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为解决菠萝采收效率低、成本高等问题,该研究根据菠萝果实的几何特征和花萼结合处易折断、茎秆较脆等生物学特性设计了一种拨杆喂入式菠萝采收机构,分析了影响收获效率的主要因素,包括:拨禾轮半径、拨禾轮转速、履带行走机的前进速度等,并确定了关键部件的结构和运动参数。在对菠萝果实与茎秆分离的运动学和动力学分析的基础上,确定了菠萝果实在花萼与茎秆连接处或在靠近花萼的茎秆处断裂的力学依据,其中成熟度较高时,菠萝花萼处的脱落区结合强度较小,受切应力作用而断裂;成熟度较低时,茎秆较细处因弯曲过大而断裂。建立采收过程的多体运动学仿真模型,分析了收获过程中菠萝植株的力学和动力学特征,求解不同运动情况下拨杆接触果实时的接触力峰值。两因素五水平正交台架试验表明,菠萝收获效果最佳的参数组合为前进速度0.4 m/s、拨禾轮转速22.8 r/min。最优参数组合的田间试验结果表明:拨杆喂入式菠萝收获机进行收获作业时工作顺畅,采收后的植株生长状态良好;菠萝果实收获成功率为84%,损伤率为9.53%,综合评价指标为85.94%。研究结果可为菠萝采收机械的研究提供参考。 相似文献
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目的 设计一种机电式流量调节阀,与已研制的气力引射式施肥器集成构建液体肥变量施用调节系统,实现水稻近根部微小流量液体肥精准施用。方法 通过试验标定了系统质量流率理论模型,建立控制系统传递函数模型,设计了基于模糊推理的PID控制器结构、规则和初始参数;通过仿真试验,分析了PID和模糊PID控制的调控响应能力。结果 仿真试验结果表明,模糊PID控制阶跃信号响应超调量、调节时间和稳态误差分别为0.12%、2.51 s和0.007, 与PID控制的对应值42.90%、4.44 s和0.010相比均较低,表明模糊PID控制动态调节和稳定性更好;在幅值为0.5、持续时间为0.1 s的脉冲信号干扰下,模糊PID控制的调节时间为0.61 s,比PID控制(1.67 s)更短,具有更强的抗干扰能力。性能试验结果表明,10种目标质量流率条件下,模糊PID控制的质量流率绝对误差均低于PID控制,控制精度为93.93%~96.88%,高于PID控制(90.00%~95.21%);在施肥量变化时,模糊PID控制的超调量为12.2%,上升时间、调节时间和峰值时间分别为1.5、10.7和1.7 s,均低于PID控制的17.4%、2.1 s、13.3 s和2.3 s。结论 基于模糊PID控制的水稻液体肥变量施用调节系统具有较高的质量流率控制精度和跟踪性能,为研制水稻田液体肥变量施肥装备奠定了基础。 相似文献
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为了提高菠萝收获的机械化和自动化水平,该研究以菠萝采收机为研究对象,采用改进RRT*(Rapidly-exploring Random Trees Star)算法进行全局路径规划。首先在产生随机采样点时引入自启发式思想约束采样点的生成,在拓展新节点时借鉴人工势场引入方向权重对新节点拓展方向进行约束,同时计算权重wg合适的取值范围,采双向拓展加快迭代速度,后利用贪心算法修剪路径的冗余节点,并利用Cantmull-Rom插值函数对路径进行平滑处理。根据农田道路存在的复杂情况创建多障碍物、迷宫和狭窄通道3种仿真环境,分别对比RRT*算法、双向RRT*算法和改进后RRT*算法的性能进行测试。试验结果表明:3种环境下,本文算法的平均收敛时间是RRT*算法的17.97%,是双向RRT*算法的46.12%,平均规划速度是RRT*算法的4.7倍,是双向RRT*算法的2.2倍左右,平均拓展的节点数量比 RRT* 算法减少87.22%,比双向 RRT* 算法减少 52.52%,平均路径长度比 RRT* 算法减少 3.81%,比双向 RRT* 算法减少 6.08%。田间试验结果表明:本文算法的规划时间仅为RRT*算法的14.12%,为双向RRT*的20.34%,迭代次数比RRT*算法减少80.89%,比双向RRT*减少69.70%。另外,RRT*和双向RRT*算法规划出的路径上大于60°的转角分别是本文算法的1.56和2.06倍,大于100°的转角分别是本文算法的1.55和2.18倍,本文算法规划的路径更平滑。改进RRT*算法在农田里规划的路径符合菠萝采收机的路径导航需求,研究结果可为菠萝采收机的导航研究提供参考。 相似文献