基于CPLD的变量施肥控制系统开发与应用

为提高变量施肥系统的工作稳定性,开发了一种基于复杂可编程逻辑器件（CPLD）的变量施肥控制系统。自动模式下,系统接收GPS信号确定施肥机位置和行进速度;手动模式下,系统通过速度传感器获取速度信号。系统将施肥机的行进速度与施肥处方信息相结合,控制排肥轴转速实现变量施肥。应用该系统进行变量施肥田间作业,累计作业面积达72 hm2。应用结果表明,该系统以150～600 kg/hm2实施变量施肥作业时,其排肥量误差小于6%。     

基于PLC的液压无级调速变量施肥控制系统的研究

设计了以PLC为控制核心、液压马达为执行机构的变量施肥控制系统。该系统由PLC控制器、信号采集单元、液压传动控制组成,通过使用step7-Mico/win32 V3.2编程软件实现了手动控制、GPS导航定位和无GPS定位三种变量施肥工作模式,并对其进行了控制精度试验。试验表明：在机具速度为6km/h,施肥量为300~1280kg/ha范围内时,马达转速的系统控制误差≤8%。     

基于GIS的变量施肥尺度效应模拟系统

为从理论上研究变量施肥尺度效应提供可能，解决单纯利用田间试验方法研究变量施肥尺度效应存在的研究周期长、费用大且几乎得不到系统完整的结果问题，研究了变量施肥尺度效应模拟系统的设计、实现与应用。该模拟系统由数据管理、模型管理、模拟分析和决策分析四部分构成。系统通过随机数生成法或地统计分析法生成最小尺度条件下的土壤养分空间分布数据，以此为基础，采用GIS、计算机模拟技术模拟不同尺度的养分空间分布，并以肥料效应模型和产量模型计算不同尺度条件下的施肥量、产量和肥料利用效率，最后通过曲线图、三原色合成影像和GIS专题图实现形象直观地表达模拟结果。结果表明GIS空间分析和可视化技术及计算机模拟技术能在数据处理、分析和结果可视化方面为变量施肥理论研究提供有力的支持。     

基于模糊系统的开度转速双变量施肥控制序列生成方法

为协调双变量施肥机车载电脑有限的运算能力与施肥精度和均匀性之间的矛盾,该文提出了一种基于模糊系统的开度转速双变量施肥播种控制序列生成方法。该方法综合考虑前、中、后连续3次施肥播种量的相互影响,实现了实时计算近优的施肥播种控制序列,避免了小施肥量下的大开度小转速现象,减小了外槽轮脉动性的影响。室内试验结果表明,该方法有效地协调了车载电脑运算能力不足和施肥精度等之间的矛盾,平均施肥误差比常用方法减小了4%,同时避免了极端情况下的电机无法驱动排料转轴的情况。田间作业试验证明,使用该方法的施肥机指令响应及时,播撒均匀、准确。     

应用于精确农业变量施肥地理信息系统的开发研究

利用GIS软件MapInfo及其二次开发语言MapBasic6.0开发了一套专门用于实施精确农业变量施肥作业的田间地理信息系统。该系统通过MapInfo的内置关系性数据库建立了一个包括土壤营养成分、作物历年产量、肥料使用情况等相关数据库,可进行数据的输入与输出、更新与查询及统计等功能,且根据不同地块诸影响因素给出施肥决策。决策结果可显示查询,还可通过RS-232C串行接口,将施肥指令传输到单片机去控制施肥机动作     

稻田变量施肥作业图的形成与施肥模型应用

对130hm~2弱碱性壤质水稻田的土壤养分空间变异进行研究,将田块划分为75m×75m的网格,采用DGPS定位取0～20cm表层土样281个,应用地统计学的方法对测定数据进行分析结果表明,土壤有机质、水解氮、有效磷和有效钾等养分的空间分异特性有明显差异,75m的取样间距较好地反映土壤养分的空间变异状况。利用土壤养分丰缺判断指标和结合Kriging内插法,绘制出养分的空间分异等值线图,并建立N、P、K肥变量施用的数学模型。水稻施肥试验产量稳定保持在8250～9000kg/hm~2。     

黑龙江垦区大豆变量施肥播种应用试验

为了验证大豆变量施肥播种作业的可行性与适应性,2003年在黑龙江省友谊农场五分场二队2号地使用美国凯斯(CASE)公司生产的ST820型空气输送式变量施肥播种机进行大豆变量施肥播种应用试验.作业前进行土壤取样化验,根据土壤养分化验结果及生产经验进行变量施肥播种决策,采用AFS软件生成变量施肥处方数据,并用于大豆变量施肥播种作业.试验结果表明,大豆变量施肥播种在技术上是可行的,但由于变量施肥播种机采用整体仿形,作业幅宽大,要求土地平整,否则各行播种深度将有一定的差异,影响大豆出苗的一致性.     

棉花膜下滴灌比例混合变量施肥系统的研发

根据膜下滴灌棉田水肥管理的要求,在建立施肥模型和施肥方案的基础上,研发适用于大田棉花膜下滴灌的比例混合变量施肥系统,该系统可通过计算机程序控制（CPC）、单板机时序控制（PLC）和遥控控制（RC）等三种方法,实现变量控制施肥,控制部分可在24 V的电压下工作,施肥器通过水流驱动无需动力,实现提高肥料利用率10%以上。     

GIS支持下的变量施肥尺度效应模拟研究

以玉米N肥变量施肥为例,采用GIS技术对不同土壤肥力水平下的变量施肥尺度对施肥量、产量和肥料增产效率的影响进行模拟计算和可视化表达。首先用揟urning Band Method敺椒ㄋ婊煞现付ň怠⒎讲詈涂占浞植?半方差模型)的一组表示最小施肥单元的土壤养分数据,每组104个数据,对每组数据进行了100个等级尺度单元的相关效应计算和分析。模拟结果表明:(1)随着变量施肥单元面积减小,平均单位面积的施肥量增加或保持不变,产量一般增加,总的肥料增产效率也提高;(2)施肥临界养分过渡带的变量施肥合理性和产量受尺度影响较大,土壤肥力较高时,空间变异小,变量施肥尺度效应不明显。     

基于数据包络分析和人工神经网络的变量施肥决策方法研究

采用数据包络分析(DEA)方法评价玉米施肥单元的投入产出技术效率，把非DEA有效的单元进行投影，使之DEA有效，所获得的投影数据供神经网络训练使用。建立3层BP神经网络模型，以土壤养分和产量为输入，以施肥量为输出，并结合输入输出的价格因素扩展模型，实现利润最大化决策。该模型既为充分使用所有试验数据引入了可行方法，又弥补了传统施肥决策方法中非线性关系描述的不足。应用表明，该模型可以揭示施肥单元的需肥特性和提供最佳施肥方案，目标产量不超过9750 kg/hm²时，预测结果较合理。     

冬小麦变量施肥机控制系统的设计与试验

为了实现冬小麦生长过程中的实时变量精准追肥,使用近地光谱探测技术,结合模糊PID(proportion integration differentiation,比例-积分-微分)控制技术,研究设计了适合中国大田作业的实时变量追肥机控制系统。追肥机采用轴分段式设计,开度和转速双变量调节,通过光谱传感器获取作物冠层归一化植被指数,结合追肥算法计算出当前的目标施肥量,采用测速和测距法反馈肥料流量信息,并根据追肥机实际行进速度,实时调整追肥量,实现精准变量追肥。试验结果表明,模糊PID控制具有良好的动态稳定性和跟踪性能,大田试验的结果表明,追肥机控制精度均达到90%以上,测速系统的检测绝对误差小于0.25 km/h,可以实现精准施肥的目标。该研究为变量施肥机的在线变量施肥控制提供了参考。     

变量施肥电液比例控制系统的设计与实现

为了提高肥料的利用率,同时减少肥料浪费以及多余肥料对环境的不良影响,该文设计开发了一套以MC68HC908GP32单片机为中心的自动变量施肥控制系统。该系统通过RS-485总线接收上位机根据GPS、GIS 数据对应的流量信息,由单片机实时控制液压执行机构,变量输出田间不同位置的施肥量。通过对施肥机实验室静止试验和田间动态试验验证,变量控制可靠,作业效果良好,施肥控制精度小于4%。     

基于RVM的配比变量排肥掺混均匀度离散元仿真及验证

采用试验测量或现有的间接标定方法很难实现配比变量排肥离散元仿真的参数标定,针对此标定难题,该文提出一种基于肥料掺混均匀度-仿真参数相关向量机模型主动寻优的标定方法。将配比变量离散元排肥过程看作特定的非线性系统,采用相关向量机机器学习方法揭示模型参数与肥料掺混均匀度之间的映射关系,建立回归元模型;基于最优模型参数值对应的肥料掺混均匀度值应与试验值一致,采用建立的元模型结合试验统计结果构建适应度函数;基于约束最优的数学思想建立数学模型,通过最优参数值遗传算法迭代计算,得到最优值。5种排肥转速下(30、40、50、60、70 r/min),排肥器采用碰撞边缘为外凸曲线形的A型掺混腔时,标定模型排肥后肥料掺混均匀度与试验值的相对误差均值:氮肥为6.4%,磷肥为4.1%,钾肥为5.9%;标定前氮肥为26.8%,磷肥为28.9%,钾肥为36.1%。采用碰撞边缘为直线形的B型掺混腔时,标定模型排肥后肥料掺混均匀度与试验值的相对误差均值:氮肥为5.8%,磷肥为5.6%,钾肥为4.9%;标定前氮肥为21.9%,磷肥为32.5%,钾肥为28.9%;采用碰撞边缘为内凹曲线形的C型掺混腔时,标定模型排肥后肥料掺混均匀度与试验值的相对误差均值:氮肥为5.0%,磷肥为3.7%,钾肥为8.7%;标定前氮肥为36.2%,磷肥为31.6%,钾肥为24.4%,该方法能够实现配比变量排肥离散元仿真参数准确有效的标定。     

基于香蕉根系分布特征的变量施肥机研制

针对香蕉施肥作业中肥量分布不合理和施肥效率低等问题,对香蕉根系的分布特征进行统计分析,获得基于根系分布特征的施肥决策,并以此为基础,设计了香蕉变量施肥机,进行了样机试验。结果表明:香蕉幼苗期的施肥长度≤0.22 m,主次施肥区的施肥量比例为8:5,施肥长度比例为2:1;营养体生长期的施肥长度≤0.42 m,主次施肥区施肥量比例为2:1,施肥长度比例为5:1;生殖体发育期的施肥长度≤0.84m,主次施肥区施肥量比例为11:5,施肥长度比例为3:1。田间试验结果表明,机具前进速度0.38m/s、排肥盘转速22r/min、漏肥孔圆心角120°时,排肥量理论值与实际值平均相对误差为5.74%,施肥合格率为93%,满足香蕉施肥作业要求;采用变量施肥机施肥的香蕉植株长势优于常规人工穴施肥。该研究为香蕉变量施肥机的研究提供了基础数据和设计新思路。     

基于优化模糊C均值聚类算法的路面不平度识别

模糊C均值(fuzzy C-mean,FCM)聚类算法具有良好的抗噪声性能,但FCM是一种局部搜索算法,易陷入局部最优,而遗传算法则具有全局优化搜索的优点。基于此该文提出了一种改进的FCM算法与遗传算法结合的聚类方法,先运用遗传算法得到聚类中心,然后用改进的FCM聚类算法得到最优解。并基于真实采集的道路谱数据,利用该算法对路面不平度进行识别。试验结果表明,改进的FCM算法与遗传算法结合的聚类算法路面识别率为94.54%,比FCM聚类算法高出4.98个百分点,比改进FCM算法高出4.67个百分点,具有更好的处理噪声数据的能力,提高了聚类的准确率和路面的识别率。     

基于遗传算法的山区微型播种施肥机减振优化设计

针对山区以汽油发动机为动力的微型播种施肥机振动大难以操作的问题,提出了一种降低振动的方法。文中首先建立了五自由度播种施肥机数学模型,运用Matlab软件构建了仿真模型并对其进行了振动分析;其次建立了以垂直振动加速度和俯仰角加速度为指标的多目标优化数学模型,运用遗传算法进行了优化设计,优化后播种机机架处垂直振动加速度均方根值减少32.9%,俯仰角加速度均方根值减少37.6%;在此基础上,重新设计了播种施肥机的履带、减振器和橡胶垫等结构部件;最后对改进后的播种施肥机进行田间试验,对比改进前的振动测试数值可得:改进后的微型播种施肥机垂直振动均方根值在发动机安装处、机架处和把手处均显著降低,其中机架处降低28.31%,验证了优化结果的正确性。该方法也为同类产品的减振提供了方法。     

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。     

基于模糊控制的肥液自动混合装置设计与试验

为提高混肥精度,该文在基于脉宽调制的文丘里变量施肥装置的基础上,对其结构进行了改进,并利用电导电极设计了一个电导率测量仪用以实时反馈肥液浓度,使之构成一个闭环控制的自动混肥装置。该装置采用粗细2级调节的控制策略,首先根据检测的入口水压调用对应的函数关系,自动调节电磁阀PWM（pulse width modulation）控制的占空比进行混肥;然后以电导率测量仪实时反馈混肥浓度,并采用模糊控制算法进一步细调PWM的占空比,使混肥浓度尽量逼近目标浓度。试验结果表明,电导率测量仪的有效测量范围为0~12.64 mS/cm,它所测量的电导率与肥液浓度呈显著的线性关系,其决定系数R2为0.997。对混肥装置进行了实测验证,结果表明混肥时的最大浓度误差为0.04%,控制装置达到稳态的响应时间为7.8～10.4 s,能满足实际应用的要求。