摘要:作物生长模型由最初的作物生长发育模型发展到农业决策支持模型，在科学研究、农业管理、政策制定等方面发挥着越来越重要的作用。本文首先回顾了作物生长模型的发展过程，并按照模型主要驱动因子，将作物生长模型分为土壤因子、光合作用因子和人为因子驱动3类并分别进行了归纳阐述；然后对典型的模型分别从模型模块、时空尺度、可模拟的作物类型等方面进行列表式对比；并对作物生长模型在气候变化评估、生产管理决策支持、资源管理优化等方面的应用，以及面临的极端条件、复杂农业景观和模型复杂度等挑战进行了总结，在此基础上认为遥感数据同化和孪生农场是其发展方向。

摘要:针对目前果园垄间导航路径识别方法存在准确性与实时性难以同时兼顾、泛化能力弱等问题，本文在U-Net模型的基础上进行优化，采用MobileNet-v3 Large作为U-Net的主干特征提取网络，并在跳跃连接处引入坐标注意力机制（Coordinate attention，CA），构建轻量化路径识别模型。以该模型分割的垄间可行驶区域为基础，利用最小二乘法重塑可行驶区域边缘点，并进一步提取垄间导航线。首先采用数据增强的草莓垄间数据集进行模型训练，并进一步迁移到葡萄和蓝莓数据集上进行权重微调，以提高模型适应能力。最后在相应的验证集上进行导航路径识别，并通过可视化对比不同模型识别结果，以验证模型准确性。试验结果表明，网络模型在草莓、蓝莓和葡萄果园垄间路径识别的平均交并比分别为98.06%、97.36%和98.50%，平均像素准确度分别达到99.13%、98.75%和99.29%。模型处理RGB图像分割可行驶区域的理论推理速度可达19.23f/s，满足导航实时性和准确性的要求。

摘要:针对农田耕整载荷大、测量精度低等问题，在经典十字梁结构基础上，设计了一种辐梁式六维力传感器，可同时测量力和力矩，通过仿真方法对传感器结构进行了优化，确定了应变梁长、宽、高分别为9、10、6mm；分析了传感器结构在载荷下的应变能力，确定了应变片贴片位置。对传感器开展了静态标定试验，基于标定数据采用改进型XGBoost(Extreme gradient boosting)机器学习网络对力信号进行解耦，并与常规网络进行比对。试验结果表明，改进型XGBoost模型在X、Y、Z方向力和力矩6种加载方式的测试集决定系数R2P分别达到0.9804、0.9418、0.9434、0.9868、0.9969、0.9822，预测效果较好，避免了陷入局部最优解。改进型XGBoost模型在六维加载力、力矩的R2P、测试集平均绝对误差（MAEP）均明显优于随机森林模型、传统多元线性回归，相较于传统多元线性回归方式，六维加载力、力矩的R2P分别提升22.57%、20.99%、23.32%、26.27%、26.05%、18.72%。基于机器学习的解耦算法可明显减少耦合误差的影响，提高传感器的测量精度, 为农机优化提供了技术支撑。

摘要:针对我国香蕉秸秆粉碎还田作业过程中香蕉秸秆粉碎质量差，秸秆缠绕堵塞等问题，设计了一种双定刀滑切防缠式香蕉秸秆粉碎还田机。基于滑切定理，解析了粉碎刀随轴转动过程中的动态滑切角和粉碎定刀滑切角的相对作用原理，以等速螺线设计L形粉碎定刀刀刃曲线，确定了粉碎刀结构参数；对香蕉秸秆缠绕粉碎刀辊进行受力分析，设计防缠绕板并确定装配数量与结构参数；以装置前进速度、粉碎刀辊转速、防缠绕板高度为试验因素，以香蕉秸秆粉碎合格率、抛撒不均匀度和香蕉秸秆缠绕数量为评价指标进行三因素三水平正交试验，建立因素与指标的响应面数学模型。试验结果表明，最优参数组合为作业机前进速度1.5m/s、防缠绕板高度41.6mm、粉碎刀辊转速1800r/min，此时香蕉秸秆粉碎合格率为93.8%，香蕉秸秆缠绕数量为26，香蕉秸秆抛撒不均匀度为12.1%。以最优组合进行田间试验验证，试验结果表明双定刀滑切防缠式香蕉秸秆粉碎还田机整机防缠性能优越，满足设计要求。

摘要:针对冷浸田终年积水、水土温度低及排水不良，需进行垄作栽培水稻的生产要求及目前缺乏相关机具的生产现状，设计了一种适宜于冷浸田作业的起垄平整装置，该装置主要由起垄辊、微垄开沟器及平整部件组成，实现大垄排水、微垄蓄水作业，利于冷浸田排水及水稻种子生长发育。根据《冷浸田机械起垄水稻栽培技术规程》，对起垄辊、微垄开沟器及平整部件关键参数进行了设计，确定起垄辊回转半径为560mm、锥形面倒角为28°，微垄开沟器宽度为50mm、高度为40mm及平整部件可调节角度为5°。基于DEM-FEM耦合仿真分析确定了装置较优运行参数，当机具前进速度为0.6m/s、旋耕刀辊转速为230r/min、起垄辊转速为120r/min时，土壤回流率为3.51%，并进行了起垄辊应力应变分析。田间试验结果表明，平均垄沟沟深为160.03mm、沟顶宽为174.84mm，平均垄顶宽为1888.89mm，平均厢面平整度为11.26mm，平均微垄沟沟宽为60.16mm、沟深为36.48mm，各项指标均满足冷浸田机械化起垄作业要求。

摘要:针对现有排种器存在投种不顺及大播量成穴性较差等问题，本文设计了一种双轨道弹射式水稻精量直播排种器。基于理论分析设计了关键部件，利用DEM-MBD耦合仿真技术得到了弹簧力参数及因素取值范围，明确了转速超过35r/min后排种器的性能显著下降。以合格率、漏播率及重播率为性能评价指标开展台架正交试验，研究转速、调节深度及稻种球度对排种器工作性能的影响，建立排种性能评价指标的回归预测模型。试验结果表明：排种轮转速为23.06r/min、型孔深度为8.99mm、稻种球度为52.7%时，排种器合格率为88.58%、漏播率为4.43%、重播率为6.99%，排种器工作性能最佳。为验证排种器工作性能及优化后参数的准确性，开展了田间试验，试验结果与优化后结果保持一致，回归方程预测结果误差小于2%，验证了试验可行性及参数准确性，在最优参数下排种器穴径合格率为100%、平均穴径为3.62cm、穴径变异系数为18.45%、平均穴距为22.98cm、穴距变异系数为8.43%、平均穴粒数为11.08、穴粒数变异系数为17.56%。所设计的排种器具有较好的播种性能、较高的穴径合格率及较低的变异系数，表明该排种器具有良好的成穴性能。

摘要:针对玉米大豆带状复合种植条件下传统机械式排种器不易实现二者兼用精量排种要求、现有气力式排种器排种速度提高因型孔漏充存在漏播断条等问题，设计了一种具有腔盘组合孔结构的排种盘，分析确定了排种盘关键结构参数，构建了吸附过程和吸运过程力学模型。应用EDEM离散元仿真与台架试验相结合的方法进行了排种盘型式优选试验，结果得出：腔盘组合孔式排种盘具有提高充种室种群定向运移平均速度和增大拖拽充种角的作用，有效抑制了型孔漏充率。以安装优选种盘的玉豆兼用排种器为对象，以机组前进速度和工作负压为试验因素,以漏充率和充种合格率为试验指标,采用二因素全因子试验设计开展了充种性能试验，结果表明：当机组前进速度为4.0~7.0km/h、工作负压在3.0~4.0kPa时，玉米和大豆种子漏充率均小于3.6%、充种合格率均不小于96%。田间验证试验表明，在机组前进速度为4.0~7.0km/h、工作负压为3.0~4.0kPa条件下,腔盘组合孔式排种盘的排种器播种玉米和大豆漏充率分别不大于3.8%、4.2%；当工作负压为3.0kPa、机组前进速度为7.0km/h时，自扰动腔盘组合孔式排种盘相比无扰动平面排种盘，播种玉米和大豆漏充率分别下降14.8、12.6个百分点。

摘要:为解决播种单体仿形机构性能难以检测的问题，设计了俯仰式播种单体仿形性能检测试验台。阐述了试验台组成结构与工作原理，对其高速传动系统、液压升降系统、监控系统以及关键部件参数进行设计。应用ANSYS软件对台架整体和关键部件进行静力学分析和模态分析，验证结构设计的合理性。为检验俯仰式播种单体仿形性能检测试验台的实际检测效果，以德邦大为1205型牵引式免耕精量播种机播种单体为研究对象，先以液压杆伸出量与传送带速度为试验因素，以监控系统误差为评价指标进行试验。试验得出，在液压杆伸出量为0~200mm范围内，监控系统角度传感器最大误差为0.69mm；在传送带速度8~19km/范围内，光电编码器最大误差为0.18km/h。确认监控系统准确性后，再以单体速度为试验因素，采集速度8、10、12km/h下地块的起伏数据为目标曲线，以地形起伏模拟曲线的绝对误差平均值为指标进行单因素试验，试验得出，所设计的试验台可有效模拟田间地面的起伏频率与起伏量，绝对误差平均值为1.86mm，满足播种单体仿形性能检测需求。

摘要:为了解决现有空间行星轮系式分插机构在再生稻宽窄行机械化种植取秧过程中出现侧向偏移量和侧向偏转角的技术难题，本文提出一种具有局部平面轨迹特性的空间轨迹不等速行星轮系机构，并开展基于取秧口和机构回转中心位置约束下的宽窄行分插机构综合研究。构建了基于关键位姿点（取秧起始点、取秧结束点、推秧点）的空间轮系机构运动综合模型，利用关键位姿点求解机构杆长参数与空间交错轴信息，并通过优选二杆相对角位移参数实现机构传动比分配。将不完全非圆齿轮副引入空间行星轮系机构，利用间歇机构锁止弧约束行星轴，实现机构取秧过程侧向零偏移量、侧向零偏转角的平面轨迹段。通过仿真分析与机构样机试验验证了机构实际作业性能与理论设计相一致，结果表明：分插机构取秧侧向零偏移量，取秧侧向零偏转角，推秧侧向总偏移量为50.24mm、取秧角为5.18°、推秧角为71.56°、推秧侧向角为16.26°、插秧穴口宽度为22.43mm、轨迹高度为289.76mm，满足预期设计要求。最后通过田间试验验证，分插机构可实现等行距取秧口和既定机构回转中心下宽行（40cm）与窄行(20cm)间隔机插，满足再生稻宽窄行种植要求。

摘要:针对现有植物茎秆夹持装置存在夹伤茎秆、夹持行程及夹持力不可调等问题，设计一种植物茎秆柔性夹持装置，夹持手内置弹簧可实现植物茎秆柔性夹持，能进行夹持力与夹持行程双调节，更好适应植物茎秆在力学试验、嫁接、茎秆切割试验等领域夹持需求。基于所建立夹持装置刚柔耦合仿真模型，进行夹持力、夹持行程、弹簧刚度等多因素动力学对比仿真与试验分析，以弹簧刚度为设计变量进行灵敏度及稳定性分析，研究不同弹簧刚度对柔性夹持装置夹持性能的影响。仿真与试验结果表明：装置最大夹持直径为68.8mm，基于所构建夹持装置精准夹持力模型，可平稳调控夹持行程、速度及夹持力；随着弹簧刚度的增加，夹持力逐渐变大，夹持稳定性增加，综合比较发现当弹簧刚度为10N/mm时，可满足装置施加400N切割力时植物茎秆稳定夹持需求，柔性夹持力波动较小，能有效避免损伤植物茎秆。

摘要:针对目前丘陵山地果园作业农用底盘整机体积大、行驶作业操作繁琐和通过性差等问题，结合丘陵山地果园开沟、除草和修剪等农艺管理环节的实际需求，设计了一款全液压遥控式履带动力底盘。首先，对动力底盘的整机结构和工作原理进行了阐述；其次，对前置挂载机构、行走系、变幅宽底盘、液压系统、遥控系统等关键部件进行设计和相应的匹配选型；最后，对整机进行了性能试验。试验结果表明：动力底盘在最小幅宽（1220mm）和最大幅宽(1620mm)的直线行驶偏移率分别为2.24％和2.2％，均满足相应国家标准（≤6%）要求。底盘的转向机动性能良好，最小幅宽原地转弯半径为905mm，可适应丘陵山地果园相对狭窄的坡地作业环境。遥控操作上下斜坡、翻越田埂、跨越畦沟等过程平稳，满足丘陵山地果园非结构化地形行走要求。挂载链式开沟器进行开沟作业时，沟深稳定系数为88.5%，沟宽稳定系数为92.5%，满足国家标准（≥85%）要求。整机工作性能满足丘陵果园复杂坡度地形管理作业要求，可为丘陵山地果园田间管理作业的有效实施提供综合应用平台和技术支撑。

摘要:针对耕层残膜老化严重、力学性能差，残膜与土壤混合造成耕层残膜回收拾净率低、含土量高等问题，提出了一种旋耕起抛膜土混合物、弹齿顺向旋转捡膜、逆向旋转卸膜的主动回收方法。设计了卷辊式耕层残膜回收机的整体方案，实现了起膜、卷辊正转捡膜、反转卸膜、集膜的功能。对起膜装置、捡膜装置、正反转机构及卸膜装置等关键作业部件进行设计与参数计算，获得在弹齿机械力作用下，将混合物内的残膜有效钩、挑分离出来的临界条件。运用ANSYS和SPH（Smoothed particle hydrodynamics）耦合方法，构建弹齿捡拾残膜过程的数值模拟计算模型，获得捡膜过程中残膜所受的最大应力及变形，分析了弹齿捡拾残膜的有效性。样机验证试验表明，当起膜刀转速为213.75r/min、捡拾滚筒转速为43.75r/min、卷辊正转捡膜转速为131.27r/min、卷辊反转卸膜转速为167.86r/min、卸膜轮转速为43r/min时，卷辊式耕层残膜回收机表层拾净率为82.6%，深层拾净率为71.1%，试验结果符合国家与行业标准的要求，能够从膜土混合物中有效回收耕层残膜。

摘要:为解决新疆地区现有葡萄藤清土机械伤藤率高、彩条布上方大量覆土影响葡萄藤清土上架和彩条布回收的问题，采用柔性刷辊设计了一种刷辊式葡萄藤清土机。该机关键部件为清土装置，作业时通过清土刷的旋转运动和横向伸缩机构的往复运动将彩条布上方的覆土清除。首先进行清土刷结构设计和材料选择，然后对清土刷工作过程进行运动学理论分析，得到影响清土机作业性能的主要参数。通过单因素试验确定清土刷转速、横向伸缩机构往复速度、清土刷回转直径的合理取值范围，以清土刷转速、横向伸缩机构往复速度、清土刷回转直径为试验因素，以清土率和伤藤率为评价指标，开展三因素三水平正交试验。试验结果表明，各试验影响因素对清土率和伤藤率的影响显著性大小顺序为清土刷转速、横向伸缩机构往复速度、清土刷回转直径。较优参数组合为：清土刷转速250r/min、横向伸缩机构往复速度0.14m/s和清土刷回转直径600mm，在此参数组合下进行3次验证试验取平均值，清土率为90.98%，伤藤率为3.27%，与优化值相对误差均小于5%，证明样机设计合理。

摘要:针对现有的牧草揉丝机效率低、揉丝质量差、对高含水率牧草不适用等问题，以苜蓿为加工对象设计了一种铡切揉碎协同式牧草揉丝机。对铡切和揉碎过程进行了理论分析，并通过设计计算确定了揉丝机的总体结构和关键部件结构参数。以生产率、丝化率为性能评价指标，进行了以电机输出转速、筛孔直径、喂入量、含水率为试验因素的单因素试验；将含水率为65%的苜蓿作为加工对象，进行了以电机输出转速、筛孔直径、喂入量为试验因素的二次正交旋转组合试验。单因素试验确定了试验因素的取值范围，探究了揉丝机对不同含水率苜蓿的揉丝效果。通过Design-Expert 12.0软件对二次正交旋转组合试验的试验结果进行了响应曲面分析、回归分析及目标优化，得到了试验因素与评价指标之间的回归方程，以生产率和丝化率同时最大化为目标，对电机输出转速、筛孔直径、喂入量进行多目标寻优求解，确定最优参数组合为：电机输出转速443.77r/min、筛孔直径14mm、喂入量1.27kg/s，揉丝验证试验表明，生产率为5065.98kg/h、丝化率为94.87%；该装置揉丝效率高、质量好，而且能够揉丝高含水率牧草，满足牧草揉丝机设计要求。

摘要:针对现有大田精准施药系统主要以药量变量控制为主，缺乏农药喷施作业数据远程监测与溯源管理等问题，本文设计了基于农药喷施溯源的精准变量喷药监控系统，可实现农药精准变量喷施，作业地块、作业时间、作业面积、农药种类与配比、喷施药量、喷雾压力、实时流量和作业速度等信息的在线监测、实时显示和溯源管理。基于该系统分别开展了施药量计算精度、作业面积计算精度、物联网数据传输稳定性、变量调控系统动态响应、变量调控精度和农药喷施均匀性等试验。试验结果表明，北斗定位测速最大误差为1.33%，平均误差为0.82%，施药量计算误差为1.73%，作业面积计算误差为2.61%，数据丢失率为3.51%；速度连续变化下系统稳定调节时间为4~5s；不同设定施药量和作业速度下，变量调控精度误差为2.45%；雾滴沉积点密度大于20滴/cm2下，在喷雾机行走和喷雾方向上的喷雾覆盖率变异系数均小于10%，满足精准变量作业要求。本研究可在实现药量变量调控下对农药喷施数据进行溯源管理，为后续开展大田作物农药残留风险评估提供支撑。

摘要:针对国内连栋温室缺乏植保喷雾机、机械走直定位与换轨转向精度低等问题，设计了一种连栋温室分段变距喷雾机器人，在实现无人化喷药的同时提高作业精度。为满足连栋温室机械作业路轨结合、精准切换的要求，提出一种通用型移动底盘，并确定其关键设计参数；为减少底盘上下轨时的偏移量，设计轨上矫正装置，通过分析计算及试验验证，确定其安装余量为4mm；针对底盘对轨误差大的问题，提出一种二维码融合陀螺仪及光电传感器双向垂直寻迹的路面关键点定位与转向控制方法。设计分段变距喷雾装置，提出一种丝杆滑台驱动的喷杆变距方案，分析校验其驱动参数以满足工作要求；基于滚针轴承设计喷杆辅助防抖装置，减小因喷杆剧烈抖动带来的滑台与喷杆损伤。开发底盘运动及分段变距喷雾控制系统，实现喷雾机器人在连栋温室内的全程自动化作业。最后，对样机进行底盘性能与喷雾效果试验。底盘作业时直线行走与对轨误差平均值分别为4.8、5.8mm，满足控制精度要求；避障距离为34cm，满足安全性要求；防抖装置的安装使喷杆行进方向的抖动量从-1°~1.3°降低到±0.4°内，喷头方向的抖动量从±0.5°降低到±0.3°内，防抖效果显著；分段变距喷雾作业后，盛果期番茄叶片正面雾滴沉积量为1.76μL/cm2，反面沉积量为0.2μL/cm2，雾滴体积中径在100~180μm之间，满足作业要求。

摘要:喷灌是园艺作物有效的防霜技术之一。为确定茶树喷灌防霜需水量和节约水资源，需研究喷灌过程中植株的储水/冰量动态变化及影响因素。本文设计了一种防滴落、茎杆水收集及称量组合装置，可直接精确获取整株茶树的储水/冰量；试验分析非冻结和冻结、微量和摇臂2类喷头条件下储水/冰量变化的异同；最后探究了冻结下微量喷头喷灌时长对储冰量和茎杆水量的影响。研究结果表明，非冻结条件下，茶树储水量变化经历积累、动平衡和干燥3个阶段；冻结条件下的储冰量随喷灌进行持续增加，并在停喷后较长时间内保持不变，即积累和保持阶段，随后依次经历融化流失和干燥阶段；相同喷灌压力和时长下，微量喷头的储水量和储冰量分别是摇臂喷头的1.2倍和2.0倍；微量喷头喷灌时长对最大储水量无明显影响，约为0.22kg，最大储冰量则随喷灌时长的增加而显著增加，1.5h的储冰量是0.5h的2.9倍。微量喷头作用的茎杆水量，在非冻结和冻结条件下也较高，分别是摇臂喷头的3.0倍和2.7倍。本文研究了茶树植株表面储水/冰量变化及影响因素，改进了灌木类植物冠层截留量的测量方法，为提升防霜效果和实现精准喷灌奠定了基础。

摘要:液滴撞击叶片时会使叶片发生弯曲变形，这种变形会对液滴的撞击行为产生影响。基于前人液滴撞击刚性表面的理论模型，探究了液滴撞击柔性辣椒叶片时叶片弹性系数对液滴撞击行为的影响，考虑叶片弹性势能、液滴和叶片重力势能，建立了液滴撞击柔性辣椒叶片最大扩散因子数学预测模型。以液滴粒径、撞击速度、撞击点到叶尖距离占比为试验因素，对数学模型进行了合理性验证。结果表明：3个因素对液滴粘附和飞溅均有显著性影响（P<0.05）。数学模型对液滴撞击柔性辣椒叶片最大扩散因子预测误差在10%以内，但此误差会随着叶片弹性系数的增加而减小。液滴撞击柔性辣椒叶片没有发生反弹，和理论模型预测结果一致。液滴粘附时，叶片弹性系数与液滴达到最大扩散的时间呈负相关，与撞击刚性固定叶片相比，达到最大扩散的时间增加量在0.5ms以内，最大扩散因子减小率在25%以内，传递给叶片弹性势能占初始总能量的比随着叶片弹性系数的增加呈现先减小后增大趋势。液滴飞溅时，在到叶尖距离占比的20%、40%、60%、80%处，与刚性叶片相比，飞溅临界值Kcrit分别增加16.202%、10.515%、6.508%、4.467%，说明叶片越靠近弹性系数小的区域，液滴越不容易飞溅。本文为液滴在柔性植物叶片上的撞击行为研究和喷雾参数选择提供了一种方法。

摘要:离心泵叶片泥沙磨损是引黄泵站面临的工程难题，采用模型试验及数值模拟相结合的方法，分析了双吸式离心泵叶片出口的磨损破坏规律及其形成机制。采用多层涂层法、丝线法和内窥式成像技术对叶片的磨损特征和近壁面流态进行了分析，并结合数值模拟分析了叶轮流道内的旋涡结构及颗粒轨迹。研究发现：叶片吸力面出口存在左右近似对称的“三角形”磨损破坏区域，该区域存在明显的流动分离；叶轮内的叶道涡和出口回流涡是导致叶片吸力面出口磨损的主要原因。源于叶片压力面进口的叶道涡诱导泥沙颗粒向叶片吸力面出口聚集，造成吸力面出口的集中磨损；叶片吸力面出口附近存在的回流涡诱导颗粒进行轴向旋转运动，加剧叶片吸力面出口的磨损破坏。本研究为双吸式离心泵的抗磨损设计提供了理论支撑。

摘要:针对当前运用单一光学卫星反演土壤含水率时易受到云的影响，单一SAR卫星反演土壤含水率时易受到地表粗糙度和植被影响的问题，以内蒙古河套灌区沙壕渠为研究区域，以4个深度的土壤含水率为研究对象，分别采用主成分分析（PCA）、施密特正交变换（GS）融合Landsat8和Sentinel-1图像以减少云、植被、土壤粗糙度的影响，并对融合后的图像质量进行评价，然后用融合图像的灰度构建1134种遥感指数，基于相关系数分析、变量投影重要性分析、灰色关联分析3种变量筛选方法与BP神经网络（BP）、极限学习机（ELM）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）4种机器学习算法的耦合模型反演沙壕渠土壤含水率。研究结果表明：经PCA、GS融合后的融合图像可同时保持Sentinel-1和Landsat8图像的优势，并成功定量反演土壤含水率。基于融合图像构建的三维指数普遍比二维指数对土壤含水率更敏感。在表层土壤含水率反演中，基于GS融合的VIP-ELM模型精度最高（决定系数R2=0.66，均方根误差（RMSE）为1.35%）。将GS融合的VIP-ELM模型应用于其他土壤深度含水率的反演后发现，20~40cm反演精度最高（R2=0.79，RMSE为0.94%），其次是0~10cm、40~60cm、10~20cm。该研究可为多源卫星图像融合反演土壤含水率提供参考。

摘要:叶片含水率和叶水势反映植物组织中水分的状态，是衡量植物水分供应和水分利用效率的重要指标。为探究基于不同高度下无人机多光谱影像反演叶片含水率和叶水势模型的差异，本研究在3个飞行高度处理F30、F60、F100 (30、60、100m)下采集多光谱影像数据，通过使用6种光谱反射率+经验植被指数的组合与地面实测数据进行相关性分析，获得不同飞行高度下的光谱反射率+经验植被指数组合与叶片含水率和叶水势的反演模型及其决定系数，以决定系数为依据分别构建支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和径向基神经网络（RBFNN）模型，分析不同飞行高度无人机多光谱影像反演芳樟叶片含水率和叶水势的精度。结果发现：3个飞行高度下，基于RF模型的反演精度均高于SVM模型和RBFNN模型。F30处理对叶片含水率与叶水势反演效果均优于F60和F100处理。F30处理对叶片含水率反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为红光波段反射率（R）、红边1波段反射率（RE1）、红边2波段反射率（RE2）、近红外波段反射率（NIR）、增强型植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（SAVI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.845、0.548%、0.712%；测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.832、0.683%、0897%。对叶水势反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为R、RE2、NIR、EVI、SAVI、花青素反射指数（ARI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.814、0.073MPa、3.550%；测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.806、0.095MPa、4.250%。研究结果表明飞行高度30m与RF方法分别为反演叶片含水率和叶水势的最优光谱获取高度与最优模型构建方法。本研究可为基于无人机平台的矮林芳樟水分监测提供技术支持，并可为筛选无人机多光谱波段与经验植被指数、实现植物长势参数快速估测提供应用参考。

摘要:为了提高冬小麦种植区识别精度，本文基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）平台和随机森林算法，对比雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异，并对多类特征变量进行重要性分析，研究特征优选对冬小麦识别精度的影响。选取2019年3—5月冬小麦关键生育期的Sentinel-1和Sentinel-2影像为数据源，构建Sentinel-1的极化特征和纹理特征以及Sentinel-2的光谱特征、植被指数特征、植被指数变化率特征共5类特征变量；设置不同数据源和不同特征组合的冬小麦种植区提取方案；对方案中特征变量进行优选，得出最优特征组合，利用最优特征组合对河南省驻马店市冬小麦种植区进行提取。结果表明，无论是否进行特征优选，基于多源遥感数据的冬小麦识别精度均优于仅采用光学或雷达数据的精度；经过特征优选后，各方案的分类精度均有不同程度的提升，说明多源数据特征变量组合和特征优选均能够提高分类精度。不同月份和类型的特征变量对分类精度的贡献率不同，贡献率由大到小为4月、3月和5月；贡献率由大到小的特征类型为极化特征、植被指数变化率特征、植被指数特征、光谱特征和纹理特征。基于多源数据特征优选提取的2019年驻马店冬小麦空间分布最优，总体精度为95.60%，Kappa系数为0.93，冬小麦提取面积与统计年鉴数据相比，相对误差为2.23%。本文可为基于多源光学和雷达遥感影像进行农作物种植区提取的研究提供理论参考。

摘要:针对图像处理与计算机视觉技术中低对比度、边缘模糊图像的边缘检测问题，参考局部极值与梯度方向两种因素，并结合图像边缘方向趋势，提出了一种单像素边缘跟踪策略。相较于应用广泛的Canny算法，该跟踪策略无需设置全局阈值，实现方式更为简洁、高效；提取的图像边缘连续、平滑、完整，并有效地减少了图像边缘的冗余像素，进而提升了图像后续处理的效率；边缘跟踪方向抗干扰性强，具有较强的鲁棒性。为了减小检测的图像边缘与真实图像边缘之间的偏差、提高图像边缘检测的精度，参考边缘像素点的相邻区域灰度，以边缘像素点的梯度分布为依据对该像素点进行亚像素定位。经实验验证，经过亚像素优化的图像边缘检测策略可用于检测边缘模糊、对比度低的图像，检测的图像边缘完整、连续且平滑。该策略有效地消除了程序运算中引入的截断误差，提升了图像边缘检测精度，且适用于亮度5~100000lx的高动态成像场景中。

摘要:为实现复杂自然环境下对桑树嫩叶处枝干的识别检测，改变当前桑叶采摘设备作业过程中依赖人工辅助定位的现状，解决识别目标姿态多样和环境复杂导致的低识别率问题，提出一种基于改进YOLO v5模型的桑树枝干识别模型(YOLO v5-mulberry)，并结合深度相机构建定位系统。首先，在YOLO v5的骨干网络中加入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制，提高神经网络对桑树枝干的关注度；并增加小目标层使模型可检测4像素×4像素的目标，提高了模型检测小目标的性能；同时使用GIoU损失函数替换原始网络中的IoU损失函数，有效防止了预测框和真实框尺寸较小时无法正确反映预测框及真实框之间位置关系的情况；随后，完成深度图和彩色图的像素对齐，通过坐标系转换获取桑树枝干三维坐标。试验结果表明：YOLO v5-mulberry检测模型的平均精度均值为94.2%，较原模型提高16.9个百分点，置信度也提高12.1%；模型室外检测时应检测目标数53，实际检测目标数为48，检测率为90.57%；桑树嫩叶处枝干三维坐标识别定位系统的定位误差为(9.4985mm,11.285mm,19.11mm)，满足使用要求。该研究可实现桑树嫩叶处枝干的识别与定位，有助于推动桑叶智能化采摘机器人研究。

摘要:针对菊花种类繁多，花型差别细微，准确标注比较困难的问题，基于深度主动学习与混合注意力机制模块(Convolutional block attention module,CBAM)，提出了一种标号数据不足情况下的菊花表型智能识别方法和框架。首先，通过主动学习策略基于最优标号和次优标号法（Best vs secondbest,BvSB）在未标记菊花样本中选取信息量较大的样本进行标记，并将标记后的样本放入训练样本中；其次，使用深度卷积神经网络ResNet50作为本文的主干网络训练标记样本，引入混合注意力机制模块CBAM，使模型能够更为准确地提取细粒度图像中的高层语义信息；最后，用更新后的训练样本继续训练分类模型，直到模型达到迭代次数后停止。实验结果表明，该方法在少量菊花标记样本下，精确率、召回率和F1值分别达到93.66%、93.15%和93.41%。本文方法可为标号数据不足情况下的菊花等花卉智能化识别提供技术支撑。

摘要:针对黄花传统人工识别效率低，辨识标准不统一的问题，提出基于轻量化和高效层聚合过渡网络的黄花成熟度识别方法LSEB YOLO v7。首先，引入轻量化卷积对高效层聚合网络和过渡模块进行轻量化处理，减少模型计算量。其次，在特征提取与特征融合网络之间增加通道注意力机制，提升模型检测性能。最后，在特征融合网络中，优化通道信息融合方式，使用双向特征金字塔网络替换Concatenate，增加信息融合通道，持续提升模型性能。实验结果表明：与原始模型相比，在黄花成熟度检测中，改进后的LSEB YOLO v7模型参数量和浮点运算量分别减少约2.0×106和7.7×109。训练时长由8.025h降低至7.746h，模型体积压缩约4MB。同时，训练精确率和召回率分别提升约0.64个百分点和0.14个百分点，mAP@0.5和mAP@0.5：0.95分别提升约1.84个百分点和1.02个百分点。此外，调和均值性能保持不变，均为84.00%。LSEB YOLO v7算法可均衡模型复杂性与性能，为黄花成熟度检测和智能化采摘设备提供技术支持。

摘要:苹果树疏花是果园生产管理中的重要环节。准确高效地识别苹果中心花和边花，是研发智能疏花机器人的前提。针对苹果疏花作业中的实际需求，提出了一种基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法。本文基于YOLO v5s模型进行了如下改进：将C-CoTCSP结构融入Backbone，更好地学习上下文信息并提高了模型特征提取能力，提高了模型对外形相似和位置关系不明显的中心花和边花的检测性能。在Backbone中添加改进RFB结构，扩大特征提取感受野并对分支贡献度进行加权，更好地利用了不同尺度特征。采用VariFocal Loss损失函数，提高了模型对遮挡等场景下难识别样本检测能力。在3个品种1837幅图像数据集上进行了实验，结果表明，CRV-YOLO的精确率、召回率和平均精度均值分别为95.6%、92.9%和96.9%，与原模型相比，分别提高3.7、4.3、3.9个百分点，模型受光照变化和苹果品种影响较小。与Faster R-CNN、SSD、YOLOX、YOLO v7模型相比，CRV-YOLO的精确率、平均精度均值、模型内存占用量和复杂度性能最优，召回率接近最优。研究成果可为苹果智能疏花提供技术支持。

摘要:针对畜禽疫病文本语料匮乏、文本内包含大量疫病名称及短语等未登录词问题，提出了一种结合词典匹配的BERT-BiLSTM-CRF畜禽疫病文本分词模型。以羊疫病为研究对象，构建了常见疫病文本数据集，将其与通用语料PKU结合，利用BERT(Bidirectional encoder representation from transformers)预训练语言模型进行文本向量化表示；通过双向长短时记忆网络(Bidirectional long short-term memory network, BiLSTM)获取上下文语义特征；由条件随机场(Conditional random field, CRF)输出全局最优标签序列。基于此，在CRF层后加入畜禽疫病领域词典进行分词匹配修正，减少在分词过程中出现的疫病名称及短语等造成的歧义切分，进一步提高了分词准确率。实验结果表明，结合词典匹配的BERT-BiLSTM-CRF模型在羊常见疫病文本数据集上的F1值为96.38%，与jieba分词器、BiLSTM-Softmax模型、BiLSTM-CRF模型、未结合词典匹配的本文模型相比，分别提升11.01、10.62、8.3、0.72个百分点，验证了方法的有效性。与单一语料相比，通用语料PKU和羊常见疫病文本数据集结合的混合语料，能够同时对畜禽疫病专业术语及疫病文本中常用词进行准确切分，在通用语料及疫病文本数据集上F1值都达到95%以上，具有较好的模型泛化能力。该方法可用于畜禽疫病文本分词。

摘要:多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务，是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题，提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频，标注小鼠身体部位分割数据集，对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络，经过测试，模型精确率为97.7%，召回率为98.2%，mAP50为99.2%，单幅图像检测时间为3.5ms，实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割，可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题，对Strongsort做了两点改进：对匹配流程进行改进，将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配；对卡尔曼滤波进行改进，将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试，改进后Strongsort算法的ID跳变数为14，MOTA为97.698%，IDF1为85.435%，MOTP为75.858%，与原Strongsort相比，ID跳变数减少88%，MOTA提升3.266个百分点，IDF1提升27.778个百分点，与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比，在MOTA和IDF1上均有显著提升，且ID跳变数大幅降低，结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性，为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。

摘要:针对已有水质预测模型在数据降噪、网络参数初始值设置和优化、精度提高等方面能力的不足，构建了一种优化的水质三维预测模型。利用主成分分析算法筛选出水质关键参数，并基于自适应噪声的完全集合经验模态分解算法结合小波阈值模型对三维水质参数和气象数据降噪处理，使用3维卷积神经网络（Three-dimensional convolutional neural networks,3-D CNN）提取出特征数据集，自编码器（Autoencoder,AE）获得径向基函数（Radial basis function,RBF）网络参数初始化值，改进布谷鸟搜索算法(Improved cuckoo search, ICS)优化更新网络中超参数动态初始化值。广东省湛江市徐闻县大水桥水库区域22个典型在线监测站点以及6个手持监测点的实测数据对比验证结果表明，浊度和藻密度分别与总氮含量强正相关，叶绿素含量与气温强正相关，所提出的水质预测模型在5个典型精准性评价指标方面优于已有文献方法。研究成果可为管理部门和研究者对水质监测提供参考。

摘要:为明确气候变暖和“双晚技术”背景下华北地区冬小麦的适宜播期，基于WMAIP集成模型，对华北地区冬小麦适宜播期、冬前积温下限及最迟播期进行了分析。研究结果表明，华北地区晚播减产幅度由南向北增大，南部晚播减产幅度最小（<19.5%），中部晚播减产幅度在26.4%以内，北部晚播减产幅度最大，最高可达32.0%。华北地区北部、中部和南部的适宜播期分别在9月25日—10月5日之间、9月30日—10月20日之间和10月10日—11月5日之间。华北地区冬小麦基于高产和高水分利用效率的适宜冬前积温下限分别在497~629℃·d和 344~581℃·d之间，并由南部向北部递增。在高产和高水分利用效率条件下，河北、山东、河南大部分地区的最迟播期分别为10月1—13日、10月10—16日、10月22—28日和10月7—19日、10月16—22日、10月31日—11月12日。研究结果可为气候变暖背景下华北地区“双晚技术”的推广和应用提供参考。

摘要:为探明不同连作年限设施农用地土壤有机碳（Soil organic carbon, SOC）与细菌群落功能变化及其动态响应关系，以北京市南郊设施农业集中地为研究区，采用时空替代法系统分析了未种植（CK）、连作年限0~5年（0~5a）、5~10年（5~10a）、10~20年（10~20a）和20年以上（20a+）SOC、细菌群落结构及其代谢功能的变化。结合冗余分析（RDA）、典型相关分析（CCA）、PICRUSt2功能预测及Mantel test探究了SOC及其活性组分与细菌优势菌群的动态响应，以及与细菌代谢功能的相互关系。结果表明：连作使研究区微生物生物量碳（Microbial biomass carbon, MBC）、易氧化有机碳（Easily oxidizes organic carbon, EOC）、SOC含量及土壤有机碳密度（Soil organic carbon density, SOCD）均随种植年限先增后减，可溶性有机碳（Dissolved organic carbon, DOC）含量在20a+时最高，微生物熵（Q）随连作年限增加而减小。连作降低了土壤细菌的多样性，但提高了细菌种群间差异，PICRUSt2预测不同连作年限土壤细菌功能均以新陈代谢为主，5~20a土壤细菌二级代谢功能丰度明显高于0~5a、20a+、CK。相对丰度前10的细菌群中Acidobacteriota与SOC及其活性组分含量均呈负相关，主导和参与SOC累积循环的关键菌群在连作20a+后出现由富营养型菌群向寡营养和致病类菌群转变的趋势；Mantel分析显示，第3层级有53类与土壤有机碳含量呈显著相关的代谢功能（p<0.05），其中23类隶属于第1层级的新陈代谢，与EOC呈显著相关的代谢功能高达51类。本研究结果可为优化碳循环相关细菌功能群，提升小尺度设施农用地土壤碳汇功能提供参考。

摘要:对畜禽粪污好氧堆肥中产生的氨气与厌氧发酵后沼液中的氨氮进行回收，不仅可以减少污染物和温室气体的排放，达到减污降碳的目的，还能获得氮肥产品，增加粪污处理的经济性。针对现有氨气捕集过程中设备体积大和灵活性差等问题，提出了采用中空纤维膜来实现氨气捕集的目标。采用空气吹扫氨水溶液模拟了不同情形下的氨气浓度与空气流量，测试不同情形下氨气捕集的通量和回收率，分析影响氨气捕集的主要因素和传质特性。结果表明，氨气向膜内传质的阻力主要受气相传质阻力和膜的传质阻力影响，低空气流量下气相传质阻力占主导地位。提升空气流量至5L/min时，气相传质阻力比0.5L/min时下降53.6%，此时膜内传质阻力占主导。氨气捕集通量随进膜氨气浓度的增大而提升。在空气流量低于1L/min下，氨氮回收率高于95%，0.5L/min时的氨氮回收率高于99%。在氨气停留时间足够的条件下，氨氮回收率仅与酸液吸收容量相关。在温度差和浓度差的影响下，空气中的水蒸气会向膜内的吸收剂中传递。吸收剂中含质量分数26%的硫酸铵比仅含1%的硫铵溶液水回收通量高13.3倍，氨氮分离因子由41.6降低至3.06。酸液质量分数对氨气的传质无显著影响。文献对比表明典型状态下粪污处理中的氨气释放质量浓度与本研究中涉及的质量浓度区间基本一致，说明中空纤维膜捕集氨气具有较广的适用性。

摘要:为了探究超微粉碎/NaOH同步处理对小麦秸秆纤维素分离及其微观形貌结构和热稳定性的影响，将小麦秸秆与质量分数6%的NaOH溶液按照料液比0.1g/mL混合，进行了不同时长的超微粉碎/NaOH同步处理，并使用1.4%酸性亚氯酸钠溶液漂白和水浴式超声处理，分离得到纤维素纤维。系统表征了不同处理时长对小麦秸秆木质纤维素分离以及小麦秸秆纤维素微观形貌、晶体结构和热稳定性影响。结果表明：在同步处理0~60min范围内，机械力显著降低了麦秸样品的粒度，有效促进了秸秆木质纤维组分分离；经不同时长超微粉碎/NaOH同步处理后分离获得的小麦秸秆纤维素中，大量微米和纳米纤维素呈相互缠绕的网状分布；随处理时间延长，纤维素结晶度先降低后趋于稳定，处理30~60min是纤维素结晶度降低的转折点；Person相关性分析结果表明，小麦秸秆纤维素热稳定性与其结晶度以及处理时长呈现显著相关性（P<0.05）。

摘要:氧化还原电位（Oxidation-reduction potential, ORP）反映了发酵系统的氧化还原状态，与酵母代谢以及香气化合物合成密切相关，其水平在各酒精发酵阶段存在差异。为了实现ORP在不同发酵阶段的科学控制，通过气相色谱-质谱（Gas chromatography-mass spectrometry, GC-MS）和感官量化分析法在葡萄酒酒精发酵的不同阶段控制不同水平的ORP，观察酵母生长、香气化合物合成以及感官品质的变化。结果表明，在0～48h阶段ORP的变化对酵母活菌数和香气化合物含量的影响远高于其他阶段。提高此阶段ORP有利于酵母生长和糖消耗，而较低ORP有利于香气化合物合成。与对照相比，0mV（0～48h）-自然条件（48～96h）-自然条件（96h至发酵结束）处理组可显著提高中链脂肪酸乙酯中的己酸乙酯、癸酸乙酯含量；0mV-0mV-60mV处理组可显著提高乙酸酯含量；60mV-0mV-60mV处理组可显著提高高级醇含量。0mV-自然条件-自然条件处理增强了赤霞珠葡萄酒中红色水果香气和爱格丽葡萄酒花果类香气，并减弱了爱格丽葡萄酒的动物类气味。ORP的阶段性控制为葡萄酒发酵过程的精准调控提供了依据，为提高葡萄酒香气化合物含量以改善葡萄酒的香气质量提供了基础。

摘要:大豆分离蛋白（Soybean protein isolate，SPI）对外界环境的变化极其敏感，中和工段中pH值微小的变化就会改变蛋白质的结构和功能性质。通过添加NaOH调控凝乳的pH值，利用红外光谱和内源荧光光谱分析SPI的结构及功能性质，研究发现在中性条件下SPI具有较好的起泡性，碱性条件时SPI具有较好的乳化性，当体系pH值为7时，SPI的起泡性最佳，当体系pH值为8.5时，SPI的乳化性最佳。建立了25L大豆SPI中和工段pH值精细调控体系，利用Matlab模拟生产过程，通过动态线性与静态非线性拟合，采用模糊自适应控制结合Wiener模型调控中和罐的加碱量，当将中和罐中pH值调控为7时，调节时间为37.4s，生产的SPI起泡性指数为57.22%，将中和罐中pH值调控为8.5时，调节时间为33.4s，生产的SPI乳化活性指数为69.35m2/g，体系无超调量用碱。

摘要:酚类物质是评价葡萄成熟品质的重要指标，本文利用可见-近红外光谱技术结合化学计量学定量分析方法对葡萄皮总酚、籽总酚、皮单宁和籽单宁含量开展了无损检测研究。通过手持式可见-近红外光谱仪采集巨玫瑰葡萄波长400~1029nm范围内的漫反射光谱，采用SPXY算法将其划分为校正集和预测集，结合标准正态变换（Standard normal variate，SNV）、多元散射校正（Multiplicative scatter correction，MSC）、一阶导数（First derivative，1D）、二阶导数（Second derivative，2D）、Savitzky-Golay卷积平滑（Savitzky-Golay smoothing ，SG）和Savitzky-Golay卷积平滑+一阶导数（SG+1D）6种预处理方法以及偏最小二乘回归（Partial least squares regression，PLSR）、支持向量机回归（Support vector machine regression，SVR）和卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）3种建模算法，分别建立了基于全波段和特征波长的葡萄皮总酚、籽总酚、皮单宁和籽单宁定量预测模型并进行综合对比分析。结果表明，对于皮总酚、籽总酚和籽单宁，经特征波长筛选后建立的模型效果优于全波段，而对于皮单宁，全波段建立的模型较特征波长效果更佳；因此，在预测皮总酚、籽总酚、皮单宁和籽单宁含量时，最优模型分别为RAW-CARS-SVR、1D-CARS-SVR、RAW-CNN和RAW-CARS-PLSR，校正集相关系数（Correlation coefficient of calibration set，Rc）分别为0.96、0.99、0.96和0.91，预测集相关系数（Correlation coefficient of prediction set，Rp）分别为0.95、0.99、0.83和0.89，剩余预测偏差（Residual predictive deviation，RPD）分别为3.56、7.30、1.92和2.25。因此，结合可见-近红外光谱和合适的回归模型，可以实现对巨玫瑰葡萄的皮-籽总酚、皮-籽单宁含量的无损检测。

摘要:为了解决裂纹皮蛋分选中存在的效率低、人力成本高等问题，提出了一种基于改进YOLO v5的皮蛋裂纹在线检测方法。使用EfficientViT网络替换主干特征提取网络，并采用迁移学习对网络进行训练，分别得到YOLO v5n_EfficientViTb0和 YOLO v5s_EfficientViTb1两个模型。YOLO v5n_EfficientViTb0为轻量化模型，相较于改进前参数量减少14.8%，浮点数计算量减少26.8%；YOLO v5s_EfficientViTb1为高精度检测模型，平均精度均值为878%。采用GradCAM++对模型可视化分析，得出改进模型减少了对背景区域的关注度，证明了改进模型的有效性。设计了视频帧的目标框匹配算法，实现了视频中皮蛋的目标追踪，依据皮蛋的检测序列实现了对皮蛋的定位和裂纹与否的判别。轻量化模型的判别准确率为92.0%，高精度模型的判别准确率为943%。研究结果表明，改进得到的轻量化模型为运算能力较差的皮蛋裂纹在线检测装备提供了解决方案，改进得到的高精度模型为生产要求更高的皮蛋裂纹在线检测装备提供了技术支持。

摘要:大功率拖拉机作业时载荷冲击会造成发动机的输出转矩大范围波动，为减小载荷冲击对拖拉机动力单元的影响，提出以发动机和双电机为动力源的拖拉机双流耦合动力系统构型，以减小载荷冲击引起的动力传动系统换挡频次。基于Haar小波分解提出了基于功率预测的转矩分配策略，首先记录拖拉机的作业参数，基于径向基神经网络对拖拉机旋耕作业时的功率需求进行预测，由Haar小波变换确定高频和低频转矩需求值的范围，并分别由电机和发动机提供。最后，通过硬件在环试验对提出的动态转矩分配进行了可行性验证，测试结果表明：提出的基于神经网络功率需求预测模型对行驶端和动力输出端 (Power take-off，PTO)的功率进行预测，实际值和预测值均方根误差分别占最大功率的7.6%和7.9%；提出的转矩分配策略能够应对拖拉机旋耕时的载荷波动。发动机转矩波动与传统构型相比减小35.0%，有效地缩小了发动机转矩波动范围，缓解了拖拉机作业时载荷冲击对发动机的影响。

摘要:针对分布式驱动农业车辆在路面参数辨识过程中，因路面环境变化出现的状态模型误差和时变噪声，导致辨识结果发散的问题，提出了基于自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(Adaptive strong tracking unscented Kalman filter, ASTUKF)的辨识方法。与传统内燃机农业车辆相比，分布式驱动可以直接获取驱动轮的状态信息，结合含有峰值附着系数和极限滑转率的μ-s曲线模型，建立了无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF)辨识算法的状态方程和量测方程。同时，将强跟踪滤波(Strong tracking filter, STF)和自适应滤波(Adaptive filter, AF)引入辨识算法，用以提高对多变环境的识别精度和鲁棒性，并采用奇异值分解(Singular value decomposition, SVD)解决了迭代过程中出现的非正定矩阵的问题。仿真试验结果表明，在突变噪声环境工况下，ASTUKF辨识结果可以快速收敛至目标值附近，且不受突变噪声的影响，各驱动轮峰值附着系数估计结果的平均绝对误差(Mean absolute error, MAE)分别为0.0144、0.0267、0.0144、0.0267，极限滑转率估计结果的MAE分别为0.0025、0.0028、0.0025、0.0028。实车试验表明，在已耕地和未耕地的试验路面上，ASTUKF辨识结果的均值95%置信区间能够匹配测量值，整车的附着系数辨识结果为0.4061(未耕地)、0.3991(已耕地)，极限滑转率辨识结果0.1484(未耕地)、0.3600(已耕地)，可为分布式电动农业车辆作业参数感知提供理论参考。

摘要:为解决无人驾驶牵引式农机在非结构化环境中作业时直线跟踪精度低、上线速度慢、抗干扰能力差等问题，提出了一种基于模糊快速滑模控制的农用牵引式车辆直线路径跟踪控制方法。首先利用车辆运动学模型与参考路径建立牵引车辆直线路径跟踪误差模型，并提出一种基于模糊参数整定的快速滑模直线路径跟踪方法，解决了滑模控制算法的控制器抖振与机具快速上线问题。通过Lyapunov稳定性分析可知，所设计控制方法可保证牵引机具跟踪参考路径，同时铰接角收敛至零。最后，基于Simulink仿真与实车试验对该控制方法的有效性与优越性进行测试。田间实车试验表明，使用本文控制方法时，拖车和挂车最大路径跟踪横向误差分别为0.11、0.12m，拖车和挂车跟踪误差方差分别为0.0013、0.0015m2；相较于传统基于等速趋近律设计的滑模控制器，上线时间提升约58%，最大跟踪误差减小约66%。

摘要:针对蚁群算法易陷入局部最优、路径转折点多、收敛速度慢的问题，提出一种基于动态扩展邻域蚁群算法（Dynamic extended neighbourhoods ant colony optimization，DENACO）。在蚂蚁搜索方式上采用动态扩展邻域方法，并定义新的信息素计算方式和增量规则，在取得更优收敛路径长度的同时，减少路径转折点数量及路径节点数量；引入自适应调整因子改进启发函数，提高算法的全局搜索能力，并设定迭代阈值，提升算法的收敛速度；提出一种路径节点双优化策略，对规划好的路径进一步优化，提高路径综合质量。不同复杂度及不同规模栅格地图中的仿真实验表明，DENACO算法所规划的路径更优，路径转折点数量减少，收敛速度加快，路径节点数量明显减少，表明算法具有更高的可行性和适用性。

摘要:农业环境起伏多变，边界模糊，大多呈非结构化分布。四足机器人在复杂农业环境中作业时，易出现因倾覆失去运动能力的情况，因此机器人需具备倾覆后自我恢复能力。传统四足机器人倾覆后恢复多数依靠腿部运动来实现，而可重构四足机器人，可通过躯干与腿部协调运动来实现倾覆后自我恢复。本文基于可重构躯干构型多变，得到了多种仿生形态的可重构四足机器人，规划了基于可重构理论的倾覆后恢复机理。对比倾覆后可重构机器人利用躯干拱起折叠和单侧翻转折叠两种恢复方式，分析R1型、R2型可重构四足机器人恢复的运动特性。利用软件ADAMS进行仿真，对仿真数据进行分析，证明了可重构躯干比刚性躯干更有效地减少了恢复过程中的冲击。最后设计样机并进行实验，验证机理实施的可行性与稳定性，研究结果表明其可降低实现静态自我恢复的难度。

摘要:直线共轭内啮合齿轮泵是液压系统中的关键组件，因其高效的压力输送特性而广泛应用于工程领域。本文采用计算流体动力学模拟方法对直线共轭内啮合齿轮泵进行研究，分析轴向间隙和径向间隙对齿轮泵泄漏和流场的影响。研究结果表明：配合间隙的变化对齿轮泵的流场特性产生广泛影响，轴向间隙是引发泄漏的主要因素，约占总泄漏量的80%；当轴向间隙由0.03mm增加到0.07mm后，输出流量减少20.81%，平均压力下降33.15%，空化产生的气体体积分数增加0.021；而设置相同径向间隙后，输出流量仅下降0.69%，平均压力下降2.76%，空化产生的气体体积分数增加0.005。此外，导致泵内流速变化的主要配合间隙是轴向间隙，适当减小轴向间隙可提升泵内的流体速度，从而提升泵的整体效率。

摘要:测量噪声对扩张状态观测器带宽的限制是影响电液伺服系统自抗扰位置控制器性能的关键问题。为此，提出了一种基于噪声抑制扩张状态观测器的改进自抗扰控制方法。建立电液伺服系统非线性模型，通过坐标变换构造链式积分器结构，明确电液伺服系统“总扰动”。引入低通滤波器抑制高频测量噪声，利用滤波后的位置信号构建改进型扩张状态观测器，补偿滤波器导致的相位滞后，分离状态反馈与扰动估计，增加新的扰动估计调节参数，调和观测器高带宽、高估计性能与噪声放大间的矛盾。采用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。仿真与试验结果表明，在系统受扰状态下，与传统LADRC相比，本文所提出控制方法扰动抑制能力更强，位置跟踪精度更高，为自抗扰控制器的工程应用提供了参考。