在线实时混药喷雾系统设计与试验

在线混药喷施技术具有喷施效率高、用药精准、环境污染小等特点。针对在线混药系统混药比范围小和农药小流量检测难等问题,设计了一种在线实时混药喷雾系统,作业过程中直接将混药注入喷雾泵的入口端实现混药的在线喷雾。设计了一种螺旋蜂孔板式混药器,蜂孔板有左旋和右旋两种,且交替安装。设计了一种碟形混药箱,由混药器流出的水药混合液在混药箱中进一步混合。系统使用精量柱塞泵供药,将药液直接注入喷雾系统;采用基于STM32嵌入式控制器实时检测到的水箱和混药箱的液位信息,通过电磁开关阀控制水的流量;水和药在螺旋蜂孔板式混药器中混合,切向流入碟形混药箱,最终由喷雾泵抽取进行喷施。为实现精准控制,对水箱出口的流量计和底部的压力计进行标定,得到水箱水位和压力计输出电压的关系模型及压力传感器输出电压和流量计之间的变化关系,并对水流量的控制精度进行了试验;对精量柱塞泵的转速与控制信号的脉冲频率以及转速和流量进行了标定,得到了转速与控制信号脉冲频率的变化关系,并对精量柱塞泵的供药精度进行了试验。在精量柱塞泵的工作流量范围内,采用同时对水和药分别进行测量的方法对混药比进行了试验,得到了混药比误差变化曲线。采用毒死蜱作为试验药液,对在线混药系统进行了混药试验,采用岛津液相色谱仪对采样点进行了浓度检测,得到各采样点实际浓度值,并与人工充分混药效果进行了对比。试验表明：混药比为150∶1～1000∶1时,混药比误差最大为6.75%;水流量平均误差为1.35%,最大误差为7.15%;农药流量平均误差为2%,最大误差为3%;在毒死蜱混药试验中,药水混合液浓度平均误差为11.7%。     

智能农机多机协同收获作业控制方法与试验

为提高多台无人化智能收获机和运粮车协同作业效率,该研究以2台不同型号水稻收获机和1台运粮车为研究对象,开展了智能农机多机协同收获作业控制方法研究。根据协同作业控制决策约束条件,建立协同收获作业中有限个状态过程的改进型连续时间马尔科夫链模型。以减少非作业时间为优化目标,通过模型预测未来一段时间内每台收获机的卸粮时间,动态更新每台收获机的卸粮顺序和时间。仿真试验结果表明：本文控制方法相对于仓满后再召唤运粮车的卸粮方式有效减少了作业时间,协同收获任务的农机平均作业时间减少了13.58%。田间试验结果表明：智能农机多机协同作业控制方法实现了2台水稻收获机和1台运粮车协同自主作业,在场景1中,相对于仓满召唤卸粮模式,收获机1和收获机2非作业时间分别减少了71.25%和42%,收获效率提高了6.65%和5.22%;在场景2中,相对于仓满召唤卸粮模式,收获机1和收获机2非作业时间分别减少了77.64%和37.09%,收获效率提高了12.07%和5.78%。本文提出的控制方法可以实现收获-卸粮转运自主作业,减少了收获机的非作业时间,提高了作业效率,可为无人农场智能收获协同作业提供支撑。     

基于余摆运动的株间机械除草爪齿避苗控制算法

为准确控制以余摆运动为原理的株间机械除草装置的除草爪齿避让作物,提出了基于余摆运动的株间机械除草爪齿避苗控制算法,介绍了爪齿余摆运动株间机械除草爪齿避苗控制算法的基本原理,根据余摆线运动特点推导出了除草爪齿避苗判断表达式,并设计了除草爪齿的旋转角速度控制器和除草爪齿避苗控制器。利用MATLAB对除草爪齿避苗控制算法进行了仿真分析,结果表明该算法能准确控制除草爪齿避让作物,前进速度对株间区域除草覆盖率影响小,但会受除草爪齿爪尖旋转半径影响,除草爪齿旋转半径越大,进入株间区域的除草爪齿根数越少,株间区域除草覆盖率降低。在试验平台上进行了验证试验,平均每个株间区域进入的爪齿根数和株间区域除草覆盖率与仿真分析结果一致。     

信息技术提升农业机械化水平

为适应中国现代农业建设的需要,保持中国农业机械化水平持续增长,实现中国农业可持续发展,该文提出,应将先进的信息技术融入中国农业机械的设计、制造、作业和管理等环节,使农业机械装备实现信息化和智能化,从而整体提升农业机械化水平。文中介绍了参数化设计、基于知识工程的农机产品设计、基于产品数据管理的并行协同设计等农机产品设计的关键技术;柔性制造、计算机集成制造、虚拟与网络制造等农机产品制造的关键技术;农情信息采集、农业机械导航、田间管理等农业机械作业的关键技术;农业机械管理、农业机械调度等关键技术。分析了这些关键技术信息化的不足,总结了世界各国的发展趋势,指出了用信息技术提升中国农业机械化水平应解决的核心问题。为加强农机装备的信息技术创新,该文建议,应突破一批智能农业装备数字化设计技术、自动导航协调控制技术及农业装备现场总线技术等关键技术;研发一批大田和设施农业生产作业系统、果园作业智能装备和畜禽水产精准生产装备等重大技术产品;构建一批水肥药田间精准作业系统、畜禽水产自动饲喂系统和自动化加工生产线等农业机械精准作业系统,从而进一步用信息技术提升农业机械化水平。     

电动方向盘插秧机转向控制系统设计

电动方向盘作为农机导航系统的转向执行机构在中小型旱地拖拉机上已有应用,但在水田农业机械等转向阻力大的农机上的适应性尚有待研究。该文以井关PZ-60型水稻插秧机为平台,采用电动方向盘作为转向执行机构,对插秧机自动转向控制进行了研究。构建了插秧机转向机构的系统模型,采用系统辨识试验获得了系统模型参数。设计了基于PID的嵌套转向控制算法,采用Simulink仿真模型验证了算法的可行性。分别进行了幅值10°的正弦波、水田小角度转向(直线行驶跟踪)和水田大角度转向(调头)控制性能试验,试验结果表明:插秧机正弦波转向跟踪平均绝对误差为0.301 5°,平均延时0.3 s;在泥底层平坦和不平坦的水田中直线行驶时的转向角跟踪平均绝对误差分别为0.354°和0.663°,平均延迟时间均为0.6 s,角度跟踪偏差最大分别为1.4°和3.6°,深泥脚转向阻力大时有1.4 s的控制滞后;插秧机以28°转向角调头时调节时间为2.5 s,稳态误差为0.6%。研究表明,电动方向盘转向系统具有较好的动态响应和控制稳定性,适用于插秧机作业的自动转向控制,满足插秧机自动导航作业要求。     

基于微小型无人机的遥感信息获取关键技术综述

近年来,基于微小型无人机的遥感信息获取技术广泛应用在农业领域。采用微小型无人机遥感信息平台获取农田作物信息,具有运行成本低、灵活性高以及获取数据实时快速等特点,是目前农田作物信息快速获取的主要方法之一,是精准农业发展的重要方向。该文主要对微小型无人机遥感技术平台的发展、遥感信息获取技术、遥感图像的处理与解析、以及微小型无人机遥感平台应用在作物信息监测和生产管理等方面进行了深入剖析,强调了遥感信息获取与解析技术的重要性和存在的问题,受微小型无人机飞行稳定性和载荷量的限制,如何实时快速准确地调整机载遥感传感器的姿态使被测目标始终处于监测视野中,并实现图像信息的远距离获取与传输,以及如何处理和解析无人机遥感系统获取高质量的遥感图像是微小型无人机遥感技术能否被广泛应用在各研究领域的关键技术。最后,提出了增强无人机飞行控制系统的高稳定性、遥感图像的精确获取及数据的实时传输和高精度的图像后处理方法,对作物信息监测技术的发展和应用具有重大意义,是实现大面积精准农业生产管理决策的重要依据。     

基于ARMA的插秧机田间行驶姿态预测

为减小水田不平度对农业机械精准作业品质的影响,进一步提高农机装备工作效率,从系统控制角度出发,提出将预测算法应用于农机具的姿态补偿控制。在分析自回归滑动平均模型（Auto regressive and moving average,ARMA）建模原理和适用性的基础上,对车载GPS/INS组合导航系统采集的插秧机田间行走侧倾角序列进行ARMA建模及提前预测,单次预测时长为1s和2s,预测总时长为30s;对GPS/INS组合导航系统所采集的原始值以2Hz、5Hz和10Hz 3种频率输出,以比较不同频率的数据建模对姿态预测精度的影响。结果表明：ARMA模型可有效预测插秧机未来1~2s内的姿态变化趋势;对于同一频率的样本,提前2s预测精度均低于提前1s预测精度,但差异不明显;以3种频率数据分别作样本时5Hz样本预测效果最好,其提前1s预测均方根误差和误差标准差分别为0.6567°、0.6565°,提前2s预测均方根误差和误差标准差分别为0.6712°、0.6769°。     

无人直升机风场无线传感器网络测量系统设计与试验

为了实现田间多点、多风向、可移动、实时采集无人直升机旋翼气流在作物冠层所形成的风场相关参数,设计了一种风场无线传感器网络测量系统,对该系统风速测量时的可靠性进行了分析和田间试验检验。系统由若干三向风速传感器无线测量节点(WWSS)、无人直升机位姿信息测量模块(FGPS)以及智能总控汇聚模块(ICFN)组成,试验结果表明:选用叶轮风速传感器设计的三方向风速无线测量节点风速平均测量相对误差不大于3.52%,最大绝对误差为0.2 m/s,且各叶轮风速传感器之间无显著差异,变异系数不大于4.41%,能够可靠准确地测量风场内相应的风速值;三方向安装支架可方便地将三方向风速无线测量节点置于水稻田间,智能汇聚节点(ICFN)和WWSS节点以星形拓扑结构通过无线数据传输方式组网,非常适合在田间进行多点、多风向、可移动、实时采集数据;此外,FGPS模块采用RTK GPS等高精度传感器测量直升机的位姿信息,有利于后期开展授粉作业影响因素的综合分析,为开展无人直升机用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数优选提供有效工具。     

超声波传感器评定水田激光平地机水平控制系统性

为了评定水田激光平地机平地铲水平控制系统性能,采用2个SensComp 600超声波传感器测量平地铲两端与参考水平面的距离,然后利用三角关系计算得到平地铲倾斜角度.对超声波测距、传感器与反射面成一定夹角的影响以及运动对测量的影响因素进行了分析,并与姿态航向参考系统AHRS500GA-226提供的参考倾角进行了对比,结果表明2个超声波传感器在静态和动态条件下均能较准确地测量出平地铲倾斜角度,最大静止误差和最大动态误差分别为0.08°和1.00°.在平整的水泥地面上对平地铲水平系统性能进行了测试,实验结果表明,水田激光平地机水平控制系统倾斜角度测量准确,误差不超过1.00°,整个系统能较好地实现平地铲水平控制,满足水田平整作业需要.     

水稻插秧机自动作业系统设计与试验

为适应现代农机自动作业发展需求,实现插植作业和速度的自动控制,设计了水稻插秧机自动作业系统。以井关PZ-60型水稻插秧机为试验平台,研究了具有CAN(Controller area network)通信接口和手动优先的手自一体插秧机速度与插植机构控制方案,设计了插秧机专家PID速度控制算法和PID插值机构控制算法以及插秧机自动作业联合控制策略。联合导航控制系统分别在水泥路面、泥底层平坦和不平坦的水田进行了速度控制试验,结果表明,速度平均误差分别为3. 25%、5. 40%和8. 01%,速度平均误差不超过10%的概率分别为98. 6%、90. 1%和68. 0%;泥底层平坦水田联合控制试验结果表明,插秧机联合控制与人工操作相当,效果良好。插秧机自动作业系统满足插秧机在无人驾驶时自动作业的需求。