机电液一体化技术在工程机械上的应用研究

本文从工程机械今后发展的方向，即对于现代化工程机械，人们已不满足于其“能工作”，而是要求其“出色工作”为前提，介绍了工程机械机电液一体化系统的构成、机电液一体化技术在工程机械的应用，包括：传感器与检测技术、信号处理与接口技术、故障诊断技术，以及工程机械上应用机电液一体化技术后其性能发生的巨大变化。     

DV—Ⅰ,Ⅱ型数显流速仪的研制

ＤＶ－Ⅰ，Ⅱ型数显流速仪用于泵站管道及输小明渠内测定局部流速，如将探头置于测流断面的特征点或进行多点测速可方便地获得断面平均流速并求出流量。文中论述了探头的组成和主机线路的工作原理。装置内所有器件均为国产件，具有体种小，重量轻，使用简便，便于普及使用的特点。     

设施用药新技术--粉尘法与烟雾法

冬春季节,保护设施生产中防治病虫害常用喷雾的方法,但该法用工多,劳动强度大,成本高,会增加设施内湿度,有利于病虫害发生蔓延.粉尘法、烟雾法施药等新技术的出现,可以在封闭的设施内代替喷雾法,不但省工、省力、省时、省水,而且能降低设施内湿度,效果好,值得大力推广.现将粉尘法和烟雾法的施药技术与方法介绍如下:     

基于物联网的化学实验室移动巡检平台的设计与实现

为降低化学实验室因安全管理人力不足、管理人员疏忽而造成安全事故的可能性,减少因此而导致的人员伤亡和财产损失,提出基于物联网技术设计实验室安全移动巡检平台,将日常巡检情况、室内温湿度、火灾和烟雾报警情况及时上报到管理人员的电脑终端;使用超宽带（UWB）技术与地标线定位方式准确定位各类试剂所在区域,以平台代替人工实现24小时安全巡检;同时,为机械结构、电控系统及PC端软件等模块功能提供了实现途径。     

基于物联网的新疆南疆棉花仓库智能监控系统的研究

为提高新疆南疆棉花仓储管理能力,解决新疆南疆棉花仓库信息化程度不高,棉花仓储数据采集设备无法统一等问题,本研究基于物联网设计了新疆南疆棉花仓库智能监控系统。棉花仓库智能监控系统结合棉包存储环境的温湿度研究和棉花纤维研究等,采用感知层、网络层、应用层三层结构设计。其中感知层为由各类环境检测传感器以及监控装置等传感器设备组成的数据采集单元;网络层采用ESP8266或GPRS作为网络层硬件传输设备,并在整个数据中转过程中采用MQTT通信协议;应用层服务器作为整个信息展示平台的后端,电脑网页或手机App可以登录此服务器查看数据。本设计方案将目前新兴的物联网技术与棉花存储特性相结合设计出基于物联网的南疆棉花仓库智能监控系统。基于物联网的南疆棉花仓库智能监控系统在新疆南疆阿克苏地区棉花仓库实地实验。结果表明,系统运行稳定,检测数据具有就较好的鲁棒性,能满足新疆南疆地区棉花仓储智能化要求。     

基于称量反馈的设施番茄灌溉系统的构建与应用

为提高设施番茄灌溉的精准性,该研究设计了一种基于称量反馈的灌溉系统,该系统包括称量反馈模块、多源信息采集传输模块、灌溉决策模块与水肥执行模块。称量反馈灌溉决策首先利用卫星定位模组获取灌溉地经纬度信息自动计算当天的日出时刻、日落时刻、日中时刻,结合椰糠条吸水特性与番茄植株日需水量变化规律,把1 d自动划分为4个不同的动态灌溉阶段;根据温室内温湿度信息及排液电导率（electrical conductivity,EC）值反馈的番茄植株根部信息,制定了一般模式灌溉肥液或洗盐模式灌溉清水（或低浓度营养液）。设计试验以基于辐射累积控制灌溉、定时灌溉作为对照,分别从栽培效果、灌溉效果、应用效益方面验证该灌溉系统的应用效果。结果显示使用该称量反馈灌溉系统比基于辐射累积控制灌溉系统灌溉量增加1.8%,用肥量减少7.3%,排液比降低7.9%,排液EC值降低9.3%;与定时灌溉方式相比灌溉量减少11.3%,用肥量减少20.0%,排液比降低17.9%,排液EC值降低4.9%。栽培效果显示,使用该称量反馈灌溉系统的椰糠条栽培番茄在茎粗、叶片叶绿素相对含量、糖度值、单穗质量和基于辐射累积的控制灌溉相比无显著性差异（P>0.05）,但株高增加4.8%;与定时灌溉相比在株高、茎粗、叶片叶绿素相对含量、糖度值、单穗质量均无显著性差异（P>0.05）。预计使用该称量反馈灌溉系统,园区15栋日光温室（1.22 hm²）相比基于辐射累积控制灌溉,应用效益月节约0.276万元,与定时灌溉方式相比,园区月节约2.247万元。该系统简化了番茄植株需水量的计算过程,实现了番茄栽培水分的精准感知与按需精量灌溉。     

基于433 MHz LoRa信号的森林传播特性研究

为了保证无线传感器网络在森林中的合理规划,研究了LoRa信号在森林的无线传播特性。在南京林业大学以及下蜀林场,选择4种不同的环境(刚竹林、鹅掌楸林、林间小路以及空旷操场),测试了433 MHz LoRa无线信号在3种天线高度(0,0.5,1.0 m)下的接收信号强度(RSSI)。将测试的RSSI数据根据传统路径损耗模型进行了拟合,分析了林分密度和天线高度对模型中衰减指数的影响。此外,研究发现传统路径损耗模型的拟合精度不足,提出了新的路径损耗模型,对RSSI数据重新进行了拟合。结果表明,林分密度越大,环境障碍物越多,信号稳定性越差,衰减指数越大,LoRa信号衰减越快;天线高度增加,枝干分布密度、树叶、低矮灌木密度逐渐减小,信号受障碍物遮挡的影响降低,衰减指数也随之减小,更有利于LoRa信号传输;提出的新损耗模型的拟合度R²为0.928 1～0.963 2,相比传统路径损耗模型(拟合度R²为0.879 0～0.946 3),拟合精度有了较大的提升。新损耗模型拟合RSSI测量数据具有更小的误差和更好的拟合特性,更适合作为林业环境中信号RSSI值数据...