温室便携式温差发电系统的设计与试验

为解决在极端条件下,偏远地区温室大棚小功率器件,如节能灯、温度湿度监控系统、数码设备等必要用电设备的随时供电问题。该文设计了一种便携式且可持续供电的温差发电系统。该系统发电结构为一个小型的长方体发电箱,且系统总质量较轻,满足便携性。该系统采用生物质燃烧产生的热量作为热源,使用扁平热管作为导热元件,冷端利用水冷散热。使用ANSYS对系统进行仿真分析,并搭建试验平台,采集并记录相关数据,数据显示该系统热端的最高温度为270.1℃,输出的最大功率为10.7 W,热电效率最大为5.73%;结果表明,该系统具有便携性,热端温度较高,具有较高的热电效率,在极端条件下或偏远地区可实现随时发电,同时为便携式发电系统的研究与应用提供了有力依据。     

基于改进YOLOv4-Tiny的蓝莓成熟度识别方法

为实现自然环境下蓝莓果实成熟度的精确快速识别,该研究对YOLOv4-Tiny网络结构进行改进,提出一种含有注意力模块的目标检测网络（I-YOLOv4-Tiny）。该检测网络采用CSPDarknet53-Tiny网络模型作为主干网络,将卷积注意力模块（Convolution Block Attention Module,CBAM）加入到YOLOv4-Tiny网络结构的特征金字塔（Feature Pyramid Network,FPN）中,通过对每个通道的特征进行权重分配来学习不同通道间特征的相关性,加强网络结构深层信息的传递,从而降低复杂背景对目标识别的干扰,且该检测网络的网络层数较少,占用内存低,以此提升蓝莓果实检测的精度与速度。对该研究识别方法进行性能评估与对比试验的结果表明,经过训练的I-YOLOv4-Tiny目标检测网络在验证集下的平均精度达到97.30%,能有效地利用自然环境中的彩色图像识别蓝莓果实并检测果实成熟度。对比YOLOv4-Tiny、YOLOv4、SSD-MobileNet、Faster R-CNN目标检测网络,该研究在遮挡与光照不均等复杂场景中,平均精度能达到96.24%。平均检测时间为5.723 ms,可以同时满足蓝莓果实识别精度与速度的需求。I-YOLOv4-Tiny网络结构占用内存仅为24.20 M,为采摘机器人与早期产量预估提供快速精准的目标识别指导。     

基于高光谱技术的猪肉肌红蛋白含量无损检测

为充分利用猪肉光谱与图像信息,实现猪肉肌红蛋白含量的在线检测,该研究提出一种基于深度学习模型的猪肉肌红蛋白含量无损检测方法。采用高光谱设备采集冷藏过程中猪肉高光谱图像,通过ENVI5.3选择图像感兴趣区域（Region Of Interest,ROI）,分别提取ROI平均光谱信息与主成分图像信息。利用卷积自动编码器（Convolutional Auto Encoder,CAE）提取光谱与图像信息深度特征,分别建立光谱特征、图像特征及图-谱融合特征与肌红蛋白含量之间关系的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）预测模型。其中基于融合深度特征CNN预测模型准确度较高,该模型对脱氧肌红蛋白（DeoMb）、氧合肌红蛋白（OxyMb）、高铁肌红蛋白（MetMb）含量预测集决定系数分别为：0.964 5、0.973 2、0.958 5,预测集均方根误差 RMSEP分别为：0.015 8、0.226 6、0.381 6。为进一步验证图-谱融合特征与猪肉肌红蛋白存在对应关系,分别建立偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）、支持向量机回归（Support Vector Regression,SVR）预测模型。结果表明：CAE能充分提取图像与光谱特征;基于融合特征建立回归模型能提高肌红蛋白含量预测精度,相比于光谱信息与图像信息,以MetMb为例其分别提高5.42%、16.12%。该检测方法为肉类质量在线检测提供参考,具有好的应用前景。     

基于双曲正切函数的光伏/温差自适应MPPT控制策略研究

为了提高光伏/温差联合发电系统的效率,需要进行最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）控制。针对传统电导增量法步长固定不变,导致跟踪速度慢和稳态误差大的缺点,提出一种恒定电压法和双曲正切型自适应变步长算法结合的MPPT控制策略。该策略利用双曲正切函数单调递增、变化速度快的特点,使步长可以根据光强等外界环境条件的变化,自适应地快速调整,同时利用恒定电压法加快追踪的响应速度。通过Matlab/Simulink软件仿真和硬件试验表明,该研究所提方法在光照强度剧烈变化时,系统能够在15 ms内快速跟踪到最大功率点,同时稳态误差低于0.3%,实现了MPPT控制在跟踪速度和稳态精度方面的同步优化。     

基于网络的农业决策咨询系统的设计与开发

针对信息化农业的要求，提出了农业决策咨询系统与网络相结合的研制与开发的初步设想，为黑龙江省农业决策咨询系统的创建与实现提供理论依据。     

电加热式干燥机热量回收温差发电装置设计与性能分析

干燥是很多行业生产流程中的必要环节。目前,干燥机加热箱、风道的主要材料为钢板,工作时热量散失多。传统方法是在钢板内层或外层铺设保温材料,这种方法存在只能延缓热量散失,无法回收热量的问题。针对该问题,该研究提出了通过温差电池（Thermoelectric Generator,TEG）回收干燥机热量的节能模式,设计研发了安装在干燥机上回收热量的温差发电系统。使用Fluent软件对安装TEG前后的干燥机进行温度场仿真,并结合实测结果评估安装TEG对干燥机运行的影响。进一步搭建干燥机温差发电试验平台,测试发电系统的参数特性,试验结果表明安装TEG对干燥机功效影响不明显。当加热功率3.0 kW,风速12 m/s时,对应的最优水流量为22.3 L/min,此时水泵消耗功率约6.4 W,系统输出功率31.8 W,净输出功率最高达到25.40 W,热电转换效率为3.90%,该研究为干燥节能技术提供了新思路。     

精细农业无线传感器网络终端节点定位研究

针对现有精细农业传感器网络监测系统中的终端节点模块定位算法易陷入局部最优、定位精度低等缺陷,提出了一种改进无线传感器网络节点定位算法针对大豆农田Zig Bee无线网络终端节点进行定位,采用高斯数据筛选模型修正接收信号强度测量距离。同时,在标准粒子群算法基础上引入混合变异策略,运用混合策略中各个变异函数的优势在算法搜索过程中作用于种群,使粒子跳出局部最优,保证全局搜索遍历能力。大豆实验田试验表明:标准粒子群定位算法和本文提出的混合变异粒子群定位算法的总体定位平均误差分别为1.746 1m和1.1 7 0 8 m,表明改进方法的定位精度更高。     

基于Dempster-Shafer理论的大豆病害信息诊断模型

针对大豆生长病害智能诊断过程中计算机技术辅助决策的难点,构建了一个基于Dempster-Shafer理论的大豆病害信息诊断模型.对模型进行了理论及特性分析,建立了该种方法实现的理论框架,给出了具体的应用规则,并结合大豆病害的实例进行了具体应用.结果表明,该方法在大豆病害诊断过程中会大大提高决策的精度和可信度.     

寒地塑料大棚环境信息采集终端设计

针对黑龙江地区以塑料大棚为主的设施农业基本停留在"无人看守"或人工观察阶段的现状,设计了以寒地塑料大棚为研究对象的环境信息采集终端。该终端具有测量精度高、操作简单、便于携带及现场直读等优点。基于ARM对该终端进行软件和硬件设计。该终端在东北农业大学温室基地测试了6个月,结果表明,该终端实现了对塑料大棚环境信息快速有效的采集。     

感应式电流继电器在农村变电所中的应用

介绍了感应式电流继电器构成保护装置的优点；论述了保护装置的保护原理、整定计算和调整方法等；分析了保护装置的特点，指出了其在农村电气化中的作用和应用前景。