拖拉机电控液压动力转向系统的研究

以铁牛654l拖拉机为实验平台设计了一种电控液压动力转向系统,提出了双通道PD控制方法,利用目标转角和实际转角的偏差作为控制器输入,控制器通过判断左右转向调整PD控制参数以补偿转向油缸的不对称性对转向系统造成的影响,从而使左右转向获得相同的转向特性。台架试验结果表明：该方法很好的解决了转向油缸不对称造成的左右转向不对称问题。提高了系统的稳定性,控制精度和快速响应特性,可以作为自动或辅助驾驶车辆的转向执行机构。     

基于声学映像的南海灯光罩网渔业中鲣的时空分布

基于灯光罩网和EY60科学探鱼仪采集鲣(Katsuwonus pelamis)的生物学数据与声学映像,通过分析后向体积散射强度Sv (dB)、平均目标强度TS (dB)及单位采样体积的平均鱼类数目(Nv)等信息,研究鲣的时空分布与现场目标强度变化.S13站位的鲣平均叉长(362.20±35.73) mm,S14站位的鲣...     

基于接触状态感知的羊胴体后腿自适应分割控制方法

针对羊胴体后腿骨肉边界未知、尺寸多变和可见性约束限制造成的机器人自主分割精确度低与易受阻卡住的问题，提出一种羊胴体后腿自适应分割控制方法，并开展羊胴体后腿分割试验进行验证。该方法以接触状态感知为核心，有效提取接触类型特征、接触异常度特征和接触方向特征，通过构建深度时空神经网络识别接触类型，构建深度自编码网络估计接触异常度，采用主成分分析方法检测主要接触方向，实现接触状态多模态感知，机器人通过动态运动基元模仿学习人类操作技能，并结合接触状态感知信息实现关节运动的自适应调节。试验结果表明：深度时空网络模型在羊胴体后腿分割验证集上的识别准确率为98.44%;深度自编码网络模型能够较好地估计验证集样本的接触异常度，区分不同的接触状态。机器人基于自适应分割控制方法开展实际分割试验，与对照组相比，最大分割力下降幅度为29 N,最大力矩下降幅度为7 N·m,证明该方法的有效性；平均最大残留肉厚度为3.6 mm,平均分割残留率为4.9%,分割残留率与羊胴体质量呈现负相关，证明该方法具有良好的泛化性和准确性，并且整体分割效果较好，满足羊胴体后腿分割要求。     

基于电驱动系统的农业车辆牵引负荷车设计与试验

针对传统农业车辆牵引负荷车机械结构复杂、存在加载死区导致无法实现全范围加载，采集系统功能单一无法实时评估被试车辆牵引性能的问题，设计了一种基于电驱动系统的农业车辆牵引负荷车。负荷车以最大加载牵引力150 kN为设计目标，结合对驱动轮的受力分析，完成了其整机关键部件的选型设计，采用集成发动机-电动桥的电驱动系统为核心单元，使用转向牵引架实现前桥平台的自动跟随转向。在LabVIEW RIO架构基础上，通过FPGA搭建高算力、高性能的测控系统，实现对电驱动系统电流、电压、被试车辆牵引力、油耗等多种信息的采集、无线传输与存储，并使用模糊自适应PID控制算法对牵引力加载进行闭环控制。最后开展整机性能验证试验，负荷车实现了0～150 kN范围内的负荷加载，加载系统最大响应时间为3.6 s,最大超调量为1.61%,实际加载牵引力与目标牵引力最大误差为4.5%。整机性能验证试验表明，负荷车具备良好的牵引负荷加载性能，其测控系统可实现被试车辆牵引性能多参数的实时准确监测，能够完成对农业车辆牵引性能的全面评估。