摘要:随着信息与控制理论的发展，自动化控制技术在农业装备领域广泛应用，促进农业生产的智能化、现代化与规模化。运动控制和作业控制是智能农机自动控制技术的两大核心内容，为无人农机在复杂环境下的高精度自主导航安全行驶和精准作业提供保障。速度控制与转向控制是智能农机运动控制的基础，导航跟踪控制是智能农机运动控制的主要内容。本文阐述了智能农机速度控制与转向控制的研究进展，总结归纳了基于几何模型、基于运动学模型和不依赖于模型的自动导航跟踪运动控制方法。然后，着重分析了智能农机在耕、种、管、收等各环节的作业机构控制以及多机协同作业控制方法。最后，指出构建更加精准的农机数学模型，研究面向复杂场景的先进底盘运动控制技术，发展人工智能与控制理论深度融合的农机控制技术以及提升农机农艺相结合的多机协同控制技术是未来智能农机自动控制技术的发展方向。

摘要:针对东北地区整地作业中，结块多、土壤残茬严重、犁底层加厚等问题，根据我国现有的东方红-75/802型拖拉机的动力条件，设计了一种适用于马铃薯田的驱动式碎土整地联合作业机。该机是根据国外先进的土壤保护耕作法，结合东北地区土壤情况和马铃薯田整地要求设计的一种机具。本文阐述了机器整体结构及工作原理，设计了碎土辊，分析了碎土辊运动过程、碎土辊工作过程中楔形齿所受的阻力及碎土辊作业时所需功率，基于EDEM离散元仿真技术，建立了部件-土壤仿真模型，以土壤破碎率为试验指标，以碎土直齿末端倾角、碎土直齿边长和机组速度为试验因素进行仿真试验，在仿真基础上进行田间试验，试验结果表明，所设计的碎土整地联合作业机碎土率为98.45%、平均耕深为14.5cm、机组速度为5.7m/s、碎土辊消耗功率为19.24kW，具有良好的作业效果，满足马铃薯田整地作业要求。

摘要:针对气力式排种器适宜工作负压与工作转速、种子尺寸等因素有关，而现有气力式播种机排种系统实际作业时工作气压为定值设置，不能适时优化调整的问题，以正负气压组合式小粒径种子排种器为对象，设计了一种气力自适应排种系统。该系统采用STM32单片机控制，通过随速调整排种器工作转速、实时监测排种性能，动态调整排种器工作负压，保证了排种器实际工作负压持续保持在实时工况条件下的最优值，实现排种性能的较优控制。台架试验结果表明，气力自适应排种系统在不同作业速度、种子尺寸工况下，排种合格指数均大于92%，漏播指数均小于6%，相较于固定气压设定和开环控制气压调节方法，排种合格指数分别提高9.02、3.84个百分点，重播指数分别降低8.44、1.99个百分点，漏播指数分别降低0.58、1.86个百分点。田间试验结果表明，搭载气力自适应排种系统的播种机实际田间作业时株距稳定性变异系数为14.27%，各行苗数一致性变异系数为7.03%，田间作业性能良好。该研究可为气力式播种机持续稳定单粒精量播种能力提升提供技术参考。

摘要:针对长江中下游稻油轮作区油菜播种作业工序复杂、效率低的问题，设计了一种油菜宽幅折叠式浅旋精量联合直播机，可实现开畦沟、浅旋灭茬、油菜精量播种、种床覆土等功能。分析确定了整机基本结构和工作过程，对液压折叠机构进行了运动学和动力学分析，利用Matlab软件确定了液压缸结构参数以及承受的最大负载，基于拖拉机液压油路设计了液压折叠控制系统；根据开畦沟深度、宽度、耕深、覆土均匀性等作业要求，确定了刀轴转速为360~480r/min，开沟刀、浅旋刀辊旋转半径分别为320、175mm，开沟刀盘开沟刀数量为8；分析了分土导流板结构参数的取值范围，应用EDEM软件开展了分土导流板不同结构参数组合下的覆土均匀性正交试验，建立了覆土均匀性与分土导流板安装距离、导流板长度和分土板角度的回归数学模型，试验结果表明，当分土导流板安装距离为200mm、导向板长度为600mm、分土板角度为60°时，覆土均匀性可达93.33%。田间试验结果表明，当机组前进速度为3.6km/h、畦沟深度为150mm、刀轴转速为480r/min时，油菜宽幅折叠式浅旋精量联合直播机作业后种床碎土率为91.62%，秸秆埋覆率为90.72%，厢面平整度为13.17mm，成苗率为73.89%，整机作业效果满足油菜直播作业要求。该研究为设计油菜宽幅高效播种机提供新途径。

摘要:针对轻质、异形不规则的宁前胡种子存在流动性差、易破损等难题，基于宁前胡的种子物性参数和种植农艺要求，设计了一种马蹄形轮式“条播”排种器。通过充种过程的分析，得知马蹄形型孔可提高种子流动性、减少种子损伤。利用Rocky Dem离散元仿真软件进行单因素试验，由Particles Energy Spectra模块分析种子与排种轮的碰撞能量预测种子破损情况。以排种轮转速和导种槽倾角为试验因素进行二次回归正交旋转组合试验，并利用回归模型进行参数优化。结果表明：当排种轮转速为31.75r/min、导种槽倾角为31.05°时，排种性能最优，排种均匀性变异系数为11.37%、排量稳定性变异系数为1.02%。通过台架试验验证了不同型孔圆角半径对种子破损情况的变化趋势与仿真试验结果一致，证明了该方法的可行性。马蹄形轮式宁前胡“条播”排种器田间试验与台架试验结果基本一致，能满足宁前胡种植农艺要求。

摘要:针对芝麻种子球形度低、流动性差导致排种过程充种稳定性差，难以实现精量播种的实际问题，基于芝麻的机械物理特性和播种农艺要求，设计了一种采用倾斜齿勺式型孔充种、气送辅助导种的芝麻精量集排器，确定了其主要结构参数，构建了充种、携种和投种环节中芝麻种子颗粒群的力学模型。应用EDEM开展了排种器排种性能仿真试验，采用三因素三水平正交试验与Box-Behnken响应面分析了型孔高度、型孔右壁倾角和齿勺倾角对排种性能的影响，结果表明，型孔高度为1.92mm、型孔右壁倾角为8.4°、齿勺倾角为28.6°时，各行排量一致性变异系数和平均排种量分别为1.69%、3.7g/min。以排种轴转速、种层充填高度为试验因素，以各行排量一致性变异系数、总排量稳定性变异系数为试验指标，进行排种性能二因素三水平试验，试验结果表明：排种轴转速15r/min、种层充填高度10mm时，各行排量一致性变异系数、总排量稳定性变异系数分别为1.62%、0.40%，排种性能较优。田间试验表明，机组作业速度为2.9km/h时，芝麻平均种植密度为36株/m2，播种均匀性变异系数低于4%，满足芝麻田间播种要求。

摘要:针对完全非圆齿轮行星轮系取苗机构存在推苗角不够大，而不完全非圆齿轮轮系取苗机构存在冲击的问题，本文设计了一种满足蔬菜移栽取苗要求的具有较大推苗角的非圆完全齿轮行星轮系取苗机构。基于傅里叶函数设计了一种二次不等幅传动比曲线，开发取苗机构设计分析软件，分析傅里叶系数对取苗轨迹的影响规律，研究傅里叶系数对传动比曲线及从动轮和秧针速度特性的影响，揭示傅里叶系数对取苗机构运动学参数的影响规律，推导了不同傅里叶系数时取苗机构取苗角和推苗角的变化规律。制造和装配取苗机构，基于虚拟样机、高速摄像技术对取苗机构进行了旋转试验，通过对比取苗轨迹的理论、仿真和试验值一致性验证了取苗机构设计的可行性。对取苗机构进行了台架取苗试验，得出转速40、50、60r/min时取苗机构的取苗成功率分别为94%、90%和88%，通过取苗试验进一步验证了取苗机构设计的可行性。

摘要:为了减少因能量有限而导致无人机飞行时间有限的问题，研究农用无人机在飞行时的作业能耗是十分必要的。本研究以农用多旋翼无人机为研究对象，采用白盒建模的方法，依照动力系统各部件原理，构建了农用无人机的飞行总效率模型，再根据农用无人机的飞行特点，建立了一种针对农用无人机的作业能耗模型，并通过对农用无人机的速度、载荷和航程这3个动态参数分组试验得到的数据进行了验证。结果表明，模型具有较高的精度，最大平均误差约为6.582%，最大绝对误差中位数约为7.654%。最后对模型的各个参数进行分析，引入模型修正系数对模型进行修正，修正后的模型精度相比修正前的最大平均误差减少约3.092个百分点，误差中位数减少约3.612个百分点，修正后效果显著。本研究构建的理论模型可以用于农用无人机作业能耗的计算和预测，在规划无人机任务前就可以得到相应的作业能耗并进行优化，也可以适配不同控制器的其他旋翼机型，具有一定的应用价值。

摘要:面向果园运输车果品采收自主运输作业场景，提出了一种基于VINS-MONO和改进YOLO v4-Tiny的果园自主寻筐方法。首先基于VINS-MONO视觉惯性里程计算法，进行果园运输车位置姿态的实时估计。然后基于改进YOLO v4-Tiny目标检测算法，根据图像数据进行果筐实时目标检测并获取对应深度信息。其次根据运输车当前位置姿态、果筐深度信息以及深度相机内参，进行被识别果筐位置更新。最后基于三次B样条曲线拟合原理，以被识别果筐位置为控制点，进行寻筐路径实时拟合，为果园运输车抵近果筐提供路线引导。试验结果表明：改进YOLO v4-Tiny果筐识别模型的平均识别精度为93.96%，平均推理时间为14.7ms，4m内的果筐距离定位误差小于4.02%，果筐角度定位误差小于3°，果园运输车实测平均行驶速度为3.3km/h，果筐搜寻路线平均更新时间为0.092s，能够在果树行间和果园道路两种作业环境下稳定实现自主寻筐。该方法能够为果园运输车提供自主寻筐路径引导，为其视觉导航提供研究参考。

摘要:受果园路面起伏及轮胎附着能力变化影响，滑动转向轮式机器人轮胎的垂直载荷及侧向力参数变化大且难以实时估计，针对现有滑动转向控制器设计时对轮胎动力学参数进行简化，从而导致机器人姿态控制稳定性低的问题，本文提出了非铺装路面滑动转向轮式机器人轮胎垂直载荷实时估计方法和轮胎驱动力实时估计及优化分配算法。首先，提出了适用于滑动转向过程静力学计算的理想平面以及基于该平面的四轮垂直载荷估计方法；其次，提出了基于Fiala轮胎动力学模型的小侧偏角侧向力估计方法；再次，建立了滑动转向轮式机器人坡道稳态动力学方程和轮胎实时驱动力估计方法；最后，基于轮胎利用率构造轮胎驱动力最优实时分配模型。为验证本文方法，建立了基于ADAMS的滑动转向轮式机器人动力学模型进行对比验证，并且对垂直载荷以及侧向力估计方法搭建了检测装置进行实际验证。实际验证结果表明，轮胎垂直载荷实时估计方法准确率为95%以上，侧向力实时估计方法准确率为85%以上，基于轮胎垂直载荷以及侧向力的轮胎驱动力优化方法使轮胎利用率从96.25%降低至93.75%，提高了轮胎附着裕量和姿态控制稳定性。

摘要:针对食葵机械化收获过程割台损失大、葵盘输送过程籽粒表皮易划伤、脱粒过程籽粒破损严重等问题，根据食葵生物力学特性、种植模式及机械化收获要求，在传统割台的基础上增设脱粒装置，设计了集分禾、扶禾、拨禾、切割、输送及脱粒等功能于一体的食葵联合收获割台装置，葵盘在割台上实现脱粒，有效缩短了葵盘输送路径，为后续提高清选质量奠定基础。为降低割台损失，依据适收期食葵植株姿态，设计了一种不对行拨杆式拨禾轮，并设计了侧边倾角30°的分禾器，同时在相邻分禾器之间增加软毛刷收集碰撞飞溅籽粒；为减少脱粒过程籽粒破损，设计一种轴流螺旋滚筒式脱粒装置；基于物料抛送过程动力学和运动学分析，得出螺旋输送器拨板安装倾角为18°时葵盘较顺畅进入脱粒装置。为验证割台结构设计的可行性，开展了田间试验，结果表明，留茬高度为700mm时，联合收获机在1.21～2.11m/s范围内5组不同速度条件下进行田间作业，割台损失率不大于3%、未脱净率不大于2%、破损率不大于3%，均能够满足食葵收获要求。

摘要:藜蒿是我国特色蔬菜，可食部为茎秆与顶部嫩叶，因茎秆鲜嫩易折、径向叶片多且易相互缠绕，售前脱叶工序难度大，仍以人工脱叶为主。针对藜蒿脱叶装备匮乏，人工劳动强度大、成本高等问题，在统计分析藜蒿植株特性的基础上，设计了一种气力机械组合式藜蒿脱叶机，通过吸叶滚筒气力吸附引导、脱叶辊机械拉拽脱叶实现藜蒿茎叶的有效分离。统计分析了藜蒿外形几何参数，测试了叶片顺向、垂直、逆向拉拽的抗拉力，明确采用逆向拉拽脱叶方式；开展了吸叶滚筒、脱叶辊等关键部件结构参数和运行参数分析，基于CFD模拟了吸叶滚筒气流场状态，结合仿真正交试验确定了吸孔轴向间距为10mm，周向分布夹角为10°，有效孔个数为121个，吸孔直径为4mm、深度为4mm，脱叶辊相对高度为30mm；以吸叶滚筒转速、脱叶辊转速和夹持喂入速度为试验因素，以脱叶率和断叶率为评价指标，开展了二次回归正交试验，建立了脱叶率、断叶率与各试验因素之间的回归数学模型，求解得到最佳参数组合为吸叶滚筒转速77r/min、脱叶辊转速65r/min、喂入速度40mm/s；在最佳参数组合条件下，藜蒿脱叶机的脱叶率与断叶率分别为94.32%和12.93%，单辊作业效率可达12.3kg/h，满足藜蒿脱叶技术要求。

摘要:针对金银花除杂过程中编织袋丝去除效果不佳的问题，本文基于静电分离技术，设计了一种金银花静电除杂装置。通过理论分析，推导了静电场中金银花和编织袋丝产生轨迹分离的临界条件，验证了静电分离技术用于金银花除杂具有一定的可行性。基于单因素试验和COMSOL电场仿真，进一步探究了各影响因素对除杂性能的影响，确定了静电极形状为圆弧形、静电极角度α为45°。以高压静电发生器的输出电压U、静电极与辊筒的间距L和辊筒转速N为试验因素，开展Box-Behnken试验，分别建立了除杂率和误除率的二次回归方程。采用响应面分析法探明了各试验因素对试验指标的影响规律。通过参数寻优，确定了该装置的最优工作参数为U=11.9kV、N=28r/min以及L=60mm。台架试验结果显示，除杂率和误除率分别为94.47%和0.89%，满足金银花除杂要求。

摘要:针对平原河网地区细小枝杈河道存在的水动力不足问题，设计了一种扑翼型仿生泵水装置，以满足极低扬程工况下，大流量、高效率的输水需求。以金枪鱼尾鳍和矩形平板为基础建立了扑翼模型，利用有限体积法（FVM）和重叠网格技术对不同特征弦长和轮廓的扑翼开展三维数值模拟，并对比进行了尾鳍与矩形扑翼的泵水实验，结果表明：随着扑翼特征弦长的增大，周期内平均推力系数有所提升，但其泵水效率略微下降；而在相同面积约束下，具有尾鳍特征轮廓的扑翼相对于矩形扑翼提升了装置的泵水流量与效率，实验扑动频率为0.7Hz时，尾鳍扑翼流场稳定平均流速为28.44cm/s，较矩形扑翼的25.13cm/s提升13.6%。

摘要:为了探究折叶片旋流泵固液两相输送机理，基于CFD-DEM (Computational fluid dynamics-discrete element method)耦合算法，选用油菜籽和黄豆颗粒等比例混合，在不同流量工况和体积分数下对旋流泵进行固液两相流数值模拟和试验研究。同时也研究了折叶片旋流泵内部流动规律及颗粒分布特征。小流量工况下，进口管内螺旋回流长度较长，对进口来流扰动较大。随着流量增大，进口管回流长度逐渐缩短。叶轮前端面旋涡随流量增大，数量先增加后减少，且逐渐向折点方向聚拢。泵内颗粒受循环流和贯通流的共同作用，进口管中心部颗粒主要受贯通流影响，直接穿过无叶腔，冲击叶轮进口；靠近管壁的颗粒受循环流影响较大。无叶腔内颗粒分布呈现出：中心部最高，中间部随外径增大浓度逐渐降低，外缘部浓度稍有上升。叶轮前半部颗粒数量明显少于叶轮后半部，颗粒沿叶片第1段折边运动，在折点处开始发生分离，不再跟随第2段折边。不同工况下，泵进口有不同程度的螺旋回流现象，导致进口过流面积减小。循环流的存在，使得无叶腔和进口管的颗粒充分旋起，泵送能力增强，不易发生堵塞。

摘要:探查粮食主产区土地利用变化规律，能够发现土地利用行为异常、实现粮食生产优化配置，但相关研究在时空过程解析上重格局轻过程、重模拟轻度量，定量分析仍显不足。本文基于多期土地利用序列数据等，从时序过程视角构建累积动态度模型，并采用时空栅格建模、空间点模式分析等方法，定量揭示1980年以来河南省沿黄粮食主产区土地利用变化过程特征，深化土地利用变化内在规律挖掘和多维表达研究。结果表明：1980—2020年，河南省沿黄的原阳县、封丘县等6县以耕地利用为主且面积占比均超过79%，城镇建设用地剧烈扩张而农村居民点面积增长平缓，城乡二元化发展显著，水域、林地受国家政策调控影响较大，面积波动变化。变化时序过程受距离线性要素（黄河和主干道路）远近的影响较大，但影响类型和范围存在差异。距离较近范围的累积变化类型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ均处于聚集状态，且随着缓冲区扩大，类型Ⅰ的聚集程度先增后减，类型Ⅱ、Ⅲ则持续减弱。变化时序过程的空间尺度性效应显著。累积变化强烈的地区受空间尺度影响较小，空间尺度1km下各类型均处于离散状态，但随着空间尺度增加，聚集性逐渐提高，并至9km处达到极值。土地利用累积动态度能较好揭示长时间序列土地利用变化的过程性规律，为加强对当地土地利用变化认知、促进土地资源优化配置提供理论支撑。

摘要:及时、准确地获取覆膜农田的空间分布信息是防治地膜微塑料污染的基础。为准确地识别黄土高原地区的覆膜农田，本研究构建了基于Sentinel-2遥感影像和随机森林算法的适用于黄土高原覆膜农田遥感识别的特征集组合与多时相组合方案。以甘肃省临夏县、宁夏回族自治区彭阳县和山西省山阴县作为测试区，陕西省旬邑县作为验证区开展识别研究。首先，基于随机森林算法，针对3个不同的作物生育期（播期、生长旺盛期和收获期），在7种不同的特征集组合方案中优选出各时期识别精度最高的方案。然后，基于不同作物生育期的遥感影像及其对应的最优特征集组合方案，构建不同的多时相组合来进行覆膜农田识别并优选多时相组合。最后，利用旬邑县来验证构建的优选特征集组合与多时相组合识别覆膜农田的有效性，并绘制各研究区的覆膜农田空间分布图。结果表明：相比于其他遥感识别特征因子，Sentinel-2遥感影像光谱特征集中的可见光波段（B2、B3和B4）和短波红外波段（B11和B12），指数特征集中的归一化差值裸地与建筑用地指数（NDBBI）、归一化水体指数（NDWI）、裸土指数（BSI）、归一化建筑物指数（NDBI）和改进的归一化水体指数（MNDWI），纹理特征集中的和平均（savg）和相关性（corr）可以作为覆膜农田识别的优选输入特征变量。在7种特征集组合方案中，光谱+指数方案是播期和收获期识别覆膜农田的优选方案，在这两个时期对4个研究区的覆膜农田进行识别的F1值分别大于87%和57%，而光谱+指数+纹理方案是生长旺盛期识别覆膜农田的优选方案，该方案识别4个研究区覆膜农田的F1值均大于71%。基于多时相遥感影像的覆膜农田识别精度高于仅基于单时相遥感影像的精度，其中播期+生长旺盛期+收获期多时相组合可作为黄土高原覆膜农田识别的优选多时相组合，该组合在4个研究区识别覆膜农田的F1值均大于92%。总体而言，基于随机森林算法和本研究优选的特征集组合与多时相组合方案能够较为精准地识别黄土高原地区的覆膜农田。

摘要:成熟期农作物的识别在农作物种植面积估算、农业生产及产量统计方面具有重要作用。为提供一种简便的成熟期农作物遥感识别方法，利用Sentinel-2A数据，以安徽省滁州市凤阳县为研究区，通过归一化植被指数(Normalized difference vegetation index，NDVI)与归一化光谱分离指数(Normalized spectral separation index，NSSI)构成的空间，提取光合植被、非光合植被、裸土的纯端元，由像元三分模型，得到非光合植被覆盖度及成熟期农作物的空间分布。为进一步提取研究区内具有相同成熟期的冬小麦与油菜，利用油菜开花期Sentinel-2A数据，由Hue saturation value（HSV）图像变换方法，分别提取出成熟期冬小麦与油菜。与地面观测数据和辅助数据相比，提取的成熟区冬小麦、油菜的总体精度为95.34%,Kappa系数为0.904，高于支持向量机方法（总体精度91.66%,Kappa系数为0.813）与决策树方法（总体精度92.39%,Kappa系数为0.838）的提取精度。结果表明，NDVI-NSSI空间与HSV变换相结合的方法，可以有效将非光合植被与土壤背景分离，识别成熟期冬小麦与油菜，具有对数据需求较少，易操作等优势，也为提取农作物成熟期内的裸地以及与裸地具有相似波谱的地物提供了思路与方法。

摘要:基于无人机遥感技术获取农田土壤盐分信息为盐渍化治理提供了快速、准确、可靠的理论依据。本文在内蒙古河套灌区沙壕渠灌域试验地上采集了取样点0～20cm的土壤含盐量，并使用M600型六旋翼无人机平台搭载Micro-MCA多光谱相机采集图像。利用Otsu算法对多光谱图像进行图像分类（土壤背景和植被冠层），基于分类结果分别提取剔除土壤背景前后的光谱指数和图像纹理特征，采用支持向量机（SVM）和极限学习机（ELM）构建土壤含盐量监测模型，其4种建模策略分别为:未剔除土壤背景的光谱指数(策略1)、剔除土壤背景后的光谱指数(策略2)、未剔除土壤背景的光谱指数+图像纹理特征(策略3)、剔除土壤背景的光谱指数+图像纹理特征(策略4)，通过比较4种建模策略的模型精度以筛选出最优变量组合。结果表明：策略3、4所计算出的土壤含盐量反演精度高于策略1、2，策略1~4验证集决定系数R2v分别为0.614、0.640、0.657、0.681，因此利用图像纹理特征+植被指数对提高土壤含盐量的反演精度有重要意义。对比策略3、4，图像纹理特征+植被指数受到土壤背景的影响，策略4精度低于策略3精度，其R2v分别为0.614、0.657；各变量处理的最优模型均为ELM模型，建模集R2c分别为0.625、0.644、0.618、0.683，标准均方根误差分别为0.152、0.134、0.206、0.155。相比于SVM模型,ELM模型提高了土壤含盐量的反演精度。

摘要:地表覆盖产品是地理国情监测、生态系统评估、国土空间规划等活动的重要基础数据。GEE、PIE、微软行星云等遥感计算云平台具备丰富的数据源和强大算力。利用GEE云平台融合多套公开产品制作训练样本，可以显著降低产品更新的成本和周期，具有重要研究价值。本文以淮河流域为例，将欧洲航天局（ESA）和美国环境系统研究所（ESRI）存储在GEE平台上的2020年分辨率10m地表覆盖产品作为训练样本数据源，选用Sentinel-1雷达和Sentinel-2多光谱影像构建特征空间，利用随机森林分类方法制作分辨率10m的地表覆盖产品。为验证方法效果，进行了2组对比实验。实验1随机抽取1116个公开产品类别一致的样点作为训练样本，并通过目视解译方式验证本文产品与多套公开产品的精度。结果显示，本文产品总体精度为80.35%，相较于公开产品的总体精度提升2.89~8.94个百分点，局部刻画也更加精细；在Sentinel-2基础上加入雷达影像，总体精度提高3.52个百分点，雷达影像辅助效果明显。实验2设置8组不同数量的训练样本，并分别以人工判读、ESA、ESRI、DW、GlobeLand30为参考数据源，研究不同训练样本量和不同参考数据源对分类产品总体精度的影响。结果显示，随着训练样本不断增加，基于5种不同参考数据源的总体精度的提升幅度逐渐减小并趋于相对稳定。研究结果表明，借助GEE平台上的公开地表覆盖产品和海量遥感影像，可以快速提取高质量的训练样本，获得更高质量的分辨率10m地表覆盖产品，该方法具有重要的实践推广价值。

摘要:地上部生物量(Above-ground biomass, AGB)是判断作物生长发育的重要指标，对作物不同生长阶段地上部生物量进行快速、准确、无损遥感监测对精准农业生产具有重要意义。本文在西北关中地区开展田间试验，以不同水氮处理下冬油菜为研究对象，通过对其生理生长指标以及产量进行分析，确定I2N3（越冬期和蕾薹期补灌，施氮量为280kg/hm2）处理为该地适宜的水氮管理策略。使用无人机获取冬油菜营养生长期和生殖生长期多光谱图像，采用阈值法对多光谱图像中的阴影和土壤背景进行掩膜处理，提取各波段反射率，构建植被指数。将冬油菜地上部生物量实测数据与21个光谱变量进行相关性分析，筛选出各生长阶段相关系数绝对值排名前8个光谱变量作为输入量，通过随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）和粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）构建不同生长阶段冬油菜地上部生物量估算模型，确定最佳估算模型。结果表明，全生长阶段和生殖生长阶段红光波段反射率显著性最强且稳定，相关系数分别达到0.835和0.754；PSO- SVM模型更适合用于反演关中地区冬油菜不同生长时期的AGB，其在全生长时期、营养生长时期和生殖生长时期的验证集R2分别为0.866、0.962和0.789，模拟所用时间分别为1.299、0.859、0.666s。

摘要:为适应现代农业发展对作物生长动态、连续、快速监测的要求，本文基于无人机多光谱遥感技术，以西北地区大豆作为研究对象，分别筛选出与大豆叶面积指数（Leaf area index，LAI）、地上部生物量和产量相关性较好的5个植被指数，采用支持向量机（Support vector machine， SVM）、随机森林（Random forest，RF）和反向神经网络(Back propagation neural network，BPNN)分别构建了大豆LAI、地上部生物量和产量的估计模型，并对模型进行了验证。结果表明，基于RF模型构建的大豆LAI和地上部生物量预测模型的精度显著高于SVM与BP模型，LAI估计模型验证集的R2为0.801，RMSE为0.675m2/m2，MRE为18.684%；地上部生物量估算模型验证集的R2为0.745，RMSE为1548.140kg/hm2，MRE为18.770。而在产量的估算模型构建中，在大豆开花期（R4）基于RF模型构建的大豆产量预测模型的精度最高，验证集的R2为0.818，RMSE为287.539kg/hm2，MRE为7.128。本研究结果可以为无人机多光谱遥感在作物监测方面的应用提供理论依据，为作物产量的快速估算提供应用参考。

摘要:叶绿素是衡量作物光合作用的重要指标，监测马铃薯关键生育期叶片叶绿素含量（Leaf chlorophyll content，LCC）至关重要。获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期的无人机RGB和多光谱影像，提取无人机多光谱影像的光谱反射率构建植被指数（Vegetation index，VIs），利用Gabor滤波器提取RGB影像的纹理信息（Texture information，TIs）。然后利用机器学习SVR-REF方法进行数据降维获取植被指数和纹理特征重要性排序，并采用迭代的方法在植被指数最佳模型中加入纹理信息，观察每次加入的纹理信息对模型的动态影响。最后使用支持向量机(Support vector machine, SVR)和K-最近邻算法（K-nearest neighbor，KNN）2种机器学习方法进行建模。结果表明，马铃薯3个关键生育期，加入纹理特征后的2种模型精度和稳定性均有提高，且SVR模型精度优于KNN。块茎形成期，SVR模型建模R2由0.61提升至0.71，RMSE由0.20mg/g降为0.17mg/g，精度提升14.2%，验证R2由0.58提升至0.66，RMSE由0.19mg/g降至0.17mg/g，精度提升10.5%。块茎增长期，SVR建模R2由0.59提升至0.67，RMSE由0.16mg/g降至0.14mg/g，验证R2由0.71提升至0.79，RMSE由0.15mg/g降至0.13mg/g，精度提升13.3%。淀粉积累期，SVR建模R2由0.62提升为0.69，RMSE由0.17mg/g降至0.14mg/g，精度提升17.6%，验证R2由0.47提升至0.63，RMSE由0.17mg/g降至0.14mg/g，精度提升17.6%。另外，3个时期参与SVR建模的植被指数数量分别为19、16、3，纹理数量分别为4、2、9，在植被指数不能充分响应叶绿素含量时，会有更多纹理信息参与建模，并且模型精度提升更高，进一步论证了纹理特征在马铃薯叶绿素含量反演中的重要性。

摘要:为提高林果园移动机器人导航系统的精确性与鲁棒性，提出一种基于激光雷达三维点云的果园行间高低频双源信息融合实时导航方法。首先，喷雾机器人搭载三维激光雷达采集两侧果树点云信息，对原始点云数据进行直通滤波、降采样和统计滤波等预处理，保留感兴趣区域内果树冠层点云；然后，将分别基于高频更新的牛顿插值算法和低频更新的非线性支持向量机（Non-linear support vector machine，NSVM）算法拟合的行间导航线进行互补融合；最后，在导航线切换时，对融合后导航线的稳定性进行优化，并使用三次B样条算法使导航线平滑。实验结果表明：融合优化后的导航线最大曲率为0.048m-1，平均曲率为0.018m-1；分别以0.5m/s和1.0m/s的行驶速度对融合优化后的导航线进行跟踪，绝对横向偏差最大值分别为0.104m和0.130m，平均值分别为0.053m和0.049m，说明该导航方法能够满足作业装备在果园行间自主导航作业的需求，为喷雾机器人在果园环境中的自主导航提供技术参考。

摘要:将内嵌有面阵相机及IMU的智能手机作为硬件系统，单目SLAM技术获取多视图几何深度图、位姿等为数据源，构建了单目SLAM增强现实森林测树系统。设计了基于平滑度高鲁棒性过滤胸高圆柱体表面点云及切线的方法；然后，基于点到圆柱体表面距离及圆柱体切线到圆柱体表面距离构建了胸径与立木位置精确估计算法；最后，以该算法为基础在智能手机端开发了增强现实测树系统，即利用智能手机实时测树、并通过增强现实场景实时人工监督测量结果。新型测树系统在5块32m×32m方形样地中进行了测试，以评估新型测树系统的测量精度；此外，每块样地使用了单次观测、正交观测、对称观测及环绕观测4种不同的观测方法对立木胸高圆柱体观测，以评估不用观测方式对测树精度的影响。结果显示：立木位置估计值在X、Y轴方向的平均误差范围为-0.014~0.020m，X、Y轴方向均方根误差范围为0.04~0.08m；立木胸径估计值偏差为-0.85~-0.03cm（相对偏差为-3.60%~-0.04%），均方根误差为1.32~2.51cm（相对均方根误差为6.41%~12.33%）；相比于单次观测方法，其他观测方法获取位置及胸径估计精度均有提高（特别是不可近似为圆柱体的立木树干），从精度与效率角度而言，正交观测及对称观测为最佳观测方法。结果表明，单目SLAM增强现实测树系统是一种可精确进行森林样地调查的潜在解决方案。

摘要:为方便调查宁夏全区荒漠草原植物种类及其分布，需对植物识别方法进行研究。针对YOLO v5s模型参数量大，对复杂背景下的植物不易识别等问题，提出一种复杂背景下植物目标识别轻量化模型YOLO v5s-CBD。改进模型YOLO v5s-CBD在特征提取网络中引入带有Transformer模块的主干网络BoTNet(Bottleneck transformer network)，使卷积和自注意力相结合，提高模型的感受野；同时在特征提取网络融入坐标注意力(Coordinate attention,CA)，有效捕获通道和位置的关系，提高模型的特征提取能力；引入SIoU函数计算回归损失，解决预测框与真实框不匹配问题；使用深度可分离卷积(Depthwise separable convolution，DSC)减小模型内存占用量。实验结果表明，YOLO v5s-CBD模型在单块Nvidia GTX A5000 GPU单幅图像推理时间仅为8ms，模型内存占用量为8.9MB，精确率P为95.1%，召回率R为92.9%，综合评价指标F1值为94.0%，平均精度均值（mAP）为95.7%，在VOC数据集平均精度均值可达80.09%。相比YOLO v3-tiny、YOLO v4-tiny和YOLO v5s，改进模型内存占用量减小，平均精度均值提升。模型YOLO v5s-CBD在公开数据集和宁夏荒漠草原植物数据集都有良好的鲁棒性，推理速度更快，且易于部署，已应用在宁夏荒漠草原移动端植物图像识别APP和定点生态信息观测平台，可用来调查宁夏全区荒漠草原植物种类和分布，长期观测和跟踪宁夏盐池县大水坑、黄记场、麻黄山等地植物生态信息。

摘要:针对当前牧场奶牛体质量（体重）称量效率低，人工参与容易引发奶牛应激等问题，提出了一种基于改进DETR（Detection transformer）网络的端到端式奶牛体质量评估方法（Cow-DETR），实现利用奶牛背部深度图像进行非接触式奶牛体质量评估。首先设计并搭建实验数据采集装置，利用Intel RealSense D435深度相机和体重秤采集奶牛背部深度图像和体质量数据；然后，通过边缘平滑滤波器和孔洞填充滤波器对深度图像进行补全处理，减少深度数据缺失对体质量评估的影响；最后，以DETR网络为基础建立奶牛体质量评估模型，通过在预测模块中添加含有交替全连接层的体质量预测单元，提升奶牛体质量相关的特征信息提取能力，实现端到端式奶牛背部定位的同时进行奶牛体质量非接触式评估。结果表明，本文方法可以实现较高精度的奶牛体质量评估，通过5倍交叉验证，在含有139头奶牛数据的数据集中，平均绝对误差不超过17.21kg，平均相对误差不超过3.71%，单幅图像平均识别时间为0.026s。通过与现有体质量评估方法相对比，本文方法比其他6种方法在更多的奶牛头数的数据集中取得了更低的平均绝对误差和平均相对误差，同时本文方法对奶牛站立姿势要求较低，更符合牧场实际生产需要，为奶牛体质量评估提供了新的解决思路。

摘要:针对规模化羊场对山羊体尺无接触式自动测量的需求，设计了一种山羊双视角图像采集装置并开发了配套的山羊体尺自动测量算法。首先，开发了山羊双视角图像自动采集装置并在养殖场完成山羊双视角图像数据集的构建；然后，采用背景减除法二值化羊体俯视图，引入简单线性迭代聚类算法（SLIC）构建侧视图超像素的纹理和颜色特征向量，训练基于支持向量机（SVM）的超像素分类器，综合利用置信度和超像素区域邻接图（RAG）获取侧视图中的羊体二值图；最后，提出了在侧视和俯视二值图像中定位关键体尺特征点的方法，自动提取山羊体高、体斜长、胸深、胸宽、管径参数，拟合得到胸围和管围参数。算法测试结果表明，羊体侧视图前景区域超像素分类正确率超过94%，算法自动提取与人工标注的侧视、俯视前景二值图的交并比分别为96.1%和97.5%。以人工使用软尺测量获得体尺参数为金标准评价算法自动提取体尺参数的精度，结果表明管围、体高、胸深、胸宽、胸围和体斜长的平均相对误差分别为5.5%、3.7%、2.6%、5.2%、4.1%和3.9%。本文开发的羊体双视角图像采集装置及相应的图像处理方法可以满足山羊体尺无接触自动测量的精度要求，为山羊体尺的高效、自动测量提供了可行的解决方案。

摘要:鸡蛋胚胎培养法是制备禽流感疫苗常用的方法，快速准确地对鸡蛋胚胎进行成活性分类并将死胚从活胚中尽早剔除可以有效避免因胚胎死亡导致的细菌或霉菌污染，对孵化效率的提高有着重要意义。目前，主要以鸡胚心跳信号作为分辨死胚和活胚的依据。然而，鸡蛋活胚在注入禽流感病毒96h后，其心跳信号特征介于普通活胚和死胚之间，易与死胚混淆，本文将该类数据称为鸡胚心跳混淆信号，单独作为一类加入数据集，将原本死胚、活胚二分类改为死胚、普通活胚和96h活胚三分类，根据信号特征设计了绝对值均值标准化预处理方法，增强原始数据特征以提升数据可分类性，并针对全局特征和细节特征提出了一种基于时间卷积网络（Temporal convolutional network，TCN）和Transformer的残差结构浅层双分支网络结构（Residual fully temporal convolutional with transformer network，RFTNet）。实验结果表明，本文提出的三分类绝对值均值标准化预处理方法和RFTNet双分支网络在鸡胚混淆数据集分类任务中展现出良好性能，检测准确率高达99.75%。此外，在精确率、召回率和F1值3个评价指标上分别达到99.75%、99.74%和99.75%，进一步验证了本文方法的有效性。

摘要:为明确内蒙古河套灌区间作模式的边际效应及该区域本土化玉米大豆间作技术模式，在滴灌条件下，设置4种间作技术模式（行比为2∶3、2∶4、4∶3、4∶4（T2∶3、T2∶4、T4∶3、T4∶4）），以玉米大豆单作为对照，对光合特性变化规律、种间竞争力及边际效应进行分析。结果表明，单作与间作玉米叶片叶绿素SPAD及氮质量比总体表现为大喇叭口期达到峰值，之后逐渐下降，进入灌浆期又出现一小高峰，此时，T2∶3模式叶绿素SPAD及氮质量比与单作差异均不显著，大喇叭口期，分别较单作下降0.91%、5.07%，灌浆期，较单作分别提高5.09%、5.17%，且净光合速率均于吐丝期达到峰值，但T2∶3较单作下降缓慢，其它模式的特点是峰值低，出现早（大喇叭口期），降得快。T2∶3模式与单作大豆叶片叶绿素SPAD和氮质量比均在开花期达到峰值，之后逐渐下降，鼓粒期又出现一小高峰，结荚期与鼓粒期，T2∶3模式SPAD较单作分别提高2.32%、5.11%，氮质量比分别提高2.34%、5.77%，且净光合速率峰值出现晚（鼓粒期），其它模式峰值出现早，降得快，尤其T2∶4、T4∶3、T4∶4模式的中行更显著。因此，间作群体花后光合功能稳定期长是关键，是发挥间作优势的重要原因。仅T2∶3模式土地当量比大于1，达到1.38，且大豆的相对拥挤系数大于玉米，间作大豆侵占力、竞争比率均大于玉米，T2∶3具有明显的间作优势和竞争力，大豆相对产量增长大于玉米，是竞争优势种。T2∶3模式的玉米、大豆产量最高，分别为9705、2265kg/hm2，占系统产量的81.08%、18.92%。T4∶4模式的玉米产量与叶绿素SPAD、净光合速率具有显著的边际优势，而大豆仅光合速率表现边际优势，T2∶3模式的中行大豆具有光合优势。综上，T2∶3模式是内蒙古河套灌区适宜的间作技术模式。

摘要:畦田土壤初始含水率是影响灌水质量的重要因素之一，由降雨产流导致的畦田土壤含水率沿程不均匀分布是华北平原农田常见的现象。为探究土壤初始含水率空间变异性对畦灌水流运动以及灌水质量的影响，本文开展一维土柱入渗试验与二维土槽灌溉试验，结合WinSRFR地面灌溉模拟模型，优化求解初始含水率沿程不均匀条件下的畦灌技术要素。结果表明：畦田土壤初始含水率沿程增幅越大，畦灌田面水流推进速度越快，田面水流消退速度越慢；相较于初始含水率均匀分布，畦田土壤初始含水率沿程不均匀分布条件下，灌水效率和灌水均匀度有所下降，储水效率无明显变化；当畦田土壤初始含水率沿程增加时，灌水效率和储水效率受畦田长度、入畦单宽流量及改水成数的影响，而灌后土壤水分均匀度仅受畦田长度和单宽流量的影响；当畦田土壤初始含水率沿程由0.1890m3/m3均匀增大至0.4643m3/m3时，畦田长度L为85m、改水成数G为6、单宽流量q为7.0L/(m·s)时可取得最优灌水质量。本研究结果可为降雨产流带来的畦田土壤初始含水率不均匀条件下的灌水技术要素调控提供科学依据。

摘要:为探寻不同水氮耦合方式对黑土区稻田生态系统碳平衡的影响，于2022年开展田间试验，试验设置常规淹灌（F）和稻作控制灌溉（C）两种灌溉模式，同时设置常规施氮水平（N，110kg/hm2）、减氮10%水平（N1，99kg/hm2）、减氮20%水平（N2，88kg/hm2）3种施氮水平，分析不同水氮耦合方式对水稻各器官干物质量、碳含量、稻田土壤呼吸CO2排放通量和CH4排放通量及两者排放总量的影响，并采用净生态系统碳收支（NECB）评价体系对黑土区稻田生态系统碳源汇效应进行分析。结果表明：不同水氮耦合方式下，各处理水稻穗固碳量与根固碳量分别占其总固碳量的26.61%~40.92%、24.63%~31.95%。相同施氮量下，稻作控制灌溉相较于常规灌溉能提高水稻各器官碳含量、干物质量。在水稻全生育期内，各处理CH4排放通量呈现先增加后减小再增加的变化趋势，均在分蘖期与拔节孕穗期出现峰值；各处理土壤呼吸CO2排放通量呈现单峰变化，在分蘖期出现峰值。相同灌溉模式下，除返青期外，各处理CH4排放通量与土壤呼吸CO2排放通量均随施氮量的减少而降低。相同施氮量下，稻作控制灌溉与常规灌溉相比降低了土壤呼吸CO2排放通量及排放总量，但提高了CH4排放通量及排放总量。不同水氮耦合方式下，水稻净初级生产力为4245.82~6958.19kg/hm2，穗净初级生产力最高、凋落物净初级生产力最低，分别占其水稻净初级生产力的42.88%~51.82%、3.19%~3.90%。相同施氮量下，稻作控制灌溉模式各处理水稻净初级生产力均大于常规灌溉模式，其中CN、CN1、CN2各处理净初级生产力较FN、FN1、FN2各处理分别增加11.17%、31.92%、2.98%。此外，不同水氮耦合方式下NECB均为正值，表示该黑土区稻田生态系统为净碳“汇”，其中CN1处理净碳收支（1082.87kg/hm2）显著高于其他各处理（P＜0.05），这说明稻作控制灌溉模式下减氮10%处理的稻田生态系统碳“汇”强度最大。

摘要:准确预测日光温室温度是实现温室高效调控的关键，对作物生长发育具有重要意义，但因温度具有时序性、非线性及多耦合性等特征，难以实现连续、精准、长时化预测。提出了一种基于1D CNN-GRU（One dimensional convolutional neural networks-gated recurrent unit）的日光温室温度预测模型，通过温室内外监测平台获取内外环境因子，以斯皮尔曼相关系数获取相关性强特征，构造特征与时间步长的二维矩阵输入网络进行温度预测，模型在测试集上预测1~4h后的决定系数为0.970~0.994，均方根误差为0.612~1.358℃，平均绝对误差为0.428~0.854℃，绝对值的最大绝对误差为0.856~1.959℃。并在不同清晰度指数KT下进行验证，结果表明，模型在KT≥0.5（晴）时预测效果最好，且在其他KT下模型相对误差在10%以内，可以达到温室生产所需的预测精度要求，为日光温室精准高效控温提供了重要依据。

摘要:针对温室植保机器人作业过程中，UWB节点之间频繁出现的非视距通信现象导致UWB系统定位精度低和稳定性差的问题，提出了一种基于UWB测距值修正的融合定位方法。首先，设计了基于测距残差的UWB节点间通信类型识别方法；其次，分析了视距和非视距通信下UWB测距误差产生原因并建立了两种通信条件下的测距值修正模型；最后，基于扩展卡尔曼滤波器设计了UWB测距修正值和IMU数据融合方法，实现了温室机器人作业过程中的可靠定位。在温室环境下的实际验证结果表明：非视距通信条件下，经过UWB测距修正的融合定位方法的定位误差为11.95cm，相较于未进行UWB测距值修正的融合定位方法，定位误差降低83.11%，可为温室植保机器人提供稳定的高精度定位信息。

摘要:为探究沼肥在蔬菜种植中的肥效，在试验大棚中连续进行3季上海青-茄子轮作试验，设置低（BF-L）、中（BF-M）、高（BF-H）沼肥施用量，从产量、土壤特性和重金属风险的角度探讨沼肥替代化肥的效果以及沼肥高负荷土地消纳的阈值。结果表明，在上海青种植中沼肥组相较化肥组均减产6%左右，其中BF-M组的平均产量为沼肥组中最高（39.7t/hm2），而在茄子种植中沼肥组的产量均高于化肥组，其中BF-H组的平均产量最高，达到58.3t/hm2，相较化肥组增产27%。沼肥连续施用2年后，土壤的总氮、总磷含量出现了明显的升高，且升高幅度远高于化肥组，其中BF-M和BF-H组土壤总氮含量较原土壤升高84%和85%，土壤总磷含量升高3.4倍和3.2倍。但是沼肥施用对土壤总钾含量的提升效果并不明显，较原土壤只升高17%左右。另外，连续施用沼肥的土壤pH值更为稳定，能够有效缓解氮肥施用造成的土壤酸化问题，但沼肥施用组与化肥组均会导致设施栽培土壤EC较原土壤的升高，升高幅度均在70%以上，且随沼肥施用量的增加EC上升幅度增大，说明设施栽培中沼肥高负荷施用应关注土壤EC变化。此外，收获的3季蔬菜都不存在重金属超标和重金属摄入风险，也未出现蔬菜重金属含量逐年升高的现象。沼肥连续施用仅造成土壤中Cu、Zn含量的累积，但也仍在标准限定范围内，而对土壤中Pb、Cr、Cd、As和Hg的含量变化没有显著影响，没有出现因沼肥施用造成的重金属污染现象。研究结果可为设施蔬菜栽培中连续多轮高负荷沼肥施用的肥效和安全性评估提供一定参考。

摘要:为了探究在气送过程中碰撞对膨化颗粒饲料的影响，以鲈鱼膨化颗粒饲料为研究对象，通过试验和仿真共同模拟膨化颗粒饲料的碰撞破碎状况，探究其破碎机理与破碎规律。采用水平碰撞试验平台，探究不同碰撞速度对膨化颗粒饲料的破碎影响，并采用破碎函数建立破碎尺寸与碰撞速度的拟合关系，参数拟合的决定系数大于0.99。将膨化颗粒饲料破碎状态划分为：未破碎、局部破碎、破碎和崩解4种状态，测得试验中临界碰撞速度为25.60m/s，相对应的气流速度为56.29m/s。采用离散元法（DEM）建立膨化颗粒饲料的离散元模型并进行参数标定。基于EDEM软件，模拟碰撞破碎过程得到仿真中临界碰撞速度25.20m/s，试验与仿真得到的临界破碎速度相差1.6%。在EDEM后处理中获得碰撞速度与破碎率和最大尺寸率的关系以及破碎率与损失能量的关系，随着速度的增加，破碎率增加，而最大尺寸率减小。破碎率先呈线性变化而后呈指数变化，但最大尺寸率一直呈指数变化，且在两线的交点25.20m/s左右出现断崖式下降。当碰撞速度小于25.20m/s时，破碎率与损失能量呈线性关系，到达临界破碎速度后，损失能量呈指数变化。研究结果可为解释膨化颗粒饲料的破碎机理提供数据支撑和理论参考。

摘要:围绕拖拉机动力换向离合器充油流量易受温度、回位弹簧刚度和预紧力等因素影响，液压油在加注及工作过程中易受空气污染，导致液压油空气含量增加的工程应用问题，探究了不同充油流量及曝气程度对动力换向性能的影响。以换向时间、冲击度、滑摩功和磨损量为评价指标对换向性能进行了评估，以期提高拖拉机动力换向品质、工作效率和传动系使用寿命。以东方红LF2204型拖拉机TX4A传动系为研究对象，建立了考虑充油流量和曝气程度的动力换向过程数学模型，基于ADAMS、Matlab/Simulink和AMESim平台分别建立了换向离合器机械模型、控制模型和液压模型，对拖拉机Ⅰ挡作业时前进挡切换为倒退挡的工况进行了仿真分析与台架试验验证。仿真结果表明：当液压油曝气程度为0.1%，充油流量分别为16、14L/min时，与20L/min流量相比，换向时间分别增长20%和43%，变速器最小输出转矩分别下降26%和52%，滑摩功分别上升33%和78%，最大冲击度分别下降11%和18%，最大磨损量分别上升24%和44%。当充油流量为20L/min，曝气程度分别为1%和5%时，与0.1%曝气程度相比，换向时间分别增长26%和85%，变速器最小输出转矩分别下降0.4%和0.8%，滑摩功分别上升38%和163%，最大冲击度分别下降57%和50%，最大磨损量分别上升47%和163%。台架试验结果表明：试验数据与仿真试验数据变化趋势基本保持一致，误差都在5%之内，最大误差出现在充油流量为20L/min、曝气程度为5%时，主要原因是油液自身脉动对传感器产生冲击影响，以及比例阀受油液气泡影响，输出精度降低。

摘要:针对传统农业车辆牵引负荷车机械结构复杂、存在加载死区导致无法实现全范围加载，采集系统功能单一无法实时评估被试车辆牵引性能的问题，设计了一种基于电驱动系统的农业车辆牵引负荷车。负荷车以最大加载牵引力150kN为设计目标，结合对驱动轮的受力分析，完成了其整机关键部件的选型设计，采用集成发动机-电动桥的电驱动系统为核心单元，使用转向牵引架实现前桥平台的自动跟随转向。在LabVIEW RIO架构基础上，通过FPGA搭建高算力、高性能的测控系统，实现对电驱动系统电流、电压、被试车辆牵引力、油耗等多种信息的采集、无线传输与存储，并使用模糊自适应PID控制算法对牵引力加载进行闭环控制。最后开展整机性能验证试验，负荷车实现了0~150kN范围内的负荷加载，加载系统最大响应时间为3.6s，最大超调量为1.61%，实际加载牵引力与目标牵引力最大误差为4.5%。整机性能验证试验表明，负荷车具备良好的牵引负荷加载性能，其测控系统可实现被试车辆牵引性能多参数的实时准确监测，能够完成对农业车辆牵引性能的全面评估。

摘要:为获得承载能力大且容易控制的三转动并联机构，本文以逆雅可比矩阵中奇异向量的含义为切入点，将机构的运动耦合性与驱动力螺旋之间的空间几何关系建立联系，进而提出一种三转动弱耦合并联机构构型综合方法。首先，根据机构不同方向运动耦合性需求，构造逆雅可比矩阵，并以此推导各支链中驱动力螺旋需满足的空间几何条件；其次，根据驱动力螺旋与被动副运动螺旋之间的关系及约束螺旋与所有运动副运动螺旋之间的关系，得到支链中运动副的类型和布置条件，并对驱动副为机架副的支链进行了综合；进一步，制定了支链的选取和组合原则，基于上述原则，完成了三转动弱耦合并联机构构型综合；最后，通过对3个实例进行运动耦合性分析，验证了所提方法的正确性。

摘要:基于磁通叠加原理，提出了一种机器人变刚度关节，在减少了关节质量的同时增加了关节刚度的调整速度和运动范围。阐述了通过电信号直接调整永磁-电磁混合式变刚度装置中磁通量，实现刚度改变的工作原理，并以此原理设计关节整体机构。根据磁通连续性原理和虚位移法建立了关节刚度模型，并给出关节刚度随电流和关节位置的变化关系。以变刚度关节刚度模型为基础，设计了变刚度关节位置与刚度协调控制器，搭建了变刚度关节的原理样机。实验结果表明，基于磁通叠加原理的变刚度机器人关节可以实现关节刚度的快速调节，关节的位置和轨迹跟踪精度随着刚度的增加而增加，随着频率的增加而降低。

摘要:针对现有U形节流槽的比例阀在小开口处，阀口过流面积变化梯度较为剧烈、流量增益较大，导致比例阀在小开口时会产生启动不平稳、响应速度较慢和流量控制精度较低的问题，提出一种节流槽形状为斜坡渐扩形的新阀芯。通过理论计算和模拟仿真的方法，对比分析了U形节流槽和斜坡渐扩形节流槽的过流面积变化梯度以及不同阀口开度下的位移特性、流量特性和阀口流动特性。由仿真结果可知，相较于U形节流槽，斜坡渐扩形节流槽在阀口开度为1mm时，阀芯位移响应时间缩短0.04s；在阀口开度为2mm时，阀芯位移响应时间缩短0.07s。且斜坡渐扩形节流槽在阀口开度较小时，稳态液动力更小，流动状态更稳定，造成的流动损耗也更小。最后进行了试验验证，由试验结果可知，斜坡渐扩形节流槽阀芯位移响应时间缩短0.08s，且阀芯流量响应特性曲线的线性度更好。通过对仿真和试验结果的对比分析可知，当节流槽形状为斜坡渐扩形时，阀芯在小开口处过流面积变化梯度较小，流量增益较为平稳，从而提高了阀的启动平稳性、响应速度和流量控制精度，改善了比例阀微动特性。