃pH值和温度无线检测单元、Sub-1G无线传输网络和阿里云实时显示界面,实现了奶牛瘤胃pH值和温度的连续监测。瘤胃检测单元采用LabSen331 pH值复合电极进行pH值检测,采用Pt1000铂电阻进行测温。信号调理电路使用AD8603运算放大器,模数转换电路使用AD7792。核心控制电路使用STM8L151微控制器,通过315 MHz无线信号传输数据到项圈中继节点。无线传输网络基于TI-15.4协议实现。数据经项圈节点中继后,由数据集中器通过串口通信发送给物联网网关。通过4G网络,网关按照MQTT协议将数据传输至阿里云。本文进行了pH值和温度测量准确性、检测单元功耗、无线传输网络可靠性等验证试验和现场监测试验。验证试验结果表明,pH值测量误差小于±0.02,温度测量误差小于±0.3℃,检测单元使用2 200 mA·h/3.6 V锂电池供电,检测间隔设为10 min时,电池寿命可达1 800 d,无线传输网络可在180 m内可靠传输。现场试验结果表明监测系统记录值和人工测定瘤胃液pH值之间具有良好的相关性(r=0.961,...     

基于大数据的拖拉机发动机故障检测系统设计

针对拖拉机发动机检修人员技术水平较低、故障检测系统依赖人工检验程度较高的问题,基于大数据对拖拉机发动机故障检测系统进行了设计.系统主要组成为数据采集模块、数据库、智能分析模块、检测模块、信息查询和维护模块和检修模块.为了避免人工操作对故障检测的干扰,采用卷积神经网络的故障检测方式对拖拉机发动机进行故障类型识别,并对卷积...     

基于ISE的土壤硝态氮多参数检测仪研究

电极法检测土壤硝态氮时,共存氯离子是影响检测精度的重要因素。针对当前检测仪为单一离子离线检测的问题,设计了基于嵌入式开发的ISE土壤硝态氮多参数检测仪。仪器嵌入BP神经网络模型,实现土壤硝态氮的在线实时检测。针对BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点,采用5种方法进行改进;采用两个校正方法校准检测仪检测结果;采用稳定判断程序提高电势采集的稳定性。开展标准溶液检测试验,验证检测仪检测精度;开展土壤硝态氮检测试验,并将检测结果与传统的一元线性模型结果和光学法检测结果进行对比,验证检测仪排除氯离子干扰的效果及检测土壤硝态氮的准确性。结果表明,检测仪对离子的检测结果与离子计检测结果误差不超过1.0mV,满足精度要求;检测仪对土壤硝态氮含量的检测结果与光学法检测结果的平均相对误差为8.83%,低于一元线性模型与光学法检测结果的平均相对误差12.17%,拟合系数R2均大于0.97。基于ISE的土壤硝态氮多参数检测仪可有效减小氯离子干扰,准确性高,可用于土壤硝态氮的在线检测。     

基于人工智能的农用拖拉机发动机故障快速诊断研究

为了达到拖拉机发动机不解体故障诊断的目的,提高诊断效率,利用发动机缸盖的振动信号的采集原理,提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,并构建了拖拉机发动机振动信号采集系统。基于人工智能的拖拉机发动机故障诊断系统,综合运用信号采集技术、信号处理技术、数据库技术、神经网络技术和人工智能专家系统,实现了和数据库及具有强大信号分析的处理功能,提高了系统的诊断实时性和诊断精度。最后,采用田间试验方法,对拖拉机故障快速诊断系统进行了试验验证。试验结果表明:采用人工智能诊断方法不仅可以有效提高系统的准确率,而且诊断系统的响应更加迅速,并且曝晒、震动、灰尘等恶劣的现场环境中仍能保持正常工作的稳定性。     

基于改进Hu矩和遗传神经网络的稻飞虱识别系统

针对稻飞虱识别实时性差和BP神经网络分类有一定误差的问题,设计了1种基于DSP硬件平台和遗传神经网络算法的稻飞虱识别系统.系统硬件以AT89S52单片机控制拍摄移动装置,以DM6437处理器作为算法处理平台;系统软件设计主要包括基于改进Hu矩的特征值提取和基于遗传算法优化神经网络的识别算法.系统通过CCD摄像机拍摄稻飞虱视频信号传送到DSP识别系统,从中提取图像,识别图像中的稻飞虱.实验对稻飞虱、水蝇和潜蝇等80个样本进行了训练和测试,结果表明遗传神经网络对稻飞虱的正确识别率达到90％.     

不同营养液钾浓度对水培生菜生长、品质和营养液利用效率的影响

以“富兰德里”生菜为研究对象,设置0.6（T1）、1.5（T2）、2.4（T3）、3.0（T4）和6.0（T5）mmol/L-1共5个营养液钾浓度处理,探究不同营养液钾浓度对水培生菜的生长、产量、品质、营养液消耗及营养液利用效率的影响。结果表明:T4处理叶面积最大,比其他处理增长了9.33%~65.91%;营养液钾浓度处理对生菜叶片SPAD值影响不显著;T4处理冠部鲜质量最大,比其他处理增加了5.91%~145.82%,T3处理根部鲜质量最大,比其他处理增加了0.30%~71.88%;营养液钾浓度与生菜的可溶性糖呈负相关,对VC含量影响不显著,对生菜硝酸盐含量影响不明显;T1处理的营养液消耗量最少,比其他处理减少了16.01%~35.63%,T5处理的营养液消耗量最多,比其他处理增加了2.39%~55.48%;T1处理的营养液利用效率最低,T4处理的营养液利用效率最高,比其他处理提升了2.21%~61.89%;通过生菜产量、营养液利用效率与营养液钾浓度的关系,进行了营养液钾浓度优化,得到营养液钾浓度为3.9 mmol/L时,生菜产量最高,为142.03 g/株;营养液钾浓度为3.5 mmol/L时,生菜营养液利用效率最高,为186.16 g/L。综合考虑,优化得到3.7 mmol/L为水培生菜适宜的营养液钾浓度。      

Kohonen网络故障诊断方法及试验

根据Kohonen神经网络诊断的工作原理、诊断特征，提出了渔船轴系模拟试验台的系统结构和振动监测方法，并通过自行开发的数据采集系统和诊断软件，对故障特征矢量进行识别和诊断。模拟试验证明了Kohonen网络对轴系故障诊断的有效性和准确性。     

不同营养液质量浓度对温室盆栽黄瓜生长与基质环境的影响

采用一种负水头供水控水盆栽装置供给营养液,以山崎黄瓜专用营养液配方标准质量浓度为基准,研究了4种营养液质量浓度对温室基质盆栽黄瓜生长发育及其基质内离子质量浓度变化的影响。试验结果表明,黄瓜的生长速率和产量随着营养液质量浓度的增加而增加,采用负水头灌溉装置供液方式的要优于常规灌溉方式,不同营养液质量浓度与供液方式对黄瓜营...