基于5G网络技术的智能收割通信系统优化

为进一步提升我国农作物收割机的智能化通信水平，全面提高其收割效率，融合当前引领先进的5G网络技术，针对智能收割机的通信系统进行了优化。以收割机主要结构组成与通信原理为切入点，以5G网络技术为支撑，结合智能收割机作业功能需求，设定智能精准收割和信息高速解码为分解因素，建立用于收割机智能通信的核心理论模型，通过核心软件模块优化与硬件适应配置形成高速率通信系统。同时，展开收割作业试验，结果表明：采用5G网络技术的收割机通信系统，通信准确率与通信速率分别相对提升了9.19%与9.98%,收割损失率降低了6.20%,体现了5G网络技术的应用优势。该智能收割机的综合收割效率提升至91.84%,优化效果明显，具有很好的推广价值。     

基于机器视觉的自动收割机控制系统分析与研究

收割是农业生产的最后一道工序,对作物最终的产量和品质有着直接的影响。我国大部分地区的稻麦都实现了机械化收割,但收割机的控制系统相比整体水平较为落后,包括对行走速度的控制。为此,设计了基于机器视觉的收割机自动控制系统,根据作物图像中的谷粒信息计算作物密度,依照设定的喂入量对收割机行走速度进行相应的调节,以保持较高的作业效率和质量。在试验中,收割机对水稻和高密度种植小麦的作业效率较高,对大麦和低密度种植小麦的作业效率较低,需要设定较大的喂入量值。结果表明:系统从拍摄作物图像到启动步进电机的整个过程耗时1 s,可以实现对收割机行走速度的实时调节。     

基于嵌入式电子监控器的自动收割机开发

我国收割机普及程度较高,但整体技术较为落后,自动化水平有待提升。嵌入式技术是在计算机基础上发展起来的新型技术,可以用于对农业机械和设施的运行状况进行监控。为此,基于嵌入式技术设计了收割机的电子监控系统,用于对收割机作业参数和运行状况进行监控。系统以嵌入式微处理器为核心,由监控终端设备和各种嵌入式部件组成。在对水稻和小麦的收割试验中,系统运行稳定;在系统的辅助操作下,收割机作业过程顺利流畅,作业效率随着行驶速度的增加而稳步提高。结果表明:该系统可以降低收割机的故障率,提高自动化水平。     

自走式小麦联合收割机电气控制线路优化

为提升自走式小麦联合收割机的收割效率,在收割机结构组成与工作原理的基础上,对收割机的电气控制系统及相关线路展开优化分析。通过分析行走系统与收割装置等关键部件的工作特性,得出其传递函数及实现双闭环控制与调节的条件;采取行进速度智能精确控制,加入PID核心算法控制、辅助电气线路改进与控制、加入实时监测与准确报警装备等措施,实现整机的控制线路优化并通过试验进行验证。结果表明:经优化后的收割机主要性能指标均得到明显改善,尤其收割效率较优化前提高13%左右。电气控制线路优化具有一定的可行性,能够为小麦联合收割机的其他结构优化与改善提供参考。     

稻收麦播秸秆覆盖还田一体化装备的设计与试验

为提升秸秆还田条件下稻茬麦播种质量、提早播期与提高工作效率的需要,设计稻收麦播秸秆覆盖还田一体化装备。以久保田PRO688Q联合收割机为母机,将小麦播种装置安装在收割机输送装置上方,通过链轮将收割机驱动轮轴的动力传输至种子箱内的排种轴进行排种,种子经6根均匀分布的输种管下落至地表,秸秆随后覆盖。测试作业试验结果显示,在播量被分别设置为150、225和300kg/hm2时,实际播量的变异系数分别为6.2%、3.3%和2.5%;在收割留茬25cm条件下,稻收麦播秸秆覆盖还田一体化作业效率为0.277hm2/h,田间切碎秸秆分布的变异系数为19.3%。该装备可替代传统的零共生人工稻田套播小麦作业,同时为稻麦轮作地区稻田套播小麦与秸秆还田复式作业机械的研制提供了研究思路。     

拖拉机机组无人作业协同控制系统设计与试验

为提高拖拉机作业机组无人作业的智能化水平,实现机组横向运动、纵向运动和机具提升作业的协同控制,设计了无人作业协同控制系统。以播种作业机组为研究对象,将拖拉机机组无人作业协同控制系统划分为规划层、决策层和执行层。规划层结合播种农艺要求和机组运动学特性,采用经/纬度坐标规划作业路径,为了同时满足直线作业区域与转向曲线区域的路径跟踪,提出自适应预瞄路径跟踪控制算法。决策层制定了拖拉机机组无人作业联合控制策略,实现拖拉机-播种机联合作业精准控制。执行层对拖拉机转向机构、机具提升机构、油门踏板、制动器、离合器等机构进行硬件线控设计。在此基础上,分别开展无人播种作业仿真与田间试验,仿真结果验证了拖拉机播种机组无人作业协同控制系统的可行性。田间试验表明：拖拉机转向器、油门踏板、离合器、制动器、机具提升机构严格根据规划层与决策层制定的控制指令协同动作。试验过程车轮转向平均误差0.45°,直线段横向误差均值为0.035 m,转向段横向误差最大值为0.11 m;机具提升响应时间为1.2 s、机具提升转角超调量小于1.5°;油门踏板、制动器、离合器均根据决策指令完成操纵动作。无人作业协同控制系统满足拖拉机机...     

基于PCA模式识别算法的收割机自主路径规划设计

为了更准确地对高分辨率可见光农田路标导航图像进行目标识别,将基于主成分分析(PCA 2 Principal Component Analysis)和模板匹配的方法引入到了联合收割机控制系统中,提升了收割机自主图像识别水平和路径规划能力。在识别过程中,采用PCA算法对分割图像进行特征提取和主成分分析,并将图像主轴旋转成水平方向和训练样本库进行匹配,最后识别出导航路标,并自动生成预设的路径。为了验证方案的可行性,将PCA模式识别算法嵌入到了收割机的控制系统中,在开阔平坦的农田里进行了实验测试,结果表明:采用PCA模式识别算法可以成功地识别农田里的导航路标,其识别准确率和效率都较高,且可以自动生成规划路径,对于现代收割机自动化作业能力的提升具有重要的意义。     

基于PID可编程控制器的小麦收割机机械式自动变速箱档位控制设计研究

AMT作为自动变速器中的一种,具有结构简单、操纵方便、传动效率高、成本低等特点,在变速箱的设计中具有广泛的应用。为了提高小麦收割机的自动化程度和对不同收割作业环境的自适应能力,提升收割机的作业效率,本文在小麦收割机机械式自动变速箱档位的设计过程中提出了一种PID可编程控制算法,并结合遗传算法建立了PID控制器的数学模型,编制了PID控制程序。为了验证档位速比的可行性,将从最低到最高的6个档位的速比转换为喂入量,利用FLUENT软件对不同喂入量下的收割模块进行了数值仿真模拟计算,通过反复计算对档速比进行优化设计;最后将参数引入PID控制器的优化过程中,实现了变速箱档位的自动调节,为小麦收割机变速箱的设计提供较有价值的参考。     

基于遗传算法的小麦收割机路径智能优化控制研究

基于遗传算法,以小麦收割机全局路径优化为研究目标,对小麦收割机从起始点到终点的收割作业问题进行了数学建模,并利用Mat Lab软件进行了仿真计算。结果表明:采用遗传算法得到的优化路径比驾驶员主观的随机路径缩短路线19km,节省费用和时间各为10.8%和7.8%。这说明,该算法可以对小麦收割机全局路径进行有效优化,能够大大提高小麦收割机的工作效率,实际应用前景广阔。     

拖拉机队列自动控制系统

为了提高拖拉机田间作业效率,开发了拖拉机队列自动控制系统.建立了拖拉机队列模型,设计了队列控制方法.首先应用三阶样条曲线拟合先行拖拉机的行驶位置点,动态生成跟踪拖拉机的参考路径.然后设计了最优路径跟踪器,用来引导跟踪拖拉机沿着参考路径行驶.在平坦的草地上进行了拖拉机队列的自动控制试验,试验结果表明,跟踪拖拉机能够成功沿着先行拖拉机的轨迹行驶,横向偏差的平均值和均方根值分别小于0.015 m和0.079m.     

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。     

基于宏微结合的田间作业机器人路径规划

农业机器人对推动农业现代化加速变革和实现智慧农业有重要作用。高精度定位技术是保障机器人安全高效完成各类作业的基础,而作业路径准确规划是实现农业场景下导航的核心。针对田间作业机器人复杂环境下因测绘误差与局部障碍进而造成作物损伤率较大这一问题,本文提出一种基于宏微结合的路径规划算法,该算法首先基于作业区域宏观测绘信息生成全局静态作业路径,同时利用雷达传感器对机器人局部作业环境进行实时动态监测进而生成局部动态最优路径,将全局静态路径与局部动态路径进行有机融合以实现作业路径优化修正,保障田间作业的顺利进行,最终应用MPC算法控制机器人对规划后的路径进行追踪。经试验验证,当机器人田间作业两侧安全距离分别为0.2、0.1 m时,本算法可将作业过程中平均作物损伤率由3.405 8%、1.276 3%降低到0.677 2%、0.188 9%,保证了机器人作业的安全可靠,为大田稳产条件下的高效作业奠定基础。同时,本算法提升了精准农业要求下田间作业精度,对实现农业高产高效高质目标有重要意义。     

基于模糊快速滑模的农用牵引车辆直线路径跟踪控制

为解决无人驾驶牵引式农机在非结构化环境中作业时直线跟踪精度低、上线速度慢、抗干扰能力差等问题,提出了一种基于模糊快速滑模控制的农用牵引式车辆直线路径跟踪控制方法。首先利用车辆运动学模型与参考路径建立牵引车辆直线路径跟踪误差模型,并提出一种基于模糊参数整定的快速滑模直线路径跟踪方法,解决了滑模控制算法的控制器抖振与机具快速上线问题。通过Lyapunov稳定性分析可知,所设计控制方法可保证牵引机具跟踪参考路径,同时铰接角收敛至零。最后,基于Simulink仿真与实车试验对该控制方法的有效性与优越性进行测试。田间实车试验表明,使用本文控制方法时,拖车和挂车最大路径跟踪横向误差分别为0.11、0.12 m,拖车和挂车跟踪误差方差分别为0.001 3、0.001 5 m²;相较于传统基于等速趋近律设计的滑模控制器,上线时间提升约58%,最大跟踪误差减小约66%。     

田间机械自动行走方法的研究

为研究田间机械沿地垄自由行走作业,以提高作业质量及生产效率,降低人工成本。采用CCD对田间工作环境进行拍摄,通过图像处理技术进行路径识别,通过优化算法进行路径规划,找出最优路径;以方向角偏差和横向位置偏差作为输入,以横摆角速度作为输出,建立车辆的运动模型;建立模糊神经网络控制系统,实现车辆的路径跟踪。通过MATLAB仿真,表明该方法能够较好地控制并实现田间机械的自动行走。     

音乐舞蹈机器人在收割机智能控制系统中的应用

为了提高收割机远程控制作业的智能化水平,实现收割机的无人化作业,基于音乐舞蹈机器人的音乐识别技术,在远程控制系统的设计上引入了语音指令识别系统,在收割机作业遇到突发状况时可以实现收割机的远程干预.为了验证控制系统的可行性,模拟农田无人化作业的环境,对收割机指令识别系统的识别精度和动作执行误差进行了测试,结果表明:采用小...     

联合收割机作业中"跑粮"现象的预防

联合收割机在作业中失粒、跑粮是农户和机手最为头痛的问题。一般田间跑粮的标准范围:每收获50kg小麦,田间跑粮0·5~1·5kg;每收获50kg水稻,田间跑粮1~2kg。因此,控制田间跑粮是提高收割机作业质量和工作效率的关键。现将收割作业中预防跑粮措施叙述如下:一、要选择合适的作业期和作业时间如小麦收获的最佳时期是腊熟期。联合收割机的作业一般采取“晚出车、晚收车”的原则。即早晨露水干了之后再出车,晚上露水下来之后再收车。在这段时间收割,不但作业效率高,而且作业损失也较小。二、要正确调整筛子开度和风扇风量联合收割机清粮装置广泛…     

新型小麦收割机的研究设计

研究设计了适于收割小麦（麦棉套作）的新型小麦收割机。该机采用“立式割台转向输送机后铺放”原理。试验表明,该机型设计合理、结构简单,完全满足小麦收割的技术要求,从根本上解决了麦棉套作中小麦机收难的问题。     

拖拉机队列自动控制系

为了提高拖拉机田间作业效率,开发了拖拉机队列自动控制系统。建立了拖拉机队列模型,设计了队列控制方法。首先应用三阶样条曲线拟合先行拖拉机的行驶位置点,动态生成跟踪拖拉机的参考路径。然后设计了最优路径跟踪器,用来引导跟踪拖拉机沿着参考路径行驶。在平坦的草地上进行了拖拉机队列的自动控制试验,试验结果表明,跟踪拖拉机能够成功沿着先行拖拉机的轨迹行驶,横向偏差的平均值和均方根值分别小于     

一种CDIO机理下的植保机路径追踪系统优化

为进一步提高农业无人植保机的作业运行效率,以CDIO设计理念为依托,针对其路径追踪系统进行优化设计。以构思、设计、实施、运行为主体思路,在理解植保机的路径控制及动力原理的基础上,设计CDIO机理下植保机路径追踪实施步骤,建立路径追踪控制模型。同时,从目标追寻与路径避障入手,对植保机路径追踪系统进行硬件配置,并采取嵌入式路径追踪系统软件控制。进行路径追踪系统运行试验,结果表明:以路径误差、避障成功率及整机作业效率等为主要评价参数,在同等试验条件下,基于CDIO设计机理植保机的整机作业效率可提高6.19%,作业路径追踪误差小于6.5%,避障成功率可提高10.92%。该设计思路具有一定的创新性,可为植保机的优化提供参考。     

玉米收割机智能控制系统的设计与试验研究

我国玉米种植面积广,玉米联合收割机是玉米全程机械化生产的重要部分,收割时虽机械化程度较高,但智能化程度低、人力投入大。针对以上问题,对传统收获机的基本结构进行了智能化控制系统设置,并对玉米收割装置、传感器进行了设计和选择,结合PLC控制原理和传感器输出信号处理,对电动装置和收割机行走液压系统的液压元件进行控制,提高了玉米收割机智能化程度。以玉米收割机作业为基本条件,对智能控制系统进行可行性测试,结果表明:各工作部件响应速度较快,超调量和稳态误差较小,所建立的控制策略,无论在何种负荷条件下,都能对玉米收获机的各项工作参数进行优化。试验获得了1.676%和1.386%的玉米采摘损失率,满足了玉米收获的要求。研究结果可为玉米联合收割机的研究与进一步发展提供理论基础。