云-雾-边-端协同的农业装备数字孪生系统研究

数字孪生是一种实现虚实融合的先进理念,能够解决农业装备全生命周期中的复杂性和不确定性问题,促进农业机械化和农业装备产业的转型升级。目前,农业装备数字孪生尚处起步阶段,缺乏实用解决方案和典型应用案例。为此,基于数字孪生和农业装备的特点,融合五维模型和移动边缘计算技术,提出一种云-雾-边-端协同的数字孪生系统架构与运行机制。以籽粒直收型玉米联合收获机为对象,针对脱粒过程中籽粒破碎率高的问题,开发大型联合收获机的数字孪生原型系统,实现模型预测、模型更新、实时监测和优化决策等功能,并开展田间试验。试验结果显示:数字孪生系统有效提高了虚拟模型的适应能力,使虚拟模型保持良好的预测效果;基于数字孪生的决策优化方法有效降低了籽粒破碎率,相较于手动收获模式,籽粒破碎率平均值降低24.24%;相较于反馈控制模式,籽粒破碎率平均值降低15.78%,说明原型系统能够有效改善玉米籽粒收获质量,所提出的系统架构和实现方法可行。

农业机械智能化设计技术发展现状与展望

我国地域差异大、农作物种类和种植模式多样,农业机械具有多功能、小批量、定制化及多样化的用户需求特征。当前国内农业机械制造企业产品研发普遍以跟踪、仿制为主,存在研发周期长、效率低、产品可靠性差等问题,企业和产品的竞争力低下、缺乏核心自主技术,已成为制约我国农业机械企业可持续发展的瓶颈。智能化设计技术以满足用户定制化、多样化需求为目标,以知识工程(KBE)、数据管理(DM)、人工智能(AI)、虚拟仿真等现代信息技术为手段,通过整合农业机械全生命周期过程中上下游相关企业已有资源,集成产品数据管理(PDM)和产品生命周期管理(PLM)的协同设计平台,实现农业机械设计过程的协同化、自动化和智能化,是提高我国农业机械设计水平的关键。本文针对农业机械特点,对农业机械智能化设计技术的定义、技术体系、关键技术及发展现状进行了深入剖析,重点总结了近年来计算机辅助设计(CAD)、模块化设计、知识工程、虚拟仿真、PDM/PLM协同设计等智能化设计关键技术的研究现状与发展趋势,并提出了农业机械智能化设计领域未来发展趋势,为农业机械设计技术发展提供参考。

基于GNSS/MIMU/DR的农业机械组合导航定位方法

为解决实际农田环境中农业机械自动导航系统的位姿信息易受跟踪卫星数动态变化、天线遮挡、数据传输错误等因素影响,造成定位精度和稳定性变差的问题,采用全球导航卫星系统(GNSS)、微机械惯性测量单元(MIMU)及航位推算(DR)相融合的组合导航定位系统,建立了农业机械两轮运动学定位模型,针对系统状态噪声不稳定的因素,提出了一种根据当前估计值与预测值的偏差自适应地调节系统状态协方差阵的扩展卡尔曼滤波算法,并分别基于静止状态和直线导轨运动状态进行了试验验证。试验结果表明,在静止状态和直线导轨运动状态下,采用自适应滤波算法的航向角平均值绝对偏差分别为0.001 4°、0.024 5°,标准差分别为0.047 4°、0.251 1°;位置距离平均偏差分别为0.003 7 m、0.007 6 m,标准差分别为0.001 0 m、0.004 4 m,与固定值滤波算法相比,自适应滤波算法的各项评价指标得到了明显改善,进一步验证了算法改进的必要性和优越性。

电动拖拉机双电机驱动单元控制系统设计与实验

针对电动拖拉机双电机驱动系统的模式管理需求,设计了一种双电机驱动单元的控制系统及其控制器DMU(Drive Manage Unit).基于ISO 11783协议制定了整车控制网路结构,并以此确定了DMU子CAN总线各节点,设计各节点传输报文ID和PGN.在驱动单元中,通过控制驱动箱齿轮啮合状态和电磁离合器通断电来实现双电机动力分离和耦合,完成工作模式配置. DMU采用MC9S12XEP100为核心,完成硬件电路设计和软件编程.搭建双电机驱动系统实验平台,进行了犁耕作业、旋耕作业和子CAN总线数据分析实验.实验结果表明,驱动管理单元可以实现控制电机1和电机2的转速转矩模式,电机1在46.5 N·m恒转矩模式下,随转速变化的最大偏差为0.7 N·m,符合犁耕作业要求;电机2收到540 r/min指令后,随负载变化输出转速范围在540±62 r/min,满足PTO在恒转速下工作;总线上传输信息正确.

轮式联合收获机转向桥壳优化设计

对联合收获机3种典型工况下的转向桥壳进行受力分析。研究了转向桥壳常用的几种截面形式对其强度和刚度的影响,提出了一种转向桥壳优化设计方法。利用ANSYS对某型号联合收获机转向桥壳进行了强度和刚度分析,并对其截面形式和尺寸进行了优化设计,优化设计后的转向桥壳不仅满足许用强度和刚度的要求,而且最大程度地减小了转向桥质量,比原设计下降了17.8%,并提高了加工制造性。同时,对转向桥壳应力集中出现的原因进行了分析并提出了工艺优化方案。

一种基于时频控制方法的控制器设计与实验

为提升被控系统在整个工作频域内的动态性能,本文提出一种时频(time-frequency,TF)控制方法的理论框架,该框架通过应用小波分析技术以提高传统控制器性能的方式达到上述目标.在阐述了此框架下TF控制机理的基础上,结合传统PI控制方法设计了一种时频PI(time-frequency PI,TFPI)控制器,并对TFPI控制器中时频参数的设计原理进行了分析.针对TFPI控制器中参数众多所导致的整定工作量增大的问题,结合最优控制理论中积分型性能指标的概念,建立了以单纯形优化方法为手段的参数自动寻优策略.最后以电磁阀控制液压缸系统模型为例进行了控制器硬件在环仿真测试.阶跃响应结果显示,在超调量不超过1%的要求下,相对传统PI控制器0.15s左右的响应时间,TFPI控制器响应时间可达0.06s,在不失稳定性的情况下显著提升系统的动态性能;此外,与文献中其他两种TF控制算法亦进行了仿真比较,结果进一步证明了该控制方法在系统动态性能提升方面的有效性.

玉米清选装置结构优化设计与试验

针对目前玉米籽粒直收机的清选装置存在籽粒损失率和含杂率偏高、传统试验受季节性影响大等问题,基于CASE 4099型联合收获机清选系统,搭建玉米脱粒清选试验平台,设计了一种竖式可调节分风板,并采用数学建模、仿真模拟和试验验证相结合的方法对清选装置作业性能进行优化。建立籽粒在振动筛上运动过程的数学模型,分析了振动筛倾角、振幅、频率、振动方向角和风机风力与振动筛筛面夹角等因素与籽粒在振动筛上平均运动速度和移动距离的关系;对清选装置内部流场风速分布进行仿真和试验,仿真结果表明,分风板左或右偏18°时,流场中风速分布均匀,在垂直方向上差值较小,验证试验结果表明,分风板右偏18°时流场内各测量点风速分布均匀,适于籽粒与杂质分离,清选效果较好;以振动筛转速、风机转速为主要影响因素,以籽粒损失率、含杂率为指标进行正交试验,结果表明当振动筛曲柄转速为275 r/min、风机转速900 r/min为最优作业参数组合,损失率和含杂率分别为1.34%、1.66%。

电动拖拉机动力电池压载构型设计与参数优化

为改善电动拖拉机动力电池压载效果以提升整机牵引性能,提出了一种位置可调的电池压载框架结构;基于牵引性能预测基本方程,以驱动效率、滑转率和前轴安全压载综合最优为目标建立电池压载参数优化模型,该模型可根据作业条件给出最优电池压载参数;在Matlab/Simulink仿真平台上搭建了电动拖拉机牵引作业仿真模型,针对负载1~5 kN范围内的水平牵引工况,对电池压载参数优化前后的牵引性能进行了仿真对比分析;基于所提出的位置可调电池压载框架结构,搭建了电动拖拉机实验样机,并在室内土槽环境下对压载参数优化模型进行验证。结果表明:在保证前桥安全压载的前提下,所提出的电池压载构型使牵引车速和能量利用率分别提升4.16%和5.66%,有效提升了电动拖拉机的牵引作业性能。

农机装备数字孪生:从概念到应用

[目的/意义]农机装备是先进农业生产理念落地的物质支撑,如何提升农机装备设计制造水平及运维管控能力,充分发挥装备性能,是智慧农业未来发展所面临的核心问题。数字孪生是一种融合多种信息技术、促进虚实交互融合的先进理念,有助于更加清晰地认识农机装备及其运行过程,从而解决从设计到回收阶段的复杂性问题,进而全方位地提升农机装备作业质量,更好地满足农业生产需求。[进展]首先围绕数字孪生在农机装备领域的应用,总结数字孪生的研究动态,分析农机装备数字孪生的概念与内涵,提出系统性的体系架构。然后从宏观发展、系统实现、项目实施多个角度阐述农机装备数字孪生的实现路线。最后介绍农机装备数字孪生的典型应用场景和案例。[结论/展望]数字孪生为农机装备转型升级提供了新方法,为提升农业机械化生产水平提供了新途径,为实现智慧农业提供了新思路。本文可为农机装备数字孪生相关研究工作的开展提供参考,为数字孪生赋能智慧农业和智能装备奠定理论基础。

大型高地隙喷雾机喷杆设计及有限元分析

目前针对大型高地隙喷杆喷雾机在田间作业时,受到喷雾机车身摆动影响而产生振荡、摇摆和翻滚等有害运动的问题,结合现有喷杆悬架系统和功能,设计了一种具有地面仿形功能的双连杆梯形喷杆悬架,并对喷杆悬架的升降机构、喷杆的折叠机构、高度调节机构和防撞回弹机构进行了理论分析和结构设计,建立了三维模型。通过四因素三水平的正交试验设计,研究各因素对喷杆质量和第1阶固有频率的交互影响,并应用Design-Expert软件对试验结果进行分析优化。优化结果表明:当1号方钢管壁厚、2号方钢管壁厚、矩形钢管壁厚和四边形钢管壁厚分别为5、3、4.5、3.5mm时,质量最小,为1146.8kg,对应的第1阶固有频率为5.17Hz,有效避开了路面激励频率。利用ANSYS Workbench软件,以位移功率谱密度(PSD)函数为激励,对优化前后的喷雾机喷杆模型分别进行随机振动仿真,结果表明:喷杆尺寸优化后垂直方向振动位移响应量并没有显著变化。研究结果为喷雾机喷杆振动特性分析和疲劳特性分析提供了理论依据。

基于改进粒子群优化神经网络的拖拉机排放方法研究

针对农用拖拉机排放污染严重的问题,特别是限制氮氧化物(NO_(x))和碳烟(Soot)的排放,以中国一拖集团某型号农用柴油机为研究对象,采用系统建模仿真、台架试验验证和仿真分析结合的方法对发动机排放优化进行了研究。首先构建了农用拖拉机燃烧室三维模型并导入CONVERGE进行燃烧排放模拟与仿真,通过对模型缸内压力、热释放率试验值与仿真值的对比,证明该模型具有较高精确度,能够较好地描述发动机内部燃烧排放过程。之后以燃烧室的缩口率、凸台深度、燃烧室深度为输入,以发动机NO_(x)和Soot排放量为输出建立人工神经网络作为代理模型。计算决定系数R^(2)和平均相对误差(MRE)来验证人工神经网络的精确度。然后在此基础上提出一种改进的粒子群优化算法,从而获得燃烧室缩口率、凸台深度、燃烧室深度的最佳参数组合,形成新的燃烧室结构并导入CONVERGE软件中进行排放模拟计算并与原燃烧室的排放量进行对比。结果表明采用新的燃烧室结构后能够降低发动机NO_(x)和Soot排放,可为相关农用拖拉机燃烧室系统设计和开发提供参考和思路。

基于模态的玉米收获机车架振动特性分析与优化

为研究玉米收获机车架振动特性及其优化方法,该文通过振动测试与模态分析方法,分析车架田间振动特性,并以提高1阶扭转频率为目标优化车架结构。首先,通过有限元建模及模态分析,提取车架固有频率与振型,其次,通过整机田间振动试验,获取车架4个测点处振幅统计特征及功率谱,分析其对车架振动特性的影响,最后,研究车架壁厚和刚度与固有频率的关系,以提高车架1阶扭转频率为目标优化车架。研究结果发现,测点振幅大小依次为:车架后桥上方、发动机横梁位置、发动机纵梁位置、车架前桥上方,其中车架后桥上方振幅已超过发动机振幅,发生共振;模态振型与田间振动试验对比发现,1阶扭转和2阶弯曲模态对车架振动影响较大,引起车架共振主频为9.79 Hz,接近1阶扭转共振频率;发现优化后车架1阶扭转振型位移由7.778下降到3.768,1阶弯曲振型位移由6.83下降到3.651,显著改善了车架振型,1阶扭振频率由15.9927提高到22.4595 Hz,提高车架1阶扭转频率。田间耐久试验表明优化后车架无故障时间由20提高到60 h。该研究可为农机装备的振动特性分析与减振设计提供参考。

基于推理的大型收获机械变速箱参数化设计

针对传统三维参数化建模软件不易建立结构复杂的大型收获机械变速箱参数化模型的问题,在获取典型收获机械变速箱设计知识的基础上,研究了变速箱参数化设计推理机,提出了一种基于推理的参数化设计方法。在VC++2008环境下,运用Pro/E 5.0中的Pro/TOOLKIT二次开发工具包,开发了基于推理的大型收获机械变速箱参数化设计平台。与传统参数化设计相比,该方法不必考虑在参数化软件中建立零件-部件-产品之间复杂的参数关联关系,可以方便快捷地设计出符合用户要求的变速箱。

履带式收获机械传动系快速设计推理方法

在综合分析履带式收获机械传动系设计流程和设计知识特点的基础上,研究了适用于履带式收获机械传动系快速设计的推理流程,分别设计了以实例相似度匹配算法为核心的基于实例的推理方法(CBR),以所构建的履带式收获机械传动系设计知识库为核心的基于规则的推理方法(RBR),以及综合运用CBR和RBR的混合推理方法。在此基础上,建立了履带式收获机械传动系快速设计系统推理机制,实际应用表明,应用混合推理方法,可以较好地实现履带式收获机械传动系的快速设计,缩短设计周期。

打结器割绳脱扣机构与绕绳机构作用分析与改进设计

针对打结器脱扣失效和刚性碰撞的问题,分析割绳脱扣机构与绕绳机构的相互作用机理,仿真刀臂的受力-形变,得到刀臂沿打结嘴轴方向的刚度为801.05 N/mm,脱扣凹槽与打结嘴的过盈量合理设计范围应为[0.38 mm,0.59 mm];同时得到最大正压力下割刀在刀臂变形后与Oxy、Oxz和Oyz平面夹角变化分别为0.659°、0.475 9°和0.455 5°,这为割刀安装补偿量提供数据支持;依据刚-柔碰撞原理,设计一种弹性化打结嘴轴系,仿真得到该轴系使脱扣凹槽-打结嘴首次接触力在脱扣和回程阶段分别比原轴系减小46.3%和83.9%,因此该方案可减轻碰撞,同时具备提升脱扣率的优点,最后成功试制样品,实际打捆试验证明了该方案的可行性。

玉米果穗自动考种系统设计与试验

目前玉米考种主要采用传统的手工考种和基于机器视觉的半人工考种。基于机器视觉的半人工考种是由人工来完成玉米果穗的摆放,通过机器视觉的方法来实现玉米果穗特征参数测量,测量完毕后由人工收集玉米果穗,缺点是半人工、非全自动,测量效率受人工操作时间限制。针对上述问题,为实现玉米果穗考种过程中性状信息的自动图像采集处理及自动称量,设计了一种玉米果穗自动考种系统,主要包括直线振动喂料机、横向定位传输机构、气动夹取搬运机构、图像采集平台、称量平台、推送机构、可编程控制器(PLC)和计算机8部分,来实现玉米果穗的自动喂料、自动排序、自动图像采集处理和自动称量等功能。在此基础上对机构及控制系统进行了样机试制,试验结果表明,样机对玉米果穗的夹取、搬运及放置位置准确,图像采集处理方法可行,样机一个工作周期在6 s以内,试验中,采用单相机时整穗的平均图像测量速度在600 ms/穗以内。样机整体性能能够满足考种使用要求。

多因素影响下拖拉机侧向稳定性模型实验

针对拖拉机斜坡直线行驶工况,基于拖拉机比例模型和3D打印技术,建立了模型拖拉机轮胎-地面载荷实验测试系统。以斜坡上侧车轮-地面载荷为主要参考量,提出了针对拖拉机前、后轮的侧向稳定评价指标(拖拉机前、后轮的斜坡上侧车轮载荷分配系数)。采用田口实验设计方法,选择前后轮轮胎类型、前配重质量、前后轮距和机具位置6个影响因素作为控制因子,以E级和F级随机路面作为噪声因子,设计了6因子混合水平的田口实验方案,并对实验结果进行信噪比和均值的方差分析。实验结果表明,对拖拉机斜坡上侧前、后轮侧向稳定性影响最大的控制因子分别是前配重质量和后轮距;得出基于前、后轮侧向稳定性评价指标的拖拉机最优配置,为拖拉机的稳定性优化设计提供了一定参考,也为拖拉机防侧翻预警控制提供了理论基础。

基于知识工程的玉米果穗剥皮装置设计

收获机械结构复杂多样,使用季节性强,且用户多样性、定制化需求特征明显,传统研发模式存在设计周期长、效率低和质量难以保证等问题。本文以玉米联合收获机果穗剥皮装置为研究对象,根据剥皮装置结构特征、技术参数和性能评价指标之间的关系,提出了基于知识工程的玉米果穗剥皮装置设计方法。首先明确剥皮装置设计流程,制定模块化设计方案,按照功能划分为专用件模块、通用件模块和标准件模块,其中专用件模块为剥皮装置核心组成部件,主要包括剥皮辊、压送器,通用件模块包括喂入辊、输送机构、排杂器、传动机构和果穗回收机构等,标准件模块包括传动件、连接紧固件和轴承等。然后按照标准、规范和约束范围,建立剥皮装置相关设计知识库,分析玉米品种特性、作业形式、传动方案、结构参数和工作参数之间的数学关系,同时利用框架式表示法对剥皮装置进行分解,建立自顶向下的谱系层次结构。基于果穗运动学和动力学分析,融合文献资料、试验数据和专家经验,建立了剥皮装置工作性能评价模型,包括苞叶剥净率评价模型、籽粒损失率评价模型和籽粒破碎率评价模型。基于Visual Studio平台,融合知识库、推理机、评价模型和系统人机界面,开发了基于知识工程的玉米剥皮装置设计系统,实现用户需求参数输入下设计参数的实时计算输出及参数评价。基于上述研究,以TPJ16型玉米果穗剥皮装置参数为例,在交互界面输入功率7.5 kW、喂入量16.6 t,计算获取剥皮装置关键结构参数和运动参数,并进行设计参数的性能评价,求解结果表明该剥皮装置的苞叶剥净率为96.01%,籽粒破碎率为1.42%,籽粒损失率为3.25%。

基于RSM和GA的温室风送式弥雾机喷雾效果优化分析

为了研究不同喷雾参数优化方法对温室风送式弥雾机喷雾效果的影响,在试验的基础上,分别运用二次多项式回归和BP神经网络,建立了温室风送式弥雾机喷雾分布均匀性响应面模型.结果表明:BP神经网络响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.987 1,0.134 0,而二次多项式响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.928 2,0.215 9,BP神经网络模型较高的相关系数和较低的均方根误差说明其拟合精度较高;对二次多项式回归模型寻优,预测的雾滴分布变异系数最小值为1.47%,实际值为1.58%;采用BP神经网络协同遗传算法寻优,雾滴分布变异系数预测值和实际值分别为1.21%,1.28%;表明在喷雾参数优化中,基于BP神经网络的遗传算法比二次多项式响应面法具有更好的准确性.

基于EMD的联合收获机籽粒损失监测传感器设计与试验

玉米清选损失监测受清选脱出物种类多样、环境噪声复杂等影响严重,为了解决清选损失监测精度差、效率低的问题,设计了一款基于最小能量准则EMD(Empirical mode decomposition)去噪方法的清选损失监测传感器,实现了对采集信号中的振动、工噪和杂余等信号分离。利用Matlab仿真对模拟信号进行去噪,与小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法相比,基于最小能量准则EMD去噪方法在不同信噪比下均方根误差(RMSE)最小,为0.1698,信噪比(SNR)最高,为12.7453,处理后的信号最接近原始信号。为验证该方法的实用性,以籽粒损失率分别为0、5%、10%、15%和20%的冲击样本开展损失率监测传感器台架试验,结果表明:该传感器最小检测误差为1.8%,最大检测误差为3.9%,对比小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法所得试验数据,最小能量准则EMD去噪方法的平均误差分别减小了2.12、4.40、6.52个百分点,与仿真试验结果一致。该研究对于提高玉米清选损失率检测精度特别是信号处理过程中去噪方法的研究具有重要意义。