农机田间作业智能监测技术的研究与发展

在当前我国农业转型的关键时期,农机装备正朝着智能化方向发展,将智能监测技术应用于机械耕整地作业环节、机械种植环节、机械植保环节、机械收获环节等农机设备的田间作业过程,将有效提高农机工作效率和质量。本文总结了农机田间作业智能监测技术的研究现状,对该领域存在的问题进行了深入分析,并在此基础上探讨了农机田间作业智能监测技术未来的发展方向,以期为我国农机田间作业智能监测技术的发展提供参考。

基于自主作业的农业机械动态路径规划方法研究

针对无人农场中农机从下田点到初始作业位置以及从终止作业位置到下田点的自主行驶需求,提出了基于自主作业的农业机械动态路径规划方法。该方法将农机行驶路径明确划分为工作路径和非工作路径,并深入阐述了非工作路径中进入路径和退出路径的生成原理。为验证该方法的可行性,选取了4个典型的凸多边形地块进行了实际测试。实验结果表明,所规划的路径完全满足农机自主进入和退出地块的要求,确保了农机在无人农场中的高效、自主作业。

碳减排政策下的农机装备智能优化作业研究

针对我国农机装备能源消耗过大导致温室气体排放多、智能化程度较低的问题,以太阳能自动灌溉系统为例,在碳减排政策下对其进行智能优化研究。系统的主要组成包括供电系统、自动控制系统、监测和显示系统、抽蓄水系统以及通讯系统。自动灌溉系统采用模糊控制器进行控制,且对模糊控制器的结构、组成和算法进行了设计。为了验证系统性能,对其进行了数据传输和自动灌溉控制试验,结果表明:系统可以实现对灌溉的智能控制,且太阳能供电装置还可应用于其他农机装备。

智能农机作业信息采集终端设计

传统农业生产主要基于大量人力完成生产过程中的质量检测,存在实时性差及数据获取困难等问题。随着智能农业技术的不断发展,作业信息的实时、自动采集成为可能。该文以农机耕作深度作业质量监测为目标,以STM32F429IG为核心,结合传感器、GPS模块和通信模块设计了一种智能农机作业信息采集终端。该终端实现了对农机作业过程耕作深度的实时监测和数据采集,具有实时性强、数据准确、操作简便等特点,实现对农机作业过程的实时监测、数据采集和质量评估,为农业生产提供了有效的技术支持和数据支撑。研究结果可以为智能农机技术的推广和应用提供参考。

农业机械智能维护系统设计与实现

随着农业机械设备的日益复杂化和集成化,农业机械设备维护和管理是保证农业机械稳定、安全和可靠运行的关键。传统的维护方式主要依赖于定期检查和经验判断,存在维护周期不合理、故障预测不准确、维修滞后等问题,容易导致设备突发故障,影响农业生产进程。该文提出了一种基于机器学习和大数据分析的智能维护系统,通过安装在农业机械上的传感器,实时采集设备运行数据,包括温度、振动、压力、电流等多种参数。数据通过无线通信网络传输至云端平台,进行数据存储和处理,并结合利用机器学习算法和大数据分析技术,对采集到的数据进行分析和处理,实现设备状态的实时监测、故障预测和健康评估。

整地机械作业参数对土壤固碳效果的影响

整地机械在农业生产中发挥着重要作用,可以改善土壤的物理性质,促进土壤微生物活性,提高土壤有机质含量,从而增加土壤对碳的储存能力。以旋耕机为例开展分析,选取工作深度、速度、转速为影响因素,探明在不同参数下土壤对碳的储存能力,结合试验数据分析,探讨了这些参数对土壤固碳效果的影响程度。试验结果表明,适当调整整地机械的作业参数可以显著提高土壤固碳能力,其中工作深度和速度是影响固碳效果的关键参数之一,增加工作深度可以显著改善土壤的通透性和通气性,有利于微生物活动和有机质的分解,进而提高土壤的碳储存能力。然而,过深的工作深度可能会破坏土壤结构,降低固碳效果。研究结果对于优化农业生产方式、提高土壤碳储量具有一定的理论和实践意义。

港口大型装卸机械设备运行状态智能监测技术探讨

本文以港口大型装卸机械设备与智能监测技术为研究对象,以合理运用智能监测技术为目标,从智能监测技术内容与实现两个维度开展研究,阐述了物联网、BP神经网络、信号采集、数据传输、数据处理五项技术;并基于实例探究法,围绕设备运行状况与实际监测需求,运用智能监测技术完成系统开发,论述系统结构、软件构成,最后经测试验证系统能够消除设备监控盲区,实现智能监测技术价值,有效提升港口大型装卸机械设备运行状态智能监测技术可操作性。

农业装备运维与作业服务管理信息化技术研究进展

智能农业装备是信息化、自动化、智能化的综合体,其智能化水平主要表现在作业过程状态感知、数据分析、科学决策与自主控制等先进技术的应用。目前,我国农业装备在作业服务方面主要存在故障自动监测实用性差、维修服务资源配置失衡以及服务调度成本高等问题。本文以农业装备中典型机具——联合收获机为例,重点综述了国内外联合收获机运维服务管理相关典型技术的现状和特点,阐述和剖析了农业装备远程运维服务平台、作业数据监测、多机协同作业以及运维服务优化等方面的研究现状和发展动态。阐述了运维服务管理平台总体构架与技术进展;并分别阐述了作业工况、作业质量感知与车载终端管理等远程运维数据监测技术研究进展,路径规划、协同控制与任务分配等多机协同作业技术研究进展,故障诊断预测、维修策略与群体调度等运维服务优化技术研究进展;最后,结合实际应用场景,总结分析了农业装备运维服务管理技术所面临的挑战和机遇,提出了农业装备信息化管理技术的未来发展方向;并指出我国农业装备运维服务管理信息化技术未来研究方向。

基于大数据和区块链技术的农机远程监测系统

在农机远程监测系统的设计过程中,为了提高视频大数据的处理、传输和存储效率,将云技术引入到了监测系统的设计上,并提出了基于区块链去中心化的计算资源服务体系,从而保证了数据传输的安全性和稳定性。以播种机远程监测为例,对远程监测系统的性能进行了测试,在采集了大量的农机作业实时视频后,在基于区块链的云平台监测系统中,对某一农机的作业情况进行了视频查询。查询测试结果表明:系统可以迅速查询农机实时监测视频及作业历史数据,查询的速度和准确性较高,可以满足远程监测系统的设计需求。

基于大数据的农业机械设备运行状态远程监测方法

针对监测农业机械设备运行状态获取的运行数据与实际数据不符而无法为设备故障诊断提供有利数据依据的问题,引入大数据技术,设计研究农业机械设备运行状态远程监测的方法。利用集工控机、采集板、通用交换路由器(Universal Switching Router,USR)系列通用分组无线服务技术(General Packet Radio Service,GPRS)模块和霍尔传感器于一体的采集模块,获取农业机械设备运行数据,并结合大数据技术建立农业机械设备运行状态预警模型。根据模型输出结果实现远程状态监测,并完成对监测结果的通信传输。通过对比方式证明,新的监测方法在实际应用中可远程获取更精准的设备运行状态参数,根据监测数据实现对运行状态的准确判断。

丘陵山地农业装备与坡地作业关键技术研究综述

丘陵山区先进适用农机装备的研发是目前国内农机装备研究的热点和难点问题之一。目前,我国丘陵山区农业生产存在“无机可用,无好机用”的现实问题,并且先进适用丘陵山地农机装备(简称山地农业装备)的研发缺乏必要的理论支撑。本文重点综述了国内外山地农业装备尤其是山地拖拉机及山地农机调平技术、山地拖拉机驱动与动力系统、山地农机具及其作业性能的研究现状,阐述了农机土壤压实与坡地土壤耕作侵蚀的研究进展,总结归纳了山地农机设计及山地农机-土壤互作机理研究的计算机辅助方法。展望丘陵山地农机装备及坡地作业技术的研究重点及发展方向:山地农机-坡地土壤-作物(养分)互作机理研究;山地农机总体设计与农艺及坡地作业场景深度融合;山地农机姿态调平机构与控制策略;山地农机动力高效传递与灵便转向驱动;山地农机作业机组的智能化监测与精确自主导航。以期为我国丘陵山区农机装备的研发设计提供借鉴参考。

高速旋转机械运行监测数据上传方法研究

随着新一代信息技术与制造业融合程度的不断加深,关键机械设备运行数据的高效收集和管理显得尤为重要。针对高速轻载齿轮箱运行监测系统所产生的传感器数据如何高效上传这一问题,提出了一种基于Python的云端存储以及多线程优化上传速率的方法。首先,选择阿里云作为目标服务器,以MySQL作为目标数据库,便于将获取到的数据存放在云端数据库中,供用户实时共享地查看数据;然后,用PyCharm作为编程工具,对监测系统上位机获取的数据进行了调取,并通过编写代码将数据定时上传至云端数据库中;最后,为确定上传数据量与线程数的最佳关系,基于齿轮箱运行监测系统,进行了高速轻载齿轮箱运行监测数据的上传实验;并采用多线程方法对不同数据量区间的传输速率进行了不同程度的优化。研究结果表明:检测数据可以准确高效地上传,准确率达99%;在优化上传速率方面,对于小数据量区间,传输速率可以达到0.83 M/min;对于大数据量区间,上传速率最高可达到3.6 M/min。该方法可实现高速旋转机械运行监测数据的准确高效上传与存储,为旋转机械维护、故障诊断奠定数据基础。

农机协同作业的扩展目标跟踪研究

针对农机协同作业等复杂工况下,需要获取场景中机动目标的运动状态及姿态轮廓等扩展状态问题,引入扩展目标跟踪方法,采用乘性噪声模型建立量测方程。同时,推导了该模型下的扩展目标跟踪滤波器,并通过仿真验证和试验证明本文方法可以有效实现对目标状态的有效估计,旨在为设施环境下绿叶菜自动收割-运输协同作业提供支持。

选煤厂生产设备智能运维与健康管理分析

选煤厂选煤设备种类多,日常运维工作量大,特别是以人工经验为主的运维模式,存在诸多问题,如经验技能不一、主观能动性差、经验分析依据不足的人员问题,且设备运行状态数据不能实时获取、设备故障预警预测缺失等问题亟需解决。鉴于上述问题,以信息技术、互联网技术、设备故障诊断理论与技术为支撑,选煤厂进行了机器设备状态监测与故障诊断的应用。该系统实施应用后,实现了人工数据采集向系统自动采集转变及运行状态由经验分析向大数据分析的转变;但随工业设备运维的需求及技术发展,建立选煤厂生产设备智能运维与健康管理体系,不仅能够被动避免设备事故发生,且能主动促进设备运维水平和生产管理方式大幅升级,减少设备停机检查与大型维修次数,尽可能提高设备可用率,充分发挥设备效益。

气吸式精播机种、肥作业智能计量监测系统

为了解决大型精播机作业质量的自动监测问题,设计了种、肥作业智能计量监测系统。系统能够完成计量种、肥施播量,监测种箱和肥箱排空以及种管和肥管堵塞等情况。与以往的研究不同的是:采用了间接测量法计量种、肥施播数量,双轮测距法测量作业面积,并采用光电阵列检测种、肥排空及堵塞信息。系统安装在2BJM-9型精播机上进行了田间生产试验,播种量测量相对误差<5%,施肥量测量相对误差<9.6%,作业面积测量相对误差<5.5%,报警最大响应时间为0.8s。通过现场试验,证明其方法可行,监测效果较好,能实现精播机作业的全天候、全过程监测。

基于农机空间运行轨迹的作业状态自动识别试验

以物联网为代表的现代信息技术在农机作业管理领域的发展应用,实现了农机作业过程的定位监控,但现有农机远程监管系统对海量农机空间位置数据仅实现了远程存储、显示和简单分析,难以满足农机精准管理和数据智能处理的要求。该文采用数据挖掘中的聚类和空间数据分析方法,结合农机空间运行轨迹的特点,研究了基于空间运行轨迹点的农机作业状态自动识别算法;设计实现了典型农机运行状态自动识别方法,定量分析了农机作业班次内田间作业时间、空行转移时间、停歇时间的量化构成。农机试验表明:发展的基于空间索引和网格密度的聚类算法精度达89%以上。农机作业状态自动识别为农机作业生产率、农机利用率和作业成本核算提供了定量依据。

齿形刮板式残膜与残茬输送装置设计与试验

研究了清田整地联合作业机齿形刮板式残膜、残茬及土壤输送装置的结构原理,分析计算刮板组工作行程的阻力、功耗和动能。以刮板组工作行程的功耗、动能消耗最小为目标函数,建立优化设计的数学模型,优化计算结果为刮板宽度890 mm,高度260 mm,间距500 mm,工作速度2.5 m/s,工作角度33°。通过试验表明优化设计结果合理,并确定了第1排刮板齿尖与起膜铲刃口的最佳距离为300 mm。

RTK GPS系统在智能化农业机械装备中的应用

智能化农业机械装备是全球卫星定位(GPS)、传感器、机电液一体化、计算机控制等各项技术的集成。RTK GPS是建立在实时处理两个测站的载波相位基础上的定位系统,能够达到厘米级精度。为此,介绍了RTK GPS系统在智能化农业机械装备中的应用。该机械装备系统能根据小区处方图实施变量作业,调控差异,优化作物生产管理措施,提高农业物料的科学利用率,使精准农业得到更好更快的发展。

农机田间作业标准化体系建设研究

我国加入世界贸易组织后,为了应对世界农产品市场的激烈竞争和挑战,改变随意的、分散的、无序的传统农业生产方式,实现标准化、专业化、社会化生产方式,提高农产品质量、降低生产成本、增强农产品市场竞争力,论述了标准化体系建设的背景条件、在农业现代化建设中的地位作用、农机田间作业标准化体系建设现状、存在的缺点和不足及需要采取措施,旨在为农业生产决策提供参考。

农机作业监控与优化调度系统结构设计——基于北斗卫星导航系统(BDS)

通过分析全球定位系统在精确农业以及农机作业管理中的应用,阐述了全球定位系统在农业中的应用现状。通过借鉴全球定位系统在精确农业及农机作业管理中的应用,设计出"基于北斗卫星导航系统(BDS)的农机作业监控与优化调度系统"。同时,对农机作业监控子系统、农机作业优化调度子系统的结构框架及工作原理进行阐述,并介绍了该系统的总体结构及工作原理。