番茄收获机械手轨迹跟踪模糊控制仿真与试验

针对番茄收获机械手动力学模型不精确和外界扰动问题,该文采用计算力矩-模糊补偿相结合的控制方法进行了番茄收获机械手轨迹跟踪控制研究。通过自适应模糊逻辑系统补偿机械手动力学模型中的不确定部分,模糊逻辑系统的参数基于Lynaponv稳定性理论自适应调节,并利用ADAMS与MATLAB进行仿真试验。结果表明,对比计算力矩法,计算力矩-模糊补偿控制算法中各关节轨迹跟踪误差明显减小且收敛趋势明显。关节1至关节7平均轨迹跟踪精度分别提高了70.29%、94.72%、0.61%、74.29%、89.75%、86.41%和67.14%。该控制方案中各关节控制力（矩）均呈规律性变化,增加扰动信号亦未使输出力（力矩）出现抖振和突变,启动力（矩）最大出现在移动关节2和转动关节4,分别为453N和98.33 N·m。研究结果可为番茄收获机械手轨迹跟踪控制系统的深入研究奠定基础。     

番茄形态结构模型参数的多目标拟合估算方法研究

对番茄生长模型参数进行准确估算是模型得以验证和面向应用的前提条件。基于番茄拓扑结构,采用非线性最小二乘优化方法,通过对植株形态数据的多目标拟合,实现模型参数的最优估计和校准。非线性最小二乘法的权值根据目标数据自动调整,使得不同量纲和不同数值范围的观测数据可以在同一水平上进行,提高了计算的精度和稳定性;另一方面用差商近似代替导数加快了算法的收敛速度。通过应用拟合优度检验,得出模型输出对观测值的拟合程度较好,说明模型合理,参数可靠。实践表明该估算方法是对模型进行验证的一个行之有效的方法。     

基于PLSR和BPNN方法的番茄光合速率预测比较

CO₂作为温室作物光合作用的重要原料,不同环境因子交互作用的植株叶片对CO₂浓度需求具有较大差异。为寻求CO₂浓度合理增施量,该文基于偏最小二乘法和BP神经网络方法对不同生长阶段番茄作物进行光合速率预测,进而探讨作物生长过程中可通用的光合速率预测方法。试验以无线传感器网络系统实时监测环境信息(CO₂浓度,光照强度,空气温度及相对湿度),以LI-6400XT光合速率仪获取作物单叶净光合速率。剔除样本奇异点后,对样本值进行统一归一化。以CO₂浓度、光照强度、空气温度及相对湿度为模型输入变量,以光合速率为输出量,利用偏最小二乘法和BP神经网络方法分别建立番茄幼苗期,开花期及结果期的光合速率预测模型。模型验证结果表明,偏最小二乘法在番茄各生长阶段的决定系数分别为0.74,0.88和0.85,最大相对误差为15.01%;而BP神经网络在各阶段具有较高的预测精度,其决定系数分别为0.94,0.96和0.97,最大相对误差为9.56%。因此,基于BP神经网络模型预测了特定环境下的CO₂浓度饱和点,为温室CO₂增施提供依据。     

东北三省和浙江木耳稳定同位素特征与产地溯源

为探究稳定同位素在黑木耳产地溯源中的可行性,本研究从东北(黑龙江、吉林、辽宁)、浙江产地采集74份代表性黑木耳样品,从新疆采集11份代表性黑木耳样品作为外部验证,采用元素分析-稳定同位素比率质谱仪测定δ¹³C、δ¹⁵N、δ²H、δ¹⁸O值,结合化学计量学方法进行产地溯源判定。结果表明,东北黑木耳δ¹³C、δ¹⁵N、δ²H、δ¹⁸O值分别为-24.5‰～-22.7‰、-0.9‰～3.1‰、-62.2‰～-34.6‰、15.9‰～19.4‰;浙江黑木耳δ¹³C、δ¹⁵N、δ²H、δ¹⁸O值分别为-26.2‰～-24.5‰、-0.9‰～1.2‰、-24.9‰～-9.0‰、19.9‰～22.2‰,两产地黑木耳δ¹⁵N值差异不显著(P>0.05),δ¹³C、δ²H和...     

羊肉色泽傅立叶变换近红外光谱定量分析方法研究

以从北京市、山西大同市、宁夏吴忠市3个地区筛选的有代表性的227份羊肉样品为试材,应用傅里叶变换近红外光谱技术探讨羊肉色泽无损检测的方法。以决定系数(R2)、校正标准差(RMSECV)和预测标准差(RMSEP)为近红外光谱检测模型的评价指标,采用偏最小二乘法(PLS)对近红外光谱信息与样品的色差e值进行拟合,确定最佳的光谱预处理方法、主成分数和光谱区间范围。结果表明:所选227个羊肉样品的色差e值分布范围为1.556～9.879,其中80%以上的样品e值在1～5之间,具有显著的代表性;在11995.5～4597.6cm-1的波段范围内,最佳主成分数为6时,近红外光谱经最大最小归一法处理后,建立的羊肉色泽预测模型精度最高,R2达到0.776,RMSECV为0.451;用此模型对预测集48个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数(R)为0.835,RMSEP为0.517,该研究表明利用近红外光谱技术检测羊肉色泽可行。     

甘蔗收获机械化技术与推广应用分析

在甘蔗收获过程中,机械化得到了广泛的发展,不仅有助于提升实际收获的效果和水平,还有助于减少不必要的浪费.因此,为了使甘蔗收获机械化技术发展水平能够得到有效提高,需要进行科学推广,并从多个渠道入手,实施有效的推广方案,从而使得甘蔗收获机械化技术能够得到有效的扩展和延伸,实现农业的现代化发展.     

超级电容动态容值测量与容值函数参数估计

针对目前的超级电容参数在线识别方法动态参数测量困难,通用性差,精度低的缺点,提出一种超级电容动态容值测量与参数识别方法。该方法中提出了动态电容值测量模型,通过电荷关系式与能量关系式联立推导动态电容值测量方程组,并采用限定记忆最小二乘法进行参数识别,应用时域仿真对该方法进行了验证。仿真结果表明,该文提出的电容值测量与参数识别方法适用于多种不同的容值函数。当测量信号存在噪声时仍可对电容测量,平均误差低于1%,参数估计相对误差低于20%,可以应用于超级电容动态容值测量。     

基于系统聚类的林地内采育目标识别与分类

为了避免多功能林木联合采育装备的采育工作装置的误操作,利用激光扫描仪获取林地内采育作业环境内的目标数据,运用基于腐蚀和聚类原理的滤波算法过滤原始扫描数据的背景噪声,获取扫描目标的轮廓数据.并假设所有目标为标准圆,利用最小二乘法拟合目标半径,平均误差小于4.29 mm.采用一种基于多元统计分析的系统聚类方法对拟合结果数据进行分类,区分采育目标立木和大型障碍物.试验结果表明,采用以上方法可以有效区分林地内的拟合半径小于384 mm采育目标立木与拟合半径大干774 mm的大犁障碍物.     

基于吊蔓绳的温室番茄主茎秆视觉识别

为了精确识别番茄植株以供精确对靶喷施,该文提出一种基于温室吊蔓绳对番茄主茎进行检测识别的算法。通过分析番茄作物图像在HSI颜色空间的分布特性,基于H分量应用Otsu分割算法对番茄作物图像进行二值化处理,以突出图像中吊蔓绳区域。利用细化算法提取出吊蔓绳区域离散特征点簇,并采用最小二乘法直线拟合特征点簇获取吊蔓绳位置。试验结果表明,处理分辨率640×480像素的图像平均用时0.16s,对100张图像进行识别试验,正确率达93%,该算法提取吊蔓绳和番茄主茎间的最大距离偏差为48像素单位,能够准确识别番茄主茎秆,具备较强的鲁棒性。     

土壤盐渍化高光谱特征分析与建模

基于高光谱遥感技术快速、无损的检测优势,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为例,探讨利用反射光谱来预测土壤含盐量的可行性。利用野外采集的土壤样本,在实验室内测得了土壤含盐量及原始光谱反射率。利用光谱分析技术计算高光谱指数,与土壤样本含盐量进行相关性分析,筛选出土壤含盐量的光谱特征波段,基于逐步多元线性回归和偏最小二乘回归建立土壤盐分动态监测模型。通过精度检验,结果表明:基于偏最小二乘回归方法,以对数二阶微分光谱特征波段所构建的盐渍化遥感监测模型最优,模型的稳定性和预测精度最高。利用反射光谱来预测土壤含盐量可实现区域尺度上的土壤盐渍化实时监测和评价。     

菠萝采摘机械手的设计与试验

摘要：为实现菠萝自动化收获,以减轻劳动负担、降低收获成本、提高收获效率,该文根据菠萝的生长特性,确定采用2个步骤将菠萝摘取的方案：首先,手爪从水平方向将菠萝抓稳,然后通过旋转将菠萝掰断。按照本方案,设计的菠萝自动采摘手爪包括手部抓取机构,手部驱动机构和手部旋转机构3部分,分别实现对菠萝的抓取和掰断功能,并设计了以AT89C51单片机为核心的控制系统,控制2个步进电机。通过采摘试验,表明该机构和控制系统能够实现对菠萝的采摘,确定手部旋转机构的旋转角度为180°,抓取时间为21～24 s。该研究可为田间菠萝采摘机器人关键部件研发提供参考。     

番茄串收机械臂运动规划方法与试验

番茄串的采收环境复杂,果实体积相对较大,机械臂采收运动路径规划不仅要考虑如何采摘,还需要考虑采摘后如何避开障碍,并从复杂环境中提取出番茄串.为此,该研究以温室栽培的番茄串采摘为对象,提出了基于空间分割的实时运动路径规划算法.首先通过聚类拟合环境中的枝条,简化空间障碍物;然后分割采摘空间,筛选可行采摘空间,并引入评价函数...     

机械手采摘黄瓜的振动特性试验

为研究黄瓜在被采摘时的振动特性，减少采摘机械手对黄瓜造成的振动损伤，选择中国普遍种植的华北型刺黄瓜，模拟采摘机械手抓握黄瓜的姿态进行黄瓜弯曲振动试验，得到不同外形黄瓜的共振频率和振动变形量的试验数据。分析了试验参数之间的相关性，拟合了黄瓜的受力与变形之间的对应关系曲线。结果表明，以1～1000 Hz的频率范围对模拟弹性机械手爪采摘的状态的新鲜黄瓜激振，能检测到二阶共振频率，且两阶共振频率之间显著相关。黄瓜体长与二阶共振频率皆呈显著负相关；瓜柄长与第一阶共振频率呈显著负相关；而黄瓜质量与第二阶共振频率呈显著负相关。黄瓜的弯曲变形表现出明显的非线性特性。     

设施农业雨水集蓄利用与番茄灌溉方案优化

为充分利用雨水资源,提高设施农业灌溉用水效率,该研究对雨水蓄水池容积和大棚番茄灌溉方案进行了优化。以天津市武清区一设施农业小区为研究区,根据2020年6个场次降雨,对蓄水池集雨情况进行分析,基于AquaCrop模型优化大棚番茄灌溉方案,最终设置3种集雨灌溉情景,采用水量平衡法,分别绘制不同情景的丰、平、枯水年雨水集蓄系统的评价指标变化曲线,综合分析其变化特征并确定雨水蓄水池最优容积。结果表明：研究区已建蓄水池集雨率约为57%,有较大改进空间;番茄优化灌溉方案与实际灌溉方案相比,在产量仅减少5.5%的情况下,可节省水量23.6 m3,水分利用效率和灌溉利用效率分别提高7.2%和39%,说明优化方案在保证作物产量的同时可有效节水;实际集雨率和实际灌溉情景下,雨水蓄水池的最佳容积平均值为362 m3,在优化灌溉方案和提高雨水收集设施集雨率后,容积平均值分别为298和288 m3,说明节水灌溉和提高雨水蓄水池集雨率等措施,对雨水蓄水池容积优化和提高复用率具有显著影响。该研究可为指导农业雨水集蓄利用工程建设、促进非常规水利用的推广、保障农业可持续发展提供参考。     

移动式采摘机器人研究现状与进展

采摘机器人是21世纪精准农业的重要装备之一，是未来智能农业机械的发展方向。移动式采摘机器人由机械手、末端执行器、移动机构、机器视觉系统以及控制系统等构成。机械手的结构形式和自由度直接影响采摘机器人智能控制的复杂性、作业的灵活性和精度。移动机构的自主导航和机器视觉系统解决采摘机器人的自主行走和目标定位，是整个机器人系统的核心和关键。该文对移动式采摘机器人的研究现状进行综合，提出目前采摘机器人技术发展中面临的技术难题及相应的对策，包括采用开放式控制系统。     

基于构型空间先验知识引导点的柑橘采摘机械臂运动规划

柑橘采摘过程中机械臂有时需要深入树冠内部进行采摘,而在树冠内众多枝干往往构成一个个封闭的多边形通道,比起单个枝条的障碍物,封闭多边形障碍物更加难以避开,需要更长的时间进行规划。针对此问题,该文通过对构型空间的离线构建,分析了封闭多边形障碍物在构型空间的拓扑结构性质,根据这一性质对双向快速扩展随机树算法(RRT-connect)进行改进,提出了一种基于构型空间先验知识引导点的RRT-connect算法(informedguidancepointRRT-connect,IGPRRT-connect),并将RRT-connect与IGPRRTconnect进行了并行规划编程,提高在不同环境下的适应性。通过仿真:所提出的并行算法在各种环境下规划时间均处于较低水平,以边长为30 cm与25 cm的正方形封闭通道为例,与RRT-connect相比规划时间分别缩短了51%、86%。同时进行室内避障试验,试验结果表明,使用提出的并行算法,对封闭障碍物和未封闭障碍物均有较好的避障效果,平均规划时间为1.263 s左右,成功率为91%,可为柑橘采摘机器人在不同环境下的运动规划问题提供参考。     

荔枝采摘机器人双目视觉的动态定位误差分析

扰动引起的随机误差成为采摘机器人视觉定位的难题。为了探索荔枝采摘机器人视觉定位误差,首先用双目视觉系统和模拟扰动的震动平台对荔枝结果母枝采摘点的三维坐标进行定位试验,检测其实际位置,获得误差数据;然后,提出了一种动态定位误差分析方法,根据误差变化规律将动态定位误差划分为系统误差和随机误差;最后,用统计方法对2类误差分别进行定量分析和评价。结果表明,定位距离为600~1 000 mm时,系统误差与动态定位误差的变化趋势基本一致,视觉深度方向、水平方向最大动态定位误差分别为58.8和17.3 mm。系统误差置信区间较窄,视觉深度方向系统误差与定位距离呈较强的线性相关性,水平方向则表现为非线性。扰动下的随机定位误差服从正态分布,视觉深度方向、水平方向间的随机误差相关性较弱。视觉深度方向受扰动的影响较大,随机误差远大于水平方向,且不确定度较高。研究结果为荔枝采摘机器人视觉定位系统校准和动态定位方案设计提供依据,为机构容错纠错提供理论依据和实践指导。     

基于有限元方法的整形果树振动收获机理分析

为提升振动式采收机械的设计效率,该文在分析常见振动收获机工作机理的基础上,建立了3种典型整形果树实体模型,利用有限元方法得到其在1~50 Hz低频范围内的固有频率和模态振型,并进行了振动响应特性仿真试验。结果表明,整形果树固有频率和模态振型受果树形态影响较大,3种典型整形果树的低阶固有频率主要集中在7~11阶范围,分别在13.5、12.0和7.5 Hz时振动响应最为剧烈,且一致性较好;同时,不同加载方式对于整形果树振动响应特性具有较大影响,其中双体多向加载较为适合于纺锤形果树,而单体回旋型加载则更适合于自然开心型和直立平面形果树。该方法可为不同类型整形果树振动式收获机械的设计提供参考。     

芒果采收车机械臂运动特性分析及试验

为提高芒果采收车机械化采摘的适应性,该研究采用多体动力学理论方法对其机械臂的运动特性进行分析。首先,结合芒果生长和农艺特征及采摘机械臂几何构型与向量特性,运用D-H法建立了机械臂运动学模型以探索其运动特性,并进行末端执行器运动轨迹规划。轨迹规划结果表明末端执行器运动平稳,满足芒果采摘运动要求。进一步地,利用拉格朗日法构建了机械臂的动力学模型,对其进行了正逆动力学仿真验证,以深入了解机械臂的关节运动特性。动力学分析结果表明,在恒力矩工况下,伸缩装置和摆动装置的运动呈现一定的周期性,摆动装置、旋转装置角加速度和伸缩装置加速度均约在1.25、2.3、4.15 s达到阶段峰值;在仅做摆动周期运动的情况下,旋转装置、摆动装置所受驱动力矩均近似呈周期性变化,峰值分别为72.5与52 N·mm,且在一个运动周期内,均有两个极大值点。对机械臂结构进行仿真模态计算和模态试验,结果表明前六阶固有频率误差在5%以内,验证了芒果采收车机械臂多体动力学仿真建模的准确性。研究结果可为保证有效实现机械臂的采摘效果及提高其可靠性与稳定性提供依据。