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摘要:對(duì)某小型玉米收獲機(jī)的整車(chē)性能進(jìn)行了研究,。將在Pro/E中建立的整機(jī)三維模型導(dǎo)入U(xiǎn)G中進(jìn)行了布爾和運(yùn)算,，減少約束,，簡(jiǎn)化模型。運(yùn)用ADAMS建立了虛擬樣機(jī)模型,，通過(guò)平路上的實(shí)車(chē)試驗(yàn)驗(yàn)證了所建仿真模型滿(mǎn)足虛擬試驗(yàn)要求,。利用虛擬樣機(jī)模型測(cè)試了整機(jī)的臨界側(cè)傾角度和最大爬坡坡度，從而避免了在危險(xiǎn)條件下的實(shí)車(chē)試驗(yàn),。同時(shí)利用虛擬樣機(jī)模型和車(chē)輛圓錐指數(shù)分析了機(jī)器在松軟地面上的通過(guò)性能,。

摘要:玉米收獲機(jī)分禾器結(jié)構(gòu)直接影響玉米植株的分禾和輸送效果，是決定機(jī)具能否正常作業(yè)的重要因素,。通過(guò)田間試驗(yàn),，對(duì)玉米植株抗彎特性進(jìn)行了測(cè)定，測(cè)量出玉米植株的橫向最大偏移量,，并計(jì)算出玉米植株偏折角,。得出了分禾器寬度與玉米植株抗彎特性之間的關(guān)系方程，找到了影響分禾輸送效果的一個(gè)重要因素——植株自身的抗彎特性,，為分禾器的設(shè)計(jì)提供了新的依據(jù),。在理論上解釋了作業(yè)時(shí)分禾器離地越高越不易碰傷植株的現(xiàn)象，且對(duì)比了不同地區(qū)品種玉米植株抗彎強(qiáng)度的差異性,，結(jié)論是最佳收獲期內(nèi)山東省,、北京市地區(qū)品種的玉米植株抗彎能力比吉林省地區(qū)品種強(qiáng)。

摘要:分析了雙螺旋機(jī)構(gòu)立姿輸送長(zhǎng)莖稈作物的機(jī)理,；利用室內(nèi)試驗(yàn)臺(tái),，通過(guò)正交試驗(yàn)找出了影響輸送效果的顯著因素，通過(guò)回歸試驗(yàn)找出了顯著因素的較優(yōu)參數(shù)值：螺旋輸送器轉(zhuǎn)速為319r/min,上下螺旋輸送器距離575mm, 螺旋輸送器葉片頂端相對(duì)動(dòng)刀水平距離10mm,，葉片升角30°,。進(jìn)行了該組參數(shù)下的驗(yàn)證試驗(yàn),，綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)達(dá)到89.8，能夠較好地適應(yīng)玉米秸稈的立姿輸送要求,。

摘要:針對(duì)玉米聯(lián)合收獲機(jī)的重要部件——玉米剝皮裝置通用性差等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了可更換不同輥型、調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速以及調(diào)節(jié)兩輥相對(duì)位置角的玉米通用剝皮機(jī)構(gòu),。以先玉335為試驗(yàn)材料,，進(jìn)行了剝皮輥配置形式、轉(zhuǎn)速和兩輥相對(duì)位置角的3因素3水平正交試驗(yàn),，分析了各參數(shù)對(duì)剝皮性能：玉米苞葉剝凈率,、籽粒破碎率、籽粒損失率的影響,，確定了最優(yōu)組合方案：剝皮輥配置形式為螺旋橡膠輥與凸棱螺旋橡膠輥交替排列,；剝皮輥轉(zhuǎn)速為350r/min；兩輥相對(duì)位置角為30°,。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)根茬的挖掘,、撿拾、根土分離與放鋪等聯(lián)合收獲作業(yè),，研制了一種偏置式挖掘鏟刀和三輥機(jī)構(gòu),。通過(guò)分析偏置式挖掘鏟刀的挖掘特性，以及三輥機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)特性,，確定了工作部件的結(jié)構(gòu)參數(shù)及運(yùn)動(dòng)參數(shù),。田間試驗(yàn)表明，偏置式挖掘鏟刀挖掘根茬效果好,，三輥機(jī)構(gòu)具有較好的撿拾,、根土分離和放鋪能力，根茬收獲機(jī)的根茬起挖率,、撿拾率和放鋪率均大于90%,，滿(mǎn)足設(shè)計(jì)和使用要求。

摘要:為了解決嚴(yán)重倒伏甘蔗的收獲,，設(shè)計(jì)了一種側(cè)懸掛推倒式整稈甘蔗收獲機(jī)。該機(jī)可連續(xù)完成分蔗,、推倒,、切割,、輸送和集堆鋪放等工序的作業(yè),。前進(jìn)速度0.5m/s時(shí)，其生產(chǎn)率為0.2hm2/h,。田間試驗(yàn)表明：甘蔗宿根破頭率為11.3%,，甘蔗出現(xiàn)表皮破損和折斷,，折斷率為33.33%。

摘要:高粗莖稈作物因莖桿硬度和剛度大,，機(jī)械化收割難度大,。以蘆竹為對(duì)象，以高粗莖稈作物通用型回轉(zhuǎn)鏈?zhǔn)角懈钇鳛榛A(chǔ),，應(yīng)用ANSYS/LS—DYNA建立了鋸片—蘆竹切割破壞動(dòng)態(tài)模擬有限元模型,，動(dòng)態(tài)模擬了蘆竹切割破壞過(guò)程，試驗(yàn)驗(yàn)證了獲取鋸齒切割破壞蘆竹過(guò)程的載荷—位移歷程曲線的可行性及蘆竹破壞的模擬計(jì)算模型的有效性,。提出了回轉(zhuǎn)鏈?zhǔn)角懈钇髑懈睢M(jìn)給速度匹配修正系數(shù)概念,，確定了切割蘆竹時(shí)進(jìn)給速度和切割速度分別取1.00m/s和2.80m/s為最佳速度匹配，其切割器工作速度匹配修正系數(shù)為1.22,。研究結(jié)果為蘆竹收割機(jī)的傳統(tǒng)系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù),。

摘要:為分析小型全喂入雙滾筒軸流聯(lián)合收獲機(jī)脫粒分離能力與夾帶損失，進(jìn)行整機(jī)總結(jié)設(shè)計(jì)并自行設(shè)計(jì)了雙滾筒軸流脫粒裝置,，分析了結(jié)構(gòu)參數(shù)選取,，并與同型收獲機(jī)的單滾筒軸流脫粒裝置進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，測(cè)定了兩裝置的未脫凈率與夾帶損失率,。結(jié)果表明：?jiǎn)螡L筒未脫凈率為0.18%,，雙滾筒未脫凈率接近0；雙滾筒夾帶損失率平均值0.45%,，比單滾筒夾帶損失率平均值0.74%降低了39%,，新開(kāi)發(fā)的小型全喂入雙滾筒聯(lián)合收獲機(jī)能有效地解決脫不凈與夾帶損失等問(wèn)題。

摘要:針對(duì)半喂入聯(lián)合收獲機(jī)收獲超級(jí)稻和難脫粒的粳稻時(shí)脫粒不凈引起損失的問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了半喂入同軸差速脫粒滾筒,，并與單速脫粒滾筒進(jìn)行了脫粒對(duì)比試驗(yàn)，對(duì)各種脫出物料的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)用Matlab軟件建立了3D圖像及其數(shù)學(xué)模型,。結(jié)果表明：差速滾筒未脫凈籽粒約0.06%,，比單速滾筒降低61.25%；3D圖像顯示差速脫粒的各種脫出物料在篩面上分布比單速脫粒均勻,。半喂入同軸差速脫粒裝置集高,、低轉(zhuǎn)速對(duì)脫粒性能的有利作用于一體，能較好解決半喂入聯(lián)合收獲機(jī)收獲超級(jí)稻和粳稻時(shí)脫粒不凈引起的損失,，并使損失率,、破碎率和含雜率等性能指標(biāo)都達(dá)到較優(yōu)水平。

摘要:以微型小麥聯(lián)合收獲機(jī)采用的橫向軸流脫粒裝置為研究對(duì)象,，在額定喂入量下，對(duì)其滾筒轉(zhuǎn)速、凹板間隙,、導(dǎo)向板升角,、篩孔尺寸等參數(shù)進(jìn)行了正交試驗(yàn)和回歸試驗(yàn)，并通過(guò)DPS等軟件對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,，得出試驗(yàn)范圍內(nèi)滾筒轉(zhuǎn)速,、凹板間隙、導(dǎo)向板升角,、篩孔尺寸對(duì)凹板分離物中含長(zhǎng)莖稈率,、籽粒破碎率、夾帶籽粒率,、脫不凈率等指標(biāo)的影響規(guī)律,，優(yōu)化確定了該脫粒裝置的最佳參數(shù)組合：篩孔尺寸為14mm、導(dǎo)向板升角為10°,、凹板間隙為16mm,、滾筒轉(zhuǎn)速為660r/min，含長(zhǎng)莖稈率,、含雜率,、夾帶籽粒率、脫不凈率,、籽粒破碎率分別為3.1%,、39.5%、0.6%,、0.01%,、0.01%。

摘要:借助高速攝像技術(shù),，對(duì)釘齒式軸流脫粒與分離裝置在不同滾筒轉(zhuǎn)速條件下自由籽粒運(yùn)動(dòng)過(guò)程和碰撞過(guò)程進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)研究，得出滾筒轉(zhuǎn)速變化時(shí)自由籽粒的運(yùn)動(dòng)規(guī)律和自由籽粒與釘齒碰撞后的運(yùn)動(dòng)規(guī)律,。結(jié)果表明：滾筒轉(zhuǎn)速增加,，自由籽粒的運(yùn)動(dòng)速度隨之增大，多數(shù)自由籽粒處于中速運(yùn)動(dòng)狀態(tài),，受釘齒碰撞后呈加速運(yùn)動(dòng)趨勢(shì),。

摘要:以自行研制的釘齒式軸流脫粒與分離裝置為研究對(duì)象,借助高速攝像設(shè)備對(duì)脫分空間內(nèi)稻谷的整體運(yùn)動(dòng)過(guò)程、斷穗的運(yùn)動(dòng)和脫粒過(guò)程以及自由籽粒的運(yùn)動(dòng)過(guò)程進(jìn)行了在線拍攝,。通過(guò)高速攝像圖像慢放分析得出：稻谷進(jìn)入脫分空間后,，錯(cuò)綜復(fù)雜地交織在一起，在旋轉(zhuǎn)釘齒和導(dǎo)向板的共同作用下,，稻谷流沿滾筒軸向螺旋向前涌動(dòng),。脫分空間內(nèi)斷穗的運(yùn)動(dòng)軌跡是拋物線,，其運(yùn)動(dòng)不平穩(wěn)，速度容易出現(xiàn)波動(dòng),。單個(gè)自由籽粒在無(wú)外界干擾時(shí)近似作勻速直線運(yùn)動(dòng)，運(yùn)動(dòng)方向與滾筒軸線方向呈一定夾角,。

摘要:橫置軸流脫粒的履帶式全喂入稻麥聯(lián)合收獲機(jī)籽粒含雜率高,，從尾篩落下的雜余隨籽粒進(jìn)入糧箱是主要原因。通過(guò)測(cè)定單位時(shí)間所產(chǎn)生的雜余量及其構(gòu)成,，設(shè)計(jì)了以螺旋板齒式復(fù)脫器為核心的復(fù)脫系統(tǒng),，計(jì)算了整個(gè)系統(tǒng)的物料軸向速度和輸送量，并對(duì)應(yīng)用此復(fù)脫器的聯(lián)合收獲機(jī)進(jìn)行了田間試驗(yàn)測(cè)定,。結(jié)果表明：螺旋板齒式復(fù)脫系統(tǒng)能使占喂入量9%～10%的雜余順暢地收集,、輸送、再脫粒,、經(jīng)二次清選后進(jìn)入糧箱,，使含雜率從7%下降到行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求的2%以下。

摘要:利用Fluent軟件中修正的k—ε湍流方程及拉格朗日法的離散相模型對(duì)4ZTL—1800型割前摘脫稻麥聯(lián)合收獲機(jī)分離清選裝置內(nèi)物料運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了數(shù)值計(jì)算,，得到了物料在分離清選裝置內(nèi)的運(yùn)動(dòng)軌跡,，沉降、分離,、清選等運(yùn)動(dòng)規(guī)律,，并通過(guò)數(shù)值計(jì)算得到物料質(zhì)量流量、分離裝置入口氣流速度和分離清選裝置收集物料的清潔率的關(guān)系,。

摘要:在自行研制的清選試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行了氣流場(chǎng)測(cè)定試驗(yàn)和水稻清選試驗(yàn),。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對(duì)風(fēng)篩式清選氣流場(chǎng)進(jìn)行了研究,，建立了2個(gè)風(fēng)力因素（離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和出風(fēng)角度）與清選氣流場(chǎng)分布之間,、清選氣流場(chǎng)的分布與清選效果之間以及2個(gè)風(fēng)力因素與清選效果之間3個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。用試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)檢驗(yàn),，預(yù)測(cè)結(jié)果證明了網(wǎng)絡(luò)模型的有效性,。

摘要:基于并聯(lián)機(jī)構(gòu)的組成原理，設(shè)計(jì)了可用于顆粒物料分級(jí)的3自由度混聯(lián)振動(dòng)篩,。振動(dòng)篩主要由篩箱,、振動(dòng)電動(dòng)機(jī)、電動(dòng)機(jī)固定座,、彈簧,、傾角調(diào)節(jié)裝置、支撐架,、縱向振動(dòng)鏈,、橫向振動(dòng)鏈和底座組成。所設(shè)計(jì)的3自由度混聯(lián)振動(dòng)篩將篩箱的支撐和激振動(dòng)功能分離，篩箱的支撐采用懸掛支撐方式,；以全解耦型混聯(lián)機(jī)構(gòu)2PRRR—P(2R)為主體激振機(jī)構(gòu),，能實(shí)現(xiàn)篩箱沿X、Y,、Z 3個(gè)方向的振動(dòng),。試驗(yàn)結(jié)果表明，該振動(dòng)篩X,、Y,、Z向3個(gè)自由度的振動(dòng)對(duì)分散性能平均提高了33.23%，而透篩性能平均提高了73.55%,，對(duì)不同篩分物料的適應(yīng)性強(qiáng),。

摘要:以入風(fēng)口角度和篩面形態(tài)為試驗(yàn)因素,，對(duì)仿生非光滑篩面近篩層微觀氣流場(chǎng)進(jìn)行了數(shù)值模擬研究,，并對(duì)仿生非光滑清選篩和普通光滑清選篩進(jìn)行了田間對(duì)比驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明：入風(fēng)口角度對(duì)清選篩面上近篩層內(nèi)的微觀氣流場(chǎng)基本沒(méi)有影響,；仿生非光滑篩面形態(tài)將篩孔間近篩層內(nèi)的單個(gè)小漩渦分解為2個(gè)小漩渦,，致使漩渦流線不能完全地從篩面經(jīng)過(guò)，使得細(xì)小油菜物料難以與仿生非光滑篩面充分接觸,，起到了減粘作用,；仿生凸包的減粘作用較仿生凹坑明顯。

摘要:針對(duì)聯(lián)合收獲機(jī)在田間作業(yè)環(huán)境下不便對(duì)測(cè)控系統(tǒng)調(diào)試與試驗(yàn)的情況,，設(shè)計(jì)了聯(lián)合收獲機(jī)智能控制試驗(yàn)臺(tái),。試驗(yàn)臺(tái)在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下能夠?qū)β?lián)合收獲機(jī)的多種智能控制算法進(jìn)行模擬仿真。試驗(yàn)臺(tái)集成了智能控制器,、聲光報(bào)警器,、液晶顯示器等模塊，并配合使用用于速度,、損失量等檢測(cè)傳感器,，能夠?qū)崟r(shí)采集試驗(yàn)數(shù)據(jù)。試驗(yàn)表明,，試驗(yàn)臺(tái)能夠在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境進(jìn)行智能控制算法試驗(yàn),，縮短了聯(lián)合收獲機(jī)智能控制裝置的研發(fā)周期，為實(shí)現(xiàn)聯(lián)合收獲機(jī)的智能控制打下基礎(chǔ),。

摘要:設(shè)計(jì)了谷物聯(lián)合收獲機(jī)脫粒滾筒液壓無(wú)級(jí)變速系統(tǒng),，對(duì)該系統(tǒng)中封閉液壓油的壓力進(jìn)行測(cè)量，用該油壓力表示喂入量,。通過(guò)臺(tái)架試驗(yàn),，得出喂入量與油壓力之間的關(guān)系方程,，并與脫粒滾筒轉(zhuǎn)速表示喂入量的方法進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明：在聯(lián)合收獲機(jī)穩(wěn)定工作,，物料物理特性一致時(shí),，油壓力隨喂入量的增加呈線性上升，而此時(shí)脫粒滾筒轉(zhuǎn)速可以視為常量,，所以油壓力能夠準(zhǔn)確地反映喂入量,。

摘要:基于虛擬儀器開(kāi)發(fā)平臺(tái),，采用圖形化編程語(yǔ)言LabVIEW建立了一套多通道振動(dòng)測(cè)試和分析系統(tǒng),，運(yùn)用加速度傳感器測(cè)定了雷沃谷神牌GN601—CR2Q型谷物聯(lián)合收獲機(jī)割臺(tái)不同測(cè)點(diǎn)及不同工況下水平,、垂直和軸向的振動(dòng)信號(hào),，并對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了時(shí)域及頻域分析。對(duì)聯(lián)合收獲機(jī)割臺(tái)振動(dòng)測(cè)試結(jié)果表明,，割臺(tái)的振源最主要的激勵(lì)為割刀傳動(dòng)系統(tǒng),，割臺(tái)水平方向的振動(dòng)量最大并且割臺(tái)振動(dòng)最大的部位位于割臺(tái)的過(guò)橋。其中割刀傳動(dòng)系統(tǒng)的慣性力引起的振動(dòng)頻率為10Hz,發(fā)動(dòng)機(jī)慣性力引起的振動(dòng)頻率為30Hz,割臺(tái)的固有頻率為68.8Hz,。

摘要:設(shè)計(jì)了不同材料、不同尺寸承載板式谷物質(zhì)量流量傳感器承載板和不同量程的承載板式谷物質(zhì)量流量傳感器彈性元件,在谷物質(zhì)量流量模擬加載試驗(yàn)裝置上進(jìn)行了試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明測(cè)量精度與承載板和彈性元件的參數(shù)密切相關(guān),。在此試驗(yàn)基礎(chǔ)上,研究了谷物流量對(duì)測(cè)量精度的影響。試驗(yàn)結(jié)果表明,，谷物流量在0~2kg/s內(nèi)谷物質(zhì)量流量測(cè)量相對(duì)誤差不大于2%,精度較高,。當(dāng)谷物流量超過(guò)2.5kg/s時(shí),谷物質(zhì)量流量測(cè)量相對(duì)誤差超過(guò)5%。

摘要:運(yùn)用VB 6.0編程語(yǔ)言設(shè)計(jì)了應(yīng)用于谷物聯(lián)合收獲機(jī)稱(chēng)量式測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)平臺(tái)的測(cè)產(chǎn)軟件,。該軟件能實(shí)時(shí)接收,、顯示和保存測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)，計(jì)算得到實(shí)時(shí)收獲總質(zhì)量,、收獲面積等田間信息,。軟件對(duì)谷物流量數(shù)據(jù)計(jì)算處理作出谷物流量圖；將GPS接收到的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換為高斯坐標(biāo),，在平面直角坐標(biāo)系中作出GPS軌跡圖,；最終將流量數(shù)據(jù)與GPS軌跡數(shù)據(jù)結(jié)合運(yùn)算生成產(chǎn)量圖。作圖過(guò)程中當(dāng)曲線即將到達(dá)界面邊界時(shí),，曲線圖會(huì)自動(dòng)平移遠(yuǎn)離邊界以保證實(shí)時(shí)圖像的正常顯示,，在作圖結(jié)束后可拖拽圖像查看完整圖形。經(jīng)測(cè)試,，軟件在室內(nèi)測(cè)產(chǎn)相對(duì)誤差小于2%,，在田間測(cè)產(chǎn)相對(duì)誤差小于3%,。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)聯(lián)合收獲機(jī)工作過(guò)程中谷物損失量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，設(shè)計(jì)了谷物損失實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),。該系統(tǒng)以PVDF壓電薄膜作為敏感元件,，通過(guò)電壓放大器、帶通濾波器,、精密全波整流,、包絡(luò)檢波等構(gòu)成信號(hào)調(diào)制電路來(lái)檢測(cè)谷物沖擊信號(hào)，為了減小聯(lián)合收獲機(jī)的振動(dòng)干擾,，設(shè)計(jì)了一種雙層隔振結(jié)構(gòu),。在1.1~2.6m/s范圍內(nèi)進(jìn)行谷物沖擊性能試驗(yàn)。結(jié)果表明,，谷物沖擊信號(hào)的電壓峰值為2~4V,，且電壓峰值隨沖擊速度的增大而增加。以AT89C52單片機(jī)為核心開(kāi)發(fā)了二次顯示儀表,，實(shí)時(shí)采集傳感器輸出的谷物沖擊信號(hào),。田間試驗(yàn)表明，該系統(tǒng)能夠有效獲取谷粒沖擊信號(hào),，實(shí)時(shí)顯示聯(lián)合收獲機(jī)谷物夾帶,、清選損失率，具有預(yù)報(bào)警功能,，且測(cè)量結(jié)果可以通訊輸出,。

摘要:為了分析傳感器結(jié)構(gòu)對(duì)籽粒沖擊響應(yīng)信號(hào)的影響，建立了籽粒檢測(cè)傳感器的三維結(jié)構(gòu)模型,，利用SolidWorks分析了傳感器的振動(dòng)模態(tài),。結(jié)果表明：傳感器的上層面板的結(jié)構(gòu)尺寸是影響傳感器振動(dòng)特性的主要因素，隨著面板寬度b的增加,，相對(duì)變形率γ首先迅速減?。浑S著b的進(jìn)一步增加,，γ逐漸減小至恒定值,，固有頻率f則單調(diào)增大；增加面板厚度h,，固有頻率f和相對(duì)變形率γ均呈單調(diào)增加趨勢(shì),。將傳感器安裝到聯(lián)合收獲機(jī)振動(dòng)篩尾部支架上進(jìn)行清選損失檢測(cè)試驗(yàn)。結(jié)果表明,，傳感器能夠在振動(dòng)干擾中識(shí)別籽粒沖擊信號(hào),，當(dāng)b＝30mm時(shí)，籽粒沖擊響應(yīng)時(shí)間小于2ms,，遠(yuǎn)小于b＝120mm時(shí)的籽粒沖擊響應(yīng)時(shí)間,。

摘要:多傳感器信號(hào)采集與數(shù)據(jù)處理是聯(lián)合收獲機(jī)作業(yè)流程監(jiān)測(cè)與控制的基礎(chǔ)工作,。使用微處理器C8051F020的定時(shí)器/計(jì)數(shù)器和標(biāo)準(zhǔn)輸入/輸出接口（I/O）進(jìn)行了多路霍爾轉(zhuǎn)速傳感器信號(hào)的采集，并通過(guò)串口通信接收損失量傳感器與喂入量傳感器的數(shù)據(jù),。微處理器C8051F020對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與存儲(chǔ),，控制240×128點(diǎn)陣式液晶顯示器進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)顯示與故障報(bào)警，根據(jù)數(shù)據(jù)處理結(jié)果控制聯(lián)合收獲機(jī)前進(jìn)速度,，進(jìn)行故障分類(lèi)處理,，并通過(guò)串口通信實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的發(fā)送與打印。試驗(yàn)表明,，系統(tǒng)工作穩(wěn)定,、可靠， 可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)合收獲機(jī)作業(yè)流程監(jiān)測(cè)與控制系統(tǒng)的集成化,，并能在聯(lián)合收獲機(jī)測(cè)控系統(tǒng)的應(yīng)用中節(jié)約成本,、增加效率。

摘要:以切縱流聯(lián)合收獲機(jī)為研究對(duì)象,，針對(duì)聯(lián)合收獲機(jī)故障率較高,、作業(yè)故障不易察覺(jué)等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了作業(yè)流程故障診斷報(bào)警系統(tǒng),。系統(tǒng)以PLC和顯示屏為控制終端，通過(guò)PLC采集聯(lián)合收獲機(jī)作業(yè)流程中的割臺(tái)螺旋輸送器,、輸送槽,、切流滾筒、縱流滾筒,、輸糧螺旋輸送器,、損失量等信號(hào)進(jìn)行作業(yè)流程故障診斷處理，提出了基于目標(biāo)信號(hào)瞬時(shí)變化趨勢(shì)的故障診斷方法,，試驗(yàn)表明,，設(shè)計(jì)的作業(yè)流程故障診斷報(bào)警系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)聯(lián)合收獲機(jī)作業(yè)流程中的故障診斷和報(bào)警，提高了收獲機(jī)的作業(yè)質(zhì)量和工作效率,。

摘要:基于聯(lián)合收獲機(jī)導(dǎo)航數(shù)據(jù)的多樣性,，設(shè)計(jì)了一種雙串口結(jié)合CAN總線的分布式控制網(wǎng)絡(luò)，采用多線程編程技術(shù)解決實(shí)時(shí)性和多任務(wù)的處理要求,，設(shè)計(jì)了軟件平臺(tái)工作流程,，制定了有效可靠的CAN總線通信協(xié)議。系統(tǒng)主要采集車(chē)輛的GPS定位信息,、車(chē)輛姿態(tài)信息,、車(chē)輛行駛速度以及前輪的轉(zhuǎn)角。試驗(yàn)表明,，系統(tǒng)工作正常,，通信可靠,，能夠?qū)崿F(xiàn)導(dǎo)航數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集。

摘要:針對(duì)聯(lián)合收獲機(jī)大曲率路徑難檢測(cè)的問(wèn)題,，在旋轉(zhuǎn)投影直線檢測(cè)的基礎(chǔ)上提出了雙切線大曲率路徑轉(zhuǎn)彎半徑估計(jì)算法,。基于簡(jiǎn)化的二輪車(chē)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,，在聯(lián)合收獲機(jī)機(jī)器視覺(jué)導(dǎo)航試驗(yàn)平臺(tái)上,，設(shè)計(jì)了智能控制器，以便根據(jù)不同路徑選擇不同的控制方式,。路面與麥田試驗(yàn)結(jié)果表明：雙切線轉(zhuǎn)彎半徑估計(jì)算法能夠有效地檢測(cè)曲線路徑轉(zhuǎn)彎半徑,；在小麥正常收獲速度下，聯(lián)合收獲機(jī)能夠跟蹤轉(zhuǎn)彎半徑大于10m的曲線路徑,，路面曲線跟蹤誤差最大值為0.19m,，田間曲線邊界跟蹤過(guò)程中割幅變化范圍最大為0.29m。

摘要:為了能夠根據(jù)當(dāng)前場(chǎng)景內(nèi)容在線提取優(yōu)勢(shì)推理特征,，使得提取后的優(yōu)勢(shì)特征集能更好地區(qū)分當(dāng)前場(chǎng)景的地形類(lèi)別,，滿(mǎn)足農(nóng)業(yè)機(jī)器人室外導(dǎo)航環(huán)境要求，提出一種基于迭代式RELIEF算法的農(nóng)業(yè)機(jī)器人地形標(biāo)記方法,。該方法通過(guò)超像素分割產(chǎn)生訓(xùn)練樣本,，由迭代式RELIEF算法輸出一個(gè)特征權(quán)重向量，向量每個(gè)元素的值代表其所對(duì)應(yīng)的候選特征對(duì)地形標(biāo)記的影響程度,，通過(guò)對(duì)特征權(quán)重設(shè)定閾值來(lái)剔除大量無(wú)關(guān)特征,。地形標(biāo)記試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不但能夠?qū)⒌孛鏄?biāo)記準(zhǔn)確率與障礙標(biāo)記召回率分別提高1%與0.8%,，還能將SVM地形分類(lèi)器的計(jì)算復(fù)雜度降低40%左右,。在導(dǎo)航試驗(yàn)中，該方法能夠使農(nóng)業(yè)機(jī)器人的導(dǎo)航效率提高15%左右,。

摘要:為研究切縱流聯(lián)合收獲機(jī)田間小麥?zhǔn)斋@時(shí)的最優(yōu)行走路徑和最佳前進(jìn)速度，分析了割臺(tái)寬度為4.75m的切縱流聯(lián)合收獲機(jī)在田間收獲小麥時(shí)的3種典型路徑,，并從收獲拐彎換向耗時(shí)最小的角度進(jìn)行了理論推導(dǎo),，在田間進(jìn)行前進(jìn)速度與籽粒總損失速率之間的試驗(yàn)并建立數(shù)學(xué)模型,，在室內(nèi)依據(jù)等效喂入量進(jìn)行前進(jìn)速度與脫粒分離總功耗之間的試驗(yàn)并建立數(shù)學(xué)模型,，得出最佳前進(jìn)速度的數(shù)學(xué)模型。結(jié)果表明,，切縱流聯(lián)合收獲機(jī)在田間應(yīng)采用回轉(zhuǎn)式收獲路徑,，當(dāng)前進(jìn)速度為小于等于1.0m/s時(shí)，等效喂入量為小于等于7.79kg/s,，籽?？倱p失速率為小于等于19.33g/s,，籽粒總損失率為小于等于0.609%,，切縱流脫粒分離部分總功耗為小于等于83.94kW,。

摘要:針對(duì)國(guó)內(nèi)大蒜種植特點(diǎn)，在已有設(shè)計(jì)研究的基礎(chǔ)上研制了一種適合于中國(guó)大蒜主產(chǎn)區(qū)收獲作業(yè)的半喂入自走式大蒜聯(lián)合收獲機(jī),。整機(jī)側(cè)向配置,，采用450型半喂入稻麥聯(lián)合收獲機(jī)底盤(pán)，并配有液壓無(wú)級(jí)變速系統(tǒng),，作業(yè)組件包括分禾裝置,、扶禾裝置、挖掘裝置,、夾持輸送裝置,、清土裝置、對(duì)齊切秧裝置和集果系統(tǒng)等,。該機(jī)采用挖拔組合式工作原理,，保證了大蒜收獲中挖掘效果，提高了整機(jī)的作業(yè)質(zhì)量和穩(wěn)定性,。通過(guò)田間檢測(cè)表明：果實(shí)損失率不大于1.8%,，破損率不大于2.1%，含土率不大于12.8%,，各項(xiàng)性能指標(biāo)均達(dá)到設(shè)計(jì)要求,。

摘要:對(duì)4HLB—2型花生聯(lián)合收獲機(jī)清土裝置進(jìn)行了機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)特性分析和清土效果試驗(yàn)研究,。拍土板拍擊線速度,、轉(zhuǎn)動(dòng)角速度均隨時(shí)間呈正弦曲線規(guī)律變化，在一個(gè)清土周期中共完成2次拍土過(guò)程,，且出現(xiàn)2次拍土作用最強(qiáng)烈狀態(tài),。清土通道后半程的清土效果要優(yōu)于前半程，拍土板由兩端向中間拍土強(qiáng)度逐漸降低,，清土通道中間段存在無(wú)效拍擊區(qū),。清土試驗(yàn)表明，清土率主要決定于花生果系被拍土板拍擊的次數(shù),，而落果損失主要決定于拍土板角振幅大小,，實(shí)際作業(yè)時(shí)應(yīng)選定高清土頻率、小角振幅的作業(yè)參數(shù),。

摘要:闡述了自帶傳動(dòng)動(dòng)力恒頻方草捆撿拾壓捆機(jī)的基本結(jié)構(gòu)及工作原理,，對(duì)壓捆機(jī)的總體結(jié)構(gòu)、撿拾器,、輸送喂入機(jī)構(gòu)和壓縮機(jī)構(gòu)進(jìn)行了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和參數(shù)分析,。試驗(yàn)結(jié)果表明：本機(jī)結(jié)構(gòu)合理,、自動(dòng)化程度高，其成捆率達(dá)到了99.1%,，規(guī)則草捆率為98%,，草捆密度達(dá)到了130～230kg/m3，可對(duì)牧草,、農(nóng)作物秸稈進(jìn)行撿拾,、壓縮和打捆聯(lián)合作業(yè)。

摘要:對(duì)矮稈割臺(tái)核心喂入部件撥禾輪的結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行了分析研究，利用計(jì)算機(jī)輔助軟件對(duì)撥禾輪導(dǎo)軌曲線進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),，并對(duì)撥禾彈齒運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行了模擬,，找出了保證矮稈割臺(tái)能夠正常工作的彈齒運(yùn)動(dòng)軌跡形狀，確定其正常工作的撥禾輪速比區(qū)間為（0.78,，∞）。

摘要:提出了一種嵌入式收獲前籽棉分級(jí)系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案,。嵌入式終端以ARM（TMS320DM365）為主處理器,，以DSP（TMS320DM6437）為從處理器。在ARM上構(gòu)建Linux系統(tǒng)環(huán)境,，并行執(zhí)行視頻采集和人機(jī)交互任務(wù)：攝像頭采集模擬視頻流送解碼芯片（TVP5146）解碼,；同時(shí)，在用戶(hù)界面上實(shí)時(shí)顯示數(shù)字視頻流,，并通過(guò)SPI向DSP發(fā)送視頻處理請(qǐng)求,。DSP在同步采集視頻流的過(guò)程中收到請(qǐng)求信號(hào)后，對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行圖像分割,、特征提取和判別,，并將處理結(jié)果返回給ARM。田間試驗(yàn)表明,，系統(tǒng)能夠以90.48%的正確識(shí)別率快速地識(shí)別籽棉品級(jí),。

摘要:為研究棉花秸稈切割性能，為棉稈切割收獲裝備的開(kāi)發(fā)提供技術(shù)支持和理論依據(jù),，設(shè)計(jì)了可模擬棉稈不對(duì)行切割收獲過(guò)程的曲柄連桿式棉稈切割試驗(yàn)臺(tái),。試驗(yàn)臺(tái)的棉稈喂入輸送速度與切割速度為0~2m/s、切割傾角為0°~15°,，并對(duì)樣機(jī)的工作性能和棉稈切割性能進(jìn)行了試驗(yàn)研究,。試驗(yàn)結(jié)果表明，空載時(shí)切割器阻力的峰值隨著割刀平均切割速度的增加而增大,，單個(gè)工作周期內(nèi)的切割器阻力功耗基本不受平均切割速度變化的影響,；棉稈峰值切割力隨割刀平均切割速度的增加而降低，切割棉稈單位消耗功隨割刀平均切割速度的增加而減小。

摘要:采用YAG—M50型激光打標(biāo)機(jī)試制了9種仿生微改形油菜篩面基體,，借助NT1100型表觀形貌儀對(duì)試件加工區(qū)域的表觀形貌進(jìn)行了觀測(cè),。利用CAM101型接觸角測(cè)量?jī)x分別測(cè)量了二次蒸餾水和過(guò)濾后菜籽油2種液相與9種仿生微改形油菜篩面基體的接觸角，以仿生微造型的形態(tài)尺寸和形態(tài)間距為考察因素,，分析了仿生微改形油菜篩面基體的浸潤(rùn)特性,。結(jié)果表明，仿生微形態(tài)尺寸較小時(shí),，形態(tài)間距對(duì)界面浸潤(rùn)特性的影響較大,；形態(tài)間距相同時(shí)，仿生微形態(tài)尺寸對(duì)界面浸潤(rùn)特性的影響與液相種類(lèi)相關(guān),。

摘要:為實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境下近色系果蔬的采摘識(shí)別,，提出了一種基于統(tǒng)計(jì)方差結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光譜選擇方法對(duì)黃瓜敏感波段進(jìn)行分析驗(yàn)證，并將選定的光譜組合作為溫室黃瓜識(shí)別中光譜圖像獲取的參考依據(jù),。結(jié)果表明,，利用所攝敏感波段的圖像信息可有效地解決黃瓜目標(biāo)與背景的區(qū)分問(wèn)題。綜合比較黃瓜作物(果實(shí),、葉,、花)在不同光譜域的分光反射特性差異，利用方差分解方法獲取果實(shí)信息的敏感波段,，在敏感區(qū)域內(nèi)進(jìn)行主成分分析,，將前4個(gè)主成分作為網(wǎng)絡(luò)輸入、作物器官類(lèi)別作為輸出,，建立3層BP—ANN驗(yàn)證模型,。將160個(gè)樣本數(shù)據(jù)按比例分為建模集和預(yù)測(cè)集，模型對(duì)建模集120個(gè)樣本的正確判別率為100%,，對(duì)預(yù)測(cè)集40個(gè)樣本的正確判別率為95%,。說(shuō)明敏感波段的選擇能較好地反映黃瓜作物不同器官間的特性差異。

摘要:為提高采摘機(jī)器人的實(shí)用性和利用率,，提出了一種通用型夾持機(jī)構(gòu),，并構(gòu)建了虛擬樣機(jī)。為使機(jī)械夾持不損傷水果,，研究了水果受力對(duì)夾持構(gòu)型的影響，以柑橘為例進(jìn)行變形,、應(yīng)力分析,，為機(jī)構(gòu)提出設(shè)計(jì)依據(jù)，進(jìn)而對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,，確定了機(jī)構(gòu)外殼及桿件的合理參數(shù)和對(duì)果實(shí)損傷最小的夾持量,，單類(lèi)型水果夾持量為直徑方向小于2mm。

摘要:設(shè)計(jì)了一種便攜式小漿果采收器，建立了采收器—果枝系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)方程,，并對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)化,、分析，獲得果枝位移方程,、采收器機(jī)體端部橫向位移方程,，分析確定了操作把手的最佳位置。采收作業(yè)時(shí)采收器的激振頻率在稍高于系統(tǒng)固有頻率的范圍內(nèi)進(jìn)行工作,。選擇適當(dāng)?shù)募ふ耦l率,，機(jī)體振動(dòng)強(qiáng)度較小。選擇適當(dāng)?shù)牟僮魑恢每梢詼p小操作者的勞動(dòng)強(qiáng)度,。

摘要:提高變量施肥精度和均勻性的關(guān)鍵在于減小變量機(jī)構(gòu)的響應(yīng)時(shí)間,，選擇最佳控制參數(shù)。提出了一種基于相關(guān)向量機(jī)的開(kāi)度轉(zhuǎn)速雙變量施肥控制序列決策方法,。首先考慮了施肥處方中前,、中、后相鄰3次施肥量的相互影響,，綜合了開(kāi)度和轉(zhuǎn)速的響應(yīng)時(shí)間和工作死區(qū)等特性,，利用非線性規(guī)劃方法實(shí)現(xiàn)最佳控制參數(shù)的決策，避免了小施肥量下的大開(kāi)度,、小轉(zhuǎn)速現(xiàn)象,減小了對(duì)外槽輪脈動(dòng)性的影響,。為了協(xié)調(diào)車(chē)載計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力與控制響應(yīng)的矛盾，利用相關(guān)向量機(jī)實(shí)現(xiàn)了施肥控制序列的近優(yōu)實(shí)時(shí)計(jì)算,。室內(nèi)試驗(yàn)結(jié)果表明,，平均施肥誤差比原方法減小了4%，同時(shí)該方法有效地避免了極端情況下電動(dòng)機(jī)無(wú)法驅(qū)動(dòng)排肥轉(zhuǎn)軸的情況,。田間作業(yè)試驗(yàn)證明,，使用該方法的施肥機(jī)指令響應(yīng)及時(shí)，施肥均勻,、準(zhǔn)確,證明了方法的實(shí)用性,。

摘要:設(shè)計(jì)了用于MQ—600型氣流輔助式噴桿彌霧機(jī)的軸流風(fēng)機(jī)。根據(jù)氣流輔助式噴桿彌霧機(jī)噴施作物冠層的末速度原則,，確定風(fēng)機(jī)的風(fēng)量,、風(fēng)壓和出流速度等參數(shù)；以此作為風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)的依據(jù),，設(shè)計(jì)計(jì)算了軸流風(fēng)機(jī)的比轉(zhuǎn)數(shù),、輪轂比、外徑,、葉片各截面氣流全壓分布等關(guān)鍵參數(shù),，進(jìn)行了風(fēng)機(jī)葉片選型,、葉片各截面處弦長(zhǎng)和葉片數(shù)量計(jì)算。并對(duì)風(fēng)機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì),。根據(jù)設(shè)計(jì)結(jié)果加工了物理樣機(jī),，并對(duì)其性能進(jìn)行了試驗(yàn)研究，試驗(yàn)結(jié)果表明,，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速1473r/min時(shí),，風(fēng)助風(fēng)筒出口風(fēng)速32.1m/s， 出口風(fēng)下方0.5m處風(fēng)速8.6m/s,，風(fēng)機(jī)性能滿(mǎn)足使用要求,。

摘要:對(duì)微波或微波與真空相結(jié)合方式膨化黑加侖果片試驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比研究。在微波膨化過(guò)程中,，微波強(qiáng)度為20W/g,，黑加侖果片的初始含水率為35%；而在微波真空膨化過(guò)程中,，除真空壓力不同,，為30kPa外，其他初始條件與微波膨化初始條件相同,。試驗(yàn)結(jié)果表明：通過(guò)微波真空方式膨化得到的黑加侖果片,，膨化率呈先增加，之后保持不變的趨勢(shì),；在膨化過(guò)程的前10s,，果片處于加速脫水階段，此后進(jìn)入恒速脫水階段,。而利用微波膨化得到的黑加侖果片,，膨化率和脫水速率均呈先增加后減小的趨勢(shì)。經(jīng)過(guò)微波與真空相結(jié)合技術(shù)膨化處理后的黑加侖果片花青素保留率高于微波膨化處理,。因此,，微波與真空相結(jié)合技術(shù)獲得的制品膨化特性?xún)?yōu)于常壓下微波制品的膨化特性。