基于滑模变结构的精密涂布机放卷系统张力控制策略研究

张力稳定是涂布工艺的一个基础条件,如何提高放卷系统的张力控制精度是精密涂布机张力控制面临的难点问题。本研究针对精密涂布机放卷系统张力稳定性控制需求,提出了一种基于滑模变结构控制策略的放卷系统张力控制方法。首先,根据精密涂布机放卷系统的工作原理,建立了放卷系统的参数时变、非线性动力学模型,分析了张力波动的主要原因;然后,在放卷系统张力模型的基础上,设计了一个放卷张力系统滑模变结构控制器,并利用李雅普诺夫(Lyapunov)定理进行了系统稳定性分析;最后,通过仿真试验对所设计的滑模变结构控制器进行了性能验证。仿真结果表明,相比于传统PID控制,本研究所设计的滑模变结构控制器对放卷张力系统具有更好的控制鲁棒性。

云南省火龙果采后果腐病研究(英文)

【目的】探明火龙果（Hylocereuscostaricensis）果腐病中的一种新的病原菌。【方法】以云南省元江水果市场上发现的一种新病害为供试材料，应用分离培养、柯赫氏法则、形态学观察、寄主范围研究和ITS序列测定，对病原菌进行鉴定。[结果】该病由霜霉目白秀科桃吉尔霉（Gilbertellapersicaria）引起，病原菌侵入火龙果2—3d后最初呈现淡褐色、水渍状小病斑；随即接种点病斑不断扩大，6d后至使整个果实腐烂，病果表面长出大量浅白色菌丝体和淡褐色孢子囊。该病原菌致病力受宿主种类和品种影响，接种3d后的红肉火龙果发病程度较白肉火龙果重，且能引起带伤口桃、梨果实腐烂。桃吉尔霉在30℃、黑暗条件下生长最好。【结论】本文首次报道我国火龙果采后果腐病由桃吉尔霉引起，以30℃、黑暗为最适生长条件，宿主范围广，致病力强。

基于深度学习的柑橘黄龙病远程诊断技术初探

为解决柑橘种植过程中黄龙病检测不及时、检测成本较高的问题,初步探寻基于深度学习的柑橘黄龙病远程诊断方法。通过架设在田间的设备采集柑橘植株图像信息,利用深度学习相关算法构建柑橘黄龙病病害识别模型,在柑橘生长过程中实现黄龙病在线实时监测与病害远程诊断。目前已在试验地初步开展柑橘黄龙病远程诊断试验,结果表明,田间远程诊断准确率为77.1%,已初步实现针对柑橘黄龙病的远程病害诊断,提高了实际生产过程中黄龙病的识别效率,降低了黄龙病检测成本,为柑橘黄龙病田间诊断方法研究提供了新思路。