智能玉米籽粒联合收获机设计与试验

籽粒收获是我国玉米收获发展方向,但黄淮海地区高含水率夏玉米脱粒收获时籽粒破碎率、损失率和含杂率高。为推动高含水率玉米籽粒收获机械化进程,研制一种智能玉米籽粒联合收获机,设计一种低损摘穗与秸秆处理一体化割台,通过摘穗板间隙、拉茎辊转速、割台高度等主要参数调整,实现割台高效低损摘穗;设计一种适于高含水率玉米的纵轴流脱粒滚筒结构,通过优化脱粒滚筒、分离凹板和顶盖结构,调整脱粒系统工作参数,提高脱净率,降低破碎率;开发玉米收获机精准智能控制系统,集成导航定位、基准行自动引导作业、割台高度自动仿形、关键部件转速实时监测、故障报警等技术。田间试验表明:该机生产率0.73 hm~2/h,总损失率1.32%,籽粒破碎率4.47%,籽粒含杂率2.1%,满足设计与使用要求。     

玉米小区收获机低损摘穗装置的设计与试验

针对玉米小区收获机在育种收获摘穗过程中存在的籽粒损失率高、破碎率高的问题,创新设计了一种“拉-压-摘”组合式的低损摘穗装置。通过对各关键部件的理论分析,确定了装置主要结构的整体参数,压茎轮直径62mm、长度400mm。田间试验结果表明:摘穗装置的籽粒损失率为0.72%,籽粒破碎率为0.33%,有效保证了玉米小区收获机的低损摘穗作业,可为玉米小区收获机低损摘穗技术的研究提供参考。     

高含水率玉米籽粒低损收获与穗茎一体化收获技术及装备

正"十三五"期间,中国农业机械化科学研究院承担的"高含水率玉米籽粒低损收获与穗茎一体化收获技术及装备"项目,取得了多项创新成果。该研究以玉米籽粒含水率、作业质量参数为控制依据,建立了摘穗损失、籽粒破碎、籽粒回收损失等指标的自适应智能调控策略,研发了玉米籽粒破碎率、果穗断穗率在线传感系统和控制模块,形成高含水率玉米籽粒收获自适应调控系统;开发了低损喂入、收获台过载保护和返吐等技术,以及高效单纵轴流、双纵轴流脱粒等核心装置,研制了高含水率玉米单纵轴流籽粒收获机、高含水率玉米双纵轴流籽粒收获机,解决了高含水率玉米籽粒收获国际性难题,引领玉米收获技术的发展。     

联合收获机轻量级数字孪生系统构建方法研究

针对现有农机装备数字孪生系统开发难度大、配置要求高以及资源占用过高的问题,提出基于轻量级网络的联合收获机数字孪生系统构建方法,包含物理、虚拟、数据交互、模型计算以及人机交互等多个子系统的实现方法。基于数字孪生的技术特点和联合收获机的作业特性,设计了一种基于JavaScript语言的轻量级数字孪生系统框架。通过采用Solidworks和CMdevelopment kit工具进行数字孪生系统的模型轻量化处理及坐标系整合,实现了在不影响模型精度和功能的前提下,显著降低系统对硬件要求和内存占用量。以雷沃GM100型联合收获机为对象,开发基于轻量级网络的联合收获机数字孪生系统,为联合收获机孪生系统性能分析、实时监控、瞬时计算以及远程操纵提供联合仿真、分析以及验证平台。为验证数字孪生系统性能和功能,开展了孪生系统性能测试及油耗预测实验。实验结果表明,在数据更新频率20Hz下,响应时间在78ms以内,内存占用量在331MB以内;性能测试中,系统在运行状态下CPU和GPU的平均占用率分别为17%和30%;即使在高强度操作下,系统帧率仍可保持在75.6f/s;在正常作业下油耗预测模型平均误差为0.34L/h,平均相对误差仅为2.51%。本系统提供了一种低成本、高效率的数字孪生轻量化构建方案。     

黑龙江玉米籽粒机收技术试验与分析

<正>黑龙江是我全国重要的商品粮基地,玉米种植面积位居全国前列。目前,玉米收获机械化技术模式主要是摘穗、脱粒两段式。为提高玉米机械化收获技术水平,降低农民劳动强度,黑龙江省农业机械化技术推广总站在2018年开展了玉米籽粒机械化收获技术试验,从不同品种和不同机械的作业效率、损失率、籽粒破碎率、含杂率等因素,选出适合黑龙江推广应用的籽粒收获机械。一、试验内容1.考核不同玉米品种籽粒机械化收获和不同脱粒滚筒类型玉米籽粒收获机的损失率、籽粒破碎     

一种玉米收获机控制系统的机器学习算法应用

为进一步提升我国玉米收获机的作业水平、降低其籽粒损失率，基于机器学习算法理念，针对其控制系统展开优化研究。以玉米收获机控制系统的结构组成为基础，恰当地选择对象与目标明确的机器学习算法为应用核心，建立系统的控制模型，同步实施系统的硬件配置以满足机器学习算法在进行收获作业时各功能要求的实现，并展开此机器学习算法应用下的玉米收获机作业试验。试验结果表明：经机器学习算法应用前后对比，应用后的玉米收获机控制系统的控制精度相对可提升7.92%,在保证了秸秆切断合格率与苞皮去除率的前提下，实现了籽粒损失率相对降低2.32%的良好控制作业效果，整机作业效率比机器学习算法应用前提升了5.12%,并提高了收获控制精度及收获籽粒完整性。     

基于DeepLabV3+网络的机收大豆破碎率在线检测方法

针对传统大豆联合收获机破碎率在线检测方法以人工检测耗时耗力且受人为主观因素影响的问题,提出基于DeepLabV3+网络的机收大豆破碎率在线检测方法。利用大豆图像在线采集装置获取联合收获机实时收获的大豆图像,使用标注软件对图像进行标注,构建数据集。为进一步提高网络训练速度,在DeepLabV3+网络中主干特征提取网络选用轻量级卷积网络MobileNetV2替代网络Xception;在预测部分,采用加黑边裁剪拼接的方式,提高图像分割精度。试验结果表明：基于DeepLabV3+网络模型对测试集大豆样本图像中破碎籽粒识别的综合评价指标F₁值为89.49%,完整籽粒识别的综合评价指标F₁值为93.93%;建立破碎率量化模型,进行台架试验,采用本文提出大豆破碎率在线检测方法检测结果平均值与人工检测结果平均值相对误差0.36%;为大豆联合收获机作业质量在线检测提供参考。     

小型玉米收获机的设计试验与参数优化

立足于丘陵山区玉米收获的实际需要,结合西南玉米区的特有地形及玉米种植农艺要求,设计了一种基于微耕机底盘驱动的小型玉米收获机。在1 G-105微耕机的基础上,增加了合适的摘穗装置和切碎装置,确定了相关的结构、装配及工作参数。以籽粒损失率、果穗损失率、籽粒破碎率及秸秆粉碎长度合格率为指标,对其分别进行了室内试验和田间试验。结果表明:该玉米收获机的相关指标达到NY/T645-2002《玉米收获机质量评价技术规范》的要求,能够满足丘陵山区玉米机械化收获的要求。     

基于PID参数整定的低碎籽率联合收获机设计

为了降低联合收获机收获籽粒的破碎率,对全喂入轴流滚筒型联合收获机进行了改进,利用PID调节器对割台的螺旋推进器的转速进行了调节,使用模糊控制原理对调节器进行了参数整定,从而提高了脱粒过程的控制精度。为了验证改进后的全喂入式联合收获机的可靠性,对其功能进行了测试,主要包括模糊控制的响应时间、超调量及籽粒的破碎率。其中,模糊控制的测试主要使用MatLab提供的SIMULINK工具箱来完成。通过测试发现:联合收获机的转速提升1rad/s,其控制时间为仅为1s,经过模糊控制之后超调量明显减小,响应曲线平滑,调节时间理想。最后,通过籽粒破碎率试验发现:使用本文设计的低籽粒破碎率联合收获机的在收获过程中的籽粒破碎率有了明显的降低,符合设计要求。     

自走式玉米籽粒联合收获机优化设计

针对高含水率玉米籽粒收获的要求,在现有纵轴流玉米收获机成熟机型的基础上,研制柔性低损伤玉米摘穗和输送装置,并研制脱粒、分离和清选装置,优化传动和驱动系统,实现自走式玉米籽粒联合收获机的优化提升,使其适合玉米籽粒收获作业。      

玉米收获机械关键装置结构特点及发展趋势

玉米收获是玉米生产过程中的重要环节,收获机械的工作性能直接影响收获效果和工作效率。由于玉米果穗的结构特性,玉米收获过程中收获方式不当,易造成不必要的损失,因此对玉米收获机械的关键装置的结构有较高要求。对玉米收获机械关键装置的研究一直是玉米收获领域的重要研究内容,本文主要对玉米摘穗机、脱粒机和籽粒收获机的关键装置的工作原理、技术特点和优缺点进行简述,并讨论了我国玉米收获机械的发展趋势。     

小麦玉米规模化周期性耕作装备优化配备研究

针对小麦玉米两作规模化生产技术装备优化配备的特点,通过对山东省小麦玉米规模化生产的大量调研,制定了适合山东省小麦玉米两作规模化周期性耕作(4年)技术模式,提出了一种适用于优化配备通用数学模型建立的以生产环节为单位的技术模式组织方法,并以不同的作业环节组织周期性耕作技术模式;采用专家法进行机组的最优配套和选型,以作业成本最小为目标,分别采用线性规划方法和整数规划方法建立了农机装备优化配备通用数学模型。此模型适用于不同规模和生产技术模式下的全过程作业环节的农机装备优化配备方案生成,建立了优化配备基础数据库,开发了农机装备优化配备系统,生成了优化配备方案。研究结果表明:线性规划优化配备方案作业成本低于实际规模的作业成本15%~35%,整数规划优化配备方案作业成本低于线性规划优化配备方案的作业成本。可见,小麦玉米两作规模化生产技术装备优化配备结果正确合理。     

基于云计算的农机部件数字化车间集成技术研究

为了提高农机加工的现代化和数字化水平,降低设计成本、缩短设计周期、提高农机部件的加工质量,结合复杂零件CAD/CAPP/CAM集成系统,采用数字化虚拟仿真技术,提出了一种基于云计算平台的农机数字化车间集成技术,并提出了基于叶贝斯分类算法的云资源优化配置算法。该技术平台通过统一的零件模型信息源实现了零件几何信息和非几何信息的共享,改进了传统的CAD、CAPP、CAM系统的不足,简化了其数字化制造工作,大大提高了企业的生产效率。以农机部件的数字化加工虚拟仿真为例,对农机部件加工刀具轨迹进行了平台测试,结果表明:利用平台的云搜索功能可以有效地确定刀具走刀方式,生成刀具轨迹,对农机现代化加工水平的提高具有重要的意义。     

中国玉米收获技术与装备发展研究

阐述了中国玉米种植模式、收获工艺及收获装备与发达国家的差异,以及中国玉米收获机械的研发历程和主要机型.阐述摘穗、剥皮及茎秆处理等通用技术与装置的特点,以及中国在不分行玉米收获技术方面的研究与探索.分析了当前制约中国玉米收获机械化发展的主要因素、国外玉米联合收获机的发展趋势和中国各玉米产区种植与收获特点,指出了中国应在农机农艺融合的基础上,因地制宜地开发适合本地区的玉米联合收获装备.     

大豆玉米带状复合种植全程机械化关键技术与装备

针对现阶段我国大豆、玉米进口逐年增加，粮食安全有较大隐患的问题，我国启动大豆和油料产能提升工程，大力推广大豆玉米带状复合种植技术。大豆玉米带状复合种植农艺以“选配良种、扩间增光、缩株保密”为核心，以“减量一体化施肥、化控抗倒、绿色防控”配套，对农业机械提出提升通过性能、提高作业效率的总体要求，在播种方面发展小株距精密播种技术、大豆玉米播种分控技术、玉米大排量施肥技术、秸秆防堵技术、均匀接行技术；在田间管理方面发展双喷雾系统分带定向施药技术、自适应喷杆调节技术、植保机轮距调节技术、防飘移喷雾技术；在收获方面发展密植玉米低损摘穗技术、玉米低损低破碎脱粒技术、大豆低损割台技术、大豆低破碎柔性脱粒技术、大豆高效清选技术、大豆低破碎籽粒输送技术、大豆机收质量在线检测技术。现阶段需优化大豆玉米带状复合种植全程机械化装备，进一步结合大豆玉米带状复合种植的农艺特点与作业机具特性，加强理论研究，促进农机农艺进一步融合，加强创新机具研发，提高机具对种植模式的适应性。     

农机数字化车间制造过程研究——基于物联网和智能大数据云存储

随着计算机技术和网络通信技术的发展,机械制造行业正向着网络化、集成化和智能化方向发展。伴随着农业自动化水平的不断提高,农机装备设计制造企业也在不断改进技术,以适应市场的发展需求。为了提升农机装备的数字化设计制造水平、提高装备的生成效率及满足个性化设计需求,将物联网和智能大数据云平台服务系统引入到了农机数字化车间,使车间同时具有农机部件的建模、工艺仿真和数控加工等功能,实现了海量农机设计制造经验数据分析与共享。为了验证方案的可行性,以农机变速箱齿轮的加工为例,对数字化加工方法和传统加工方法进行了对比,结果表明:采用数字化加工技术可以有效缩短工期,提高生产效率,对于现代化农机装备的设计制造具有重要的意义。     

国内外农业装备技术发展趋势及进展

分析了现代农业发展趋势,从发展模式、技术创新、国际化和生产组织等方面提出了未来农业发展方向。分析了农业装备技术发展趋势,提出了其发展方向是大型化、多功能和智能化。分析了我国农业装备技术在数字化设计及制造、智能监控等共性关键技术,以及拖拉机、耕整种植机械、田间植保机械、收获机械和农产品产地加工处理设备等方面的进展现状。提出了未来一段时期我国农业装备先进制造技术、智能化技术以及产品技术的重点发展方向。      

伊犁河谷玉米籽粒机械化收获现状及建议

玉米籽粒机械化收获是实现玉米全程机械化的关键,涉及到品种选育、栽培管理、农业机械、粮食收购和烘干等相关的环节和部门,在这项系统工程中需要各环节、部门和研究人员的紧密配合,才能更好地实现玉米全程机械化。该文针对伊犁河谷籽粒机械化收获的现状及存在的问题,通过对该系统中各相关环节、部门和研究人员的系统分析和思考,提出相应的解决措施,使其紧密配合和协同发展,为更好实现玉米全程机械化提供保障,加速当地玉米全程机械化的进程。     

山东麦玉轮作机艺结合的障碍因素与突破途径

小麦、玉米是山东的主要粮食作物,种植面积大,产量高,耕种收等主要生产环节基本实现了机械化。通过研究小麦、玉米轮作区粮食产量、栽培方式和机械化生产的现状,分析小麦、玉米轮作农业机械化生产与农业高产栽培技术之间存在的种植方式、农艺环节、配套机械种类、收获方式、良种质量等相互关联问题,探讨影响小麦、玉米主要粮食生产机艺融合的历史、经济、传统观点、经营模式、科技体制等障碍因素,提出了促进粮食生产和农机、农艺融合的政策措施和技术措施,旨在推动建设持续稳定高产、高效的现代化农业生产模式。     

应用技术创新提升我国甘蔗收获机械化水平

阐述了目前我国甘蔗收获机械的现状．指出尚无适用的丘陵甘蔗收获机械的主要关键问题是研发的各种机型整体性能均未能达到使用要求,传统物理样机研发模式存在时间长、花费多、难度大等不足,结合先进的可视化虚拟设计技术及多学科设计优化方法是解决收获机械成功开发的最好途径。