基于改进残差网络的田间葡萄霜霉病病害程度分级模型

针对传统葡萄霜霉病人工诊断分级方法低效且存在滞后性的问题,提出了一种改进残差网络的田间葡萄霜霉病识别及病害程度分级模型.在田间采集霜霉病前期、中期、后期以及健康叶片图像,并模拟天气、拍摄角度及设备噪声等影响因素进行数据增容;基于不同发病程度叶片间特征相似度高、区分难度大的特点,在优选ResNet-50模型的基础上,为解...     

面向多机器人的传统苹果园无线通信信号传播特性研究

为解决农业多机器人在传统苹果园行间协同作业时的通信节点最佳部署问题,研究了2.4GHz Wi-Fi信号在传统苹果园（苹果成熟期）中的传播特性。将信号发射、接收节点分别距地面高度0.45、0.55、0.65、0.75m垂直部署,依据多机器人直线型、小间距V形、大间距V形、并排型等4种典型编队方式将节点水平部署,测量通信信号在不同高度条件以及上述4种编队方式下不同距离处的接收强度。研究结果表明,4种编队方式中,以直线型编队方式下的信号衰减最缓慢。因此,传统苹果园中多机器人最佳的编队方式为直线型,节点部署高度最好在果树第一侧枝向下0.2m左右处。对路径损耗数据进行回归分析,发现其在每个无线通信信号节点高度、每种多机器人典型编队方式下均符合对数路径损耗模型,模型的R2在0.860~0.989之间。同时,建立了用于预测2.4GHz Wi-Fi信号在传统苹果园（苹果成熟期）中的路径损耗模型,并同期选择了其他苹果园验证了预测模型的准确性,R2在0.947~0.967之间,RMSE在1.489~2.432dBm之间。模型能较好地预测Wi-Fi信号在传统苹果园中的路径损耗情况,可为农业多机器人在传统苹果园中的通信节点部署提供参考。     

农业机械智能化设计技术发展现状与展望

我国地域差异大、农作物种类和种植模式多样,农业机械具有多功能、小批量、定制化及多样化的用户需求特征。当前国内农业机械制造企业产品研发普遍以跟踪、仿制为主,存在研发周期长、效率低、产品可靠性差等问题,企业和产品的竞争力低下、缺乏核心自主技术,已成为制约我国农业机械企业可持续发展的瓶颈。智能化设计技术以满足用户定制化、多样化需求为目标,以知识工程(KBE)、数据管理(DM)、人工智能(AI)、虚拟仿真等现代信息技术为手段,通过整合农业机械全生命周期过程中上下游相关企业已有资源,集成产品数据管理(PDM)和产品生命周期管理(PLM)的协同设计平台,实现农业机械设计过程的协同化、自动化和智能化,是提高我国农业机械设计水平的关键。本文针对农业机械特点,对农业机械智能化设计技术的定义、技术体系、关键技术及发展现状进行了深入剖析,重点总结了近年来计算机辅助设计(CAD)、模块化设计、知识工程、虚拟仿真、PDM/PLM协同设计等智能化设计关键技术的研究现状与发展趋势,并提出了农业机械智能化设计领域未来发展趋势,为农业机械设计技术发展提供参考。     

基于无人机LiDAR的天然林与人工林林隙提取

为研究主动遥感进行森林地物分类和林隙提取的效果,分别在天然林和人工林中比较了无人机激光雷达(Li DAR)数据的阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法的分类精度和适用性。选取天然林(黑龙江省哈尔滨市帽儿山林场)和人工林(内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场)两处试验区,应用阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法,对两个试验区采集的无人机Li DAR数据进行林隙、非林隙、其他类型划分。研究结果表明,面向对象法在天然林和人工林试验区中的分类精度和Kappa系数均最高,天然林为82. 43%、0. 73,人工林为91. 74%、0. 88;逐像元法次之,天然林为76. 62%、0. 64,人工林为78. 68%、0. 68;阈值法的分类精度和Kappa系数差异较大,在天然林中的精度极低,为50. 54%、0. 27,人工林的精度较高,为79. 12%、0. 69。面向对象法和逐像元法在天然林和人工林普遍适用,均可以达到理想的分类精度和Kappa系数。阈值法在天然林的精度较低,更适合于人工林的分类,即林分高度趋于一致,且建筑、道路等其他类型干扰较少的区域。天然林的最佳分类方法为面向对象法,人工林的最佳分类方法为阈值法。     

水泵水轮机泵工况轴向力特性分析与改善

水泵水轮机是抽水蓄能电站的核心部件,水泵水轮机的轴向力特性对其运行稳定性与安全性具有主要影响。作为一种典型的立式机组,为防止抬机事故的发生,机组转轮部分需要具有向下的轴向力,但在泵工况下,该轴向力容易过大,并可能引起机组下沉。采用计算流体动力学方法,研究分析抽水蓄能水泵水轮机泵工况不同流量与活动导叶开度下的轴向力特性。研究结果表明,在泵小流量、小导叶开度、高扬程的工况下,向下的轴向力较大;采用对称布置的均压管路连接转轮上冠腔体与尾水管,轴向力变为轻微向上,扬程与水力效率无显著变化,有效解决了机组泵工况向下轴向力较大的问题,机组运行的安全性与稳定性得到了显著提高。     

丘陵山地拖拉机电液悬挂仿形控制系统研究

针对丘陵山地拖拉机作业地形复杂,传统电液悬挂控制系统地形适应性差的问题,设计了一套横向姿态可调的丘陵山地拖拉机电液悬挂仿形控制系统。根据丘陵山地拖拉机仿形控制作业需求,在传统悬挂结构基础上加装一个液压驱动旋转装置,设计了一种仿形悬挂机构,基于液压多点动力输出技术设计了带有负载反馈的闭心式液压控制系统,并提出了一种基于带死区的经典PID算法的控制方法。通过对阀控非对称液压缸工作原理的分析,建立了其数学模型并推导出仿形控制系统的传递函数,运用Matlab/Simulink建立了电液悬挂仿形控制系统的动力学模型并进行了仿真分析,仿真结果表明,系统在0°~11°阶跃信号的作用下,调整时间约为0.4s,几乎无超调,系统稳定后农机具横向倾角约为11.1°,稳态误差约为0.1°,仿真结果验证了该控制算法的有效性。通过对传统拖拉机的液压悬挂装置进行改装,将原来的手柄操纵式液压悬挂装置改装成带有虚拟终端的电液悬挂控制系统,搭建了仿形控制试验台并进行了室内台架试验,试验结果表明,系统调整时间约为2.2s,几乎无超调,系统稳定后农机具横向倾角约为11.2°,稳态误差约为0.2°,在系统允许误差（0.5°）范围内,试验结果验证了所设计的丘陵山地拖拉机电液悬挂仿形控制系统调节的快速性与稳定性,满足拖拉机等高线坡地作业需求。     

基于工作空间的果园作业平台结构参数优化与试验

为提高果园作业平台的适用性和操作灵活性,根据乔砧密植的纺锤形苹果种植模式确定其目标工作空间,以工作空间尺寸偏差、工作空间体积和平均可操作度描述其可达工作空间性能,分析了平台主要结构参数杆长和关节变量（关节角、连杆偏移）对工作空间性能的影响。建立了以可达工作空间性能和结构紧凑为指标的优化模型,利用遗传算法求解得出最优参数为：杆2和杆4的长度分别为988、879mm,关节1、3的关节角范围分别为[107°,256°]、[-118°,-76°],关节5、6的连杆偏移最大值分别为720、340mm。优化后其可达工作空间尺寸偏差分别减小96.09%、95.60%,体积减小4.69%,平均可操作度增加1.43%。对优化后的果园作业平台进行了实地果园工作空间试验,结果表明：承载质量为65kg、横坡坡度为15°、纵坡坡度为15°时,工作空间尺寸偏差最大,分别为16.2、16.7mm,比原型分别减小93.89%、93.76%。     

基于DOM及LiDAR的多尺度分割与面向对象林隙分类

为研究分割尺度对航空正射影像(DOM)与LiDAR数据协同面向对象林隙分割与分类的影响,以东北典型的天然次生林帽儿山实验林场东林施业区为试验区,对DOM与LiDAR数据进行多尺度分割与面向对象林隙分类。分割过程中,采用基于DOM分割、基于LiDAR数据分割、DOMLiDAR协同分割3种分割方案。每种分割方案采用10种尺度。在每种尺度应用两种数据提取的光谱和高度两种特征,采用支持向量机分类器(SVM)进行林隙分类。研究结果表明:3种分割与分类方案分类精度随尺度的增大整体呈现下降的趋势,与ED3(Modified)趋势相反。基于LiDAR数据在尺度参数10获得了最优分割结果。在所有尺度上(10~100),基于LiDAR数据分割与分类精度高于其他两种数据源的分类精度,相比单独使用DOM优势更加明显。基于LiDAR数据分割与分类方案在尺度参数10时获得了最高分类精度(Kappa系数为80%)。3种分割与分类方案最优尺度的分类精度显著高于其他尺度分类精度。分割尺度对面向对象林隙分类结果有重要影响。     

不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算

为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数（Leaf area index,LAI）,研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下LAI的高光谱估算模型。结果表明,覆膜对LAI的影响主要在抽雄期之前,相同施肥水平下覆膜与无覆膜处理之间LAI的差异随生育期的推进呈先减小、后增大的趋势,其中苗期差异最大,覆膜比无覆膜处理LAI增加78%以上;各覆膜处理冠层反射率之间的差异由大到小为生育中期、生育末期、生育初期,覆膜主要影响玉米对绿光和红光的吸收。基于3个指标构建各覆膜处理下LAI的估算模型,以特征指数为因变量建立的模型对LAI的反演结果精度较高,其拟合和验证决定系数R2均在0.8以上,均方根误差RMSE为0.45~0.65cm2/cm2,剩余预测偏差RPD均大于2,由于覆膜的影响,无覆膜处理LAI反演精度高于覆膜处理。以特征指数NI(722,731)为自变量建立的所有处理的混合LAI估算模型表现了反演的优越性,能降低覆膜对LAI反演的影响。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的拖拉机传动系统匹配优化

为实现拖拉机动力传动系统的最优化匹配,提高整机动力性和燃油经济性,提出一种基于改进非支配排序遗传算法（Non dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ）的拖拉机传动系统匹配优化方法。该方法引入正态分布交叉算子,在保证解集质量的基础上,扩大空间搜索范围,同时加入差分进化变异算子,抽取其中的差分向量与NSGA-Ⅱ算法结合,从而避免算法陷入局部最优,改善种群分布性。随后,以变速箱各挡传动比为输入变量,以驱动功率损失率和比燃油消耗损失率均最低为优化目标,通过分析拖拉机设计理论车速、传动比公比、驱动附着力限制等约束条件,建立了变速箱传动比匹配优化模型,利用改进算法对拖拉机变速箱传动比进行优化,并与原NSGA-Ⅱ算法及加权遗传算法进行对比。分析结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法求得的解集分布评价指标SP优于原NSGA-Ⅱ算法,表明Pareto最优解分布更均匀,且更接近测试函数的真实Pareto前沿。经本文算法优化后,理论上拖拉机驱动功率损失率和比燃油消耗损失率分别降低了41.62%和62.8%,运输挡头挡爬坡度可提高2.35%,整机综合性能得到明显改善,且优化效果均优于对比算法,验证了本文方法的有效性,可为拖拉机传动系统设计与优化提供一定参考。