农机装备智能测控技术研究现状与展望

随着现代农业的发展,农业生产机械化水平也有了较大的提升,在提高农业生产效率以及生产质量上发挥着重要的作用。但是传统的农业机械在使用过程中还存在智能程度不高、技术水平差等多种问题,因此农机研发人员也开始重视智能农机的开发与设计,其核心是装备智能测控技术,以便可以实现对农机作业状态、作物、土壤、环境等信息的智能感知,所得到的信息数据还能够为构建决策模型提供依据,使得农业机械的应用更具智能化,这对推动现代农业的高质量发展,也有着十分重要的现实意义。基于此,本文就农机装备智能测控技术现状与展望进行了研究,以期能够为农业机械的智能化应用提供科学的参考依据。     

商丘市农机装备智能化发展分析

近年来,商丘市农机部门不断加强智能农机装备的引进示范、宣传培训和推广应用工作,农机装备智能化水平显著提升。但快速发展的同时,也显现出了不少问题。从政策引导、配套体系和农机物联网方面,提出了发展建议。     

智能农机装备与技术

0引言智能农机与技术是将现代信息通信技术、互联网技术、卫星导航技术、检测技术、计算机技术、电控技术和人工智能等装备与技术与传统农机装备集成而形成的新型的农机装备与技术。智能农机装备能够实现高效、标准、舒适、人机交互、傻瓜操作等农机作业,能独自完成耕作、播种、移栽、施肥、施药、投饲、灌溉、采摘、收获等作业,还能采集土壤、水质、农作物和水产品等信息,为实施精准农业、健康养殖、生态环保等提供技术支撑。智能农机始终使装备自身处于最佳技术状态下工作,能耗低,采用精准作业方式,化肥、农药、水产饲料的利用率得到提高,环境污染减少,节本增效。     

农机自动化技术实现农机装备智能操作的应用研究

改革开放以来,我国农村经济迎来了快速的发展,同时农业机械也取得了极大的进步。现代化程度极高的农业机械技术,一方面可以提高农业生产的效率,另一方面能够不断推进农机自动化的发展,使现代农业自动化水平和网络技术的应用水平得到更大的提升,对农机装备的智能化进展也有十分重要的推动作用。文章针对农业自动化技术在农业生产中的应用进行深入的研究,对于我国农机装备的智能化有着重要的指导意义,同时能够从整体上把握我国农业机械发展的基本情况。     

大数据背景下智能农机装备推广应用及发展趋势分析

现在的大数据平台已经深入到我们的生活当中,我们国家现在的农业生产方式也逐渐向机械化转变,机械化的转变也使用了很多高科技技术,比如说使用卫星定位,使用定位技术能精准地算出土地所在的位置,不用人工进行定位,这样的农机技术将会在现在社会上广泛使用,现代化的农业机械的使用也会逐渐降低农业的生产成本.本文在大数据的平台下首先研究...     

新能源智能农机装备发展现状与趋势

中国是农机大国,但不是农机强国.加之劳动力紧缺及劳动力成本的逐年上升,中国农机装备行业转型升级刻不容缓.中国农机制造不同于以往的传统制造模式,而是逐渐向产品智能化、制造智能化方向发展.高端农机装备制造业是中国制造2025规划的十大重点发展领域,是国民经济的主体之一.农业是立国之本、强国之基.鉴于此,本文主要分析我国...     

大数据支持下的农机作业数据挖掘与决策分析技术研究

本研究基于大数据技术,探索了农机作业数据挖掘与决策分析技术,旨在为农业生产提供智能决策支持。笔者通过深入分析大数据技术特点,建立了系统化的数据采集、挖掘分析和智能决策支持框架。实证研究验证了该框架在农机作业领域的有效性和潜在应用,为农业生产提供了可靠的智能化管理方案。     

黑龙江省高端智能旱田农机装备现状分析

黑龙江是农业大省,也是农机使用大省。新时期高端智能农机的新发展反映了科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业“四个农业”的机械装备水平。为此,阐述了黑龙江省发展高端智能旱田农机的目的意义,介绍了黑龙江省高端智能旱田农机装备发展现状,以及发展存在的问题,并提出了黑龙江省高端智能旱田农机发展的建议。     

农业装备智能控制技术研究现状与发展趋势分析

智能控制是农业装备实现智能化的关键核心技术。从农业装备智能感知、智能控制、智能决策、自主作业、智能管控五方面阐述分析了国内外智能农机的发展现状,着重阐述了约翰迪尔、凯斯、科乐收、爱科等国际农机企业在农机智能控制方面的最新技术进展,分析了我国智能农机与国外的差距,指出了制约我国农机智能控制发展的关键问题。为实现我国从农机制造大国向农机制造强国的转变,融合大数据、云计算、物联网、人工智能等信息领域的前沿技术,提出了智能在端、智慧在云、管控在屏的智能农机系统发展新思路,指明现场控制智能化、云端决策智慧化、监控调度移动终端化是未来智能农机的发展方向。     

农业机械装备智能终端的发展现状

农业机械装备的智能化是实现农业现代化有力支撑和重要体现。智能终端是智能农业机械和农业机械的智能化管理系统中必不可少的组成部分,具有采集感知机具和环境信息、定位机具位置、处理和传输信息和指令、人机交互等功能,对于实现跨区域的农机调度和监管、农机作业补贴申报和发放等均具有重要意义。本文从农业机械智能化整体概况着手,从智能终端的功能、类型以及硬件构成等角度,对智能终端的研究和应用现状进行了分析和阐述,并给出了研究和发展的建议。     

农业装备自动控制技术研究综述

随着信息与控制理论的发展,自动化控制技术在农业装备领域广泛应用,促进农业生产的智能化、现代化与规模化。运动控制和作业控制是智能农机自动控制技术的两大核心内容,为无人农机在复杂环境下的高精度自主导航安全行驶和精准作业提供保障。速度控制与转向控制是智能农机运动控制的基础,导航跟踪控制是智能农机运动控制的主要内容。本文阐述了智能农机速度控制与转向控制的研究进展,总结归纳了基于几何模型、基于运动学模型和不依赖于模型的自动导航跟踪运动控制方法。然后,着重分析了智能农机在耕、种、管、收等各环节的作业机构控制以及多机协同作业控制方法。最后,指出构建更加精准的农机数学模型,研究面向复杂场景的先进底盘运动控制技术,发展人工智能与控制理论深度融合的农机控制技术以及提升农机农艺相结合的多机协同控制技术是未来智能农机自动控制技术的发展方向。     

基于智能制造和大数据挖掘的农机数字化设计研究

介绍了智能制造和大数据挖掘的概念和关键技术,结合农机制造行业过程的特性,设计了农机数字化设计整体框架及基于大数据挖掘的农机零部件选型模块,实现了一套基于智能制造和大数据挖掘的农机数字化平台,可以实现农机零部件的协调和智能优化设计.实际应用表明:采用数据化设计平台可以提高设计人员之间的协同能力,大大缩短了农机开发周期.     

基于状态空间建模的智能农机模型辨识与柔化控制

农机行驶速度切变通常会导致自动导航系统控制精度和稳定性下降、导向轮摆动幅度增大、影响作业效果等问题。本文从建模和控制的角度对上述问题进行了研究改进,设计了智能控制器、转角传感器、RTK基准站等关键设备,建立包含横摆动力学的状态空间模型,实现了能够适应较大速度变化的状态反馈控制器。并以东风DF1004-2型轮式拖拉机为实验平台,进行了智能化改装和实验验证。智能农机路径跟踪控制一般假设速度为常数,基于运动学模型设计反馈控制或者追踪控制,由于没有对横摆角速率状态加以利用,偏差纠正收敛较慢,偏差较大,且速度发生切变时,导向轮调整幅度变大,精度和稳定性均会下降。通过对农机进行系统辨识,建立农机横摆运动的动力学模型,然后运用辨识出的动力学模型设计基于LQR算法的柔化反馈控制,较好地解决了上述问题。在农田中实验结果表明,农机自主导航系统在无速度切变时控制精度达到0.03m,速度发生切变时为0.05m,未发生失稳现象,能够满足农机日常生产工作需求。     

智能农机控制中的英语语言理解动词聚类

农机的智能控制研究集中在定位导航、视觉感知和物联网通讯等方面,以多种学科的交叉融合为前提条件。语言理解为主动性的信息处理构建过程,是智能农机整合各个系统以提升整体性能的有力工具。动词聚类是语言学的重要研究内容,对语言理解的实践应用效果起着决定性的作用。为此,基于英语语言理解中的动词聚类,设计了一个农业机械智能控制系统,安装在拖拉机平台上,根据核心事件进行动词聚类,实现了对拖拉机路径规划、定位导航、视觉感知和自主行驶4个功能的精确控制。最后,列举了各功能的代表事件,用以提高农业机械的智能化水平。     

智能制造和大数据挖掘在农业机械设计中的应用

随着制造信息的爆炸性增长及处理信息工作量的猛增,要求制造系统表现出更大的智能化,除了需要专业人才和专门知识外,还需要智能制造系统具有大数据挖掘和分析处理能力,从而使系统具有感知分析、推理、决策、控制等功能。为此,在农机数字化设计平台上引入了智能制造系统,并利用大数据挖掘技术对系统进行了优化,建立了经验数据库,在加工类似零部件时可以直接生成加工指令和工艺方案。实际应用表明:智能制造系统地引入有效缩短了加工工艺的设计周期,提高了设计效率,降低了设计制造成本。     

智能驾驶技术在农业机械上的应用与发展趋势

智慧农业是农业未来发展的主流趋势,在农业机械高度自动化的基础上,智慧农机技术的研究和应用进一步增加,使农业机械的便捷性得到了大幅提升.农业机械的智能驾驶技术是农机未来发展的关键技术,其应用有利于农业机械作业品质的进一步提升,农机智能驾驶技术更是农机无人智能作业的基础,已成为各国农机发展的重点研究方向.以农机智能驾驶技术...     

农业机器人关键技术研究现状与发展趋势

农业机器人是机器人领域重要分支,农业机器人代替人工作业成为现代农业发展的重要趋势。本文给出了农业机器人定义和分类,分析了农业机器人国内外发展现状、应用需求和技术挑战,划分了农业机器人3个发展阶段。通过对各类应用场景农业机器人的研究分析,提出了农业机器人的物境信息智能感知、智慧决策与智能控制、灵巧臂手精准作业、自主导航稳定行走、端-边-云协同机器人系统5大技术要素,阐明了农业机器人关键技术发展趋势,给出了其技术标准体系架构方案。指出了农业机器人共性关键技术是助推智能农机升级、智慧农业产业快速发展的重要抓手,同时指出我国农业机器人正进入快速发展期,也是我国追赶国际技术前沿的战略机遇期,最后为我国农业机器人产业发展提供了方向性建议。     

农业机械作业大数据清洗方法与试验优化

针对农业机械大数据平台中,已有数据清洗算法不适用于大规模、多源异构、高维度和强时空相关实时数据的问题,分析了复杂田间环境下农机作业数据异常来源及特征,研究了异常数据检测及修正技术,提出一种基于滑动窗口机制的农机作业数据在线清洗方法。该方法基于方差约束原则识别异常数据,基于最小变动原则生成候选修正数据,基于数据时间相关性通过AR、ARX模型迭代优化得到最终修复值,依托Flink分布式计算平台,从而适应农机数据吞吐量大、并发度高的特点。基于某省农机作业数据对算法进行了有效性验证,结果表明,在数据规模达到1×105条、数据异常率为5%的情况下,算法异常识别率达到0.94,且与已有清洗算法相比均方根误差更小。基于Box-Behnken方法设计试验,通过响应面分析得到回归模型,分析算法参数对均方根误差和运行时间的影响。基于二进制编码的混合遗传算法对参数进行优化,优化后的参数组合可使算法均方根误差达到0.16、运行时间达到0.13s。该数据清洗方法能够为农机大数据平台的实时处理提供高质量数据支撑。