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针对当前奶牛动态称量研究对动态称量信号的信息利用率偏低,不能充分提取称量信号深层信息的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)与长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)的动态称量算法,以提高奶牛体质量预测精度。首先,使用阈值过滤的方法从采集到的奶牛动态称量信号中获取有效信号;其次,使用VMD算法将预处理后的有效信号分解为5个本征模态函数(Intrinsic mode function, IMF),以提取奶牛动态称量信号中蕴含的深层信息,并降低有效信号的非平稳性对预测精度产生的影响;最后,分别将归一化后的各IMF分量与有效信号结合,作为特征输入到LSTM神经网络进行训练,预测奶牛体质量。通过对使用不同特征的模型的预测结果进行对比,选用误差最小的模型作为本文的奶牛体质量预测模型。试验结果表明,本文提出的动态称量算法能够有效提取奶牛动态称量信号的深层信息,体质量预测的平均相对误差为0.81%,均方根误差为6.21kg。与EMD算法和GRU算法相比,本文算法误差更小,更能满足养殖场的实际需求。 相似文献
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针对小方捆机作业过程中草捆连续、单捆动态分离称量难、捡拾器升降频繁、地面起伏大等问题,基于多传感器融合技术设计了一套方捆机草捆动态称量系统。提出了一种草捆动态分离、识别方法,构建了基于称量台实时下压力和俯仰角的双参数草捆动态称量系统,实现了单草捆动态独立称量。该系统由机械部分、传感器部分、数据采集模块、卫星定位模块、显示终端及上位机软件组成,传感器部分包括4个压力式称量传感器、称量台俯仰角传感器和草捆状态识别传感器。系统可以实时显示称量台下压力、称量台俯仰角、草捆质量、草捆状态和经纬度等信息。进行了草捆动态称量系统性能试验,结果表明,静态模式下系统的草捆质量预测值最大相对误差为0.38%;动态模式下草捆质量预测值和真实值决定系数R2达到0.996,系统预测的相对误差为-4.40%~4.30%。说明系统具有较高的准确性及较好的鲁棒性,满足田间草捆称量的实际需要,为打捆机作业质量评价提供了一种快速测量手段。 相似文献
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为实现小型方捆机草捆动态称量系统的准确测量,降低地面颠簸和机械传动引起的振动对草捆质量测量精度的影响,分析了打捆机作业速度、拖拉机PTO启停对草捆动态称量系统压力和角度噪声信号的作用机理。当系统采样频率为40Hz时,压力噪声信号频率主要在0.1~16Hz;角度噪声信号频率主要在3~4Hz和16~17Hz;打捆机作业速度与噪声信号强度呈正相关。在信号分析基础上,研究了信号处理方法。为提高滤波精度,首先采用基于3σ准则的双阈值动态滤波方法对信号进行预处理,消除奇异值影响,再利用分段线性插值补充空缺点,最后设计一种巴特沃斯带阻滤波器对噪声信号进行消除。田间试验结果表明,采用该方法对信号进行处理后,草捆质量预测相对误差为-4.15%~4.17%,优于均值滤波得到的结果,且该滤波方法适应性更好,更符合实际生产需要。 相似文献
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针对传统外槽轮式播量控制系统因流量-转速标定关系失偏而导致控制精度下降的问题,提出了一种通过动态校正控制参数保持播量控制精度的方法,该方法采用基于氮气弹簧为支撑力、S型称重传感器为拉力的称重式播量检测系统,利用两类传感器加权信号与实际播量方程的线性组合实现原始传感信号滤波的独特测量特性,构建播量检测算法,并根据播量动态检测结果对基于流量-转速标定关系的控制参数作动态校正,实现播量的本质闭环控制,保持控制精度的稳定。利用搭建的播种机测试平台,开展了基于播量检测的播量控制参数未校正和自校正动态试验。在所有的测试过程中,播量检测结果与实际结果之间的绝对相对偏差最大值、平均值和标准差分别为4.52%、2.68%和1.14%;播量控制参数未校正时,实际值与目标值之间的绝对相对偏差最大值、平均值和标准差分别为18.38%、17.06%和1.21%,而引入控制参数自校正后,实际值和目标值之间的绝对相对偏差的最大值和平均值分别下降至3.70%和2.61%,标准差为0.67%。试验结果表明:基于加权信号的播量检测方法能有效获取播种机的实际播量信息,实现播量控制参数自校正,有效维持播量控制系统的控制精度。 相似文献
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水果品质智能化实时检测和分级系统研究 总被引:2,自引:1,他引:1
研究开发了水果品质智能化动态实时检测和分级系统,着重研究其水果输送翻转、水果精确过渡、水果动态称重和水果分级等子系统的相关机械与控制关键技术.在实时检测和分级过程中,水果以一定速度向前输送,并快速均匀翻转,以合适的位置和姿态传送到精确过渡系统,然后通过水果精确过渡系统传递给动态称重系统,从而准确、快速地获得该水果的质量信息.通过微机控制动态称重系统智能识别,综合判断每一水果的等级,结合控制系统获取并确定每个水果的位置信息,由控制模块将指令传输给分级系统,完成水果的分级. 相似文献
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文章介绍了动态汽车衡的结构和工作原理,针对动态汽车衡的分类做了全面的概述,分别对不同的动态汽车衡做了对比及详细的阐述,说明选择和使用动态汽车衡器的注意事项,凸显了轴组式动态汽车衡的优势,保证了企业和个人的财产安全。 相似文献
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基于处方图的垄作玉米四要素变量施肥机作业效果评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为了进一步提高肥料利用率,解决黑龙江垦区垄作玉米施肥作业过程中由于颗粒肥密度不同而造成的肥料分层问题,基于沃尔2BJM施肥机,设计了一套适合垄作玉米四要素变量施肥的控制系统。系统集成了亚米级差分GNSS装置,采用电液比例控制技术分别控制4路排肥轴转速。系统根据用户设置的目标施肥量,实时计算液压马达的目标转速,并同步向肥料控制器发送转速指令。控制器通过光电编码器反馈的马达转速信号,调节比例阀开度,一次完成氮肥、磷肥、钾肥和微肥4种单质肥同步变量施用。田间试验结果表明,各路施肥管误差均小于3.00%,变异系数均小于0.05;与传统施肥机同期作业效果对比表明,玉米株高、叶干质量、地上生物量以及SPAD值与传统施肥区并无明显差异,但变量施肥减小了田块中玉米株高、叶干质量、地上生物量以及SPAD的空间差异性。尿素施用量由217kg/hm2减少到了150kg/hm2,减少了30.88%;二胺由232kg/hm2减少到了200kg/hm2,减少了13.79%;钾肥由原来的79kg/hm2增加到了108kg/hm2,增加了36.70%。肥料的投入成本减少了160元/hm2,变量施肥测产数据为12200kg/hm2,产量增加了217kg/hm2,较传统施肥区增产1.78%,收入增加508元/hm2。综合考虑系统误差、玉米生长指标和最终产量数据,基于处方图的垄作玉米四要素变量施肥机满足黑龙江垦区玉米施肥作业实际要求,有效解决了肥料分层问题,显著提高了肥料利用率。 相似文献
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为了准确分析联合收获机不同喂入量检测方法的精度,提出基于割台主动轴功率和倾斜输送器功率的2种喂入量检测方法。以河北冬小麦作为试验对象,以新疆-3型联合收获机为试验平台,进行了喂入量检测系统田间试验。喂入量检测系统包括割台主动轴扭矩传感器、倾斜输送器动力轴扭矩传感器、割台主动轴转速传感器和车载工控机等。对2种喂入量检测方法进行分析,根据试验数据分别建立计算模型,将2种方法的检测结果与实测结果进行对比,结果表明,基于割台主动轴功率的喂入量检测方法平均相对误差为19. 6%,基于倾斜输送器功率的喂入量检测方法平均相对误差为16. 1%。2种方法的检测精度在一定程度上能满足田间应用需求,基于倾斜输送器功率的喂入量检测方法检测精度稍高。 相似文献
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含杂率是小麦机械化收获重要指标之一,但现阶段我国小麦收获过程含杂率在线检测难以实现。为了实现小麦机械化收获过程含杂率在线检测,本文提出基于结合注意力的改进U-Net模型的小麦机收含杂率在线检测方法。以机收小麦样本图像为基础,采用Labelme手工标注图像,并通过随机旋转、缩放、剪切、水平镜像对图像进行增强,构建基础图像数据集;设计了结合注意力的改进U-Net模型分类识别模型,并在torch 1.2.0深度学习框架下实现模型的离线训练;将最优的离线模型移植到Nvidia jetson tx2开发套件上,设计了基于图像信息的含杂率量化模型,从而实现小麦机械化收获含杂率在线检测。试验结果表明:针对不同模型的训练结果,结合注意力的改进U-Net模型籽粒和杂质分割识别F1值分别为76.64%和85.70%,比标准U-Net高10.33个百分点和2.86个百分点,比DeepLabV3提高10.22个百分点和11.62个百分点,比PSPNet提高18.40个百分点和14.67个百分点,结合注意力的改进U-Net模型对小麦籽粒和杂质的识别效果最好;在台架试验和田间试验中,装置在线检测含杂率均值分别为1... 相似文献
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采用动态非线性化学指纹图谱法对奶粉中添加的糊精进行定量分析。利用"硫酸-硫酸锰-丙酮-溴酸钠"为振荡体系,先向奶粉中添加不同量的糊精,配成掺杂糊精的奶粉标样。通过非线性化学指纹图谱法对奶粉标样进行测定,运用最小二乘法,分别拟合其诱导时间和停波时间相对于奶粉中添加糊精含量之间的一元线性关系,可求出奶粉中添加的糊精含量。实验表明,当奶粉中添加的糊精质量分数在0~30%范围内时,糊精含量与诱导时间及停波时间线性关系良好,决定系数R~2为0.997 2~0.999 1,回收率为94.00%~104.89%,相对标准偏差为0.17%~1.17%,检测范围为0~30%,检出限为1.3×10~(-3)~4.7×10~(-3)mg/g。方法准确度高,操作简单,是一种切实可行的测定奶粉中添加糊精的方法,也可作为复杂样本中其他成分定量分析借鉴的方法。 相似文献
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针对卷积神经网络模型巨大的参数量和计算量导致其实际应用时难度较大的问题,提出了一种基于注意力机制与动态稀疏约束的模型压缩方法。该算法首先借助SENet(Squeeze and excitation networks, SENet)模块(可称为SE模块)评估出网络中各个通道的重要性,并施加稀疏正则化;然后提出一种网络稀疏度的自适应惩罚权重设计方法,根据模型学习效果,动态调整权重,将其添加到最终的训练目标上,实现模型动态压缩。最后,通过实验验证所提出的模型压缩方法,在经典的多分类数据集CIFAR-10上进行实验,证明了本文所提出的基于注意力机制与动态稀疏约束的模型压缩方法可降低网络的冗余度,使网络模型参数量减少43.97%,计算量减少82.94%,而分类准确率只比原始VGG16模型下降0.04个百分点。随后又将提出的模型压缩方法应用到杂草检测任务中,在甜菜与杂草数据集上进行实验,实验结果表明,剪枝模型相较于未剪枝模型的模型参数量减少41.26%,计算量减少45.77%,而平均检测精度均值只减少0.91个百分点,证明了该方法在杂草检测方面效果较好。 相似文献
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功能法作为外语教学法流派中的改革派,在传统教学法的基础上更加突出交际性原则,以培养语言交际能力为教学目的,培养学生的言语技能,提高语言能力和交际能力。 相似文献