基于STM32单片机控制的电动微耕机研制

以大棚内工作环境和作业要求为依据设计了一种纯电动微耕机,以STM32F4芯片作为微耕机主控芯片,附加惯性导航传感器、无线遥控等设备,实现微耕机的远程遥控作业,以此达到节能环保、减轻劳动强度、提高作业效率的目的。试验结果表明:该微耕机作业效率为3. 3h/hm2,耗电量为18k W·h/hm2,经济性和工作效率远高于市面上同规格其它类微耕机,且其相关技术要求符合国家出台的机械行业微耕机技术标准,具有广阔的市场应用前景。     

电动助力式螺旋条施机控制系统的设计

在西南山地丘陵地区,田地施肥多人工撒施或使用小型施肥机,存在劳动强度大、均匀性差等问题。为了减小劳动强度、提高施肥效率及均匀性,设计了一种电动助力式螺旋条施机,该条施机整机由控制系统、螺旋式排肥机构、速度检测机构和机架四大部分组成。控制系统根据施肥量设置值和轮速信号控制步进排肥电机执行动作,从而实现精量均匀施肥。试验结果表明:当设定施肥量一定时,条肥机行走距离与排肥机构排肥量成线性关系。该条施机可降低劳动强度、提高施肥效率和农业机械的机电一体化程度。     

自走式小籽粒杂粮播种施肥机设计及试验

针对山西省丘陵山区地块小、大型机具难以作业、小型机具缺乏、购买燃油不便和劳动强度大等问题,研究设计了自走式电动杂粮播种施肥机,一次可以完成开沟、播种、施肥、覆土及镇压等工作。对动力匹配、轮胎尺寸、机架和开沟器等方面做了分析设计,最后经试验、测试,各项指标均达到了国家相关标准要求,机具节能环保、易操作,可广泛应用于各地区。     

电动拖拉机机械电磁式振动馈能装置设计与性能研究

【目的】基于能量回收再利用的原理提出一种机械电磁式振动馈能装置,为解决电动拖拉机电池电量匮乏与持续工作时间短等问题提供参考。【方法】采用双单向离合器和齿轮齿条机构设计机械电磁式振动馈能装置,将其安装在电动拖拉机底盘与动力电池组之间,对装置的机械传动进行理论分析,考虑齿轮啮合副的啮合阻尼、时变啮合刚度、齿侧间隙、综合传递误差以及单向离合器储备间隙等因素,建立振动馈能装置的动力学模型。对该模型特性进行分析,并就位移激励频率、振幅和外部负载对装置能量回收性能的影响规律进行仿真分析。最后试制样机,进行台架试验。【结果】仿真和台架试验结果显示,在位移激励频率为4 Hz、振幅为6.0 mm和外部负载为120 Ω的工况下,振动馈能装置的能量回收率最大,分别为34.94%和33.04%。同时,根据装置的电能再生率曲线可知,当位移激励一定时,电能再生率随外部负载的增大而增大;位移激励振幅越大,频率越大,装置的电能再生率也越大。【结论】所设计的机械电磁式振动馈能装置可以满足电动拖拉机振动能量回收的要求,具有明显的能量回收性能,能够为电动拖拉机振动能量的回收和电能补给提供技术支撑。     

5HF-24型智能化电动烘干机性能和关键技术

对智能化电动烘干机的性能和关键技术进行了说明。试验分析和效益对比表明，可一机两用、无线监控和适用广泛的智能化电动烘干机有着良好的经济、社会和环境效益，该设备的推广应用将有效推进农产品烘干的减工、降本、提质、增效和节能等工作。      

爱科AG100自动导航系统,实时掌握您爱机动向

提起自动导航场景,一般人都会联想到我们日常生活中的汽车导航服务,而对于农机自动导航领域的发展现状却知之甚少,农业机械自动导航技术其实早已悄然兴起。近日,爱科中国就联合中创博远出品了新一代北斗电动方向盘自动驾驶系统AG100 FARMSTARF2BD-2.5RD.     

桨式路面清扫机的设计与研究

随着城市道路的迅速增加以及对市容环境要求的不断提升，道路清扫工作越来越凸显其重要性，各式各样的清扫工具也应运而生。简要介绍了现有的清扫设备，并针对其不足，在考虑节能环保的大前提下，设计了一种由现有电动车改装的路面清扫机。该机由电瓶提供动力，结构简单，类似人工扫把清扫路面，将机械操作与人的主动性很好地结合起来，在减轻工人劳动强度的同时，兼顾了制作成本，是一种适合中小型道路清扫的新型设备。     

电动技术去除剩余污泥中重金属

电动技术去除污泥中重金属受到多种因素的影响，因此非常有必要探讨适宜的修复参数。本论文系统研究了电解时间、介质pH、强化剂种类、电压和超声振荡时间等因素对电动力学去除剩余污泥中重金属Cu、Zn、Ni、Cr的影响。结果表明，最适宜的电解时间为12 h，最佳介质pH为2，最适电压为1.5 V·cm^-1，最适宜的超声振荡时间为1.0 h。添加EDTA对剩余污泥中Ni的去除效果最佳，最佳添加浓度为0.20 mol·L^-1；添加柠檬酸对剩余污泥中Zn的去除效果最佳，最佳添加浓度为0.25 mol·L^-1；酒石酸对剩余污泥中Cu的去除效果最佳，最佳添加浓度为0.25 mol·L^-1。研究为电动技术去除剩余污泥中重金属的实践提供了理论参考。     

电动拖拉机电驱系统故障预测模型——基于深度学习

电动拖拉机作为一种新型农业机械之一,具有环保、节能、高效和控制灵活等应用优势,适用于温室大棚和生态农业环境,且其机电驱动系统是保证拖拉机运行可靠性和田间工作质量的重要条件。探究一种高效且精确的电驱动系统故障预测模型与识别方法,对于保证电动拖拉机运行稳定性具有重要意义。针对以上问题,建立了电动拖拉机振动信号采集装置,基于经验模态分解出各个关键部件振动信号潜在故障分量,并将其作为神经网络输入变量进行模型训练,从而建立基于人工神经网络模型的电动拖拉机电驱系统故障故障预测模型。研究结果表明：预测精准度较高,可以满足实际生产需求。     

增程式电动物流车队列的能量管理策略研究

以增程式电动物流车队列为研究对象,为提高整个队列的燃油经济性,从队列的协同自适应巡航控制和能量管理策略两方面进行研究。利用车对车通信和前车领航车跟随式通信拓扑结构,基于分布式模型预测控制,设计了以稳定性、舒适性和经济性为优化目标的协同自适应巡航控制器。将增程式电动物流车队列的能量管理策略描述为一个完全合作类型的多智能体强化学习问题,所有智能体共同探索在不同车辆状态下的最优控制动作,提出了基于多智能体强化学习的能量管理策略。仿真结果表明,所设计的生态协同自适应巡航控制策略能够有效地平衡车辆队列的稳定性和经济性。以动态规划为基准,与单智能体算法相比,基于多智能体深度确定性策略梯度算法的能量管理策略可以在显著提高学习速率的同时获得近似最优解。