基于模型预测控制的农机主从跟随作业控制方法

针对实际环境中由于农业机械（简称农机）作业过程的作业量以及土壤条件的变化等不确定性因素的影响,导致协同作业跟随农机的行驶工况不稳定、跟随协同作业响应慢、控制困难等问题,在综合考虑不确定性以及响应性能的基础上,提出了一种农机跟随分层控制架构,搭建农机田间作业下的纵向跟随动力学模型,并以间距保持、速度跟随、燃油经济性、加速度跟随性能为目标,进行基于模型预测控制（MPC）算法的上层控制器推导,基于前馈以及PI反馈的控制器作为下层控制,以上层控制器获得的控制加速度为目标,进行力矩（电流）跟踪,在保证抗不确定性以及干扰噪声的同时,提高跟随农机的响应能力。通过Matlab/Simulink仿真和田间试验验证,结果表明,该控制方法可以有效解决农机作业的跟随控制问题,与滑模变结构控制器相比,能够实现稳定跟随行驶,且速度误差和加速度误差更小,速度误差控制在-0.29132~0.18001m/s,加速度误差控制在-0.05678~0.05628m/s2,稳定跟随距离误差为±0.45m,具有良好的跟随效果。     

大型喷杆喷雾机钟摆式主被动悬架自适应鲁棒控制研究

针对大型喷雾机喷杆钟摆式主被动悬架系统存在的参数不确定性和随机干扰导致控制精度低、稳定性差的问题,对基于模型补偿的自适应鲁棒控制算法进行研究。建立了钟摆式主被动悬架的非线性动力学模型和调节机构几何方程,基于模型设计了自适应鲁棒控制器,综合悬架系统和电液位置伺服系统模型中存在的参数不确定性,同时兼顾系统未补偿的摩擦力和外部扰动等不确定非线性因素,通过理论分析和试验证明,在同时存在模型参数不确定和不确定非线性的情况下,设计的控制器可以保证系统输出跟踪控制的暂态性能和稳态精度。以单出杆液压作动器驱动的28m大型喷杆主被动悬架为例,借助建立的大型喷杆悬架半实物仿真平台进行了控制算法的试验验证,并使用Stewart六自由度运动平台模拟底盘的运动干扰,与反馈线性化控制器、鲁棒反馈控制器、PID控制器进行了试验对比,结果表明,设计的基于模型补偿的自适应鲁棒控制器最大跟踪误差0.148°,而反馈线性化控制器最大跟踪误差0.201°,鲁棒反馈控制器最大跟踪误差0.51°,PID控制器最大跟踪误差0.48°。设计的控制器在同时存在参数不确定性和扰动的情况下,使用较小的反馈增益能够保证渐进跟踪性能和稳态跟踪精度。     

西北旱区制种玉米干物质与氮分配对水氮胁迫的动态响应及模拟

为了量化水氮胁迫对西北旱区制种玉米干物质分配与氮分配的影响,建立水氮胁迫条件下器官间干物质与氮分配模型。本试验设置3种灌水水平,分别是充分灌溉(W1)、轻度水分胁迫(W0.75)和重度水分胁迫(W0.5),并设置3种施氮水平,分别是150 kg/hm~2(N150)、75 kg/hm~2(N75)和0 kg/hm~2(N0)。分析了水氮胁迫对器官间干物质与氮分配系数的影响,构建了干物质与氮分配动态模型。试验结果表明:茎分配系数呈单峰曲线,茎氮分配系数随生育期推进逐渐下降;叶分配系数与叶氮分配系数均呈下降趋势;穗分配系数与穗氮分配系数逐渐增加。总体上,茎分配系数大于茎氮分配系数,叶分配系数小于叶氮分配系数,穗分配系数小于穗氮分配系数。氮胁迫对制种玉米干物质分配与氮分配关系无显著影响。水分胁迫提高茎分配系数与氮分配系数;水分胁迫条件下叶与穗分配系数与叶氮分配系数均显著低于充分灌溉处理。叶分配系数与氮分配系数随着有效积温呈Logistic函数变化;穗干物质分配系数随有效积温呈指数递减变化。模型能够较为准确的模拟整个生育期的分配系数动态变化规律。     

基于SD变化环境下农业水资源供需平衡模拟

为了探讨变化环境对农业水资源供需平衡的影响,运用系统动力学软件Vensim-Dss建立了农业水资源供需平衡的系统动力学模型,综合考虑社会经济发展和气候变化情景,仿真模拟了变化环境下农业供、需水量及缺水量的变化情况.石羊河流域模拟结果表明:未来农业供水量和需水量受气候变化的影响程度不同,但 2033年以后,农业供水量在不同气候变化情景下的变化趋势相同;不同行政区农业水资源系统对气候变化的响应存在明显差异,金昌市A2气候情境缺水率大于B2情景,在2029年、2038年缺水率分别达到32.0%,28.6%, B2情境下,2021年开始出现轻度缺水,中度缺水年仅出现在2023年和2039年,缺水率分别为30.7%,30.5%;武威市A2气候情境下缺水率小于B2情景,仅2038年为中度缺水,缺水率为24.9%,B2气候情景中度缺水年较多,2023年缺水率最大,达到33.2%.研究结果可以对变化环境下区域用水规划和农业发展规划提供指导.     

基于改进耦合协调模型的山东省农文旅产业协调发展研究

随着乡村振兴战略的逐步深入,“农业+文创+旅游”的发展模式备受关注,同时文旅部的成立更是极大地推动了区域产业的高质量提升。在此背景下,构建了农文旅3产业融合发展的评价指标体系,并改进传统的耦合协调模型应用到山东省农文旅产业协调发展的实证评价中,从时间维度和空间维度分别对山东省17地市农文旅产业协调发展水平及演进进行研究,并对“两圈四区”格局下不同区域农文旅产业的协调发展情况进行探讨。结果表明:山东省农文旅各产业综合发展态势良好,耦合协调度水平稳步提升;各地市及“两圈四区”各区域农文旅产业耦合协调水平存在较大的差距,但呈缩小趋势,协调发展态势良好。      

气动柔性果蔬采摘机械手运动学分析与实验

采用气动弯曲型柔性驱动器设计了一种带有柔性机械臂的多自由度果蔬采摘机械手。基于分段常曲率理论,根据柔性驱动器形变规律,建立了多关节串并联的采摘机械手运动学模型和抓持力模型,研究了机械手采摘作业时抓取模式、工作空间和手指输出力与气压的关系,并进行了相关实验验证。制作了机械手样机,并在实验室环境下进行了多种果蔬模拟采摘实验,结果表明,该果蔬机械手具有多种抓取模式,且动作灵活、柔顺可靠、易于控制,适用于球形和圆柱形果蔬自动化采摘作业。     

3-RRPaR并联机构刚体动力学建模与分析

针对一种具有冗余结构的3-RRPaR并联机构,根据拉格朗日乘子法建立动力学模型,进而对冗余并联机构进行动力学分析。首先,分析了3-RRPaR并联机构的结构特征,确定了冗余结构的结构构型;然后,利用闭环矢量法建立并联机构的逆运动学模型,利用拉格朗日乘子法建立并联机构的动力学模型;最后,利用Matlab分别对并联机构空载和加载时的动力学方程进行数值求解,绘制了动力学响应曲线,根据拉格朗日乘子与约束力矩的关系求解出驱动杆的驱动力矩,将计算结果与ADAMS虚拟仿真结果进行对比分析,验证了动力学建模方法的正确性。结果表明,动平台加载后,驱动杆的驱动力矩也随之增大,但其数值变化规律与空载时基本相同。本研究为该并联机构的动力学控制和机构性能研究奠定了基础,也为其他结构冗余并联机构的刚体动力学建模提供了方法和思路。     

基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法

在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。     

基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。     

基于部分亲和场的行走奶牛骨架提取模型

在奶牛关键点预测的基础上,通过点、线重构奶牛骨架结构,可为奶牛跛行检测、发情行为分析、运动量估测等提供重要参考。本研究基于部分亲和场,以养殖场监控摄像头拍摄的视频为原始数据,使用1 600幅图像训练了奶牛骨架提取模型,实现了奶牛站立、行走状态下关键点信息和部分亲和场信息的预测,并通过最优匹配连接对奶牛骨架结构进行准确提取。为了验证该模型的性能,采用包含干扰因素的100幅单目标奶牛和100幅双目标奶牛图像进行了测试。结果表明,该模型对单目标行走奶牛骨架提取的置信度为78.90%,双目标行走奶牛骨架提取的置信度较单目标下降了10.96个百分点。计算了不同关键点相似性(Object keypoint similarity,OKS)下的模型准确率,当OKS为0.75时,骨架提取准确率为93.40%,召回率为94.20%,说明该模型具有较高的准确率。该方法可以提取视频中奶牛骨架,在无遮挡时具有高置信度和低漏检率,当遮挡严重时置信度有所下降。该模型的单目标和双目标图像帧处理速度分别为3.30、3.20 f/s,基本相同。本研究可为多目标奶牛骨架提取提供参考。