Abstract:

随着移动机器人技术不断发展，里程计技术已经成为移动机器人实现环境感知的关键技术，其发展水平对提高机器人的自主化和智能化具有重要意义。首先，系统阐述了同步定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping, SLAM)中激光SLAM和视觉SLAM的发展近况，阐述了经典SLAM框架及其数学描述，简要介绍了3类常见相机的相机模型及其视觉里程计的数学描述。其次，分别对传统视觉里程计和深度学习里程计的研究进展进行系统阐述。对比分析了近10年来各类里程计算法的优势与不足。另外，对比分析了7种常用数据集的性能。最后，从精度、鲁棒性、数据集、多模态等方面总结了里程计技术面临的问题，从提高算法实时性、鲁棒性等方面展望了视觉里程计的发展趋势为：更加智能化、小型化新型传感器的发展；与无监督学习融合；语义表达技术的提高；集群机器人协同技术的发展。

Abstract:

路径跟踪控制是提高自主导航系统控制精度的关键。针对在复杂农田作业环境下转弯时纯跟踪算法跟踪精度不高的问题，本文提出了一种基于改进纯追踪模型的四轮同步转向农机路径跟踪控制算法。建立了基于四轮同步转向农机的运动学模型和纯跟踪模型，在此基础上考虑航向误差得到改进纯跟踪模型，进行RTK定位坐标修正，根据量化误差的评价函数搜索前视区域最优目标点，得到最优前视距离。本文算法能实时确定四轮同步转向农机改进纯跟踪模型中的前视距离，使航向误差和横向误差最小化，实现目标点的自适应优化。仿真结果表明，本文方法转弯时平均绝对横向误差减至0.035m，平均绝对航向误差减至0.212°；水田实验结果表明，当四轮同步转向农机作业速度为3.6km/h时，四轮转向农机轨迹跟踪平均绝对横向误差减至0.109m，平均绝对航向误差减至2.799°，转弯跟踪精度显著提高。

Abstract:

丘陵山区茶园土壤板结、石砾较多，使用传统旋转或移动式开沟机会出现打石跳刀、刀具无法入土、开沟不深、作业阻力大的问题。为此，依据人工铲土具有自发性以最低功耗完成最优作业路径的特点，设计仿人工铲土动作的曲柄摇杆式开沟装置，并研制小型茶园往复式开沟松土机。通过分析人工使用铁锹铲土的动作，建立入土、切土、抛土的运动模型，基于Matlab软件分析得到人工铲土时铁锹锹尖运动轨迹的拟合方程，以此方程为基准，建立曲柄连杆机构的目标函数，结合约束条件解出曲柄摇杆机构结构参数，同时对开沟铲进行开沟阻力分析，确定开沟铲的结构参数。建立Recurdyn和EDEM耦合的开沟铲-土壤互作仿真模型，并进行三因素三水平正交试验，对作业和结构参数进行优化，得到最优参数组合：机器前进速度v为0.06m/s、曲柄转速n为42r/min、入土倾角φ为80°。田间试验结果表明，茶园往复式开沟松土机作业平均开沟深度为211.5mm，开沟功率为0.119kW，沟深稳定性系数为90.9%，相较于传统旋转式开沟机，开沟功率降低6.3%，沟深稳定性系数提高3.1个百分点，整机作业质量满足茶园农艺要求。

Abstract:

为适应新疆滴灌区宽窄行免耕种植模式，解决传统大型玉米免耕播种机播种过程中触碰根茬、无法精确约束路径、玉米粒距合格率低等问题，结合免耕播种农艺要求，在采用导航定位技术获取播种机当前位置与目标路径间偏差的基础上，设计一种玉米免耕播种自动调偏系统。该系统主要包括避茬装置、液压执行系统和控制系统，通过建立整机力学模型，对避茬装置和液压执行系统进行运动和受力分析，确定避茬装置和液压执行系统关键结构参数，获取避茬装置最佳挂接长度和液压执行系统最大驱动力。进一步优化控制系统，实现避茬装置自动调偏及接收反馈信息功能。对免耕播种避茬装置自动调偏系统进行性能试验，试验结果表明，神经网络PID的期望调偏角最大稳态误差为0.932°，超调量全部小于1%，平均响应稳态误差小于0.9°，满足预期。田间试验结果表明，当拖拉机作业速度不大于1.0m/s、行间秸秆覆盖量不大于1.0kg/m2时，避茬率不小于85%，纵向调整距离不大于8.6m，玉米粒距变异系数不大于21.63%。此时播种机调偏避茬效果最佳，满足玉米免耕播种机农艺指标要求。

Abstract:

针对大豆-玉米复合密植播种模式下传统气吸式排种器单行种盘高转速作业导致充种时间短、气流稳定性差，难以实现高速精量密植播种的问题，设计了一种气吸双行错置式玉米密植精量排种器，阐述了排种器结构与工作原理，对其工作过程及关键部件进行理论分析，构建充种和投种环节的种子力学模型，确定排种盘内外环型孔排布、投种轮、气室等关键结构参数，并开展单、双气道内负压分布、型孔内气流场特性分析，基于DEM-CFD耦合方法对排种器的排种过程进行仿真分析，以作业速度、气室结构和负压为试验因素，充种合格指数、重充指数和漏充指数为评价指标，优选出最优气室结构。通过台架试验开展不同气吸式排种器排种性能对比试验。试验结果表明，在作业速度为5~10km/h的高速密植工况下，气吸双行错置式密植精量排种器排种合格指数均大于88.7%，且作业速度为10km/h时，相较于常用单圆环气吸式排种器合格指数提高5.5个百分点，漏播指数降低5.6个百分点；田间试验结果表明，在作业速度为5km/h下，播种合格指数为95.7%，重播指数为1.6%，漏播指数为2.8%。提出的气吸双行错置式玉米密植精量排种器在高速作业时拥有良好的排种性能，能够满足大豆-玉米高速精量密植播种要求。

Abstract:

针对花生播种向精准、高速方向发展过程中高速作业状态下花生种子充种效果差的问题，设计了一种气力辅助充种式花生精量排种器，重点设计了排种器排种盘结构和气力辅助充种结构。针对颗粒尺寸大、质量大的花生种子，通过对花生种子在排种器中堆积现象与充种时间进行分析，得出花生高速排种充种过程需增强充种性能，从而提高充种效率。通过对花生种子进行充种原理分析，阐明花生种子充种过程中种子与排种器的运动关系与受力关系，分析充种过程影响因素。通过设计带有导种槽的排种盘和带有辅助吹种型孔的辅助充种结构，分析计算排种盘吸种孔、导种槽的关键结构参数以及辅助吹种型孔参数与排列方式。以充种合格率和充种漏充率为指标，进行三因素三水平组合试验，对试验结果进行多元回归分析，以最优目标进行优化，确定排种盘最佳参数组合为排种器吸种负压5.156kPa、花生高速播种机前进速度8.007km/h、扰动吹种正压1.149kPa，此时，花生充种合格率为95.84%、漏充率为4.06%，能够实现花生种子有效充种。

Abstract:

为解决免耕播种机高速（12~16km/h）作业时因地势起伏造成机械振动与传感器测量误差导致的播种深度监测系统精度降低，以及单一传感器监测可靠性较差的问题，研究了一种基于改进野马算法（Improved wild horse optimizer，IWHO）优化扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman filter，EKF）中关键参数Qsigma、Rsigma1、Rsigma2、Rsigma3的多传感器数据融合算法（IWHO-EKF）的高速免耕播种机播种深度监测系统。首先，建立以激光、超声波与角度传感器为多传感器监测单元的播种深度监测模型；其次，通过卡尔曼滤波算法对3个单一传感器分别滤波；最后，提出一种加入莱维飞行与高斯变异的IWHO-EKF算法，将滤波后的3个单一传感器进行数据融合，从而解决机械振动干扰与传感器测量误差降低的问题，同时充分发挥多传感器融合信息，确保免耕播种机高速作业时实现高精度、高可靠性播种深度实时监测。为验证其优越性，通过IWHO-EKF算法与单一传感器监测、单一传感器滤波和WHO-EKF算法进行仿真对比试验与田间试验。仿真试验表明：基于IWHO-EKF的高速免耕播种机播种深度监测算法平均绝对误差为0.073cm，均方根误差为0.090cm，相关系数为0.983，实现了高精度监测，且精度相较于传感器原始监测值、滤波值与WHO-EKF算法均显著提升。田间试验结果表明：基于IWHO-EKF算法的高速免耕播种机播种深度监测系统相较于3个单一传感器监测值，平均绝对误差和平均均方根误差分别降低0.063cm和0.067cm，同时平均相关系数提升0.027，该系统能够提高播种深度监测系统的精确性和可靠性。

Abstract:

针对胡麻播种机用种量大、播量变异系数大、播种不均匀的问题，基于胡麻种子物理特性和种植农艺要求，设计一种舀种勺舌式胡麻精量穴播器。通过分析穴播器工作原理确定穴播器组成、舀种勺结构参数范围及安装数量；对舀种勺舀种过程和清种过程进行力学分析，确定穴播器角速度范围；通过EDEM仿真过程得知，花纹内壁聚种斜槽在不影响舀种勺填充效果的同时，不仅可以提高仿真效率，还可以增大种子流动性，便于舀种勺充种。以穴播器角速度、舀种勺顶端过渡圆角半径、种室隔离板高度为试验因素，穴播器排种合格率、漏播率和重播率为试验指标，利用EDEM离散元仿真软件开展二次旋转正交组合试验，得到最优参数组合为：穴播器角速度2.9rad/s、舀种勺顶端过渡圆角半径2.5mm、种室隔离板高6.8mm；将该舀种勺3D打印制作进行排种性能试验验证，台架试验得到该舀种勺排种合格率、漏播率和重播率平均值分别为87.00%、6.33%、6.67%；田间试验得到该舀种勺排种合格率为88.33%，漏播率为6.67%，重播率为5.00%；胡麻平均种植密度为50株/m2，其台架试验与田间试验结果基本一致，性能满足胡麻精量播种农艺要求。

Abstract:

为了降低番茄钵苗移栽过程取钵机构对秧苗钵土根系的损伤，同时避免机械式钵苗移栽机构设计特殊取苗轨迹与姿态的优化难题，提出了一种可与系列移栽机构配合使用的番茄钵苗探出式取钵机构，实现取苗各关键位置机构秧针以固定角度完成探出入钵、移动送苗及收回推秧工序。根据钵苗移栽取钵过程分析与设计要求，建立了探出式取钵机构力学分析模型，并获得影响秧针扎入钵土时驱动杆受最小驱动力的因素。基于Matlab App Designer平台开发了取钵机构计算机辅助分析设计软件，获得满足番茄钵苗移栽要求的取钵机构设计参数集。采用三因素五水平二次回归正交旋转中心组合试验方法，以驱动杆斜杆夹角、钵体含水率、入钵深度为试验因素，以钵体完整率和取苗成功率为评价指标，试制样机并搭建台架实施参数组合优化及验证试验，结果表明：探出式取钵机构可有效地配合取苗机构完成各项性能工作要求，在参数组合为驱动斜杆间夹角112°、钵体含水率57.5%、入钵深度28.4mm时作业效果最佳，钵体完整率为96.44%，取苗成功率为97.06%，满足钵苗移栽作业性能。

Abstract:

目前植物工厂岩棉块种苗移植装备自动化程度低，作业时大多依赖于人工，劳动强度大，效率低。基于植物工厂水培叶菜种苗移植现状设计了一种二级变间距的高速移植部件，并配备有一种拨指式定植杯分离辅助机构。对移植手取苗过程中岩棉块种苗进行受力分析，为移植手设计提供依据；开展拨指式定植杯分离辅助机构落杯试验，为后续植苗至栽培槽孔的定植杯中奠定基础。搭建移植机构试验平台，以取苗深度、岩棉块含水率、移植部件横移速度、移植手升降速度、移植手夹苗间距为试验因素进行五因素三水平正交试验，通过方差分析各因素对移植成功率的影响。试验结果表明：当取苗深度为24mm、岩棉块含水率为90%、移植部件横移速度为0.8m/s、移植手升降速度为0.24m/s、移植手夹苗间距为14mm时，机构移植成功率为97.9%，移植速度为3.132株/h，能够满足高速、高效、稳定的植物工厂岩棉块叶菜种苗移植机械化作业的技术需求。

Abstract:

为提高设施蔬菜生产机械化率，设计了一种双排夹茎式取投苗装置。利用两个对置移栽臂上的双排夹取爪实现辣椒苗循环取投苗作业，PLC控制系统保证取投苗装置有序平稳运转。夹取爪核心部件由软性材料和弹簧钢片紧贴构成，其精确定位由水平和竖直运动机构实现。分析软性材料厚度、辣椒苗苗龄、夹取爪气缸压力对取苗失败率、运苗失败率和投苗失败率的影响规律，以取投成功率为优化目标进行正交试验，确定双排自动取投苗装置的最佳工作参数。试验结果表明：当软性材料厚度为10mm、辣椒苗苗龄为51d、夹取爪气缸压力为0.40MPa时，平均取投成功率达到94.6%，基本满足蔬菜移栽作业的技术要求。

Abstract:

为了提高蔬菜育苗流水线育苗盘转运效率，针对人工取盘叠放存在的劳动强度大和整齐度偏低的问题，设计了一款针对蔬菜漂浮育苗的多适应性自动叠盘装置。该装置由机架、育苗盘输送机构、育苗盘叠盘机构和控制系统组成，装置以200Smart PLC为控制核心，利用主副传送带实现育苗盘的输送，并结合光电传感器实现育苗盘的定位，可以完成不同尺寸泡沫育苗盘的自动叠盘，设计的水平调节单元和减振单元可实现育苗盘在叠盘机构上的水平位置调节并降低叠盘过程的振动冲击。试验结果表明，育苗流水线播种环节在生产率450盘/h下，自动叠盘装置在减振弹簧线径为1.5mm、主副传送带速度差为0.1m/s以及电缸升降速度为0.13m/s时，200孔穴育苗盘叠盘效果最佳，叠盘成功率为100%，叠盘错位差方差为2.32mm2，同时振动检测试验中育苗盘X轴、Y轴、Z轴方向的振幅均未超过0.8mm，更换135、160孔穴的泡沫育苗盘进行试验，叠盘成功率均为100%，叠盘错位差方差分别为3.94mm2和5.98mm2，说明该装置满足多适应性的要求。在此最优作业参数下，将育苗流水线播种环节生产率提升至900盘/h时，育苗盘最大振幅为0.709mm，振幅无明显变化，说明该装置作业稳定性较好。该研究结果可为播种流水线叠盘装置提高叠盘效果和降低叠盘振动等研究提供参考。

Abstract:

针对机收残膜混合物资源化利用困难、现有粉碎与揉丝装置处理的残膜混合物不满足白星花金龟幼虫适口性等问题，设计了一种残膜混合物粉碎揉丝装置，利用粉碎揉丝技术对残膜混合物进行加工处理以满足白星花金龟幼虫的适口性。该装置主要由粉碎装置、输送装置和揉丝装置等组成，通过对残膜混合物粉碎、揉丝装置作业过程进行运动学与动力学分析确定了各零部件的结构参数与工作参数。为了验证残膜混合物粉碎揉丝装置的作业性能，以粉碎辊转速、揉丝辊转速与揉丝辊间隙作为试验因素，残膜破碎合格率、棉秆粉碎长度合格率、棉秆揉丝率为试验指标进行三因素三水平二次回归响应面试验，建立了回归模型，分析了各因素对残膜混合物粉碎揉丝装置作业性能的影响，并进行了参数优化与试验验证。试验结果表明：影响残膜破碎合格率和棉秆粉碎长度合格率的因素大小顺序为粉碎辊转速、揉丝辊间隙、揉丝辊转速；影响棉秆揉丝率的因素大小顺序为揉丝辊间隙、揉丝辊转速、粉碎辊转速。优化后最优工作参数组合为：粉碎辊转速13.0r/min、揉丝辊转速60.0r/min、揉丝间隙1.6mm。以此参数组合进行试验，得到残膜破碎合格率、棉秆粉碎长度合格率和棉秆揉丝率平均值分别为90.4%、92.6%、92.2%，与理论优化值相对误差不超过2.0%，研究结果可为残膜混合物粉碎揉丝装置的设计提供参考。

Abstract:

设计了基于顶芽智能识别的棉花化学打顶系统，为实现精准作业，合理高效使用棉花化学打顶药剂，以减少因化学打顶剂的过度使用造成的环境污染。该系统主要由棉花顶芽识别系统、控制系统和喷施系统组成。采用YOLO v5s算法构建棉花顶芽识别模型。控制系统采用STM32F407单片机，负责接收识别系统的信号，并对各个棉花打顶剂管道进行控制。同时，显示界面能够实时显示机具行驶速度、药液流量、打顶剂液位等参数。试验结果表明，在田间全天光照试验中，上午和下午时间段识别效果最优；在速度0.4m/s下，平均识别率约为94%；信号发送区间为100mm时，成功向下位机发送信号的成功率达到92%；田间对靶喷施试验表明，有效喷施率为94%，满足作业要求。

Abstract:

为揭示超声技术应用于簇生番茄切割采收的机理及优势，比较了簇生番茄果梗材料在常规切割和超声切割中的切割力和去除特性。首先测定了簇生番茄果梗和自制超声切割刀的参数，然后基于Abaqus进行仿真，将果梗纤维化，在宏观和微观仿真中对比常规切割和超声切割过程中的应力及去除机理。最后，自制试验台，通过改变超声切割刀的激振频率、输入电压、切割速度和切割角度进行切割力测定试验并采用响应面法的Box-Behnken进行四因素三水平分析，随后观察果梗断面形貌。结果表明：在自制超声刀工作频率（35~37kHz）和电压（340~380V）内, 切割速度、角度对切割效果影响最显著，激振频率和输入电压在特定值附近时切割效果最好；在36kHz、360V、0.125cm/s、0°的条件下，仿真中超声切割耗时约为8s，平均最大切割力为0.635N，相对于常规切割（1.019N）降低37.7%；试验中超声切割耗时约为5.3s，所需切割力最大为0.543N，相较于常规最大切割力（1.017N）降低46.6%，同时表面粗糙度降低20.9%，试验与有限元仿真的切割力结果误差为8.9%，基本吻合。超声切割可以降低切割力，缩短切割耗时，同时还提高断面质量，减少果梗组织损伤、水分散失，对延长果实保鲜时间具有一定的意义。

Abstract:

液力透平作为一种液体余压能回收装置，在小水电建设和能量回收领域得到广泛应用，但其内部能量损失特性不清。以两级径流式液力透平为研究对象，基于熵产理论和Omega涡识别准则分析了各过流部件内能量耗散机理。结果表明：速度脉动和壁面效应是能量损失的主要来源，设计工况下二者总占比为98.03%。叶轮和导叶是透平内能量耗散的主要区域；小流量工况，叶轮损失占比较高；大流量工况下，导叶损失占比较高。叶轮内的能量损失源于叶片前缘分离涡、吸力面回流涡以及叶片尾缘涡等不稳定流动现象，而相对液流角与叶片进口安放角的不匹配是导致叶轮内产生不稳定流动的根本原因；在导叶和导叶Ⅱ-反导叶中，不同流量下导致其能量耗散的因素基本保持一致，叶片前缘失速涡和流动分离等劣态流动引起的动量交换是导致能量损失的主要原因。环形吸水室内流动的非对称性导致导叶Ⅰ各流道内熵产率分布不均匀，而导叶Ⅱ-反导叶通过正导叶的整流减小了冲击效应，各流道内熵产率分布均匀且高熵区较小。

Abstract:

为了提高冬小麦单产估测精度，改善估产模型存在的高产低估和低产高估等现象，以陕西省关中平原为研究区域，选取旬尺度条件植被温度指数（VTCI）、叶面积指数（LAI）和光合有效辐射吸收比率（FPAR）为遥感特征参数，结合卷积神经网络（CNN）局部特征提取能力和基于自注意力机制的Transformer网络的全局信息提取能力，构建CNN-Transformer深度学习模型，用于估测关中平原冬小麦产量。与Transformer模型（R2为0.64，RMSE为465.40kg/hm2，MAPE为8.04%）相比，CNN-Transformer模型具有更高的冬小麦单产估测精度（R2为0.70，RMSE为420.39kg/hm2，MAPE为7.65%），能够从遥感多参数中提取更多与产量相关的信息，且对于Transformer模型存在的高产低估和低产高估现象均有所改善。基于5折交叉验证法和留一法进一步验证了CNN-Transformer模型的鲁棒性和泛化能力。此外，基于CNN-Transformer模型捕获冬小麦生长过程的累积效应，分析逐步累积旬尺度输入参数对产量估测的影响，评估模型对于冬小麦不同生长阶段的累积过程的表征能力。结果表明，模型能有效捕捉冬小麦生长的关键时期，3月下旬至5月上旬是冬小麦生长的关键时期。

Abstract:

针对高光谱图像(Hyperspectral image，HSI)分类研究中小样本学习时，无法达到理想分类效果的问题，以多注意力机制融合、编译图神经网络与卷积神经网络有机结合提出了一种新的高光谱图像分类方法。设计了一种基于混合注意力机制的网络(Multiple mixed attention convolutional neural network,MCNN)与编译图神经网络（Compiled graph neural network,CGNN）,在学习样本有限的情况下，其能有效保留HSI的光谱与空间信息。引入的图编码器与图解码器可以有效地映射不规则的HSI地物类别特征信息。设计的多注意力机制可以重点关注一些重要的空间像素特征。研究了不同训练样本下对不同算法学习示例分类的影响，在公共数据集Botswana (BS)的实验表明，本文方法比CEGCN(CNN-enhanced graph convolutional network)、WFCG(Weighted feature fusion of convolutional neural network)算法总体分类精度(Overall classification accuracy,OA)分别高2.72、3.86个百分点。同样在IndianPines(IP)数据集上仅用3%训练样本数据的实验结果显示，本研究方法比CEGCN与WFCG算法的OA分别高0.44、1.42个百分点。说明本研究提出的方法不仅对HSI具有良好的空间与光谱信息感知能力，而且在微小学习数据下仍然表现出强有力的分类准确性。

Abstract:

为准确获取柑橘果园空间分布信息，实现柑橘种植结构调整、产量估算和资源管理，以赣南3个柑橘种植主产区（信丰县、安远县及寻乌县）为研究区域，针对南方地区多云多雨导致传统光学影像较为缺乏的问题，使用Sentinel系列数据和PIE-Engine平台，构建和优选了光谱特征、植被水体指数特征、红边波段特征和纹理特征，并引入时间序列Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）数据的后向散射系数，共同探讨不同特征组合对柑橘种植园的识别提取效果，基于随机森林算法并融合Sentinel-2与时序Sentinel-1 SAR特征识别提取了赣南柑橘种植区。结果表明：5、9、11月柑橘种植园与其他地物的平均后向散射系数分离性最佳，是识别提取柑橘的关键时期；指数特征及纹理特征参与分类改善了分类效果且提高了分类精度；相较于单一SAR特征及指数、纹理特征，加入时序SAR特征的分类结果中总体精度达90.084%，Kappa系数达0.863，错分、漏分误差较小，符合实际地物分布情况，说明了时序SAR特征的可用性和实用性。本研究可为多云多雨的南方柑橘果园的识别提取提供参考。

Abstract:

农业监测智慧化需要实时、高效、可靠的视频数据处理和传输方案，为了解决传统基于CPU和GPU架构的系统速率低、实时性差的问题，设计了基于Zynq架构的PCIe级联网口的高速传输系统。针对PCIe接口开发，在硬件层面，优化配置 XDMA IP核参数，完成接口的数据收发引擎设计，并基于MIG 7 IP核优化配置了DDR缓存区。在软件层面，基于PCIe驱动，调度VLC软件完成视频数据读取，实现板卡和上位机之间数据的快速收发和流畅播放。针对网口协议栈的实现，利用ARM可编程特性，调度LWIP轻量级协议栈，完成TCP协议的开发，实现了网口的数据快速收发，避免了上位机CPU直接处理网络协议的时延和运算开销。此外调度AXI协议完成PCIe接口和网口的高速连通。在Zynq MZ7030FA平台上传输视频文件对系统进行速率和可靠性实测。结果表明：网口传输速率达800Mb/s，基本实现了千兆以太网；PCIe接口的最高传输速率达816MB/s，逼近硬件PCIe 2.0 x2的最高速率，且整个系统在应用层上实现了可靠传输。本文的研究为农业监测视频传输应用提供了高效可靠的解决方案，且系统具有较好的扩展性和推广性。

Abstract:

面向绿熟番茄采后持续转熟特征，适时调温是满足不同成熟度番茄适宜贮运温度需求的关键，而果实成熟度自动识别与动态预测则是实现温度适时调控的基础条件。本文基于Swin Transformer与改进GRU提出了一种番茄成熟度识别与时序动态预测模型，首先通过融合番茄两侧图像获取番茄表观全局红色总占比，构建不同成熟番茄图像数据集，并基于迁移学习优化Swin Transformer模型初始权重配置，实现番茄成熟度分类识别；其次，周期性采集不同储藏温度（4、9、14℃）下番茄图像数据，结合番茄初始颜色特征与贮藏环境信息，构建基于Swin Transformer与GRU的番茄成熟度时序预测模型，并融合时间注意力模块优化模型预测精度；最后，对比分析不同模型预测结果，验证本研究所提模型的准确性与优越性。结果表明，番茄成熟度正确识别率为95.783%，相比VGG16、AlexNet、ResNet50模型，模型正确识别率分别提升2.83%、3.35%、12.34%。番茄成熟度时序预测均方误差（MSE）为0.225，相比原始GRU、LSTM、BiGRU模型MSE最高降低29.46%。本研究为兼顾番茄成熟度实现贮藏温度柔性适时调控提供了关键理论基础。

Abstract:

密集蘑菇簇会严重影响蘑菇质量和自动采摘成功率。为避免形成超密集蘑菇簇，提出一种蘑菇生长状态时空预测算法，对蘑菇生长状态进行预测以指导提前疏蕾。该算法采用编码器-预测器框架，将历史序列图像转换为3D张量序列作为模型的输入；编码器网络中将卷积和长短时记忆（Long short term memory，LSTM）网络融合实现对蘑菇生长的时空相关性特征的提取；在预测网络中加入扩散模型以解决预测图像的模糊问题；此外，在损失函数中增加了蘑菇面积差异损失函数来进一步减小预测蘑菇与实际蘑菇的形状和位置偏差。实验结果表明，本文算法峰值信噪比可达35.611dB、多层级结构相似性为 0.927、蘑菇预测准确性高达0.93，有效提高了蘑菇生长状态图像预测质量和精度，为食用菌生长预测提供了一种新思路。

Abstract:

针对自然果园环境下苹果果实识别中，传统的目标检测算法往往很难在检测模型的检测精度、速度和轻量化方面实现平衡，提出了一种基于改进YOLO v7的轻量化苹果检测模型。首先，引入部分卷积（Partial convolution，PConv）替换多分支堆叠模块中的部分常规卷积进行轻量化改进，以降低模型的参数量和计算量；其次，添加轻量化的高效通道注意力（Efficient channel attention，ECA）模块以提高网络的特征提取能力，改善复杂环境下遮挡目标的错检漏检问题；在模型训练过程中采用基于麻雀搜索算法（Sparrow search algorithm，SSA）的学习率优化策略来进一步提高模型的检测精度。试验结果显示：相比于YOLO v7原始模型，改进后模型的精确率、召回率和平均精度分别提高4.15、0.38、1.39个百分点，其参数量和计算量分别降低22.93%和27.41%，在GPU和CPU上检测单幅图像的平均用时分别减少0.003s和0.014s。结果表明，改进后的模型可以实时准确地识别复杂果园环境中的苹果，模型参数量和计算量较小，适合部署于苹果采摘机器人的嵌入式设备上，为实现苹果的无人化智能采摘奠定了基础。

Abstract:

花椒树产果量大，枝干纵横交错，树叶茂密，给花椒的自动化采摘带来了困难。因此，本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力ECA（Efficient channel attention）来简化CSPLayer层的计算量，提升了特征提取能力。同时在下采样层增加协同注意力机制CA（Coordinate attention），减少下采样过程中信息的损失，强化特征空间信息，配合热力图(Grad-CAM)和点云深度图，来完成花椒簇的空间定位。测试结果表明，与原YOLO v5相比较，改进的网络将残差计算减少至1次，保证了模型轻量化，提升了效率。同帧数区间下，改进后的网络精度为96.27%，对比3个同类特征提取网络YOLO v5、YOLO v5-tiny、Faster R-CNN，改进后网络精确度P分别提升5.37、3.35、15.37个百分点，连株花椒簇的分离识别能力也有较大提升。实验结果表明，自然环境下系统平均识别率为81.60%、漏检率为18.39%，能够满足花椒簇识别要求，为移动端部署创造了条件。

Abstract:

传统茶叶病害分类主要依赖人工方法，此类方法费工费时，同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分，病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害，提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法。首先通过两分支卷积神经网络提取RGB茶叶病害特征和灰度茶叶病害特征，两分支均采用ResNet12作为骨干网络，参数独立不共享，两类特征作为图神经网络的两个子节点，以获得不同域样本所包含的病害信息；其次构建相对度量边和相似性边两类边，从而强化节点对相邻节点所含病害特征的聚合能力。最后，经过双节点特征和双边特征更新模块，实现双节点和双边交替更新，提高边特征对节点距离度量的准确性，从而实现训练样本较少条件下对茶叶病害的准确分类。本文方法和小样本学习方法进行了对比实验，结果表明，本文方法获得更高的准确率，在miniImageNet和PlantVillage数据集上5way-1shot的准确率分别达到69.30%和88.42%，5way-5shot准确率分别为82.48%和93.04%。同时在茶叶数据集TeaD-5上5way-1shot和5way-5shot准确率分别达到84.74%和86.34%。

Abstract:

针对苹果园害虫识别过程中的粘连问题，提出了一种基于形色筛选的害虫粘连图像分割方法。首先，采集苹果园害虫图像，聚焦于羽化害虫。害虫在羽化过程中已完成大部分生长发育，其外部形态、颜色、纹理更为稳定显著。因此，基于不同种类害虫的形色特征信息分析，来获取害虫HSV分割阈值和模板轮廓。其次，利用形状因子判定分割粘连区域，通过颜色分割法和轮廓定位分割法来实现非种间与种间粘连害虫的分割。最后，对采集的苹果园害虫图像进行了试验分析，采用基于形色筛选的分割法对单个害虫进行分割，结果表明，本文方法的平均分割率、平均分割错误率和平均分割有效率分别为101%、3.14%和96.86%，分割效果优于传统图像分割方法。此外，通过预定义的颜色阈值，本文方法实现了棉铃虫、桃蛀螟与玉米螟的精准分类，平均分类准确率分别为97.77%、96.75%与96.83%。同时，以Mask R-CNN模型作为识别模型，平均识别精度作为评价指标，分别对已用本文方法和未用本文方法分割的害虫图像进行识别试验。结果表明，已用本文方法分割的棉铃虫、桃蛀螟和玉米螟害虫图像平均识别精度分别为96.55%、94.80%与95.51%，平均识别精度分别提高16.42、16.59、16.46个百分点。这表明该方法可为果园害虫精准识别提供理论和方法基础。

Abstract:

为实现茶叶病害精准分类，针对茶叶病害图像分类中小样本问题及类别分布不均的问题，提出了一种基于迁移学习的SimAM-ConvNeXt-FL模型的病害图像分类方法。首先在ConvNeXt模型中加入SimAM模块，以加强复杂特征的提取。其次针对样本分布不均问题，将Focal Loss函数作为训练过程中的损失函数，通过增加数量较少样本的权重来减小样本分布不均的影响。最后使用SimAM-ConvNeXt-FL模型对Plant Village数据集训练，将训练得到的参数迁移到实测的茶叶病害图像上并进行微调，减少过拟合带来的影响，设置消融实验证明模型改进的有效性，并与不同分类模型（AlexNet、VGG16、ResNet34模型）分别进行对比实验。实验结果表明，SimAM-ConvNeXt-FL模型识别效果最佳，准确率达96.48%， SimAM-ConvNeXt-FL模型较原ConvNeXt模型在茶煤病、茶藻斑病、茶炭疽病、健康叶片和茶白星病的F1值分别提高4.46、3.76、0.43、0.22、5.23个百分点。结果表明本文提出的模型具有较高的分类准确率与较强的泛化性，可推进茶叶病害分类工作发展。

Abstract:

奶牛身体部位的精准分割广泛应用于奶牛体况评分、姿态检测、行为分析及体尺测量等领域。受奶牛表面污渍和遮挡等因素的影响，现有奶牛部位精准分割方法实用性较差。本研究在YOLO v8n-seg模型的基础上，加入多尺度融合模块与双向跨尺度加权特征金字塔结构，提出了YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN奶牛身体部位分割模型。其中，多尺度融合模块使模型更好地提取小目标几何特征信息，双向跨尺度加权特征金字塔结构实现了更高层次的特征融合。首先在奶牛运动通道处采集奶牛侧面图像作为数据集，为保证数据集质量，采用结构相似性算法剔除相似图像，共得到1452幅图像。然后对目标奶牛的前肢、后肢、乳房、尾部、腹部、头部、颈部和躯干8个部位进行标注并输入模型训练。测试结果表明，模型精确率为96.6%，召回率为94.6%，平均精度均值为97.1%，参数量为3.3×106，检测速度为6.2f/s。各部位精确率在90.3%~98.2%之间，平均精度均值为96.3%。与原始YOLO v8n-seg相比，YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN的精确率提高3.2个百分点，召回率提高2.6个百分点，平均精度均值提高3.1个百分点，改进后的模型在参数量基本保持不变的情况下具有更强的鲁棒性。遮挡情况下该模型检测结果表明，精确率为93.8%，召回率为91.67%，平均精度均值为93.15%。结果表明，YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN网络可以准确、快速地实现奶牛身体部位精准分割。

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在水产养殖中，水质参数与鱼类活动之间有着密不可分的相互映射关系。过去的监测更多偏向于单向映射，一般都是通过鱼类的行为表明水质的情况。针对仅仅通过鱼类行为反映水质情况会产生误判和滞后的问题，本文构建一种基于随机森林的鱼类行为与水质情况双向映射模型。双向映射模型不仅可以提供更多的信息从而提高预测的准确性，而且也可以通过相互验证提高模型的可靠性。首先，通过引入可变形卷积模块对YOLO v7进行改进，利用改进模型检测出视频中鱼类的位置再通过前后帧的坐标量化出鱼的游动参数。随后，将采集到的鱼类游动参数及对应的水质参数作为输入，使用随机森林模型进行分类、回归，分别完成鱼类游动参数和水质参数具体数值的预测以及指标异常级别的预测，从而得到双向映射关系。为了表明模型的泛化能力，分别在黎安港和新村港渔场2个数据集下进行实验。实验结果表明：提出的方法可以较好地实现鱼类行为与水质关系的双向映射，其中，分类实验平均准确率可以达到90.947%，回归实验决定系数R2的平均值可以达到0.801。

Abstract:

水-能源-粮食系统存在相互依存、相互制约的复杂关系，量化该系统的相互关系，对于合理配置和协调利用水、能源和粮食资源，促进区域社会经济的可持续发展具有重要意义。本文运用能源和粮食生产水足迹模型、竞争指数模型、脱钩理论及锡尔指数等方法，核算分析了四川省2009—2019年能源和粮食生产水足迹及其时空变化特征，以及能源和粮食生产对水的竞争关系，探究了水足迹和地区生产总值的内在联系。研究结果表明：能源和粮食生产水足迹均呈上升趋势。能源生产蓝水足迹年均值为5.45×109m3，占能源生产水足迹的93.76%；粮食生产蓝水足迹年均值为1.06×1010m3，占粮食生产水足迹的26.02%，绿水足迹的贡献率超过蓝水足迹和灰水足迹之和，占比53.06%。四川省能源和粮食生产对水的竞争指数呈上升趋势，增幅为42.69%。由于川西北生态示范区和攀西经济区等地区兼顾粮食和水电生产，其竞争指数明显高于其他地区。四川省水足迹和地区生产总值的脱钩关系为弱脱钩，处于相对协调发展状态，说明经济发展对用水量的控制状态相对较好；水足迹强度总差异呈扩张趋势，说明四川省用水效率不均衡性逐渐扩大，但研究后期有所下降，发展逐渐趋同。该研究可为四川省水资源调配、能源开发和粮食生产提供建议，也可为该地区优化经济发展方式以及用水效率的协同发展提供参考。

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农业面源污染是我国水环境保护面临的重要问题，风险评价对于农业面源污染防治具有重要意义。本研究以河南省为研究区域，采用层次分析法的分级赋值方法，基于熵值法和专家打分确定各影响因子权重，构建河南省氮素农业面源污染风险多因子综合评价模型，计算河南省氮素农业面源污染风险指数并在流域尺度上进行验证，划分氮素农业面源污染的风险等级并识别关键管控区。结果表明：种植源、养殖源和生活源分别贡献河南省31.52%、38.47%和30.01%的氮素流失负荷，流失负荷呈现为西低，中、东部高的特点。河南省有39.429km2的区域存在中风险，约占河南省总面积的23.61%，有17.318km2的区域存在高风险，约占总面积的10.37%；划定距河流2km以内的中、高风险区为一般管控区和重点管控区，面积分别为10.982km2和9.285km2。通过与同期水质自动监测数据进行相关分析，决定系数为0.82，表明模型模拟结果具有较高的精准度。综合结果表明，建立的多因子综合评价模型具有科学性和准确性，可用于氮素农业面源污染风险的识别。

Abstract:

长江下游稻麦轮作区农田排水是区域面源污染的主要来源，明确农田排水与氮素流失特征对于区域农业生产可持续发展与生态环境保护具有重要意义。现有稻麦轮作农田排水与氮素流失研究中，一般采用农田测筒观测地表径流与深层渗漏量来估算农田氮素流失量，这与农田土壤水分与氮素主要通过侧向径流进入农田排水系统的实际情况存在偏差。本文基于4年的大田监测数据，运用田间水文水质模型DRAINMOD-N〖KG-*3〗Ⅱ，模拟研究了不同气象条件下稻麦轮作农田排水与氮素流失规律。结果表明，稻麦轮作周年内，由排水造成的氮素流失量多年平均值为28.4kg/hm2，占施肥量的6.0%，其中大部分集中在稻季，平均为25.6kg/hm2，麦季氮素流失量仅为2.8kg/hm2。与现有文献报道值相比，本文模拟得出的排水总量高35.4%，氮素流失总量则低44.6%；差异主要来自麦作期，文献报道平均值（31.8kg/hm2）是本文的11倍，估算方法不同可能是造成这一差异大的主要原因。结合降雨规律分析发现，农田排水量和氮素流失量与降雨变化关系显著（决定系数R2>0.56），三者相对增量的变化规律几乎一致；在降雨频率为20%~80%的年份内，氮素流失量相对稳定，维持在均值的0.8~1.2倍之间；只有在重现期大于5年的干旱或湿润年份，氮素流失量才会出现较大变化。因此，通过排灌控制措施稳定农田水文过程是有效控制农田排水氮素流失的关键。

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通过盆栽试验，采用太阳能供电方式，探究在干湿交替的水分条件下，水稻种植过程中极性交换电场辅助植物修复(EKPR)土壤重金属镉（Cd）污染的可行性。控制灌溉条件下，两电极板附近的土壤区域种植水稻作物，中间土壤区域种植水葱作富集植物。结果表明，交换电极使电解水反应产生的氢离子（H+）和氢氧根离子（OH-）不断被中和，有效避免了土壤pH值极化。土壤电流变化范围为0.08~0.36A，说明极性交换和较高的土壤含水率有效确保土壤中的可迁移离子数量和离子流动性，能够驱动重金属迁移。与对照处理（CK）相比，EKPR处理水葱根部干物质量显著增加34.93%；水稻根部和稻谷干物质量显著降低17.21%~30.16%、16.18%~22.28%，叶片和茎部干物质量分别提高3.82%~13.17%、7.59%~30.91%。EKPR处理水葱根部、地上部Cd含量分别提高15.49%~22.45%、33.30%~35.45%；水稻根部、稻谷Cd含量分别降低14.48%~35.06%、39.04%~57.43%。极性交换电场辅助植物修复技术可提高水葱对Cd的富集量，同时降低水稻对Cd的富集量，与CK处理相比，EKPR处理水葱Cd生物富集量显著增加46.48%，水稻Cd生物富集量显著降低24.75%。试验结束后，水稻根系附近的土壤Cd含量下降16.33%~19.14%。研究结果表明，在控制灌溉水稻种植过程中，极性交换电场辅助植物修复是一种可行的修复手段，在作物生产过程中利用电动修复和植物修复实现土壤净化，具有良好的应用前景和现实意义。

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在干旱、半干旱地区农业生产中，广泛采用接种根瘤菌、施用氮素等措施来促进大豆生长以提高产量，然而少有研究讨论接种根瘤菌与施用氮素的交互作用对大豆生长和产量的影响规律。本研究通过为期2年的田间试验，设置4个施氮水平（N0：0kg/hm2；N1: 60kg/hm2；N2: 120kg/hm2；N3: 180kg/hm2）和2种接种水平，即接种根瘤菌（R）和清水拌种。在大豆各生育期测量根瘤数、根瘤干质量、叶面积指数、干物质积累及根系特性等大豆生长指标和叶绿素含量、光合参数、荧光参数等生理指标，同时还测定氮素吸收量等指标并计算氮素利用效率。结果表明，RN2处理下的大豆生长状况最佳，2年平均最大根瘤数为241.47、最大根瘤干质量为1.30g、最大根长密度为 15.00cm/cm3、最大叶面积指数为5.44cm2/cm2、最大干物质积累量为17530.51kg/hm2、最大叶绿素含量为53.55、最大净光合速率为32.75μmol/(m2·s)、最大种子产量为4659.4kg/hm2。由此可见减少氮肥施用量（N2）的同时接种根瘤菌（R）对于促进关中平原大豆的生理生长、提升对氮素的利用效率、提高大豆产量具有重要意义。本研究可为提高干旱半干旱地区大豆生产水平提供理论支持和实践经验。

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当前工厂化食用菌生产菇房空调控制方法存在节能效率低、室内温度波动大等问题，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）、门控循环单元神经网络（Gated recurrent unit neural network, GRU）与注意力机制（Attention）的菇房空调节能控制方法。该方法以CNN-GRU-Attention组合神经网络为预测模型，结合预测误差补偿和预测模型数据集动态更新机制，实现对菇房室内温度精准预测；建立以空调控制量为状态量的目标函数，分别利用熵权法、主观法明确目标函数权重系数，运用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Non-dominated-sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA-Ⅱ)求解出空调在控制时域内最优控制序列，集成滚动优化和反馈机制，实现菇房环境的精准及节能控制。试验结果表明，提出的CNN-GRU-Attention菇房室内温度预测模型，以历史30min数据预测未来10min室内温度效果最好，选取的典型日内预测最大均方根误差为0.122℃、最小决定系数为0.807、最大平均绝对百分比误差为0.611%；菇房空调模型预测控制方法对天气波动具有较好的抗干扰能力。与阈值开关法和PID法相比，在空调节能方面，能耗分别减少21%和14%；在控制温度精度方面，RMSE可分别降低72%、46%。

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随着基于区块链的农产品溯源系统迅速发展，区块链查询能力面临着巨大挑战。对于供应链参与方来说，区块链中保存的数据多为编码或序列化的数据，使得供应链参与方的审计和监督等存在多条件查询的工作变得十分困难。通常情况下，原生区块链并未提供满足多条件查询的查询方式。因此，为了实现多条件查询并提高查询效率，本研究提出一种农产品溯源数据多条件查询优化方法。首先，该方法采用一种优化的Merkle树结构（n-Tree）对交易信息进行重构，从而提供更高效的条件验证能力。其次，通过自适应多条件区块布隆过滤器判断交易信息中查询条件的存在性，进而快速过滤区块。最后，提出一种应用TWTN-Heap（Time weight and transaction number based heap）结构的索引构建方法，以区块权重为序构建主条件相关的区块号索引列表。产品数据的查询过程包括遍历区块号索引列表、过滤非相关区块以及验证特定查询条件，从而获得条件查询结果。实验结果表明，本研究提出的产品数据条件查询优化方法能够有效地解决农产品供应链面临的条件查询问题，同时保证查询时间消耗维持在15ms左右，查询效率较默克尔语义字典树(Merkle semantic trie，MST)方法提高60.9%，较原始遍历（Orignal traverse, OT）方法提高87.7%。

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本研究以宁夏贺兰山东麓5个子产区（银川、青铜峡、红寺堡、石嘴山和农垦产区）自然发酵的赤霞珠干红葡萄酒为研究对象，测定其基本理化指标和电学特性，分析不同产区葡萄酒间电学特性的差异，筛选出区分不同产区葡萄酒的特征频率和有效电学参数，初步探索基于电学特性识别宁夏贺兰山东麓不同子产区葡萄酒的能力，以期为简捷快速有效识别产区葡萄酒提供新方法。结果表明，宁夏贺兰山东麓5个子产区的葡萄酒理化指标间存在显著性差异，农垦产区的葡萄酒可滴定酸含量最高，而还原糖含量最低；银川产区的葡萄酒挥发酸含量最低，石嘴山产区的葡萄酒酒精度最高。通过相关性分析、方差分析和多重比较，筛选出电压2V下，区分不同产区葡萄酒的电学特性特征频率为0.1kHz，有效电学参数为Z、Lp、X、Cp和Q。主成分分析和判别分析均显示，利用葡萄酒电学参数能够明显区分贺兰山东麓5个子产区，采用Fisher- 判别分析建立的预测模型，其回代检测和交叉验证正确率均为100%。因此，利用葡萄酒电学特性识别产区具有可行性。

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苹果从采摘到销售过程中易发生机械损伤，需要及时剔除以避免腐烂变质。然而机械损伤早期苹果外观颜色变化不明显，通常表现为隐性损伤，检测比较困难。提出了一种基于结构光反射成像（SIRI）和卷积神经网络（CNN）的苹果隐性损伤检测方法。通过搭建SIRI系统，采集待测苹果调制的结构光图像，再利用三相位解调法提取交流分量，增强苹果隐性损伤对比度；然后利用交流分量图像制作苹果隐性损伤数据集，并使用基于CNN的语义分割网络FCN、UNet、HRNet、PSPNet、DeepLabv3+、LRASPP和SegNet训练损伤检测模型，多组试验结果表明上述模型均能有效地检测出不同情况下的苹果隐性损伤。其中HRNet模型精确率、召回率、F1值和平均交并比较高，分别为97.96%、97.52%、97.74%和97.58%，但检测速度仅为60f/s；PSPNet模型检测速度较快，可达到217f/s，但其检测精度略低，精确率、召回率、F1值和平均交并比分别为97.10%、94.57%、95.82%和95.90%。

Abstract:

为提高干冰微粒速冻蓝莓的喷嘴雾化特性，优化设计一种多出口扇形喷嘴，喷射出扇形干冰微粒射流，更均匀更快速地冻结蓝莓。建立多出口扇形喷嘴的物理模型及蓝莓速冻干冰射流流场计算模型。基于Fluent软件，采用气固两相动力学模型DPS、Realizable、k-ε湍流模型对多出口扇形喷嘴干冰微粒喷射速冻蓝莓的过程进行数值模拟研究。探究了扇形喷嘴出口不同V形切槽角（60°、70°、80°、90°）在相同的入口流量和出口孔径下，对干冰微粒在速冻腔内的流场分布、蓝莓的冻结速率和冻结均匀性等参数的影响。结果表明：随着V形切槽角的增加，扇形冲击射流宽度降低，冲击射流核心区域内的流速增加。当多出口扇形喷嘴出口V形切槽角为70°时，相比60°、80°、90°速冻腔内整盘蓝莓的冻结完成时间分布最集中，整体的冻结速度快，流场最均匀，为此喷嘴模型（入口孔径30mm，入口流速0.25m/s，出口为圆周布置的孔径5.2mm×6(6个孔径为5.2mm的出口)和中心布置的孔径2mm×4的组合）最优出口参数。随后对模拟仿真最优结果进行实验测试，可得整盘蓝莓完成速冻的时间为119s，冻结速率为0.50cm/min，实验与模拟降温曲线误差为4.3%。对速冻后蓝莓的花青素含量、可溶性固形物质量分数以及失水率等进行测试，结果表明干冰速冻后蓝莓在贮藏期间的感官品质保持较好，优于速冻蓝莓标准。

Abstract:

针对分布式驱动电动拖拉机（Distributed drive electric tractor，DDET）牵引效率低、系统能量损耗大的问题，提出了一种基于多岛遗传算法（Multi-island genetic algorithm，MIGA）的分布式驱动系统参数优化设计与验证方法。根据犁耕作业工况，建立了拖拉机分布式驱动系统7自由度耦合动力学模型以及轮胎-土壤交互模型，完成了驱动系统关键部件参数设计和匹配选型。提出基于MIGA的前后轮边传动比参数优化策略，将轮边传动比作为决策变量，驱动系统能量损失最小为优化目标，驱动电机功率和转速为约束条件。搭建Matlab/Simulink-NI PXI联合仿真平台验证了参数优化策略的正确性和实时可执行性。结果表明，基于MIGA参数优化后的分布式驱动系统各方面性能得到了有效提升。犁耕循环工况下，拖拉机平均牵引力为10.610N，最大牵引功率为31.25kW；平均效率提升了0.38%，驱动电机能耗降低了7.53%。本研究可为分布式驱动电动拖拉机优化设计和系统控制提供理论基础和验证方法。

Abstract:

针对温室小型农机对地面平整度敏感，微小的地面起伏便会造成机具俯仰的情况，基于课题组已开发的温室电动拖拉机，将基于时间序列分析的角度预测方法引入前馈PID控制（Angle prediction and feedforward PID，APF-PID），解决了温室旋耕作业中因机具俯仰而出现的响应性差、耕深不稳定和功率突变的问题。建立了温室电动拖拉机旋耕作业的功率模型，并建立了俯仰角-耕深的转换矩阵，得到了旋耕系统实际耕深的转换值；采用时间序列分析预测机身俯仰角，并作为旋耕系统的扰动输入；结合耕深的转换值和预测得到的扰动，采用APF-PID控制器调节旋耕系统的提升机构，将旋耕机维持在目标耕深；在温室内未旋耕和已旋耕的两种地块进行实车试验。结果表明：俯仰角时序预测模型的相关系数可达0.9832；APF-PID控制的控制性能优于PID控制，在目标耕深6cm的测试路面中，APF-PID在两种试验地块上的平均耕深分别为6.47cm和6.44cm，均方根误差为0.80cm和0.72cm，绝对平均误差为0.67cm和0.58cm，耕深稳定性系数为89.95%和91.30%，消耗的总能量较PID控制分别降低4.18%和19.13%，较好地实现了温室电动拖拉机旋耕稳定性控制，满足温室作业需求。

Abstract:

运动学分析是并联机器人运动学性能评估和结构尺寸优化的基础。现有并联机器人运动学分析方法存在几何建模与几何计算相分离的问题，本文利用共形几何代数（Conformal geometric algebra, CGA）集几何表示和计算为一体的优势，提出一种并联机器人逆运动学分析方法。根据动平台位姿参数给出动平台刚体运动算子，通过共形几何代数框架下的几何积实现动平台上任意点的刚体变换，得到任意点在运动过程中的共形几何表达式；结合机构中尺寸、几何约束，利用内积运算，建立机构运动学方程；根据运动学方程，进行运动学反解计算和速度分析。以3自由度的3-RPS并联机器人和6自由度6-UPS并联机器人为例，对所提方法进行验证，并将逆运动学推导结果与仿真软件所得结果进行了对比，验证了本文提出方法的正确性。该方法将空间向量和旋转表示等几何对象与矩阵乘法、矢量外积等计算方式相结合，使得并联机器人空间几何问题统一在一个代数系统中进行处理，因此分析过程几何直观性较强，简化了运动学逆解分析计算过程。

Abstract:

为了解决基于模型的控制方法在四足机器人步态转换过程中稳定控制问题，本文在仿生学和机构学基础上设计了一款四足机器人样机平台，并推导了机器人单腿运动学模型。在足端可达工作空间内规划了机器人抬腿高度和迈步步长，利用理想的复合摆线轨迹，通过合理控制步态周期，提出了一种过渡段变周期控制方法，实现了步态转换前后定速度控制和变步长控制，保证了步态转换前后速度不变或可变。为了验证所提算法的正确性和稳定性，分别开展了单腿足端轨迹实验和整机步态转换实验。在完成整机运动控制的基础上，对比了基于模型的控制方式和基于中枢模式发生器的控制方式在四足机器人步态转换过程的应用。仿真和实验结果表明，在基于模型的控制算法下，四足机器人可以实现步态的平滑转换，且速度能伴随步长和周期的变化实现调节，满足了不同速度下的行走要求，为四足机器的运动控制提供了参考。

Abstract:

为了改善润滑间隙效应引起的空间并联机构动态性能的渐变劣化问题，以3-R[TXX-]RPaR冗余并联机构为研究对象，提出一种考虑润滑间隙效应的空间并联机构动力学优化方法。建立了考虑润滑转动副间隙的 3-R[TXX-]RPaR冗余并联机构动力学模型；以优化末端执行器的动力学响应误差和优化间隙关节处的约束反力为目的设置目标函数，通过优化末端执行器质量以及转动惯量的方式来缓解运动副间隙导致的劣化效应，建立了考虑润滑间隙效应 3-R[TXX-]RPaR冗余并联机构动力学优化模型；试验验证了所建动力学模型的有效性，对比分析两种目标函数对优化效果的影响以选择最佳优化方式，并分析优化前后考虑润滑间隙效应的空间并联机构动力学特性，结果表明动力学优化使润滑间隙转动副处约束反力峰值降低16.16%，为改善间隙效应提高空间并联机构动态性能提供了理论支撑。

Abstract:

现有迟滞模型由于采用离线参数辨识方法，难以表征气动肌肉迟滞的时变性和负载相关性，极易产生较大的建模误差。为了精确表征气动肌肉的迟滞特性，利用Prandtl-Ishlinskii（PI）模型描述气动肌肉的位移-气压迟滞特性，并采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识PI模型参数。在此基础上，结合PI逆模型设计了一种带有前馈在线补偿的复合控制方法用于气动肌肉的运动控制。同时搭建相应的实验装置进行了气动肌肉迟滞建模和运动控制实验。实验结果表明，采用在线参数辨识方法后的PI模型能有效描述气动肌肉迟滞的负载相关性，且极大地降低了负载变化带来的控制误差。