畜牧养殖智能饮水控温系统设计与试验

为提升草原放牧牛羊福利化养殖装置性能,开发一种基于多传感器原位数据检测与模糊PID控制相结合的畜牧养殖智能饮水控温系统。该系统主要由数据采集模块、注水加热模块、温度控制模块以及远程数据监测模块组成。数据采集模块是采用多种传感器对饮水装置中水温、水质、水量等信息实时采集;注水加热模块采用底部注水加热的形式,便于水温自下而上发生层流流动,使水温分布更均匀;温度控制模块采用基于闭环负反馈模糊PID控制算法,自整定PID系数,实现水温精准控制;远程数据监测模块是针对用户设计,便于用户实时观察饮水装置的工作情况。对系统开展模糊PID控温测试以及水温温场均匀性试验验证与仿真分析,试验结果表明:模糊PID控温效果与常规PID控温相比,模糊PID控温曲线更光滑,加热响应速度更快,当预设水温目标温度为23℃,入水水温分别为7℃、9℃、11℃、13℃、15℃时,实际加热温度与目标温度的波动幅度最大仅为0.3℃;对不同测温点加热,得同一水平面不同测温点最大温差为0.3℃,水槽不同截面水温温差小于0.2℃,装置测温点水温能精准控制在23℃±0.5℃。畜牧养殖智能饮水控温系统的水温温度场均匀性良好,能够为福利化养殖提供装备支持。

高通量测序揭示原发性胆汁性胆管炎患者的T细胞受体图谱特征

目的揭示原发性胆汁性胆管炎(primary biliary cholangitis,PBC)患者T细胞受体(T cell receptor,TCR)图谱特征,并揭示大肠埃希菌(Escherichia coli,E.coli)的丙酮酸脱氢酶复合体E2亚基(pyruvate dehydrogenase complex E2,PDC-E2)抗原在PBC疾病的分子模拟机制。方法采用多重聚合酶链反应和免疫组库测序技术分析PBC患者和健康对照者的CD4^(+)和CD8^(+)记忆性TCRβ链互补决定区3(complementarity determining region 3,CDR3)序列的多样性、氨基酸组成及疏水性、共有CDR3序列。体外诱导和扩增人PDC-E2_(163-176)(人PDC-E2)抗原相关T细胞和E.coli PDC-E2_(31-44/134-147/235-248)(E.coli PDC-E2)抗原相关T细胞,通过免疫组库测序技术鉴定人(和E.coli)PDC-E2抗原相关TCRβCDR3图谱,并分析其丰度变化。结果PBC患者组和健康对照组间的CD4^(+)记忆性T细胞、CD8^(+)记忆性T细胞TCRβCDR3免疫图谱多样性相似,D50指数[CD4^(+)记忆性T细胞:0.028±0.019比0.034±0.015;CD8^(+)记忆性T细胞:(1.86±2.70)×10^(-3)比(4.62±3.89)×10^(-4)]、Shannon指数(CD4^(+)记忆性T细胞:9.473±1.346比9.734±0.933;CD8^(+)记忆性T细胞:6.197±1.519比5.436±1.629)、Gini指数(CD4^(+)记忆性T细胞:0.786±0.048比0.760±0.036;CD8^(+)记忆性T细胞:0.920±0.047比0.939±0.025)等差异均无统计学意义(P均>0.05)。PBC组和健康对照组CD4^(+)记忆性T细胞和CD8^(+)记忆性T细胞间共有CDR3序列百分比差异无统计学意义[(6.47±1.43)%比(6.21±3.18)%;t=-0.21,P=0.84]。健康对照组和PBC组中序列长度为13、14、15的CDR3分子第6位和第7位氨基酸的组成频率中部分存在显著差异,疏水氨基酸组成频率近似。通过细胞培养和免疫组库测序鉴定了一系列人PDC-E2和E.coli PDC-E2抗原刺激后丰度显著上升的TCR序列。结论该研究鉴定出PBC疾病的TCR图谱特征,从TCR这个新视角阐述了E.coli在PBC疾病中的分子模拟机制。

基于激光诱导击穿光谱的土壤钾素检测

为满足大田土壤钾素养分在线检测的迫切需要,设计了一种基于激光诱导击穿光谱原理的土壤养分在线检测的系统平台装置,并开展了土壤养分快速测定的实验研究,对采用激光诱导击穿光谱定量分析土壤钾素养分含量的可行性与准确度进行了探索。实验表明,土壤钾元素的特征谱线在波长766.49 nm和769.90 nm处,钾素养分含量与特征谱线强度呈正相关,但当钾素质量分数大于0.3%时,存在明显自吸收现象,谱线强度与样本质量分数呈非线性关系。为了消除土壤光谱检测的基体效应,选定土壤样本锂元素为内标元素,对土壤钾元素等离子光谱特征谱线进行内标校正处理。利用土壤样本钾元素的敏感特征波长766.49 nm和769.90 nm处的光谱强度对土壤钾元素含量进行二元线性建模分析,建模曲线拟合效果良好,模型决定系数达到0.933 7,相对均方根误差仅为0.276 1。利用该实验系统,土壤钾素养分最低检测限为212μg/g,初步具备土壤钾素养分在线检测的要求。

基于“电流-电压四端法”的温室栽培基质电导率测量

研究了基于“电流-电压四端法”的温室栽培基质电导率测量方法和规律。试验结果表明:在保持基质盐分(离子总量)水平不变的条件下,若基质质量含水率低于50%,则电导率值受基质内离子含量和基质水分的双重影响。当基质质量含水率大于50%后,电导率主要受基质内离子总量的影响,可忽略水分的影响。控制基质质量含水率在65%左右时,仪器输出与基质溶液电导率呈幂函数关系,所建立的模型的决定系数达到0.970。控制基质质量含水率在45%左右的条件下,用幂函数和线性函数预测基质电导率都获得了较高的精度。

高速插秧机横向仿形插深自适应系统的开发

为解决高速水稻插秧机在农田作业时,插秧盘随水田表面横向起伏导致秧苗插植深度不一致的问题,开展了基于插秧机插植部倾角检测的秧苗插深自适应调节系统的研究与开发。通过角度位移传感器实时检测两浮板相对位置的变化,由数据采集及插深控制单元控制步进电机装置输出,通过动力传输机构来改变整个秧盘的横向侧倾角度,使秧盘与浮板保持一个稳定的相对位置关系,从而达到稳定插秧深度的目的。插秧机仿真实验平台上的静动态实验分析表明,该系统具有良好的控制精度,工作稳定可靠,可以满足农田插秧实际工作的要求,但需要进一步开展大量农田现场实验,在实际工况中对系统的实用性和稳定性进行分析,从而提升系统的工作性能。

基于注意力机制与改进YOLO的温室番茄快速识别

为了实现复杂环境下农业机器人对番茄果实的快速准确识别,提出了一种基于注意力机制与改进YOLO v5s的温室番茄目标快速检测方法。根据YOLO v5s模型小、速度快等特点,在骨干网络中加入卷积注意力模块(CBAM),通过串联空间注意力模块和通道注意力模块,对绿色番茄目标特征给予更多的关注,提高识别精度,解决绿色番茄在相似颜色背景中难识别问题;通过将CIoU Loss替换GIoU Loss作为算法的损失函数,在提高边界框回归速率的同时提高果实目标定位精度。试验结果表明,CB-YOLO网络模型对温室环境下红色番茄检测精度、绿色番茄检测精度、平均精度均值分别为99.88%、99.18%和99.53%,果实检测精度和平均精度均值高于Faster R-CNN模型、YOLO v4-tiny模型和YOLO v5模型。将CB-YOLO模型部署到安卓手机端,通过不同型号手机测试,验证了模型在移动终端设备上运行的稳定性,可为设施环境下基于移动边缘计算的机器人目标识别及采收作业提供技术支持。

基于微波传感的颗粒肥料质量流量测量方法

施肥量动态高精度测量是实施变量施肥的前提。针对目前测量肥料质量流量方法在田间应用时仍存在测量不准确和无法适应工作环境等问题,开发了一种基于微波法的颗粒肥料质量流量测量系统,提出了一种流量质量测量模型和测量方法。以农用颗粒状肥料史丹利15-15-15和撒可富15-15-15为实验对象,控制微波传感器距离和肥料的排肥速度,对数据采用卡尔曼滤波进行平滑处理。实验数据分析表明:颗粒肥料回波信号的主导频率仅与电动排肥装置和传感器的距离有关,而功率谱密度仅与肥料颗粒数有关;通过最小二乘法建立两种复合肥的实际质量流量和传感器输出值的响应关系,两种复合肥响应关系的决定系数R^(2)均不小于0.9858,并对响应关系进行了验证。撒可富15-15-15的测量范围为1119.8~2065.9 g/min,最大测量误差为6.35%;史丹利15-15-15的测量范围为1071.9~1877.9 g/min,最大测量误差为4.85%,其测量性能符合作业需要。

基于电容信号的玉米播种机排种性能监测系统

为了改善玉米播种机排种性能监测的可靠性,利用种子介电性质,研究一种基于电容信号获取与分析的播种性能监测方法。通过对玉米播种机排种过程的运动学分析,获得电容传感器极板长度的约束条件,为传感器设计提供理论性参考。设计了以单片机PIC18F2580、电容转换芯片MS3110及AD7685为核心的快速高精度电容检测电路。通过获取相邻种子的电容脉冲峰值间隔并计算脉冲积分面积,可以得到播种工况下的排种量、漏播量及重播量等参数。试验结果表明:系统对单粒玉米种子的监测精度为97.3%,在模拟播种机前进速度4.0km/h的条件下,系统的播种量监测精度为94.6%,漏播量监测精度为93.5%,重播量监测精度为88.1%。该系统能够有效地监测机具排种性能,有助于提高播种作业质量。

玉米免耕播种施肥机精准作业监控系统

为了解决玉米播种和施肥时种子和肥料利用率低、投入高、产出低的问题,研制了玉米免耕播种施肥机精准作业监控系统。针对土壤墒情、肥力以及不同地区玉米播种农艺,研制玉米变粒距自动控制系统,通过控制伺服电机,结合拖拉机行走速度,对排种轴的转速进行反馈控制,实现播种粒距的自动调节。根据作业处方图和GPS信息,结合肥箱肥料质量和机具前进速度,得到施肥控制量,输出到伺服电机驱动器,调节排肥轴的转速,实现按处方图施肥作业。试验结果表明,肥料控制精度在3.31%以内,对玉米点播,实现播种粒距10～20cm在线无级调整,最大控制误差不高于4.48%。该研究实现了玉米免耕播种施肥机变量施肥和精密播种。

基于电容法的施肥量检测系统设计与试验

为了实现施肥机施肥量的在线检测,根据肥料与空气介电特性差异,设计了一种基于电容法的施肥量在线检测系统。采用电容转换芯片PCAP01和单片机STM32F103C8T6搭建电容检测电路,实现了差分电容传感器微电容信号输出的有效获取。研究了环境温度变化对流量传感器的影响规律,建立了氮磷钾肥料质量流量与电容输出的关系模型,并对模型进行了验证。试验结果表明,差分型肥料流量传感器对环境温度变化有很好的适应性,系统能够准确的对肥料质量进行在线检测,最大测量误差为3.75%。另外系统能够准确识别管路堵塞故障,识别准确率达到100%,最大识别响应时间为1.22 s。电容式施肥量在线检测系统为施肥机肥料流量的在线获取提供了有效途径,对于高精度变量施肥作业的实施具有重要的意义。

北京典型耕作土壤养分的近红外光谱分析

为研究土壤养分含量分布信息,以从北京郊区一块试验田采集的72个土壤样品为试验材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术分析了土样的全氮、全钾、有机质养分含量和pH值。采用偏最小二乘法(PLS)对光谱数据与土壤养分实测值进行回归分析,建立预测模型,以模型决定系数(R2)、校正标准差(RMSECV)、预测标准差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)作为模型精度的评价指标。结果表明,利用该模型与光谱数据对土壤全氮、全钾、有机质养分含量和pH值进行预测,结果与实测数据具有较好的一致性,最高决定系数R2达到0.9544。偏最小二乘回归方法建立的养分预测模型能准确地对北京地区褐土土质全氮、有机质、全钾和pH值4种养分进行预测。

深松作业远程管理系统设计与试验

为满足当前农田机械深松作业质量监控的需求,以北斗卫星定位和网络信息技术为基础,提出了一种实现远程深松作业信息采集、传输和管理的技术方案。利用移动通信技术和互联网技术对深松作业信息进行可靠传送,在监控终端利用Web技术和Browser/Server网络结构,实现底层控制网络与Internet的集成,建立深松作业远程管理系统。试验表明,该系统稳定可靠,既可实时获取工况信息又能进行作业面积统计,能够满足深松作业远程监测和管理的实际需要。

花生联合收获机作业在线监测与故障预警系统研究

基于4HBLZ-2型单垄小型自走式花生联合收获机,设计摘果辊、清选筛、夹持轴、夹持链以及各转动部件工况的在线检测方法。利用Lab View开发了基于CAN1939总线通信网络的花生收获机械作业在线监测系统,实现了整机控制状态、收获模式、发动机参数、行走轨迹、核心工作部件工况等的实时监测;采用多传感器信息融合算法,建立了作业状态的自诊断与故障预警模型,能够在拨果辊堵塞、跑粮及链条断裂等异常作业工况下为驾驶员提供田间实时报警信息。试验表明,本系统达到了花生收获机田间作业工况实时监测的功能和精度需求,且故障预警的自动诊断时间低于2 min,故障检测准确率大于90%。

基于无线传感网络的改碱暗管排盐监控系统

针对目前盐碱地暗管改碱技术应用过程中存在的有效评测数据缺乏、无法准确对实施效果进行科学评价的问题,设计了一种基于无线传感网络的改碱暗管排盐监控系统,以实现对管道内地下水的水质监测、流量统计以及蓄水池水位控制等。监测节点实时采集各路暗管的p H值、电导率和流量信息传输到中心节点,监控中心计算机通过RS232接口获取各采集信息并进行处理显示;同时,液位传感器实时获取蓄水池的水位信息并通过无线传输模块将水位信息发送至中心节点,中心计算机根据实际水位和设定水位信息进行控制决策,并通过中心节点向水位控制节点发送控制指令,实现蓄水池的水位远程自动控制。为验证系统整体性能,对监控系统开展了水位控制、传感器检测精度、通讯距离与丢包率试验测试。试验结果表明:系统p H值和电导率的平均测量误差分别为1.81%、1.89%,各节点的最大丢包率为2.6%,整体运行稳定,数据传输可靠,能够满足实际生产需要。该系统能够准确获取改碱暗管内的水质信息及迁移变化情况,为暗管改碱技术的效果评价提供有利的数据支撑。

基于GIS的农田土壤水分状况管理模型及应用

基于GIS开发了土壤水分和土壤电导率的简单专题图及精细专题图模块。简单专题图为运行于农田PDA的嵌入式GIS系统提供采样异常点检查验证;精细专题图为运行于上位机的农田信息处理系统提供信息可视化管理。简单专题图调用GIS组件方法获得并据此建立了采样管理模型;精细专题图中,土壤水分采用克里金插值算法预测的均方根百分比误差(RMSPE)为5.489%;土壤电导率插值模型采用泛克里金算法预测的RMSPE为18.451%。基于精细农田信息专题图,根据特定作物不同生长时期需水量的专家推荐值建立了土壤水分管理模型,利用该模型进行的一次灌溉决策显示,土壤含水率方差从灌溉前的1.9168调整到了灌溉后的0.8906。试验表明,采样管理模型能够指导田间采样,农田水分管理模型能够指导农田灌溉。

基于蓝牙与PDA的便携式土壤电导率测试仪开发

开发了一种具有无线通讯功能的便携式土壤电导率测试仪.测试仪采用"电流-电压四端法"设计方案,包括传感器电极、控制电路和基于蓝牙与PDA的无线通讯系统3部分.传感器电极由4个不锈钢探针组成,外侧电极用于向土壤中输入交流恒流激励信号,内侧电极用于检测与土壤电导率密切相关的电压降.控制电路采用AT89S52单片机作为主控芯片,包括作为输入激励的交流恒流源电路和信号采集与处理电路,交流恒流源电路可以输出10μA^1 mA电流,电流变化幅度小于1.5%;信号采集与处理电路具有将检测到的信号整流放大后进行A/D转换、计算、显示的功能,以及接收GPS数据和U盘存储等功能.无线通讯系统将数据通过蓝牙传给PDA,在PDA上可实现数据的接收与显示、文本文件存储和测量结果的实时图形化显示等.室内及室外试验结果表明,在保持土壤质量含水量在15%左右条件下仪器输出可以有效地反映土壤电导率水平.

冬小麦土壤电导率与其产量的相关性

以冬小麦品种京冬12为试验对象,采用1:5土水浸提液的方法在整个冬小麦生长周期测量了土壤电导率。冬小麦产量由带有全球定位系统的联合收割机获得,定位系统可以记录小区位置。使用统计方法对冬小麦在不同生长期的土壤电导率和产量进行了相关分析,线性分析结果表明冬小麦在抽穗期以后两者间有一定线性关系。建立了冬小麦在抽穗期、乳熟期和灌浆期土壤电导率值和产量的关系模型,模型的决定系数R2均大于0.630,其中灌浆期模型的决定系数最高达到0.678,表明应用土壤电导率建立产量预测模型可以得到较好的结果。试验结果表明,土壤电导率作为一种复杂的土壤理化参数,可以作为土壤生产潜力的评价指标,可以用来评估作物产量、定义管理区和为精细农业提供变量处方管理。

番茄种子包衣丸粒化装置的设计与试验

为解决番茄种子扁圆轻薄、人工播种效率低及无法机械化播种等问题,设计了一种番茄种子自动包衣丸粒化装置,并利用该装置进行了试验。该装置主要由喂料器、转盘、滚筒、供液设备、控制箱及支座组成。在5g番茄种子与400 r/min的供液泵转速条件下,以滚筒转速、包衣时间、包衣剂质量及胶悬液体积为试验因素进行了正交与回归试验,并通过DPS数据处理软件对试验数据进行统计分析,得出试验范围内试验因素对丸粒化后种子抗压强度、有仔率和单仔率等指标的影响规律。同时,优化确定了包衣装置包衣丸粒化番茄种子的最佳参数组合:在滚筒转速为500r/min、包衣时间为300s、包衣剂质量为55g及胶悬液体积为40m L时,抗压强度、有仔率、单仔率分别为316.8 g、87%、93%。该研究可为番茄、辣椒等茄果科种子包衣丸粒化的研究提供参考。

水稻田虚拟试验场景建模与仿真

为解决插秧机自动驾驶田间试验受季节、场地等限制的问题,研究了水稻田虚拟试验场景建模与仿真技术。研究了基于分形技术的水稻田地势生成方法,结合耕作区域的数字地图,得到水稻田地形及地势数据。在Creator软件中,加上水稻田内秧苗及地表映像纹理,产生带有垄带、秧苗、水渠等信息的三维场景。研究了基于分形技术的水纹模拟方法,模拟插秧机在田间行走时水纹的动态效果。根据摄像头获取的秧苗作物行与插秧机模型位置偏差,控制插秧机模型在虚拟场景中沿秧苗行前行。

基于指数平滑预测的高效变量喷灌方法

针对现有灌溉系统只能实现大田经验均一灌溉、缺乏决策指导的问题,基于田间Zig Bee无线网络实时采集的田间预埋水分传感器信息,提出一种基于二次平滑预测算法的变量灌溉指导数据处理方法,根据理论设定值自行调整平滑权重,使其预测数据达到最优,得到变量作业处方图;研制了基于PLC的喷灌机变量控制系统,通过模拟百分率计时器对喷灌机逐跨调节,并实时调整行走步长与速度,实现变量灌溉。田间对比试验结果表明,变量灌溉效率及节水方面均优于传统灌溉。