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基于無人機圖像的智能稻麥聯合收割機清選系統研究

發(fā)布時間:2020-05-13 11:51
【摘要】:稻麥聯合收割機是農業(yè)機械設備中的重要一員,研發(fā)具有智能化控制的稻麥聯合收割機將會為作物的收割環(huán)節(jié)提供重要保障。收割機清選系統的清選結果直接決定了稻麥聯合收割機性能的優(yōu)異。因此,研制性能優(yōu)良的清選裝置并制定相應的智能策略,是收割機實現智能控制的關鍵環(huán)節(jié)。本文在十三五國家重點研發(fā)計劃項目“智能化稻麥聯合收獲機多參數融合調控策略”的資助下,以稻麥聯合收割機清選控制系統為試驗平臺,并為該系統配置多種傳感器數據采集和控制系統,通過運用機械學、傳感器技術和智能控制技術,對聯合收割機清選系統的智能控制及其相關問題和關鍵技術進行了研究:一、聯合收割機進行大規(guī)模作業(yè)時,稻麥聯合收割機的特征參數的獲取環(huán)節(jié)是十分重要且關鍵的。其中,草谷比信息獲取尤為特出。傳統遙感技術在作物識別、漲勢監(jiān)測和產量評估等方面均取得了較好成果,但由于其獲取周期長、成本較高,使得其未能在作物草谷比預測取得應用。為突破傳統遙感技術的不足,我們采用無人機作為遙感平臺。根據無人機遙感影像的特征及目標需求,在影像解讀步驟中提出了一種基于圖像灰度分層方法來預測作物草谷比的算法。算法根據拼接后的影像區(qū)域灰度值的不同,將研究區(qū)域圖像的灰度值劃分為若干層,根據每個區(qū)域所在的層次數獲取對應作物區(qū)草谷比的相對大小。田間實測數據表明,該方法具有一定的可靠性。二、在獲取到目標區(qū)域作物草谷比相對大小后,需根據草谷比分布情況設置相應的模糊控制算法。聯合收割機清選控制系統屬于多變量控制系統,傳統多變量模糊控制方法很難為收割機清選系統制定比較理想的模糊規(guī)則庫。為改變上述現狀,我們提出了一種增量式模糊控制方法。該方法主要通過改變模糊規(guī)則語句制定規(guī)則,即將所有輸入和輸出變量全部作為模糊規(guī)則的輸入部分,而模糊規(guī)則的輸出變?yōu)檩敵隽康脑隽。結合清選性能實驗數據和操作員經驗,完成了聯合收割機清選系統增量式模糊控制模型的建立。三、為驗證清選系統增量式模糊控制模型的合理性,我們搭建一套完整的清選實驗平臺,基于此實驗平臺,分別采用基于無人機圖像的智能模糊控制方法和傳統手動控制方法進行田間實驗。收割機分別采用低速、中速和高速進行收割實驗,采用基于無人機圖像的智能模糊控制方法得到的清選含雜率和損失率的平均值分別是2.16%和2.32%,而傳統的控制方法對應的數據分別是2.39%和2.56%。由實驗數據分析可知,基于無人機圖像的智能模糊控制方法得到清選性能優(yōu)于人工經驗控制方法,從而驗證了基于無人機圖像的智能控制方法的合理性。
【圖文】:

清選裝置,收割機,聯合收割機,風道


機能夠收割多種農作物,其清選系統的特點如下:該系統的魚鱗篩設置為上、下逡逑兩層魚鱗篩,,且他們的角度均可以調整;振動篩是采用雙層交錯振動設計方式,逡逑如圖1.1b所示。逡逑a-凱斯Axial-Flow邋8010邐b.約銪迪爾R40逡逑圖1.1單風道收割機逡逑紐荷蘭生產的CR9090聯合收割機的清選裝置采用雙風道風機,兩個不同的逡逑風機可以根據需要產生不同大小和方向的氣流。因此,清選室內能夠根據需要獲逡逑取不同類型的氣流場,如圖l.2a所示。振動篩前端采用單層篩,后端使用雙層逡逑篩,該設計可以有效降低收割過程中的損失。山東時風集團和中國農業(yè)機械化科逡逑學研宄院共同研制出的3688型聯合收割機采用的是新型單縱軸流脫粒清選系統,逡逑在國內首次實現水稻和小麥兩用的功能,提高了清選系統的功能及可靠性。雷沃逡逑谷神RG25收割機采用單縱軸流脫粒,可以通過切換割臺實現水稻、小麥等不同逡逑作物的收割

收割機


機能夠收割多種農作物,其清選系統的特點如下:該系統的魚鱗篩設置為上、下逡逑兩層魚鱗篩,且他們的角度均可以調整;振動篩是采用雙層交錯振動設計方式,逡逑如圖1.1b所示。逡逑a-凱斯Axial-Flow邋8010邐b.約銪迪爾R40逡逑圖1.1單風道收割機逡逑紐荷蘭生產的CR9090聯合收割機的清選裝置采用雙風道風機,兩個不同的逡逑風機可以根據需要產生不同大小和方向的氣流。因此,清選室內能夠根據需要獲逡逑取不同類型的氣流場,如圖l.2a所示。振動篩前端采用單層篩,后端使用雙層逡逑篩,該設計可以有效降低收割過程中的損失。山東時風集團和中國農業(yè)機械化科逡逑學研宄院共同研制出的3688型聯合收割機采用的是新型單縱軸流脫粒清選系統,逡逑在國內首次實現水稻和小麥兩用的功能,提高了清選系統的功能及可靠性。雷沃逡逑谷神RG25收割機采用單縱軸流脫粒,可以通過切換割臺實現水稻、小麥等不同逡逑作物的收割
【學位授予單位】:中國科學技術大學
【學位級別】:博士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:TP273.4;S225;TP751

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本文編號:2661915

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