基于电子鼻的果园荔枝成熟阶段监测

为了无损快速监测荔枝成熟阶段,该文提出了一种基于电子鼻技术的果园荔枝成熟阶段监测方法,采用PEN3电子鼻获取挂果约25 d到果实成熟过程中6个成熟阶段荔枝样本的仿生嗅觉信息并同步获取了各成熟阶段荔枝的3项物理特征（果实直径、果实质量与果实可溶性固形物含量）。根据不同成熟阶段荔枝物理特征变化可知,荔枝果实直径与果实质量2项物理指标在挂果约32 d～39 d,以及53 d～60 d增长较快,可溶性固形物含量在挂果约32 d前无法测量,53 d～60 d阶段增长速度较慢。提取各样本电子鼻采样数据75 s时刻的各传感器响应值作为特征值后,采用载荷分析（loadings）进行传感器阵列优化,优选了传感器R2、R4、R6、R7、R8、R9和R10的响应数据进行后续分析。将优化后的传感器响应数据进行归一化处理。采用线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）进一步提取特征信息,降低数据中包含的冗余信息。LDA对荔枝成熟阶段的分类识别效果不佳。为进一步探究电子鼻监测果园荔枝成熟阶段的可行性,采用模糊C均值聚类分析（fuzzy C means clustering,FCM）、k最近邻函数分析（k nearest neighbor,KNN）和概率神经网络（probabilistic neural network,PNN）进行模式识别。研究结果表明,FCM对果园荔枝成熟阶段识别的正确率为89.17%。采用KNN与PNN建立识别模型后,KNN与PNN识别模型对训练集的回判正确率均为100%,对测试集的识别率均为96.67%,具有较好的分类识别效果。试验证明了采用电子鼻进行果园荔枝成熟度监测的可行性,为果园水果品质的实时监测提供参考。     

基于深度学习目标测定的大蒜收获切根装置设计与试验

为研究适用于大蒜联合收获的智能化切根装置,提出了基于机器视觉的非接触式定位切根方法,设计了一种基于深度卷积神经网络的大蒜切根试验台.试验台采用深度学习的方法,对采集到的图像进行目标检测,利用APP完成人机交互和结果显示,由深度卷积神经网络给定切根的切入位置,电机控制系统自动调整定位双圆盘切根刀完成切根处理.目标比较试验...     

基于多跳路由算法的地膜回收机械装置优化

为了增强地膜回收机的通信能力,使其适应不同地膜密度的地块,提高地膜回收机的工作效率,实现多地膜回收机的协同控制,设计了一种新的基于多跳无线网络的地膜回收机和多回收机协同控制系统。改进后的地膜回收机在起膜铲的轴上装有起膜阻力传感器,可以实时测试起膜阻力,调整起膜机的速度,实现速度的自适应调节。为了适应不同的起膜机速度,在卷膜机上装有速度传感器,可以对卷膜速度进行控制,提高了起膜和卷膜的作业精度。同时,设计了5点的多跳通信网络,利用无线局域网络,实现了地膜机的协同控制。最后对地膜回收机的性能进行了测试,通过测试发现:残膜机作业的回收率达到了90%以上,其作业时间较短,满足高效残膜回收机的设计需求,可以在其他农业现代化机械控制系统的设计过程中进行推广     

电压控制式电动助力转向系统的研究与设计

研究与设计了一种电压控制式电动助力转向系统,采用MCS-51系列中的8052单片机结合A/D和D/A转换器、信号和功率放大器及频率/电压变换器等组成控制器,通过程序实现助力电动机的电压控制,进而控制助力转矩,满足电动助力转向要求。     

基于异构数据集成技术的农业信息综合管理网络平台开发

针对中国当前农业无线监测中农业信息化标准尚未建立,监测终端各不相同,监测系统数据结构兼容性差的问题,该文围绕异构数据规范化设计和管理,开发了面向差异化农业信息监测终端的一体化网络平台。根据异构网络数据特点,将不同监测终端上传的数据格式标准化;基于XML(extensible markup language)和Visual Basic 6.0开发了标准化网管数据接口,将不同终端数据按照通讯协议的标准格式解析、存储数据;基于PHP、My SQL数据库和服务器及网站网页技术设计并搭建了远程监测平台。利用开沟机监测终端进行田间试验,监测耕深和跟踪机具,试验表明:网管数据接口能实时接收并正确解析终端数据;监测平台可实现远程数据的曲线显示、数据导出和控制终端的远程控制、轨迹绘制的功能;通过导出数据的轨迹和平台显示轨迹对比,轨迹精确。该研究解决了监测系统异构数据及终端硬件差异问题,把单机测控应用扩展至广域网,可应用于农机信息的远程实时监测和远程控制,对现代化农业信息化共享有着重要作用。     

浓缩风能装置内部流场仿真分析

浓缩风能装置是浓缩风能型风力发电机组的主要部件之一,其结构直接影响机组输出功率的大小。为了提高浓缩风能装置的浓缩效率,以浓缩风能装置为研究对象,应用三维建模软件与CFD(computational fluid dynamics)软件建立了几何模型与网格模型。基于上述模型,提出应用数值模拟方法对浓缩风能装置内部流场进行仿真分析,并通过比较分析不同湍流模型下的内部流场特性,得知标准κ-ω湍流模型更加适用于浓缩风能装置内部流场仿真。基于上述浓缩风能装置模型和湍流模型,分别对不同尺寸参数的浓缩风能装置内部流场特性进行仿真分析,得到了扩散角对浓缩风能装置内部流场特性的影响比收缩角、中央圆筒长度的影响大的规律,此规律为浓缩风能装置结构优化与设计提供了依据,优化后的结构能明显提高风能品质和风电机组输出功率。     

工况对发动机排气门失效的影响

发动机排气门在高温冲击环境下工作，恶劣的工况环境是使排气失效的重要原因之一。虽然在这种工况下，环境介质、气门机构的动力学特性都可使气门早期失效，但大量的研究表明：在正常情况下，影响气门失效的主要工况参数是温度及冲击次数。为此，讨论了汽车发动机工况对排气门失效的影响；探讨了进一步提高其使用寿命的有效途径。     

基于改进型倾角测量的弧垂监测系统

为了提高动态增容的安全性,有必要对输电线路弧垂进行实时监测,为此需构建导线的弧垂监测系统。通过建立导线倾角—弧垂的数学模型,分析弧垂计算过程中误差产生的原因,提出改进措施,并通过实验验证了改进措施对提高弧垂计算精度的有效性。同时设计了基于Zigbee技术与GPRS相结合的无线传输网络,具有扩展性强,功耗低的特点。构建了无线传感网络供电模块,使整个弧垂监测系统能够准确、可靠、实时地工作。     

基于注意力机制和特征融合的葡萄病害识别模型

植物病害是造成农作物减产的主要原因之一。针对传统的人工诊断方法存在成本高、效率低等问题,构建了一个自然复杂环境下的葡萄病害数据集,该数据集中的图像由农民在实际农业生产中拍摄,同时提出了一个新的网络模型MANet,该模型可以准确地识别复杂环境下的葡萄病害。在MANet中嵌入倒残差模块来构建网络,这极大降低了模型参数量和计算成本。同时,将注意力机制SENet模块添加到MANet中,提高了模型对病害特征的表示能力,使模型更加注意关键特征,抑制不必要的特征,从而减少图像中复杂背景的影响。此外,设计了一个多尺度特征融合模块(Multi-scale convolution)用来提取和融合病害图像的多尺度特征,这进一步提高了模型对不同病害的识别精度。实验结果表明,与其他先进模型相比,本文模型表现出了优越的性能,该模型在自建复杂背景病害数据集上的平均识别准确率为87.93%,优于其他模型,模型参数量为2.20×10⁶。同时,为了进一步验证该模型的鲁棒性,还在公开农作物病害数据集上进行了测试,该模型依然表现出较好的识别效果,平均识别准确率为99.65%,高于其他模型。因此,本文模型...     

基于微环境因子的夏玉米叶水势软测量

叶水势是作物水分状况的最佳度量,是灌溉决策的重要依据。依据Penman-Monteith蒸腾算式计算或依据遥感数据反演的方法因机理算式复杂、待定参数多、可移植性差、测量成本高等原因,难以推广应用。因此,选取易于获取的作物微环境因子作为辅助变量,建立了基于RBF网络的夏玉米叶水势软测量模型,并进行了仿真研究。仿真结果表明,该方法简单实用,估算精度较高,是一种在线估算田间作物水分状况的有效措施。