基于无线传感网络的耕种机具空间力监测系统开发与试验

针对实时监测耕种机具作业中所受空间力大小,该文提出了一种能够在现场和远程实时监测耕种机具受力情况并带有提示报警的监测系统。该系统采用基于Zigbee的WSN（wireless sensor network）完成数据的采集和近程传输,采用嵌入式处理器ARM11作为现场监测终端的中央处理单元CPU,并搭建WinCE6.0操作系统,完成数据交换、处理和监测报警等功能。通过安装在耕种机具上的测力传感器,实现对耕种机具受力情况的实时检测。经土槽试验测试,系统实现了耕种机具空间力的实时监测以及监测数据的存储,人机界面交互性良好,可为耕种机具的研究设计提供技术支持。     

TinyOS的开发

无线传感器网络是微机电系统、通信、传感器和网络等技术相结合的产物,具有广泛的应用领域和使用价值。TinyOS是针对无线传感器网络的特点而设计的一种嵌入式操作系统,简要介绍了TinyOS操作系统和nesC语言的特点。     

基于物联网的内河小型渔船动态信息监控系统设计

为规范内河流域渔业生产秩序,保障渔船作业安全,该文设计了基于物联网的内河小型渔船动态信息监控系统。该系统集成了无线传感器网络、远程信息传输、远端后台监控等多种技术方法。其中,无线传感器网络主要用于获取包括渔船位置、电捕鱼违法监测信息和渔船超载检测信息等渔业现场数据。依靠Zig Bee技术,该网络实现了对不同类别传感器数据的汇聚、判断以及远程播发。远程信息传输是利用GPRS/GSM移动通信网络与互联网传输技术,实现了多渔船作业信息向后台监控中心的实时传输。后台渔政监控中心,具有渔船在电子地图上的识别与定位,渔业生产的实时监控以及渔政执法的决策辅助等功能。该系统经测试,可满足内河流域作业渔船在实时监管和安全保障等方面的需求,提高了农业渔政管理的水平。     

无线传感器网络在农业中的应用

无线传感器网络集传感器技术、微机电系统(MEMS)技术、无线通信技术、嵌入式计算技术和分布式信息处理技术于一体,是多学科高度交叉的、知识高度集中的热点研究领域,因其广阔的应用前景而备受关注.该文综述了无线传感器网络的节点构成、体系结构、研究热点,以及在农业中的应用研究现状,针对性地提出在温室、节水灌溉、畜牧等农业领域应用无线传感器网络的方案与思路,为无线传感器网络在农业中的应用拓宽思路,争取早日将无线传感器网络投入到农业应用领域.     

小麦精量播种机排种高精度检测系统设计与试验

为实现小麦精量播种机播种量的精准检测,基于电容传感器设计了一套高精度小麦种子粒数检测系统。研究了小麦种子以单粒形式下落和多粒同时下落两种方式下的电容与小麦种子数目之间的关系。对于小麦种子以单粒形式下落,提出用差分动态阈值法检测小麦种子数目,试验表明检测的最大相对误差为1. 54%;对于多粒小麦种子同时下落,排种轮转速从20 r/min到55 r/min,每增加5 r/min,分别建立小麦种子数目与电容积分值之间的最小二乘回归模型。试验结果表明,根据实际转速和速度最近原则选择相应的回归模型,该系统对不同的排种转速均具有较高的检测精度,相对误差介于-2. 16%～2. 23%之间。对于小麦精量播种机不同的排种模式或不同的排种速度,所设计的排种检测系统均有较高的检测精度。     

甘蔗横向种植机补种系统设计与试验

针对甘蔗横向种植机在种植过程中出现的漏播问题,设计了一套基于51单片机的甘蔗实时补种系统。通过对充种、储种、供种、护种及投种过程进行运动学和动力学的仿真分析,确定了影响补种效果的主要因素,设计了补种系统的关键部件。该系统采用AT89C52单片机、3套对射型激光传感器分别对漏种、补种箱和储蔗槽中蔗种余量不足的情况进行信号采集,进行漏种计数显示和实现蔗种余量不足时的报警,步进电机作为动力源,驱动辊耙转动完成补种过程。选取行进速度和补种辊槽数为试验因素,以补种成功率和重置率为补种性能指标,进行了二因素五水平的正交旋转组合试验。结果表明,行进速度对补种成功率的影响极显著,补种辊槽数对补种成功率的影响极显著;利用Excel软件进行了二次回归方程分析,得出当行进速度为3 km/h、补种辊槽数为10个时,补种成功率达到93.97%,重置率为1.69%。设计的实时补种系统性能稳定可靠,解决了播种器工作过程中的漏种问题。     

基于嗅觉和光谱技术融合的面粉脂肪酸值定量检测

提出了一种基于比色传感器数据和近红外光谱特征融合的储藏期面粉脂肪酸值的定量检测方法。开发比色传感器阵列、搭建便携式近红外光谱测量系统,分别采集不同储藏期面粉样本的比色传感器数据和近红外光谱。利用主成分分析分别对预处理后的比色传感器数据和近红外光谱数据进行特征降维,采用五折交互验证法在反向传播神经网络(BPNN)模型校正过程中进行优化,确定基于单技术分析模型的最佳主成分(PCs)个数。将优化后的基于单技术模型的最佳PCs在特征层进行融合,建立基于融合特征的BPNN分析模型,以实现对面粉储藏过程中脂肪酸值的快速检测。实验结果显示,基于比色传感器特征和基于近红外光谱特征建立的最佳BPNN模型的最佳PCs数量分别为3和4,基于融合特征建立的BPNN模型在预测集中的相关系数和预测均方根误差的均值分别为0.9276和1.9345 mg/(100 g)。研究表明,与单技术数据分析模型相比,基于比色传感器数据和近红外光谱特征融合模型的检测精度和泛化性能都有所提高。本研究可为粮食储藏品质的高精度原位监测提供一种技术方法。     

基于核自适应滤波的无线传感网络定位算法研究

针对动态室内环境的变化及时变的接收信号强度(Received signal strength,RSS)对定位精度的影响,提出了一类基于核自适应滤波算法的农业无线传感器网络室内定位方法。核自适应滤波算法具体包括量化核最小均方(Quantized kernel least mean square,QKLMS)算法及固定预算(Fixed-budget,FB)核递推最小二乘(Kernel recursive least-squares,KRLS)算法。QKLMS算法基于一种简单在线矢量量化方法替代稀疏化,抑制核自适应滤波中径向基函数结构的增长。FB-KRLS算法是一种固定内存预算的在线学习方法,与以往的"滑窗"技术不同,每次时间更新时并不"修剪"最旧的数据,而是旨在"修剪"最无用的数据,从而抑制核矩阵的不断增长。通过构建RSS指纹信息与物理位置之间的非线性映射关系,核自适应滤波算法实现WSN的室内定位,将所提出的算法应用于仿真与物理环境下的不同实例中,在同等条件下,还与其他核学习算法、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)等定位算法进行比较。仿真实验中2种算法在3种情形下的平均定位误差分别为0.746、0.443 m,物理实验中2种算法在2种情形下的平均定位误差分别为0.547、0.282 m。实验结果表明,所提出的核自适应滤波算法均能提高定位精度,其在线学习能力使得所提出的定位算法能自适应环境动态的变化。     

基于圆柱面模型的仿形喷雾植物冠层密度超声量化测试

基于低成本超声波传感器搭建了一套植物冠层超声回波信号检测系统,建立了基于圆柱面叶片分布模型的量化测试台。在正交中心复合设计试验基础上,建立了超声回波信号均值与冠层密度、探测距离的定量关系,即植物冠层密度量化模型。对已建立的植物冠层密度量化模型进行方差分析,结果表明,植物冠层密度量化模型具有显著性,且失拟性不显著。植物冠层密度量化模型决定系数R2和预测模型决定系数R2分别为0. 988 5和0. 911 4,表明试验值和预测值具有良好的一致性。为了验证已建立的植物冠层量化模型的可靠性,于室内测试台进行了4种植物在3种不同测试距离下的冠层密度验证测试,试验结果表明,实测值与模型测量值的相对误差最小为1. 230%,最大为13. 650%,平均相对误差为6. 120%,植物冠层密度量化模型对室内测试台的冠层密度测量有较好适用性。室外选择3棵不同的桂树,每棵树选择9个测试点进行验证测试,试验结果表明,实测密度与模型测量密度的最小相对误差为3. 959%,最大相对误差为20. 600%; 3棵桂树的实测密度与模型测量密度的平均相对误差分别为11. 244%、12. 246%和9. 628%,植物冠层密度量化模型对户外桂树密度测量有较好的适用性。     

基于时空信息比较的温室环境传感器故障识别

为了提高温室环境测控系统中传感器数据的准确性,针对温室环境参数变化的时间相关性和空间相似性特点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的故障检测与基于时空信息比较的温室环境监测系统的传感器故障识别方法。首先利用基于PCA的传感器故障检测方法,通过监控统计量T2和SPE的变化实现传感器系统故障检测;再针对检测出故障的传感器节点,对该时刻传感器节点采用基于时空特性的节点信息比较实现不同传感器的故障识别。分别对比基于时间尺度、空间尺度、时空尺度的节点信息比较方法对传感器故障识别的影响进行了分析与试验验证,验证结果表明:基于PCA的传感器故障检测方法能够有效地实现对传感器系统故障的初步检测,提出的基于时空信息比较的传感器故障识别方法,融合考虑时间尺度和空间尺度的节点信息,能够有效地实现传感器具体故障定位;所建立的传感器故障识别方法检测正确率CDR为98.37%、平均虚警率FAR为1.72%,较传统的传感器故障识别方法检测正确率CDR提高了22.067个百分点,而平均虚警率FAR则降低了15.762个百分点,能够有效地保证故障诊断效率、提高故障诊断精度、降低虚警率,具有可靠性和准确性。