农田平整度测量装置研究与预测分析

为准确测量农田平整度,测量装置采用超声波传感器间接测量与磁致伸缩位移传感器直接测量相结合,并通过姿态传感器与陀螺仪获取测量装置姿态辅助修正测量值,通过LSTM神经网络的不同数量训练集对其测量值进行趋势变化预测。试验结果表明,测量装置磁致伸缩位移传感器测量过程中稳定性优于超声波传感器,通过卡尔曼分布式融合数据能有效滤除噪声,再分别通过前10 s、前20 s与前30 s数据做训练集,来进行预测分析,其均方根误差平均值为2.42,平均绝对误差平均值为2.67。试验结果表明,Kalman滤波融合数据与预测数据的均方根误差与平均绝对误差较小,能准确反映与预测平整度变化趋势,使测量装置准确的测量农田平整度及预测变化趋势。     

基于卡尔曼滤波融合算法的深松耕深检测装置研究

为提高实时检测耕深的准确性,设计了基于超声波传感器和红外传感器以及卡尔曼滤波融合算法的耕深检测装置,采用超声波传感器通过渡越时间法测量耕深,采用红外传感器通过三角测距法测量耕深,通过卡尔曼滤波融合算法滤除两传感器检测数据中的杂波,并进行融合。室内试验表明,在平整地面,红外传感器检测效果优于超声波传感器;在秸秆覆盖地面,超声波传感器检测效果优于红外传感器。经卡尔曼滤波融合后的数据能充分利用两传感器在不同环境中检测的有效数据。在设定耕深为30 cm和40 cm的田间试验中,超声波传感器滤波数据的平均值分别为29.51 cm和38.79 cm,深松深度变异系数分别为2.51%和3.10%;红外传感器滤波数据的平均耕深分别为32.06 cm和41.52 cm,深松深度变异系数分别为2.41%和2.76%;而经卡尔曼滤波融合后的数据平均耕深分别为30.06 cm和39.95 cm,深松深度变异系数分别为1.07%和1.00%,说明采用滤波融合后的检测数据比单个传感器更能准确检测耕深和反映耕深变化趋势。     

旋耕机自动调平系统设计与试验

由于农田田面坑洼不平,拖拉机在田间工作过程中左右轮不在同一水平面上行走,导致通过拖拉机三点悬挂机构挂接的旋耕机随着拖拉机的倾斜而倾斜。旋耕机倾斜作业不仅破坏农田硬底层,还影响旋耕机的耕后平整度和耕深等旋耕性能指标,导致旋耕作业效果差、作业效率低。设计了一种旋耕机自动调平系统,由旋耕机构、调平支撑架、液压系统和自动调平控制系统组成。调平支撑架前端与拖拉机三点悬挂机构连接;旋耕机构通过销轴悬挂于调平支撑架后下方;调平油缸一端与调平支撑架侧边铰接,另一端与旋耕机构铰接,通过调平油缸的伸缩实现旋耕机构相对于调平支撑架的左右上下摆动。自动调平控制系统根据拖拉机横滚角度控制电磁换向阀驱动调平油缸伸缩调节旋耕与调平支撑架的相对角度,即旋耕机构与拖拉机的相对角度,通过直线位移传感器测量调平油缸的伸长量,利用旋耕机与调平支撑架的几何关系实现旋耕机构的自动调平闭环控制,使旋耕机始终保持期望的角度进行旋耕作业。对自动调平旋耕机和无调平功能旋耕机在有垄菜田进行了试验,利用水准仪采集试验前后田块地表平整度数据,2台姿态传感器分别采集拖拉机倾角和旋耕机倾角信息,分析了2种旋耕机作业后的平整度和耕深两旋耕性能指标,以及旋耕机自动调平控制系统的性能,结果表明：自动调平旋耕机相对于无调平功能旋耕机耕后地表横向平整度显著提高,前者耕后垄面横向最大高差为1.9cm,后者达9.8cm;自动调平旋耕机横向耕深稳定,耕深横向最大高差为1.8cm,而无调平功能旋耕机耕深横向最大高差达9.7cm。     

深松整地作业深度检测系统的设计

针对传统深松作业质量检测方法耗时长、精度低的问题,本研究基于传感器技术设计了一种高精度、低成本的深松整地作业深度检测系统,该检测系统可依据深松机具悬挂系统的结构,结合倾角传感器、超声波传感器和深松机具运动过程中产生的几何位移变化规律测量耕深距离。研究结果表明：深松机悬挂结构在作业过程中的角度及高度变化规律符合实际作业情况,基于姿态解算与卡尔曼滤波推导出的耕深测量计算公式可用于深松作业中的耕深距离测量。     

悬挂式旋耕机耕深监测系统设计与试验

针对旋耕机作业耕深测量效率低和缺乏有效在线监测手段的问题,以悬挂式旋耕机耕深为检测对象,研究了一种基于旋耕机悬挂姿态的非线性耕深监测系统,以提高旋耕作业质量自动化监测水平。首先,对旋耕机的悬挂姿态进行分析,确定了旋耕机耕深与悬挂姿态之间的数学关系式,综合考虑悬挂式旋耕机组的结构形变和车轮下陷等因素对测量结果的影响,建立了三参数非线性耕深测量模型,该模型通过拟合旋耕机悬挂姿态角和耕深的关系,可实时计算实际耕作状态下的耕深;其次,为验证该模型的测量精度,设计了适用于车载终端的悬挂式旋耕机耕深监测系统,该系统集成卫星定位、实时耕深测量、作业速度测量、作业面积计算、稳定性评估等模块,支持数据云端存储与共享;最后,对模型参数进行标定试验,采用最小二乘法对模型进行参数优化,利用标定后的耕深监测系统开展多组田间试验。与人工测量结果对比显示,耕深最大误差不超过0. 80 cm,均方根误差不超过0. 55 cm,表明该悬挂式旋耕机耕深监测系统精度高、稳定性好。通过耕深质量评估试验生成多组带有位置信息的评估报表,表明该监测系统能够对旋耕耕深质量进行全面评估。     

悬挂式深松机耕整地耕深检测方法研究

耕深作为深松作业质量的重要指标,长期以来无法实现在线评估,目前以人工抽测为主,误差大,效率低。以提高农机深松耕整地作业质量为目标,提出一种基于深松机组姿态估测的耕深检测方法及系统。首先分析了牵引拖拉机以及悬挂式深松机在作业过程中的运动轨迹,建立了拖拉机与深松机作业耕深检测模型。该模型通过检测安装在拖拉机后悬挂杆和悬挂式深松机上的姿态传感器输出角度,实时计算深松机耕深。为验证该检测模型的精度,设计了基于嵌入式ARM内核的耕深检测传感器和深松作业检测系统,该系统集卫星定位系统(GPS)、移动网络传输(GPRS)、数据存储(SD卡)等于一体,能实时采集深松机作业耕深、作业位置、作业速度及航向信息,数据存储在检测系统的终端设备中,并通过移动网络传送至远程数据中心做进一步融合处理,以对深松作业质量进行综合评价。将耕深检测传感器进行静态标定,耕深检测标定误差小于0.88 cm,平均误差小于0.21 cm,均方根误差小于0.66 cm。利用标定后的传感器及深松作业检测系统在田间开展多组试验,试验结果显示该系统耕深检测最大误差为1.18 cm,多组试验数据的平均误差小于0.45 cm,均方根误差小于0.64 cm,表明该系统耕深检测精度和稳定性较高。     

GS-HSI型耕深测量装置及特性分析

本文介绍的耕深测量装置是通过相似三角形原理将一个大位移(耕深)转化为滑块的小位移△y,而不同于国内现有的耕深传感器将耕深同摆杆的摆角θ联系起来,因此原理上不存在非线性向线性转换的问题。测量精度较高,结构比较简单,工作中不需要调整。同国外     

自平衡宽幅双轴旋耕灭茬作业机及其传动系统设计

大功率大幅宽土壤耕整装备需求越来越多,作业功率与幅宽的增大带来传动系统设计和耕深难以控制的难题。鉴于此,在分析现有各种传动系统优缺点的基础上设计了适于大宽幅双轴旋耕灭茬机的人字形中间传动系统,空间错位输出动力到旋耕和灭茬轴,以有效解决中间漏耕。整体式变速箱体采用废钢球墨化一体铸造,降低装配难度,提高变速箱整体性能。沿机身左右水平方向布置4个倾角传感器,测量机身的倾斜角度与姿态,开发自平衡控制系统,将倾斜角度转化为直线位移数值,驱动电动缸运动。通过电动缸伸缩带动机身左右两端绕整机中点处旋转关节旋转,直到机身处于水平姿态。与普通旋耕灭茬机相比,该机作业效率提高21%左右,作业能耗降低16%,作业耕深差控制在0.5cm以下。     

超声波农机作业深度测量装置设计与试验

介绍一种超声波式农机作业深度测量装置,该装置在探头结构、参数选择、超声波发射、回波接收电路及单片机测量控制系统的设计等方面,充分考虑了田间作业环境的特点,采用低声频、单探头、回波信号延迟接收、放大器增益按指数规律增大、重复采集、数字滤波等措施,提高了测量装置的稳定性、可靠性。试验表明该装置的测量精度明显优于电阻应变式耕深测量装置。     

基于姿态参数宽幅旋耕机作业监测方法研究

为进一步提高宽幅旋耕机的姿态监测精度与监测灵敏度,基于姿态参数监控理念对其作业姿态监测方法展开研究。基于宽幅旋耕机的田间作业特点与结构原理,以姿态监测的软件指令与硬件组成要素进行姿态角监测控制算法融合,建立基于姿态参数的旋耕机作业姿态监测模型,并设计宽幅旋耕机作业监测方法流程,进行旋耕机作业姿态参数监测方法试验。结果表明:通过姿态角度与速度的时变解法、数据滤波与传感编译等算法融入,姿态角状态监测模型下的旋耕机横滚角最大偏差控制在0.20°以下,俯仰角最大偏差控制在0.60°以下,姿态角度监测识别精度满足要求,且作业监测精度平均提升了33%以上。该姿态监测方法设计与应用思路有利于类似农机设备的位姿监控方法改进,具有较大地推广价值。     

基于理论力学的旋耕机核心结构布局研究

针对现有的旋耕机作业效率和作业水平较低、作业效果无法达到农民要求的问题，基于理论力学对旋耕机的核心结构布局进行了设计与分析。旋耕机的主要组成包括机架、传动系统、电源和动力装置、旋耕刀和工作部件、避障系统、耕深调节装置及悬挂装置。为了保证旋耕机在作业过程中的动力匹配，通过建立旋耕机各部件的功耗数学模型，以优化旋耕机的结构和运动参数，提升旋耕机的作业性能。为了验证旋耕机的性能，对其进行机械作业性能测试，结果表明：旋耕机的作业效果良好，最终确定的旋耕机的基本性能参数合理。     

基于土槽试验的两型旋耕机能耗对比研究

研究利用土槽试验台车对不同厂家的两种型号旋耕机的动力输入能耗进行对比试验。在对土槽土壤进行调整后,统计测量了表征土壤状态的含水率和坚实度参数以确定旋耕前土壤状态一致性,旋耕后分别测量耕深、耕后土层厚,测算不同机具作业后的膨松度、单位幅宽和耕深截面的功率消耗数据,对两型旋耕机能耗进行对比,指出了将能耗参数纳入旋耕机质量检验与评价的必要性。     

CWYs-400A型耕深传感器测试系统的应用

犁地耕深的传统测量方法是沿耕区对角线选若干个点，一般为 20余点，用测深尺或直尺插至沟底，量取深度，再求出测点的平均耕深。这样既费力、费时又难以获得较连续的可靠数据，也无法进行实时监测。为此，我们开发了 CWYs－ 400A耕深传感器，配接合适的测量系统，可以对耕深进行实时监测和实时处理。 1 耕深传感器组成及工作原理 CWYs－ 400A型耕深传感器组成见图 1。 CWYs－ 400A型耕深传感器主要工作部件是电感式位移传感器。它由电感式传感单元、 L－ C振荡单元等组成。依据螺管形差动变压器原理，将位移变化转换成电压信号，并…     

联合收获机喂入量监测系统设计与试验

为了能够实时、准确地获取联合收获机作业过程中的喂入量信息,设计了基于割台传动轴扭矩的喂入量监测系统,并建立了喂入量预测模型。该监测系统主要由信息感知模块、车载终端和移动终端构成。信息感知模块包括扭矩传感器、霍尔传感器和GPS模块等;车载终端将采集信息本地显示并打包上传;移动终端实现了对联合收获机作业参数的远程监测。在建立喂入量预测一元线性回归模型基础上,对扭矩信号进行了双阈值滤波和低通滤波。田间试验结果表明,该系统运行稳定,通信良好,一元线性回归模型预测决定系数为0. 755。滤波方法能够有效地滤除噪声,滤波后预测决定系数提高至0. 852,能够在一定程度上满足联合收获机喂入量监测的实际需要。     

磁致伸缩位移传感器反射波电压特性与阻尼参数优化

为了提高磁致伸缩位移传感器的稳定性和测量准确性,降低反射波信号对输出电压有效信号的影响,对反射波电压产生原因及影响因素进行了研究。从阻尼与波导丝之间的弹性压力及其产生的摩擦力对应力波传播影响的角度,构建了阻尼作用下磁致伸缩位移传感器反射波电压模型,计算了磁致伸缩位移传感器的反射波电压幅值,利用搭建的实验平台,通过实验获得不同阻尼参数作用下的反射波电压幅值变化。结果表明,计算结果与实验结果的变化趋势基本一致,阻尼对反射波电压幅值有很大影响。基于反射波电压模型,确定了阻尼长度和邵氏硬度最佳取值范围分别为5~10mm、50~75,在直径为10mm、长度为10mm和邵氏硬度为50的最优阻尼作用下,反射波电压幅值从75mV降低至4mV,此时反射波电压幅值远小于有效信号,从而大大降低了对输出电压有效信号造成的影响。本研究可为磁致伸缩位移传感器阻尼选择提供理论依据。     

基于角度检测的拖拉机悬挂耕深电液监控系统研究

针对长江中下游农业区土壤黏重潮湿、机具碾压导致地表平整度差、耕作时耕深不稳定等问题,提出了一种基于拖拉机车身俯仰角与悬挂装置提升臂转角的耕深监控方法。首先,对旋耕作业机组姿态进行分析,确定了耕深与角度之间的几何关系,建立了耕深控制模型,并利用角位移传感器和倾角传感器分别测量提升臂转角和拖拉机车身俯仰角的变化,从而间接确定耕深;然后设计了耕深电液监控系统,该系统可预设耕深和实时显示耕深;最后,选用Simulink软件通过仿真对耕深电液监控系统进行响应速度检验,仿真结果显示,系统能在0.6s达到稳定状态,满足耕深控制要求。进行了耕深自动监控系统准确性试验,结果表明,系统能检测因倾仰导致的三点悬挂下拉杆悬挂点高度的变化量,调控高度稳定在设定值,验证了系统的准确性。为检验耕深电液监控系统田间作业性能,选择所设计的电液监控系统与原机械调节系统进行了对比试验,结果表明,利用电液监控系统进行旋耕作业时,其在各工况中耕深稳定性变异系数不超过4.28%,耕深标准差和耕深稳定性变异系数均低于机械调节系统。     

超磁致伸缩伺服阀用电—机转换器传热及热误差分析

提出了一种超磁致伸缩伺服阀用超磁致伸缩电-机转换器的结构并阐述了其工作原理,此电-机转换器采用了油液冷却和反向补偿法来抑制因热产生的位移输出。为分析温升对超磁致伸缩电-机转换器控制精度的影响,基于导热和对流传热理论建立了其传热模型,给出了稳态时超磁致伸缩棒上的温度和热补偿装置上的温度,分析了冷却油液流速对稳态温度的影响,并采用温度场数值模拟的方法对仿真结果进行了验证。分析结果表明,当控制电流为额定值1 A时,若超磁致伸缩棒和控制线圈间油液速度大于0.1 m/s,热补偿装置和超磁致伸缩棒的温度在20.3℃附近且温差在0.2℃以下。由超磁致伸缩棒和热补偿装置上的温度,进一步推导出了超磁致伸缩电-机转换器因热而产生的误差位移。通过仿真分析得出,在超磁致伸缩棒和控制线圈间油液速度等于0.1 m/s时,棒和外壳温度接近且温升不大,热误差位移不大于0.1μm。     

自主无人机在农业施肥与除虫害的应用

针对我国传统的人工农药喷洒方式存在效率低下、环境污染等问题,对一种小型四旋翼无人机飞行器的喷洒控制系统进行研究。控制系统硬件设计采用STM32单片机作为主控芯片,姿态测量传感器采用高精度电子陀螺仪、磁力计、气压计。软件设计方面,将各个传感器采集到的数据通过算法进行数据融合,获取无人机实时姿态,实现对飞行器姿态的识别和控制。算法设计方面使用卡尔曼滤波算法、PID控制算法。该系统能够很好地识别和控制无人机的姿态,准确灵敏地按照操作人员的指示作业,满足低空喷洒农药的需求。     

使用旋耕机的安全注意事项

1.机组起步时,应先接合动力输出轴动力,再挂上工作挡,缓缓接合离合器,同时操纵液压升降手柄或升降装置,使旋耕机刀片逐渐入土,随即加大油门,直至正常耕深。绝对禁止将旋耕机落在地面上突然结合动力,或将旋耕机猛降入土,否则会使刀片、刀轴受冲击载荷,导致旋耕机和拖拉机传动件的损坏。2.作业中注意倾听各工作部件有无杂音及金属敲击声,若有应立即停车检查,排除故障后方可继续作业。3.当旋耕过深、土壤粘重或过硬、拖拉机冒黑烟并伴有打滑现象时,应适当降低耕深或减小耕幅,或挂入低挡。4.转弯时,应减小油门,尾轮与转向离合器要相互配合、缓慢…     

基于近红外的小麦植株含水率检测方法

针对小麦植株含水率快速检测需求,提出了一种基于近红外的小麦植株含水率检测方法。利用不同波长近红外感光元件组成的探测器研发了小麦植株含水率无损快速检测装置,利用该检测装置对采集的多组样品进行了测量,通过均值滤波与参考实时校正方法得到了小麦植株的近红外反射强度。基于测量数据,分别采用多元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘以及最小二乘支持向量机建立了含水率检测模型。结果表明,基于最小二乘支持向量机建立的模型效果最优,校正集决定系数R2达到0.9742。利用建立的检测模型对另一批样品进行含水率检测试验,结果表明：小麦植株含水率真实值与预测值的决定系数R2为0.9337,预测集均方根误差均小于等于3.00%。研究结果为小麦植株含水率无损快速检测提供了一种有效的方法与装置,能够满足联合收获机在作业现场对小麦植株含水率快速调整作业参数的需求。