基于单片机的光电式叶片面积测量系统

在农业生产中,叶片面积及其参数是衡量农作物产量的重要因素。传统叶片面积检测方法过程复杂,不能实现自动测量。为此,针对农业中田间叶片面积的实时测量需要,设计了基于单片机的光电式叶片面积测量系统;阐述了系统的整体设计思路、结构、测量原理、系统误差的计算及外部电路的设计。     

果树栽植机光电定株距装置的设计与试验

针对果树栽植过程中株距难以控制的问题,考虑到现有的果树栽植机定株距存在结构复杂、制造成本高及受土壤滑移率影响较大等问题,设计了一种光电定株距装置,可以避免土壤滑移率对株距的影响,保证栽植果树株距的一致性,且可实现株距连续可调,满足不同果树栽植时对株距选择的要求。针对试验中出现的部分株距较设计值有所偏差的问题,分析了原因并提出了优化方案。试验结果表明:果树栽植机光电定株距装置栽植合格率92.5%,平均栽植深度合格率为92.9%,在1.7m栽植株距下,株距变异系数为5.9%,满足现代标准果园机械化生产要求。     

磨光-烫金一体机的自动化改造

针对目前济南今日摄影器材有限公司生产的磨光烫金一体机操作过程中存在安全隐患、自动化程度低等问题,提出两种方案对控制部分进行设计改造。详细介绍了两方案的工作原理和结构。试验结果表明,改造后的设备具有可靠的运行性能,安全性和自动化程度也得到较大提高。     

Application of Incremental Genetic RBF NN in Converter Vanadium Recover

Converter vanadium recover is a very sophisticate reaction which is diverse and non- line. From the point of view of statistics and reaction mechanism, it is difficult to build up end- point control static model. Aim at this problem, the paper puts forward a model identify method based on incremental genetic RBF neural network to build up such a model, which can perfectly resolve the problem of random selection of RBF cluster center number and sample data clustering. Furthermore, in order to ensure structure of neural network to fit with continuous incremental data set, the paper presents a method of incremental data dealing, which is applied to amend the parameters of neural network. Then the request of continuous production is satisfied. Finally the result of test shows that after adopting the algorithm, the error of result is less than before and end- point hitting ratio satisfies to ninety percent. These indicate the algorithm has the engineering practicability.     

基于单片机的果袋机光电自动纠偏系统

果实的外观和品质对于果实来说非常的重要,为了提高苹果的果实品质,果农广泛采用果实套袋技术。为了提高果袋的质量和生产速度,需采用自动化程度高的果袋机,但传统的果袋机只能手动纠偏,因此设计出一种光电纠偏系统来进行自动纠偏。该系统主要通过光电传感器检测出偏移量,通过A/D转换将偏移量传入单片机,单片机选出对应的脉冲输入步进电机从而完成纠偏。     

基于非接触式速度测量的排种驱动系统

介绍了一种利用非接触式速度测量装置驱动排种器的工作原理.该装置用前后两个光电传感器来探测路面的反射光信号,根据两路信号的时间差得到相对速度,并用该测速装置来驱动步进电机,步进电机带动排种器转动,以达到排种和速度同步的目的.此装置可以改善现有播种机靠地轮驱动时由于打滑造成的排种不均匀的问题,使排种更加均匀化.     

玉米精量播种监测系统的设计与试验

针对玉米精播机作业时常会发生导种管堵塞、地轮排种轴机械传动系统故障及种箱排空造成的漏播等现象,基于单片机技术设计了一套玉米精量播种监测系统,包括整体结构与排种监测传感器电路,完成了相关参数设置。该系统实现了对玉米精播机的播种量、播种速度、播种面积、地轮转速、排种轴转速、种箱料位及机具升降状态等指标的实时监测和漏播故障诊断功能,支持对精播机作业数据远程实时监控管理功能。试验结果表明:玉米精量播种监测系统单粒测量精度约为98.8%,能够实现作业过程的实时监测及远程监管功能。     

大功率气体发动机电子节气门设计与研究

以大功率气体发动机的电子节气门为研究对象,对其进行了系统的设计和研究。在分析电子节气门机械结构的基础上,建立了电子节气门数学模型,采用冗余设计思想设计了双H桥电子节气门驱动电路。采用增量式PID控制算法对电子节气门开度进行精确的闭环控制。实验结果表明,设计的电子节气门系统鲁棒性好,具有很好的响应性和稳定性,能满足大功率气体发动机的性能需求。     

基于Atrous-CDAE-1DCNN的紫丁香高光谱数据的叶绿素含量反演

叶绿素含量是评价植物生长状况以及光合作用能力的重要指标。通过叶绿素测定仪实地测定表征紫丁香叶片的叶绿素含量的SPAD(soil plant analysis development)值,利用高光谱图像技术和机器学习算法反演推算紫丁香叶片叶绿素的含量。针对数据采集时噪声信息的干扰、相邻波段间相关性强、冗余信息多的问题,利用空洞卷积去噪自动编码器(Atrous Convolutional Denoising Auto Encoder,Atrous-CDAE)将原始高光谱数据由204维减少到51维,并减少噪声干扰。结合1DCNN建立紫丁香叶片叶绿素含量的预测模型,并与原始数据和其他4种数据处理方法进行比较。结果表明：相比于原始高光谱数据和其他数据处理方法,经Atrous-CDAE处理后的数据预测结果最佳,预测集中决定系数R2为0.972 3,均方根误差RMSE为1.326 6。利用Atrous-CDAE处理的数据与其他经典预测模型组合均取得较优的预测结果,表明Atrous-CDAE可有效地提取数据潜在表征。对其他数据结合本文所提1DCNN模型进行预测,其R2均在0.94以上,RMSE均在2以下,表明该预测模型具有一定的适应性。     

基于IL-HMMs预测模型的地下水埋深预测研究

以西北干旱典型县域磴口县为研究区,基于增量学习的改进隐马尔可夫预测模型(IL-HMMs),对区域地下水埋深进行了预测研究。为检验IL-HMMs模型预测效果,将模型预测结果与2013年长观井的实测数据进行了比较;同时为检验模型的优劣性,与未经增量学习的隐马尔可夫模型(HMMs)、加权马尔可夫链(WMCP)和BP神经网络(BP neural network,BPNN)预测模型的预测结果进行了比较。结果表明:与其他几种预测模型相比,IL-HMMs模型预测精度显著提高,误差更小,有较好的鲁棒性。并使用IL-HMMs模型对2018年地下水埋深进行了预测,预测结果表明,2018年地下水年平均埋深略有增加、局部区域地下水埋深增量加剧。基于IL-HMMs模型的地下水埋深预测具有很好稳定性的同时对新数据加入又有很好的鲁棒性,可为地下水埋深动态预测提供思路与方法补充,为区域地下水资源开发利用和保护提供重要依据。