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随着我国信息化水平的不断提高,机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,使得智能控制被广泛的应用到农业生产、工业生产和高等研究等各个领域。为此,基于STM32微处理器设计和研发了播种机工况故障采集系统。系统以STM32微处理器为核心,硬件部分主要包括信息采集、人机交互、智能控制、报警、自动补偿和电机驱动等模块,主要作用是完成对传感器节点的数据采集、分析、处理和控制功能;软件部分主要包括速度信息、播种量信息、漏播判断、开沟器堵塞和种箱空检测4个子程序。试验结果表明:所选用的TAP-4 0 LS4 0 N1-D3传感器能够精准检测到种子流、种箱排空、输种管堵塞等信号;在一定干扰环境下,系统漏播报警的准确率均在97%以上,实现了播种机工况故障精确采集功能,且该系统稳定性高,错误率低,具有十分宽广的应用前景。 相似文献
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Jeff Rutan 《Journal of Crop Improvement》2017,31(6):780-800
Weather uncertainty and soil spatial variability impact nitrogen (N) cycling and corn (Zea mays L.) growth, making accurate N predictions a challenge. Field studies were conducted in Lansing, Michigan, to evaluate a computer model (i.e., Adapt-N), a preseason year-based model (i.e., maximum return to N [MRTN]), and a crop sensor model (i.e., active canopy sensor with algorithm) for recommending corn N rates. To determine site-specific economic optimum N rates (EONR), five N rates were also applied (0, 33%, 66%, 133%, and 166% of the suggested MRTN) as starter + sidedress (SD) at V4. In a wet year (i.e., 2015), Adapt-N increased V8 SD N rates 35 kg N ha?1 relative to the MRTN V4 SD N application. Although the greater rate of N may have provided additional yield protection, no statistical yield differences were observed between the two models. The MRTN model increased partial factor productivity (PFP) 20% relative to Adapt-N. Limited expression of V8 corn N deficiency reduced crop sensor total N rates (21–56 kg N ha?1) and yield (0.82–1.05 Mg ha?1) relative to other models. In a drier year (i.e., 2016), N demand was reduced (EONR 64 kg N ha?1 less than 2015), resulting in similar corn response to all three models. Despite differences in actual corn N rate recommendations, all three models resulted in similar economic net returns across study years.Abbreviations: EONR, economic optimum nitrogen rate; MRTN, Maximum Return to Nitrogen; NUE, nitrogen-use efficiency; PFP, partial factor productivity; SBNRC, sensor-based nitrogen rate calculator; SD, side-dress 相似文献
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基于Kinect动态手势识别的机械臂实时位姿控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
基于Kinect动态手势识别达到实时控制机械臂末端位姿的效果。位置控制信息的获取采用Kinect计算手部4个关节点在控制中的位置变动,数据噪声在控制中易引起机械臂误动作和运动振动等问题,为了避免噪声对实时控制的不利影响,采用卡尔曼滤波跟踪降噪。姿势控制信息通过采集手部点云经滤波处理后应用最小二乘拟合的方式获取掌心所在平面,运用迭代器降噪处理。系统通过对手部位置和姿势信息的整合、手势到机械臂空间坐标映射及运动学求解来实时控制机械臂末端位姿。实验结果证明,手势控制系统满足控制要求,简单、易于操作,机械臂实时响应速度快、运动准确。 相似文献
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浊度是指水体中悬浮颗粒的含量,在水产养殖中,悬浮颗粒由大量的细菌、病原体组成,颗粒物浓度过大,易危害水生动物的生存。传统的浊度检测技术易受环境光、色度、温度等因素的影响,稳定性差、精度低。为此设计了基于IEEE1451.2的智能光纤浊度传感器,该传感器由光学检测模块、信号变送模块、智能处理模块组成。光学检测模块采用880nm红外发光二极管作为光源,采用90°散射光检测法,有效降低了色度对浊度检测的影响。信号变送模块采用正向比例积分电路、I/V转换、滤波、检波电路对采集到的散射光电流信号进行处理,得到一个线性关系良好的直流浊度电压信号。为了提高传感器的精确度,设计了基于IEEE1451.2的智能处理模块,构建了温度补偿算法,采用校正TEDS参数完成对浊度的温度补偿,提高了浊度测量的准确度。对传感器性能进行测试试验,结果表明传感器准确度误差在±1.5%以内,稳定性误差在±1.0%以内,满足水产养殖对光纤浊度传感器的需求,具有较高的可靠性。 相似文献
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基于无线传感器网络的奶牛行为特征监测系统设计 总被引:15,自引:14,他引:15
奶牛等大型动物的疾病和发情状况目前主要依赖饲养员目测判断,大规模集约化养殖仍采用人工观测方法,这不仅带来繁重的人力负担,也容易误判。为了能自动准确地识别奶牛是否发情或生病,该文提出在奶牛颈部安装无线传感器节点,通过各种传感器获取奶牛的体温、呼吸频率和运动加速度等参数,采用K-均值聚类算法对提取的各种参数进行行为特征多级分类识别,以此建立的动物行为监测系统能准确区分奶牛静止、慢走、爬跨等行为特征,从而可以长时间监测奶牛的健康状态。而且,这种监测系统易于推广到对其他动物的监测,对促进养殖业和畜牧业的发展也具有指导意义。 相似文献
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昆虫滞育是在长期进化过程中昆虫对不利生活环境条件的不断适应以及环境对昆虫的选择造成的。文章论述了温度、光周期、湿度以及食料等主要环境因素对昆虫滞育诱导的影响,认为光周期和温度是诱导昆虫滞育最主要的因素;湿度主要通过改变昆虫对光周期和温度的刺激反应而影响滞育的诱导;食料作为昆虫的调节因子与光周期以及温度一起诱导昆虫的滞育,在温度和光周期都很少发生年变化的赤道地区,食料能够直接影响到昆虫的生长发育。 相似文献