基于神经网络PID的丘陵山地拖拉机姿态同步控制系统

针对现有丘陵山地拖拉机姿态调整精度和可靠性难以满足实际使用需求的问题,基于神经网络PID算法设计了丘陵山地拖拉机车身和机具姿态同步控制系统。根据车身和机具不同的姿态调整要求,设计了相应的控制系统,并对其进行动力学建模,进而采用了基于神经网络PID的同步控制算法。以常规的PID控制算法作为对照,进行了仿真分析,仿真结果表明,基于神经网络PID算法的同步控制系统有效,且控制性能优于PID控制算法。在固定坡度路面和随机坡度路面上进行了作业试验,结果表明,其于神经网络PID控制算法的精度和稳定性均优于PID控制算法：在固定坡度路面上,车身横向倾角最大误差为0.8640°,左右摆角绝对值差最大误差为0.9600°,机具横向倾角最大误差为0.6497°;在随机坡度路面上,车身横向倾角最大误差为2.8740°,左右摆角绝对值最大误差为4.2800°,机具横向倾角最大误差为1.7620°。说明本文提出的方法具有较好的控制精度和稳定性,能够满足丘陵山地拖拉机的实际使用需求。     

水田环境下水稻直播机自动驾驶控制方法

为了解决无人化水稻直播机在水田里应用时精度不高的问题,本文提出了一种在不平整泥泞水田环境中的水稻直播机自动驾驶控制方法。本文首先建立了水稻直播机的运动学模型,基于横向偏差和航向角偏差,提出了一种用于直线作业段的非线性转向控制算法。为了避免水田路面不平坦对定位系统的影响,通过倾角传感器获取车身姿态,修正定位误差。通过检测计算位置与地边的相对距离,实现了地头自动转弯。实验表明,本文控制方法的路径跟踪平均绝对误差为0.027m,具有较好的跟踪精度和稳定性,且自动转弯算法切实有效,提供了一种在水田环境下可行的自动驾驶控制方法。     

秧苗嫁接机器人视觉与识别的研究

研制了一套应用于瓜果秧苗嫁接机器人的视觉系统，该系统能判别秧苗品质和秧苗方向，使得瓜类秧苗嫁接机器人在保证质量情况下实现全自动嫁接成为可能。     

中空液压马达系统建模与摩擦动态补偿算法研究

针对阀控中空液压摆动马达系统,建立数学模型;基于LuGre动态摩擦模型,设计摩擦状态观测器;在此基础上,通过提出带状态观测的滑模变结构控制算法进行大摩擦力矩动态补偿控制,并进行了试验研究。结果表明：所设计的摩擦状态观测器可以较好地估计摩擦力矩,基于状态观测的滑模变结构控制算法可以实现大摩擦力矩下的高精度轨迹跟踪,相比无状态观测的滑模控制,轨迹跟踪精度提高1个数量级以上。     

小麦播种量电容法检测系统设计与试验

为实现小麦播种机播种量的精准检测,该文基于电容法设计了一套用于小麦播种量检测的系统,由检测分辨率和排种轮转速与采样频率约束关系确定传感器结构尺寸,建立了种子数量与电容变化量之间的线性关系。在采样周期为15 ms、排种轮转数20 r/min条件下,基于时间窗口建立了小麦播种量实时检测最小二乘回归模型。为了使检测系统适用于不同的排种轮转速,提出了一种通过改变采样周期的检测方法,即排种轮速度每增加5 r/min时,采样周期相应减少0.4ms,则上述建立的最小二乘回归模型仍适用,对不同的排种轮转速均具有较高的检测精度,相对误差介于-2.26%~2.17%之间。本文所设计的检测系统为实现小麦播种量的精准检测提供了一种有效途径,具有较好的实用性和经济性。     

基于GPRS的变量施肥机系统研究

研制了一种基于GPRS的变量施肥机系统。介绍了系统的组成结构和工作原理,探讨了远程通讯控制器的软硬件设计,并在此基础上,研究了远程处方下载的工作过程,引入机群监控的概念,阐述了监控端软件的实现。田间试验结果表明,研制的变量施肥机能够满足精准农业意义上的变量施肥作业要求。     

稻麦联合收获机械总线化监控系统研究

为满足精准农业与智能农机装备发展需求,针对当前国产稻麦收获机械参数监测与控制功能单一、智能化程度低和适应性差等问题,研制了一种基于CAN总线的稻麦联合收获机械作业与工况参数监控系统。介绍了监控系统的运行环境、软件架构、硬件组成、相关协议,以及作业与控制参数归类方法,实现了联合收获机械1 2 8个作业和工况参数的数据显示与工作模式控制。车间调试与田间试验表明:该监控系统能实现稻麦联合收获机械作业参数和工况参数的实时显示,系统稳定可靠,操作方便。     

基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷在线识别

提出了一种基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷与果梗-花萼在线识别方法。以富士苹果为研究对象,首先在线采集苹果的RGB图像和NIR图像,并分割NIR图像获得苹果二值掩模;其次利用亮度校正算法对R分量图像进行亮度校正,并分割校正图像获得缺陷候选区(果梗、花萼和缺陷);然后以每个候选区域为掩模,随机提取其内部7个像素的信息分别代表所在候选区的特征,将7组特征送入AdaBoost分类器进行分类、投票,并以最终投票结果确定候选区的类别。实验结果表明,该算法检测速度为3个/s,满足分选设备的实时性要求,且总体正确识别率达95.7%。     

低对比度条件下联合收割机导航线提取方法

针对强光照下成熟小麦已收割区域和未收割区域对比度低、收割边界获取难度大的问题,该文提出了一种基于区域生长算法的联合收割机导航线精确提取方法。对摄像头采集的作物收割图像,利用区域生长算法分割出图像中未收割区域。生长阈值通过对图像灰度直方图高斯多峰拟合进行自适应计算。对分割得到的二值图像进行形态学处理,获取作物已收割和未收割区域分界线,然后采用最小二乘法拟合收割机作业导航线。试验结果表明:在小麦已收割和未收割区域对比度很低的情况下,所提方法能够精确地提取出小麦收获边线,并得到收割机作业导航线,与人工标定导航线夹角平均误差小于1.21°,可以为联合收割机的自动导航研究提供参考;处理一张900×1 200像素的图像时长约0.41 s,基本满足联合收割机导航作业的实时性要求。与传统方法对比发现,该文方法不易受作物生长密度和麦茬的干扰,导航线的提取精度更高,单幅图像的处理时间略有增加,但基本满足实时性作业要求。     

基于线结构光源和机器视觉的高精度谷物测产系统研制

针对精准农业中谷物产量信息的高精度获取需求,设计了基于计算机视觉的谷物测产系统,由工业相机、线结构光发生器、电感式接近开关和工控机等组成。提出了基于线结构光的谷堆厚度测量方法,根据所建立的谷物几何模型计算出谷堆的体积,并采用电感式接近开关克服了传统光电式谷物测产系统存在的误触发问题。同时,研究了不同转速下结构光测量误差,建立了基于转速的线结构光测量修正模型,使得测量误差从1.1%减小为0.33%。在室内台架上进行了测产试验,试验结果表明,未使用线结构光修正模型的最大测产误差为12.73%,在使用了线结构光测量修正模型之后,相对测产误差在4.27%以内,该研究可为谷物测产研究提供理论依据。