農(nóng)機(jī)智能技術(shù)研究與實(shí)踐

目 錄
第1章 農(nóng)機(jī)智能技術(shù)概論 1
1.1 拖拉機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀 1
1.1.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀 2
1.1.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 3
1.2 播種機(jī)智能化發(fā)展現(xiàn)狀 5
1.3 植保機(jī)智能化發(fā)展現(xiàn)狀 8
1.4 收割機(jī)智能化發(fā)展現(xiàn)狀 9
1.5 智能農(nóng)機(jī)服務(wù)平臺(tái)發(fā)展現(xiàn)狀 11
1.6 農(nóng)機(jī)智能技術(shù)典型應(yīng)用 12
參考文獻(xiàn) 14
第2章 拖拉機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù) 15
2.1 拖拉機(jī)打滑傳感技術(shù) 15
2.1.1 四輪驅(qū)動(dòng)拖拉機(jī)模型 15
2.1.2 拖拉機(jī)驅(qū)動(dòng)防滑控制理論及控制器設(shè)計(jì)方法 25
2.2 拖拉機(jī)姿態(tài)傳感技術(shù) 31
2.2.1 拖拉機(jī)轉(zhuǎn)向特征分析 32
2.2.2 多傳感器信息融合方法 34
2.2.3 應(yīng)用實(shí)例 39
2.3 輪式拖拉機(jī)轉(zhuǎn)向控制技術(shù) 42
2.3.1 輪式拖拉機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型 42
2.3.2 輪式拖拉機(jī)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)控制模型 43
2.4 履帶拖拉機(jī)轉(zhuǎn)向控制技術(shù) 44
2.4.1 履帶拖拉機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型 44
2.4.2 履帶拖拉機(jī)差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 45
2.4.3 履帶拖拉機(jī)調(diào)速系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 46
2.4.4 路徑跟蹤控制性能評(píng)價(jià) 47
2.4.5 位姿雙閉環(huán)串級(jí)滑模路徑跟蹤控制方法 48
2.5 導(dǎo)航路徑跟蹤控制算法 52
2.5.1 模糊控制導(dǎo)航算法 52
2.5.2 自適應(yīng)模糊控制導(dǎo)航算法 55
2.5.3 基于純追蹤模型的路徑跟蹤控制算法 61
2.5.4 多模變結(jié)構(gòu)智能控制算法 64
2.5.5 基于SOA理論的改進(jìn)純追蹤算法 67
2.5.6 實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)尋優(yōu)軌跡規(guī)劃算法 70
2.6 導(dǎo)航控制器與控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) 76
2.6.1 多模變結(jié)構(gòu)智能控制器與控制規(guī)則設(shè)計(jì) 76
2.6.2 自調(diào)整模糊控制器與控制規(guī)則設(shè)計(jì) 77
2.6.3 滑動(dòng)自校正導(dǎo)航控制系統(tǒng)與仿真分析 82
2.6.4 多模態(tài)自調(diào)整模糊控制器設(shè)計(jì)與仿真分析 86
2.6.5 模型參考自適應(yīng)導(dǎo)航控制系統(tǒng)仿真分析與田間試驗(yàn) 89
參考文獻(xiàn) 93
第3章 施肥播種機(jī)智能化技術(shù) 94
3.1 條播機(jī)智能化技術(shù) 94
3.1.1 條播種子智能檢測(cè)技術(shù) 94
3.1.2 顆粒肥料流量檢測(cè)技術(shù) 98
3.1.3 種肥變量控制技術(shù) 105
3.2 穴播機(jī)智能化技術(shù) 117
3.2.1 穴播種子智能檢測(cè)技術(shù) 117
3.2.2 播種施肥自動(dòng)控制技術(shù) 129
3.2.3 播種深度控制技術(shù) 132
3.3 氣流輸送式播種機(jī)智能化技術(shù) 143
3.3.1 氣流輸送式漏播檢測(cè)裝置總體設(shè)計(jì) 143
3.3.2 敏感單元確定 144
3.3.3 檢測(cè)裝置信號(hào)處理與采集 145
3.3.4 試驗(yàn)測(cè)試與結(jié)果分析 147
3.4 馬鈴薯播種機(jī)智能化技術(shù) 150
3.4.1 漏播檢測(cè)補(bǔ)播原理與方案設(shè)計(jì) 150
3.4.2 漏種檢測(cè)與自補(bǔ)償系統(tǒng)設(shè)計(jì) 155
3.4.3 性能試驗(yàn) 157
3.4.4 整機(jī)應(yīng)用 161
參考文獻(xiàn) 163
第4章 植保機(jī)械智能化技術(shù) 164
4.1 信息獲取與決策技術(shù) 164
4.1.1 田間典型雜草識(shí)別 164
4.1.2 田間雜草識(shí)別方法 165
4.2 變量施藥決策技術(shù) 171
4.2.1 基于傳感器的變量施藥決策技術(shù) 171
4.2.2 基于地理信息的變量施藥決策技術(shù) 172
4.3 變量施藥控制技術(shù) 175
4.3.1 壓力調(diào)節(jié)式變量控制技術(shù) 175
4.3.2 藥液濃度調(diào)節(jié)式變量控制技術(shù) 178
4.3.3 脈沖寬度調(diào)制控制噴霧技術(shù) 183
4.3.4 基于作業(yè)速度實(shí)時(shí)檢測(cè)的自動(dòng)變量控制系統(tǒng) 186
4.3.5 精準(zhǔn)變量噴霧控制系統(tǒng) 186
4.4 地面施藥裝備與技術(shù) 188
4.4.1 牽引式噴桿噴霧機(jī) 188
4.4.2 自走式噴桿噴霧機(jī) 190
4.4.3 果園噴霧裝備 204
4.5 植保無(wú)人機(jī)技術(shù)與裝備 217
4.5.1 植保無(wú)人機(jī)基本組成及動(dòng)力測(cè)試平臺(tái) 218
4.5.2 植保無(wú)人機(jī)典型控制系統(tǒng) 220
4.5.3 植保無(wú)人機(jī)姿態(tài)感知技術(shù) 226
4.5.4 植保無(wú)人機(jī)智能控制技術(shù) 228
4.5.5 植保無(wú)人機(jī)線控制技術(shù) 230
4.5.6 植保無(wú)人機(jī)智能作業(yè)技術(shù) 232
4.5.7 油動(dòng)單旋翼植保無(wú)人機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)耐磨延壽技術(shù) 241
參考文獻(xiàn) 248
第5章 收獲機(jī)械智能化技術(shù) 251
5.1 谷物聯(lián)合收割機(jī)工況智能測(cè)控技術(shù) 251
5.1.1 聯(lián)合收割機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)需求 251
5.1.2 影響聯(lián)合收割機(jī)工作性能的主要因素 252
5.1.3 聯(lián)合收割機(jī)關(guān)鍵工作部件監(jiān)測(cè)裝置 255
5.2 收獲邊界識(shí)別 263
5.2.1 激光探測(cè)原理 264
5.2.2 稻麥輪廓模型研究 265
5.2.3 系統(tǒng)組成及應(yīng)用 266
5.3 喂入量監(jiān)測(cè) 269
5.3.1 喂入量預(yù)測(cè)原理 269
5.3.2 喂入量預(yù)測(cè)試驗(yàn)與分析 270
5.4 谷物收獲機(jī)實(shí)時(shí)產(chǎn)量傳感技術(shù) 272
5.4.1 谷物質(zhì)量流量測(cè)量方法 272
5.4.2 谷物水分測(cè)量研究方法 274
5.4.3 測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 277
5.5 谷物收獲機(jī)損失在線傳感技術(shù) 279
5.5.1 傳感器設(shè)計(jì) 280
5.5.2 信號(hào)調(diào)理電路設(shè)計(jì) 281
5.5.3 谷物損失傳感器的應(yīng)用 287
5.6 谷物水分微波在線傳感技術(shù) 288
5.6.1 微波水分檢測(cè)原理及特性 288
5.6.2 微波在線式糧食水分檢測(cè)系統(tǒng) 289
5.6.3 糧食烘干過(guò)程中水分檢測(cè)系統(tǒng) 291
5.7 采棉機(jī)智能化技術(shù) 293
5.7.1 采棉機(jī)關(guān)鍵部件 294
5.7.2 工況監(jiān)測(cè)技術(shù) 295
5.7.3 籽棉產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 304
參考文獻(xiàn) 318
第6章 農(nóng)機(jī)云服務(wù)平臺(tái) 320
6.1 云平臺(tái)概況 321
6.1.1 平臺(tái)總體架構(gòu) 321
6.1.2 技術(shù)架構(gòu) 322
6.2 云服務(wù)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)關(guān)鍵技術(shù) 324
6.2.1 并發(fā)控制技術(shù) 325
6.2.2 工作流平臺(tái)技術(shù) 327
6.2.3 數(shù)據(jù)交換服務(wù)平臺(tái)技術(shù) 329
6.2.4 對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘支持能力 332
6.3 云服務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)處理技術(shù) 333
6.3.1 農(nóng)機(jī)作業(yè)地塊數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建 334
6.3.2 農(nóng)機(jī)作業(yè)地塊數(shù)據(jù)模型的實(shí)現(xiàn) 338
6.3.3 作業(yè)面積精準(zhǔn)測(cè)量技術(shù) 339
6.3.4 農(nóng)機(jī)調(diào)度優(yōu)化算法 344
6.4 云服務(wù)平臺(tái)功能模塊 351
6.4.1 辦公自動(dòng)化模塊 351
6.4.2 機(jī)具作業(yè)項(xiàng)目模塊 354
6.4.3 新機(jī)具推廣服務(wù)模塊 356
6.4.4 精細(xì)化作業(yè)管理模塊 356
6.4.5 合作社管理模塊 357
6.4.6 農(nóng)機(jī)作業(yè)優(yōu)化調(diào)度模塊 358
參考文獻(xiàn) 361
第7章 農(nóng)機(jī)智能技術(shù)的應(yīng)用與展望 364
7.1 農(nóng)機(jī)智能技術(shù)應(yīng)用條件 364
7.1.1 防護(hù)性 364
7.1.2 可靠性 364
7.1.3 經(jīng)濟(jì)性 364
7.1.4 開(kāi)放性 365
7.2 農(nóng)機(jī)智能技術(shù)展望 365
7.2.1 智能傳感技術(shù) 365
7.2.2 電動(dòng)拖拉機(jī)與電動(dòng)農(nóng)機(jī)具 366
7.2.3 大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù) 367
7.2.4 大型智能農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)技術(shù) 367
7.2.5 智慧農(nóng)業(yè)云服務(wù)平臺(tái) 368
7.2.6 無(wú)人化農(nóng)業(yè) 368
參考文獻(xiàn) 369