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摘要:進(jìn)行了棚架式栽培模式自然生長條件下簇生獼猴桃無損采摘機器人末端執(zhí)行器的研究。基于果實與果柄的分離特性,，提出面向機器人的果實采摘方法和簡化幾何模型,，進(jìn)行了果實與果柄分離試驗的可行性驗證,；基于果實采摘方法設(shè)計了從底部接近,、旋轉(zhuǎn)包絡(luò)分離毗鄰果實并抓取,、向上運動分離果實的末端執(zhí)行器,，并試制樣機,，進(jìn)行了現(xiàn)場評價試驗。結(jié)果表明,，采摘模型能夠?qū)崿F(xiàn)果實與果柄的分離,，末端執(zhí)行器解決了毗鄰果實分離問題，能夠?qū)崿F(xiàn)單個果實穩(wěn)定抓取,、無損采摘和采后抓持,，成功率達(dá)到96.0%，平均單果耗時22s,。

摘要:為了實現(xiàn)果樹掛果期的精準(zhǔn)管理,，針對樹上蘋果早期估產(chǎn)問題，以“Gala”蘋果為研究對象,，開展了對定果后的果樹進(jìn)行產(chǎn)量估測的研究,，提出了一種圖像處理結(jié)合支持向量機的樹上蘋果早期估產(chǎn)方法。首先在蘋果園內(nèi)獲取定果后的果樹樹冠圖像,，此時的樹上蘋果顏色為綠色（本文稱此時期為果樹青果期）,；采用分析圖像各顏色分量值分布圖法，確定在YCbCr顏色空間中,，以Cb≤100與Cr≥120作為分割樹冠圖像中蘋果的條件,；從果樹樹冠圖像中提取果實個數(shù)、果實面積,、果實樹葉比,、受遮擋果實個數(shù)比例及受遮擋果實面積比例；以上述5個特征參數(shù)作為輸入,，實際產(chǎn)量為輸出,，利用支持向量機方法建立樹上蘋果早期估產(chǎn)模型。本文利用訓(xùn)練集（含50個樣本）訓(xùn)練模型,，預(yù)測產(chǎn)量與實際產(chǎn)量的決定系數(shù)R2達(dá)到了0.7242，均方根誤差RMSE為1.71kg,，平均絕對百分比誤差MAPE為9%,，平均預(yù)測誤差MFE為0.21。利用測試集（含15個樣本）測試模型,，得到RMSE為2.45kg,，MAPE為13%。結(jié)果表明該模型不僅具有較好的預(yù)測精度與無偏性,，且具有較好的魯棒性,，所采用的樹上蘋果早期估產(chǎn)方法可行。

摘要:提出了一種適用于蘋果采摘機器人夜間識別的方法,。在圖像采集階段,，通過對比不同光源的照明效果,，選用白熾燈作為照明光源并采用2盞白熾燈從不同角度照明的方式削弱圖像中的陰影。在圖像分割階段,，對比白天圖像的分割方法,，提出改進(jìn)R-G色差分割法。此外針對夜間圖像中的高亮反光區(qū),，采用二次分割的方法提取出水果表面的高亮反光區(qū)以此對分割后的圖像進(jìn)行修補,，以得到完整的分割結(jié)果。經(jīng)統(tǒng)計不考慮果實的遮擋和粘連,，夜間蘋果正確識別率達(dá)到83.7%,。

摘要:為解決基于模糊C-均值聚類(FCM)的圖像分割算法需要預(yù)先給定初始聚類數(shù)目和聚類中心，易使得算法陷入局部最優(yōu)的問題,，提出一種改進(jìn)的人工蜂群優(yōu)化模糊聚類的圖像分割方法,。該方法在傳統(tǒng)的人工蜂群的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，以FCM算法中目標(biāo)函數(shù)為基礎(chǔ)改進(jìn)人工蜂群的適應(yīng)度函數(shù),，運用蜂群行為中的采蜜蜂,、跟隨蜂和偵察蜂的分工合作來快速求解圖像中的最優(yōu)初始聚類中心，將求出的最優(yōu)聚類中心輸入給FCM進(jìn)行處理,，根據(jù)最大隸屬度原則對果實圖像進(jìn)行分割,。以300幅不同光照情況下拍攝的夏黑葡萄果進(jìn)行分割試驗，試驗結(jié)果表明,，改進(jìn)的圖像分割方法能更快地將水果從自然環(huán)境中分割識別出來,，單幅圖像平均分割時間為0.2193s，正確分割率達(dá)到90.33%,，能滿足采摘機器人及水果分級系統(tǒng)對目標(biāo)圖像的實時性要求,。

摘要:以采用機器視覺導(dǎo)航的農(nóng)業(yè)車輛為研究對象，提出了一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化自適應(yīng)模糊控制的農(nóng)機導(dǎo)航控制方法,。建立了車輛2自由度轉(zhuǎn)向模型和視覺預(yù)瞄模型,，對車輛橫向控制進(jìn)行狀態(tài)描述。對粒子群算法進(jìn)行了改進(jìn),，提高了粒子群算法的收斂速度,，降低了算法計算時間。構(gòu)建了自適應(yīng)模糊控制器,，在模糊控制器中引入加權(quán)因子,，以橫向偏差和航向偏差時間誤差絕對值積分（ITAE）之和作為系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)，通過粒子群算法計算得到最優(yōu)加權(quán)因子,，進(jìn)而調(diào)整控制規(guī)則實現(xiàn)導(dǎo)航車輛的自適應(yīng)控制,。仿真和導(dǎo)航試驗結(jié)果表明，提出的控制方法可以迅速消除橫向誤差，具有超調(diào)量小,、響應(yīng)速度快等特點,，既保留了模糊控制算法的優(yōu)點，又提高了系統(tǒng)控制品質(zhì),。在相同參數(shù)條件下,，與常規(guī)模糊控制相比，改進(jìn)模糊控制算法導(dǎo)航精度顯著提高,。當(dāng)車速為0.8/s時,，直線路徑跟蹤最大橫向偏差不超過4.2cm,，曲線路徑跟蹤最大橫向偏差不超過5.9cm,，能夠較好地滿足農(nóng)業(yè)車輛導(dǎo)航作業(yè)要求。

摘要:為解決四輪獨立驅(qū)動農(nóng)用小車在設(shè)施農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)的物料運輸和信息采集中的導(dǎo)航及控制問題,構(gòu)建了農(nóng)用小車導(dǎo)航控制系統(tǒng),，優(yōu)化配置多個傳感器,，提出了基于CCD圖像傳感器、加速度計,、電子羅盤及超聲波等多傳感器信息融合的導(dǎo)航控制方法,。通過CCD獲取標(biāo)識路徑信息，通過加速度計,、電子羅盤獲取小車姿態(tài)信息,，通過超聲波傳感器判斷障礙物，并給出路徑特征提取,、識別,、多源信息融合自主導(dǎo)航控制和超聲避障等算法，實現(xiàn)了小車的路徑跟蹤的導(dǎo)航控制,，實驗結(jié)果表明構(gòu)建的導(dǎo)航控制系統(tǒng)及導(dǎo)航控制方法正確,、有效。

摘要:2BFQ-6型油菜精量聯(lián)合直播機田間自動對行作業(yè)時,，東方紅-LX854型拖拉機為其配套動力,，實現(xiàn)導(dǎo)航功能，針對導(dǎo)航執(zhí)行機構(gòu)——電控全液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)導(dǎo)航作業(yè)時轉(zhuǎn)向控制穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性差的問題,，設(shè)計了自適應(yīng)變論域模糊控制器,。應(yīng)用旋升優(yōu)選法對模糊控制器參數(shù)仿真分析，獲得了不同波形,、幅值和周期激勵信號下的最優(yōu)參數(shù)組合,，運用窗口Fourier變換和自卷積法設(shè)計了響應(yīng)類型的實時識別方法,，依據(jù)識別的結(jié)果和仿真尋優(yōu)獲得的參數(shù)優(yōu)化基礎(chǔ)模糊器規(guī)則的論域,。在拖拉機電控全液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)上試驗結(jié)果表明：變論域模糊控制器對轉(zhuǎn)向20°的階躍響應(yīng)的調(diào)節(jié)時間為2s，平均穩(wěn)態(tài)誤差為0.18°，無穩(wěn)態(tài)振蕩現(xiàn)象,；跟蹤正弦信號平均延時為0.3s,；與定論域模糊控制器相比獲得了更好的轉(zhuǎn)向性能。

摘要:針對雙差速驅(qū)動移動機器人的路徑跟蹤問題,，建立了雙輸入-雙輸出的非線性運動學(xué)模型并進(jìn)行了輸入-輸出線性化,，分析了冗余運動約束的速度協(xié)同條件，提出了一種融合偏差智能轉(zhuǎn)化評價函數(shù)法和指數(shù)穩(wěn)定控制的混合控制律,。評價函數(shù)法可針對不同的偏差狀態(tài)智能選擇合適的控制量以將其轉(zhuǎn)化到指數(shù)穩(wěn)定控制的適用范圍,，再通過指數(shù)穩(wěn)定控制實現(xiàn)姿態(tài)角偏差和距離偏差向零的同步收斂。數(shù)字仿真和實驗測試結(jié)果表明,，該混合控制律可平滑轉(zhuǎn)化偏差狀態(tài),、同步消除位姿偏差，使移動機器人精確,、穩(wěn)定地跟蹤直線和圓弧導(dǎo)引路徑,。

摘要:變量噴霧是精準(zhǔn)施藥的重要方式之一。近10年來,，變量噴霧在技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用方面均取得了重要進(jìn)展,。本文從變量噴霧的探測技術(shù)、控制技術(shù)及系統(tǒng)集成三方面,，對現(xiàn)有研究成果進(jìn)行綜合性評述,。在作物形貌和密度的探測技術(shù)上，重點討論了超聲波用于作物形貌探測的方法,，給出了誤差分析,，比較了超聲波技術(shù)和激光技術(shù)用于作物形貌探測時的特點，強調(diào)了LIDAR用于樹木結(jié)構(gòu)和冠層探測的優(yōu)勢以及提取葉面積指數(shù)表征作物密度的優(yōu)勢,。在作物病蟲草害的探測方面,，總結(jié)了自組織映射（SOM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),、支持向量機(SVM)等信息解析技術(shù)用于探測作物病蟲草害的特點,，強調(diào)病蟲草害的探測應(yīng)結(jié)合農(nóng)作物栽培和管理特點。在變量噴霧伺服系統(tǒng)方面,，歸納了現(xiàn)有變量噴頭及其控制技術(shù),，強調(diào)用控制技術(shù)提升低成本器件和裝備的使用性能。最后,，對變量噴霧系統(tǒng)集成進(jìn)行了總結(jié),，指出了變量噴霧技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展的方向。

摘要:由于PWM變量噴霧作業(yè)過程中噴頭不連續(xù)作業(yè),，噴霧的均勻性特別是噴霧機運動方向上的均勻性較難控制,，為此通過高速電磁閥、不銹鋼壓力罐、壓力傳感器,、氣泵,、調(diào)速輸送帶等構(gòu)建了一套動態(tài)PWM變量噴霧實驗平臺，并對該平臺動態(tài)噴霧霧滴分布特性進(jìn)行實驗研究,。采用水敏試紙作為獲取動態(tài)霧滴分布狀態(tài)手段,，通過圖像處理技術(shù)以區(qū)域內(nèi)霧滴覆蓋率的變異系數(shù)作為動態(tài)霧滴分布均勻性判定指標(biāo)，評估了在不同PWM控制信號頻率,、不同PWM控制信號占空比及不同噴霧壓力下的單個噴頭動態(tài)霧滴分布均勻程度,。經(jīng)實驗表明，變異系數(shù)隨控制信號占空比的增大而減小,，控制信號頻率對動態(tài)噴霧霧滴分布均勻性有較大影響,，變異系數(shù)隨控制信號頻率增大而減小，噴霧壓力對變異系數(shù)影響較小,，噴霧壓力越大變異系數(shù)越大,。

摘要:研究了不同低壓下噴頭噴嘴直徑和噴嘴錐角對射流破碎的影響。采用高速攝像儀對低壓圓柱射流的射流核心長度和射流破碎長度進(jìn)行實驗,，測量了不同噴嘴結(jié)構(gòu)的流量,、射程和末端水滴直徑。結(jié)果表明：同一壓力下,，當(dāng)噴嘴錐角不變時,，隨著噴嘴直徑的增大，噴頭流量,、射程和噴頭末端水滴直徑都變大,，射流核心長度和破碎長度均增大；當(dāng)噴嘴直徑不變時,，隨著噴嘴錐角的增大,，噴頭流量逐漸減小，而噴頭射程呈先增大后減小趨勢,，噴頭末端水滴直徑也變大,，射流核心長度逐漸減小，射流破碎長度先減小后增大,。綜合考慮射程和霧化效果,，直徑為5mm、錐角為45°的噴嘴為最優(yōu)選擇,。同時通過對不同Re數(shù)和We數(shù)的實驗和分析,，給出了適合低壓噴嘴的兩種射流特征長度的擬合關(guān)聯(lián)式。

摘要:針對玉米等行距留茬覆蓋行間（溝臺）互作種植模式的農(nóng)藝要求,，設(shè)計了2BH-3型行間播種機,，可在行間一次完成施肥,、播種、覆土和鎮(zhèn)壓等作業(yè),。為了解決行間播種機縱向尺寸過大的問題，設(shè)計了多功能行走輪,，可同時實現(xiàn)仿形,、限深、傳動,、覆土,、鎮(zhèn)壓和碎土等功能。應(yīng)用EDEM軟件對內(nèi)傾面光滑和有“V”型凸起的行走輪鎮(zhèn)壓效果進(jìn)行離散元仿真分析,，仿真結(jié)果表明：內(nèi)傾面有“V”型凸起的行走輪接地壓力更大,，鎮(zhèn)壓過的土壤孔隙率相對縮小6.38%~6.93%。田間試驗結(jié)果表明：播種的粒距合格率為89.8%,，漏播率為2.3%,，重播率為7.9%，種肥垂直距離為3.99cm,，排肥量不穩(wěn)定性變異系數(shù)和各行不一致性變異系數(shù)分別為2.35%和1.62%,。

摘要:在玉米定向種子帶的卷繞過程中，種子帶的張力控制影響到種子帶的質(zhì)量,。為此依據(jù)玉米定向種子帶的要求,，建立恒張力卷繞系統(tǒng)的傳遞函數(shù)，利用模糊控制技術(shù)實現(xiàn)玉米種子帶的恒張力卷繞控制,，創(chuàng)建了模糊自適應(yīng)PID控制器,，利用Matlab對其進(jìn)行仿真，得到了較為合理的模糊控制算法,，并將模糊控制算法通過西門子S7-200型PLC為核心的硬件控制電路應(yīng)用于實際的張力控制,，并進(jìn)行了實際的卷繞試驗。試驗結(jié)果表明:模糊PID控制器與傳統(tǒng)PID控制器相比,，具有更好的動態(tài)穩(wěn)定性和跟蹤性能,，張力產(chǎn)生階躍時，系統(tǒng)過渡時間約為2s,，超調(diào)量在1.2%內(nèi),，能夠較好地滿足種子帶的卷繞要求。

摘要:分析了影響臥輥式玉米收獲機摘穗過程中作業(yè)質(zhì)量的主要因素,。通過改變摘穗輥間距以適應(yīng)不同直徑的玉米秸稈,，有效解決了玉米收獲機工作時堵塞的問題。通過兩摘穗輥轉(zhuǎn)速不同步的辦法減少了玉米果穗的掉粒損失,。通過CATIA軟件對間距自適應(yīng)差速摘穗輥進(jìn)行了建模,，并通過ADAMS軟件與間距固定摘穗輥進(jìn)行了仿真對比分析,，通過ADAMS仿真試驗，確定了內(nèi)外摘穗輥的最佳轉(zhuǎn)速,，即內(nèi)側(cè)摘穗輥轉(zhuǎn)速為900r/min,，外側(cè)摘穗輥轉(zhuǎn)速為860r/min。田間試驗中無秸稈堵塞摘穗輥現(xiàn)象發(fā)生,，且籽粒破損率和損失率之和為0.11%,，遠(yuǎn)小于國家標(biāo)準(zhǔn)的5%。

摘要:為研究彈性齒式剝?nèi)~元件的葉鞘剝離機理,，進(jìn)行了彈性齒對甘蔗莖稈的動態(tài)打擊力試驗,。設(shè)計專用試驗臺固定甘蔗莖稈的兩端，并在固定組件的3個方向安裝單向壓電型沖擊力傳感器,，剝?nèi)~滾筒帶動彈性齒在莖稈中部施加打擊力,，傳感器測得縱向、橫向和切向動態(tài)打擊力并得出最大值Fxmax,、Fymax和Fzmax,。對剝?nèi)~滾筒轉(zhuǎn)速、彈性齒與甘蔗莖稈交錯深度,、側(cè)偏距離和彈性齒材料等4個變量進(jìn)行單因素試驗,。分析各因素對打擊力的影響規(guī)律，得出在樣機剝?nèi)~試驗的最優(yōu)參數(shù)組合下三向動態(tài)打擊力的最大值,。結(jié)合葉鞘材料力學(xué)特性和剝離準(zhǔn)則模型,，推導(dǎo)葉鞘的最大破壞力公式，建立葉鞘剝離的力學(xué)模型,。結(jié)果表明,，滾筒轉(zhuǎn)速達(dá)到700r/min、交錯深度為30mm,、側(cè)偏距離為20mm,、彈性齒材料為聚氨酯（85HA）時，彈性齒在x和y方向最大打擊力Fxmax,、Fymax分別為93.87N和138.26N,，同時大于葉鞘在相應(yīng)方向的最大破壞力76.40N和53.53N，實現(xiàn)葉鞘剝離,。

摘要:為改進(jìn)花生摘果機,、花生撿拾收獲機的清選裝置，提高花生清選性能,，在花生摘果機清選物飄浮速度試驗基礎(chǔ)上,，根據(jù)飽滿花生莢果、空癟果,、碎莖稈,、果柄和花生葉等各組分飄浮速度差異,，提出了前、后2個吸風(fēng)口（雙吸風(fēng)口）與振動篩組合式清選原理,，進(jìn)行了總體方案與關(guān)鍵部件設(shè)計并研制出5XT-2Z型花生摘果機,，通過清選性能試驗研究了振動篩振動頻率、吸風(fēng)口高度和風(fēng)機轉(zhuǎn)速對花生清選損失率和含雜率的影響,。試驗結(jié)果表明,，3種飽滿花生莢果飄浮速度為10.30～14.39m/s，空癟果,、碎莖稈、花生果柄和花生飄浮速度分別為7.03～8.89m/s,、4.51～5.46m/s,、2.80～3.35m/s、1.74～2.13m/s,；優(yōu)化后的振動篩曲柄轉(zhuǎn)速為200r/min,，吸風(fēng)口高度為135mm，風(fēng)機轉(zhuǎn)速為390r/min,，此參數(shù)下清選損失率為1.35%,，含雜率為1.75%。

摘要:針對打結(jié)器割繩脫扣機構(gòu)盤形凸輪內(nèi)輪廓磨損嚴(yán)重的問題,，提出以凸輪理論廓面的等距圓弧面代替現(xiàn)有柱面輪廓的解決方案,，即將凸面-凸面和凸面-平面的點接觸改進(jìn)為凸面-凹面的弧點接觸；計算得到改進(jìn)后凸輪輪廓的曲面方程,，以及改進(jìn)前后滾子與凸輪的壓力角,、初始接觸面積和初始最大接觸應(yīng)力；最后,，用硬鋁合金材料試制改進(jìn)前和改進(jìn)后的凸輪,，進(jìn)行磨損對比試驗，并定量分析其磨損量,。結(jié)果表明：改進(jìn)后滾子與凸輪的壓力角在推程開始和接近結(jié)束階段比改進(jìn)前減小25%左右,；改進(jìn)后滾子與凸輪的初始接觸面積比改進(jìn)前增大約50%，初始最大接觸應(yīng)力減小約38%,；各運轉(zhuǎn)10h后,，改進(jìn)后盤形凸輪內(nèi)輪廓的磨損痕跡寬度比改進(jìn)前增加31.7%，磨損量減小約50%,。

摘要:土壤氣體傳輸過程復(fù)雜,，影響因素眾多，各因素之間相互影響與制約,，且存在嚴(yán)重的空間變異性,，其空間分布特征與變異程度同眾多影響因素間關(guān)系復(fù)雜,，野外條件下難以準(zhǔn)確計算大范圍區(qū)域內(nèi)土壤導(dǎo)氣率平均值。通過已經(jīng)獲得的土壤樣本實測資料,，建立土壤物理基本參數(shù)與土壤氣體傳輸參數(shù)之間的函數(shù)模型,，結(jié)果表明：偏砂質(zhì)土壤的導(dǎo)氣率與飽和度的擬合度較好，決定系數(shù)R2達(dá)0.95以上,，而偏黏性的土壤結(jié)構(gòu)性強,，R2在0.69以上；遺傳算法程序擬合系數(shù)ai,、bi,，R2均達(dá)0.90以上；利用此函數(shù)模型,，擬合導(dǎo)氣率與實測導(dǎo)氣率之間的相對誤差絕對值小于0.1,，效果較好，驗證了預(yù)測模型的適用性,。提出的推求方法簡化了土壤氣體傳輸動力學(xué)參數(shù)在實際應(yīng)用中繁瑣的測算過程,，為野外環(huán)境下簡單、快速獲取土壤氣體傳輸動力學(xué)參數(shù)提供了參考,。

摘要:基于中國科學(xué)院欒城農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)試驗站2002—2008年夏玉米生長期內(nèi)的土壤水分觀測數(shù)據(jù)及2000—2008年的降水（灌溉）,、氣象、生物數(shù)據(jù),，結(jié)合Laio土壤水分動態(tài)隨機模型研究了太行山山前平原典型農(nóng)田點尺度土壤水分動態(tài)的隨機性,。結(jié)果表明：研究區(qū)2000—2008年夏玉米生長期內(nèi)日平均降水量為10.71mm，降水頻率0.2909,，其中小雨,、暴雨的發(fā)生頻率表現(xiàn)出明顯上升趨勢，中雨的發(fā)生頻率呈顯著下降趨勢,，大雨發(fā)生頻率表現(xiàn)出微弱下降傾向,；玉米生長期的土壤含水率6月份處于增長期，7月份達(dá)到生長期最高值并穩(wěn)定在32.2%的水平,，8月份以后下降并在9月份趨于穩(wěn)定,；Laio模型模擬得到土壤相對濕度的概率密度函數(shù)在曲線形狀（峰值、峰值出現(xiàn)的位置,、90%置信區(qū)間）與數(shù)字特征（中位數(shù),、均值、方差）方面與觀測結(jié)果一致（α=0.05）,，模型在井灌區(qū)具有很好的適用性,，且可以將灌溉作為一次降雨事件來處理；應(yīng)用Laio模型得到在多年平均降雨條件下,，32.1mm的田間凈灌溉量可以在50%水平上使夏玉米生長期內(nèi)的土壤含水率保持在田間持水量的80%以上,。

摘要:在生態(tài)脆弱的陜北黃土丘陵區(qū),，林地耗水是生態(tài)學(xué)者長期關(guān)注的熱點問題，準(zhǔn)確測算植物耗水量是環(huán)境水分研究的關(guān)鍵,。根據(jù)陜北山地棗林的立地條件和蒸散過程特點,，結(jié)合2012年的實測資料，確定了相關(guān)模型參數(shù),，實現(xiàn)了Shuttleworth-Wallace（SW）和Penman-Monteith（PM）模型對棗林蒸散量的模擬,，并利用2013年莖流計監(jiān)測的蒸騰量和水量平衡原理推求的蒸散量，對這2個模型進(jìn)行了比較和檢驗,。結(jié)果表明：就整個棗樹生育期10d尺度蒸散量而言,，SW模型模擬精度優(yōu)于PM模型。此外,，2模型精度隨棗樹生育期變化而變化,，且萌芽展葉期精度均最低。SW模型日蒸騰量模擬精度滿足要求,，但易受到天氣狀況影響,，晴天模型精度優(yōu)于雨天,。SW模型精度在陜北山地棗林里得到驗證,，是半干旱區(qū)山地棗林耗水規(guī)律研究的有效工具。

摘要:為實現(xiàn)對土壤速效磷含量的快速測定,，以關(guān)中塿土為材料,，研究基于光譜分析的土壤速效磷含量測定方法。首先用便攜式近紅外頻譜儀在不同采樣高度下,，采集土壤樣本900~1700nm波長范圍的漫反射光譜,，采用3倍標(biāo)準(zhǔn)差準(zhǔn)則和主成分分析得分圖對異常樣本進(jìn)行判別和剔除，然后對比分析4種波長選擇方法對建模效果的影響,，發(fā)現(xiàn)基于穩(wěn)定的競爭性自適應(yīng)加權(quán)抽樣法的結(jié)果最佳,，最后通過分析不同非線性建模方法對預(yù)測結(jié)果影響實驗，探明最小二乘支持向量機方法的預(yù)測結(jié)果最好,。實驗結(jié)果表明,，采樣高度為10cm時本文建立模型的土壤速效磷含量預(yù)測決定系數(shù)為0.8581，均方根誤差為10.8801,，具有較高的精度,，可對土壤速效磷含量進(jìn)行快速預(yù)測。

摘要:采用插入?yún)⒖伎潭劝遄x取土壤高度信息是一種簡單易行的土壤粗糙度測量方法,。針對人工讀取效率低,、基于圖像的計算機讀取精度受農(nóng)田環(huán)境光照的影響和土壤表面異物（如雜草、植被）影響的問題,，提出了一種簡化參考刻度板的圖像獲取和全自動圖像處理的粗糙度測算方法,，該方法在利用色彩運算和閾值分割消除雜草和陰影影響的基礎(chǔ)上,，進(jìn)行土壤邊界提取和比例尺的計算，進(jìn)而獲得土壤粗糙度,。為了提高方法的自動化程度和魯棒性,，閾值分割采用混沌粒子群優(yōu)化濾波實現(xiàn)。實驗表明,，結(jié)合色彩運算和混沌粒子群優(yōu)化的土壤粗糙度測算方法降低了對拍攝環(huán)境的要求,，能快速高效地計算土壤粗糙度，所提取的土壤輪廓線高度誤差控制在0.5cm以下,，所得均方根高度誤差在5%以內(nèi),，相關(guān)長度的計算誤差在1%以內(nèi)，滿足了土壤粗糙度實時在線測算的要求,。

摘要:利用2000—2012年MODIS ET/PET和NDVI數(shù)據(jù)集構(gòu)建干旱指數(shù)（DSI）,，監(jiān)測山東省和河南省冬小麥主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)干旱，并在地級市尺度上進(jìn)一步評估冬小麥關(guān)鍵生育期干旱對冬小麥產(chǎn)量的影響,。結(jié)果表明：2010年9月—2011年2月山東省特大干旱過程顯示的DSI不僅能監(jiān)測氣象干旱,，還能較好地反映農(nóng)業(yè)干旱在空間上的差異性以及時間上的演變。不同冬小麥生育期干旱對冬小麥產(chǎn)量影響不同,，灌漿期干旱對冬小麥產(chǎn)量的影響最大,，干旱致使土壤水分虧缺， 影響了作物正常的灌漿強度,，進(jìn)而導(dǎo)致作物減產(chǎn),；其次是拔節(jié)期；返青期干旱對產(chǎn)量基本沒有影響,。

摘要:以連續(xù)流產(chǎn)氫為目標(biāo),，采用高透光性彌散光纖作為導(dǎo)光介質(zhì)和光合細(xì)菌吸附成膜的載體，構(gòu)造了環(huán)流型光纖生物膜制氫反應(yīng)器,。在實驗研究的基礎(chǔ)上,，根據(jù)傳質(zhì)原理和Monod生化反應(yīng)動力學(xué)建立了描述連續(xù)流反應(yīng)器中底物傳輸和降解的二維數(shù)學(xué)模型。以強化底物傳輸和提高底物降解效率為目標(biāo),，對反應(yīng)器的實際操作參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,。研究結(jié)果表明，反應(yīng)器的底物傳輸特性對反應(yīng)器的底物降解效率有顯著影響,。反應(yīng)器的底物降解效率隨進(jìn)口底物質(zhì)量濃度的增加呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢,。反應(yīng)器的底物降解效率隨流速的增加呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢。當(dāng)反應(yīng)器的進(jìn)口底物質(zhì)量濃度為10g/L,，流速為100mL/h時,，底物消耗速率最大，底物降解效率達(dá)到43.5%。合理地控制反應(yīng)器中的底物傳輸使得生物膜區(qū)域具有適合的底物質(zhì)量濃度分布,是維持反應(yīng)器較高底物降解效率的有效途徑,。

摘要:分別以高直鏈玉米淀粉和普通玉米淀粉為模式原料,，與聚乙烯醇（PVA）及甘油共混制備了2種淀粉基生物可降解薄膜。通過厭氧發(fā)酵實驗,，考察并比較了2種淀粉薄膜的沼氣發(fā)酵過程,、發(fā)酵潛力、能源轉(zhuǎn)化效率以及膜結(jié)構(gòu)形貌的變化特征,。結(jié)果表明：普通玉米淀粉薄膜和高直鏈玉米淀粉薄膜均具有良好的生物降解性能,，2種薄膜的厭氧生物降解率和沼氣發(fā)酵潛力均相當(dāng)；然而,，高直鏈淀粉薄膜的結(jié)構(gòu)和成分更有利于沼氣發(fā)酵的進(jìn)行,，其發(fā)酵過程比普通淀粉薄膜更加平穩(wěn)，能夠有效減少發(fā)酵罐的酸化并縮短發(fā)酵周期,，同時具有更高的能源轉(zhuǎn)化效率,。此外，綜合農(nóng)用薄膜年產(chǎn)量和淀粉基薄膜的產(chǎn)氣率,，若用高直鏈淀粉或普通淀粉薄膜替代普通農(nóng)用膜,，則經(jīng)厭氧處理后相應(yīng)的年產(chǎn)能分別為3.31×10 5GJ/a和3.18×10 5GJ/a，可見淀粉基生物可降解薄膜是一種非常有潛力的厭氧發(fā)酵原料,。

摘要:為實時獲取規(guī)模化好氧堆肥過程關(guān)鍵數(shù)據(jù),，實現(xiàn)自動化控制,、優(yōu)化堆肥工藝,、提升產(chǎn)品品質(zhì),，在已有研究基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種集成度高,、便攜性好的適用于規(guī)?；醚醵逊蔬^程的溫度和氧體積分?jǐn)?shù)實時監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括溫度數(shù)據(jù)獲取模塊,、氧體積分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)獲取模塊,、信號處理模塊、數(shù)據(jù)顯/存模塊,。并系統(tǒng)開展了實驗室和實際規(guī)模化好氧堆肥性能試驗和分析研究。其中,，溫度監(jiān)測相對標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于3.02%,，響應(yīng)時間均小于45s；氧體積分?jǐn)?shù)監(jiān)測相對標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于2.96%，響應(yīng)時間均小于30s,。研究結(jié)果表明：該系統(tǒng)在精確性,、穩(wěn)定性和響應(yīng)速率等方面均具有良好性能，可滿足規(guī)?；醚醵逊蔬^程溫度和氧體積分?jǐn)?shù)空間數(shù)據(jù)實時監(jiān)測以及科研需求,。

摘要:以豬糞物料為研究對象,，基于去離子水分散,、熱風(fēng)干燥-機械振蕩、真空冷凍干燥-機械振蕩3種分散預(yù)處理方法,，分別采用激光粒度分析,、掃描電鏡分析、動態(tài)圖像分析法測定其粒度分布和特征參數(shù),。掃描電鏡觀察結(jié)果表明,，豬糞顆粒屬于不規(guī)則顆粒；熱風(fēng)干燥-機械振蕩分散后的樣品存在較多團(tuán)聚體,。不同分散預(yù)處理的測定結(jié)果顯示,，因豬糞樣品部分組分的可溶性和熱風(fēng)干燥-機械振蕩過程中的團(tuán)聚現(xiàn)象，宜優(yōu)選真空冷凍干燥-機械振蕩作為分散預(yù)處理方法,。3種測量方法所獲參數(shù)存在差異,，其中，動態(tài)圖像分析法由于采用直接測量原理和動態(tài)檢測過程,，可優(yōu)選其作為檢測畜禽糞便物料粒度分布的方法,。基于真空冷凍干燥-機械振蕩分散預(yù)處理和動態(tài)圖像分析法,，獲取豬糞顆粒的縱橫比和球形度分別為0.57±0.01和0.61±0.01,，中值粒徑為（501±16）μm，粒度分布寬度參數(shù)為1.45±0.04,。

摘要:以稻草和玉米芯為調(diào)理料，分別與主體原料牛糞按質(zhì)量比1∶4混合堆漚腐熟后獲得牛糞稻草基質(zhì)和牛糞玉米芯基質(zhì),，以這2種基質(zhì)為原料進(jìn)行壓縮成型試驗,，探討了土壤添加量、原料含水率,、成型壓力以及成型溫度等操作因素對基質(zhì)塊成型品質(zhì)的影響及作用規(guī)律,。結(jié)果表明：牛糞稻草和牛糞玉米芯2種基質(zhì)塊的抗跌碎能力基本持平，其中牛糞稻草基質(zhì)塊的容重較大,，吸水性和保水能力更強,；添加土壤對2種基質(zhì)塊的抗破碎能力均有一定的提高,，但不添加土壤2基質(zhì)塊也具有良好的抗破碎能力，能滿足育苗過程對其機械強度的要求,；適宜的原料含水率,、成型壓力和成型溫度范圍為10%~15%、10~15kN和80~120℃,。

摘要:以聚合氯化鋁（PAC）作為絮凝劑,，探討其對小球藻的絮凝效果及其動力學(xué)模型，并對其實際應(yīng)用的成本進(jìn)行了評價,。向藻液中添加不同劑量PAC,，經(jīng)攪拌后分別于不同時間下測定藻液中葉綠素含量。結(jié)果表明：5種不同劑量PAC在8min內(nèi)均能高效絮凝小球藻,，絮凝效率在86%以上,，隨著PAC質(zhì)量濃度的增大，小球藻的絮凝效率也提高,，質(zhì)量濃度為123 5mg/L時絮凝效率達(dá)到了98.6%,，鋁殘留量為132 8mg/kg。PAC絮凝微藻是電荷中和和卷掃絮凝共同作用結(jié)果,。絮凝1kg小球藻生物質(zhì),，成本為266.04元，比離心法的853.39元降低68.8%,。PAC絮凝小球藻數(shù)據(jù)擬合結(jié)果符合二級動力學(xué)模型,。

摘要:為解決秸稈碎料在發(fā)酵過程中積熱和觸氧條件不均的問題,，采用離散元法研究回轉(zhuǎn)筒內(nèi)秸稈顆粒的運動特性,。為利用實驗值定量對比仿真，基于圖像處理法,，定量分析實驗法和離散元法的滾筒內(nèi)顆?；旌蠣顟B(tài)。通過虛擬堆積實驗和滾筒內(nèi)顆?；旌戏抡媾c實驗現(xiàn)象進(jìn)行對比,，標(biāo)定離散元法的顆粒物性參數(shù),。結(jié)果表明：圖像法表征混合狀態(tài)時,，子域大小的劃分與顆粒尺寸相關(guān)；影響堆積角的主要因素為顆粒間靜摩擦因數(shù)和密度,；影響回轉(zhuǎn)筒內(nèi)顆?；旌系闹饕蛩貫轭w粒與壁面粘性系數(shù)和顆粒與壁面滾動摩擦因數(shù)；驗證標(biāo)定參數(shù)結(jié)果表明,，顆粒參數(shù)能用于離散元法描述回轉(zhuǎn)筒內(nèi)秸稈碎料的運動特性,。

摘要:隨著計算流體力學(xué)數(shù)值模擬技術(shù)的不斷成熟，精確性和可靠性的不斷提高，近年來在農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流中得到廣泛的應(yīng)用,，對提高冷藏類食品所需低溫環(huán)境的溫度均勻性,、確定貨物堆棧方式、合理控制制冷時間,、以及對提高整體冷鏈物流經(jīng)濟(jì)效益都具有重要意義,。本文具體闡述了計算流體力學(xué)數(shù)值模擬技術(shù)的前處理、求解和后處理3個階段,，并回顧該技術(shù)應(yīng)用在農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流存儲,、運輸和銷售過程中的研究進(jìn)展，分析歸納了存在的優(yōu)勢和不足,，展望了計算流體力學(xué)應(yīng)用在農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流領(lǐng)域的未來發(fā)展趨勢,。

摘要:為掌握液氮充注氣調(diào)廂開門時廂內(nèi)O2體積分?jǐn)?shù)的變化規(guī)律，在分析熱壓作用下氣調(diào)廂開門滲風(fēng)特性的基礎(chǔ)上,，建立了O2體積分?jǐn)?shù)預(yù)測模型,，并進(jìn)行了試驗驗證。研究結(jié)果表明：氣調(diào)廂開門期間,，開門時間越短則氣調(diào)廂內(nèi)外空氣交界面的平均溫度上升越快,；在氣調(diào)廂內(nèi)相對濕度為90%~95%情況下，氣調(diào)廂內(nèi)外空氣交界面的相對濕度在開門后60s內(nèi)即迅速上升至100%,，并且開門期間平均相對濕度均在97%以上,；開門時氣調(diào)廂內(nèi)O2體積分?jǐn)?shù)上升速度隨著開門時間的延長而逐漸降低，通過對比計算數(shù)據(jù)和試驗數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)氣調(diào)廂內(nèi)O2體積分?jǐn)?shù)試驗值和理論值存在一定誤差,，開門時間為3min以上時,，相對誤差均在10%以內(nèi)。

摘要:為探討氣單胞菌在不同食物接觸表面的存活狀況,，采用擦拭取樣法測定氣單胞菌于案板,、刀具表面的恢復(fù)率，并將氣單胞菌分別接種于潔凈和被污染的案板,、刀具表面,，評定氣單胞菌在不同介質(zhì)表面、不同時間下的存活狀況,。根據(jù)恢復(fù)率和介質(zhì)表面上氣單胞菌存活實測值,，采用@Risk軟件對介質(zhì)表面實時帶菌量的期望值進(jìn)行計算，并運用一級線性模型對氣單胞菌存活特征曲線進(jìn)行擬合,。同時,，以案板為交叉污染途徑，對氣單胞菌在介質(zhì)表面的存活行為對交叉污染的影響進(jìn)行了探討,。結(jié)果表明：采用擦拭取樣法測得的氣單胞菌從案板,、刀具表面的恢復(fù)率的最佳分布擬合結(jié)果分別是Normal（0.66,，0.15）和Normal (0.72，0.18),；氣單胞菌在被污染的介質(zhì)表面存活的時間（7h）長于其在潔凈介質(zhì)表面的存活時間(3h或2.5h),，且一級線性模型可以較好地對氣單胞菌存活曲線進(jìn)行擬合（R2>0.88）；蒙特卡羅模擬結(jié)果表明,，忽略氣單胞菌在食物接觸表面的存活行為會高估其在廚房內(nèi)的交叉污染水平,。

摘要:為了研究識別早期隱性損傷獼猴桃的方法，以“華優(yōu)”獼猴桃為對象,，以900~1700nm范圍近紅外高光譜成像系統(tǒng)為檢測設(shè)備,，采集了完好無損和隱性損傷1~3h內(nèi)獼猴桃的近紅外高光譜。研究發(fā)現(xiàn)900~1350nm內(nèi)二者的反射光譜具有明顯的差異,。對此區(qū)域進(jìn)行分段主成分分析,，確定1050~1200nm為識別損傷的最佳光譜區(qū)域?；诖俗罴压庾V區(qū)域內(nèi)主成分圖像的權(quán)重系數(shù)及波長間光譜反射值的相關(guān)性優(yōu)選了4個特征波長（1057,、1090、1120和1177nm）,。對該4個特征波長進(jìn)行了二次主成分分析,，并結(jié)合中值濾波、閾值分割及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理方法提出了早期隱性損傷獼猴桃的識別算法,。該算法對70個無損獼猴桃和70個隱性損傷獼猴桃的正確識別率分別為100%和95.7%,，平均正確識別率為97.9%。研究結(jié)果表明,，近紅外高光譜成像技術(shù)可用于早期隱性損傷獼猴桃的識別,。

摘要:為減少微觀損傷引起的儲藏腐爛損失，延長冬棗的儲藏期,，提高冬棗的儲藏效益,，以山東沾化冬棗為研究對象，利用高光譜成像系統(tǒng)采集輕微損傷發(fā)生不到1h的冬棗損傷部位的高光譜圖像,，得到波長在871~1766nm范圍內(nèi)的256幅高光譜分量圖像,。結(jié)合無信息變量消除法及相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行特征波長篩選，剔除不敏感波段,，選取了944,、1035、1187,、1376nm 4個特征波長,。對以上4個特征波長對應(yīng)的分量圖像進(jìn)行主成分分析，選擇第1主成分圖像作為待分割圖像,，對其進(jìn)行灰度變換等圖像預(yù)處理,，并運用自適應(yīng)閾值分割法對其進(jìn)行圖像分割，實現(xiàn)了輕微損傷區(qū)域的有效識別,。對100個輕微損傷冬棗樣本的識別試驗結(jié)果表明,，所提方法的正確識別率為98%。

摘要:脈動流化對氣固接觸和熱質(zhì)傳遞有一定的優(yōu)勢,。分別以相同密度不同粒徑以及不同密度相同粒徑兩類顆粒體系為研究對象,，以Ashton混合指數(shù)和沉積組分分布為評定依據(jù)，實驗研究了不同脈寬比下脈動氣流輔助流化對顆?；旌铣潭鹊挠绊?，并與普通流化床進(jìn)行了比較。結(jié)果表明：在平均氣速較低的情況下,，添加輔助脈動氣流有助于促進(jìn)顆?；旌希瑫r得出顆粒密度差別對雙組分顆?；旌系挠绊懘笥陬w粒直徑差別對其的影響,。

摘要:根據(jù)農(nóng)田小氣候環(huán)境監(jiān)測的特點，分析了利用多傳感器采集的小氣候環(huán)境參數(shù)的時間,、空間分布特性,。針對小氣候環(huán)境監(jiān)測環(huán)節(jié)中對地理空間分析和數(shù)據(jù)可視化的具體需求，研究了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)信息感知,、物聯(lián)網(wǎng)資源與地理信息系統(tǒng)（GIS）融合,、感知數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)，建立了物聯(lián)網(wǎng)資源與GIS融合的統(tǒng)一接口規(guī)范,，并以GIS為基礎(chǔ),，設(shè)計了多種可視化方法對采集到的多維小氣候環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行同步展示和可視分析。在此基礎(chǔ)上,，研發(fā)了Web GIS平臺,，集成了地理空間分析組件、可視化監(jiān)測服務(wù)組件和基于地理位置的智能移動端應(yīng)用,。實現(xiàn)了基于GIS的農(nóng)田小氣候環(huán)境可視監(jiān)測系統(tǒng),，通過不同終端設(shè)備提供可視監(jiān)測服務(wù)，方便農(nóng)業(yè)參與者隨時隨地掌握農(nóng)田的小氣候環(huán)境,。

摘要:根據(jù)現(xiàn)代溫室監(jiān)控與管理需求,，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)框架，設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的溫室智能監(jiān)控系統(tǒng),。系統(tǒng)由現(xiàn)場監(jiān)控子系統(tǒng),、遠(yuǎn)程監(jiān)控子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫3部分組成。采用基于分布式CAN總線的硬件系統(tǒng)實現(xiàn)環(huán)境數(shù)據(jù)的實時采集與設(shè)備控制,，將分布圖法應(yīng)用于采集系統(tǒng)離異數(shù)據(jù)的在線檢測,。為了提高遠(yuǎn)程監(jiān)控子系統(tǒng)的響應(yīng)速度與交互性,，采用了基于異步JavaScript和XML技術(shù)（Ajax）的Web數(shù)據(jù)交互方式。結(jié)合溫室環(huán)境調(diào)控的特點,，將基于混雜自動機模型的溫室溫度系統(tǒng)智能控制算法應(yīng)用于實際系統(tǒng),，實現(xiàn)了溫室環(huán)境的自動調(diào)控。為保證設(shè)備控制的安全性,，采用輪詢法實現(xiàn)了現(xiàn)場監(jiān)控子系統(tǒng)和遠(yuǎn)程監(jiān)控子系統(tǒng)中設(shè)備狀態(tài)的同步,，并將基于Zernike矩的圖像識別技術(shù)應(yīng)用于雙向型設(shè)備的狀態(tài)檢測，實現(xiàn)設(shè)備的自動校準(zhǔn),。試驗表明系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定,，環(huán)境調(diào)控可靠，滿足現(xiàn)代溫室智能監(jiān)控的需求,。

摘要:為解決基于聲散射數(shù)據(jù)的魚分類與識別問題,，提出了一種基于SVM的多方位聲散射數(shù)據(jù)協(xié)作融合魚分類方法。首先,，提取多方位聲散射數(shù)據(jù)的小波包系數(shù)奇異值,、時域質(zhì)心及離散余弦變換系數(shù)特征，并進(jìn)行特征融合,；然后,，采用支持向量機（SVM）分類器對每個方位提取的特征做出決策，并將決策結(jié)果表示成后驗概率的形式,，同時利用每個方位的決策概率對其他方位的決策進(jìn)行加權(quán),；最后輸出分類結(jié)果。采用3類魚作為研究對象,，得到不同方位數(shù)量條件下基于協(xié)作融合方法的分類正確率最終達(dá)到92%以上,。試驗數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明，隨著方位數(shù)量的增加,，總體分類正確率呈升高的趨勢,，基于SVM的協(xié)作融合方法可以有效提高分類正確率。

摘要:研制了一種由自動巡航無人駕駛船,、環(huán)境生態(tài)監(jiān)控裝置和遠(yuǎn)程服務(wù)平臺3部分組成的水產(chǎn)養(yǎng)殖在線監(jiān)控設(shè)備,，在提高養(yǎng)殖監(jiān)控效率和降低監(jiān)控成本的同時，實現(xiàn)養(yǎng)殖過程的實時在線監(jiān)測和精準(zhǔn)調(diào)控,。綜合應(yīng)用自動化航向航速控制,、自動導(dǎo)航定位和防碰撞技術(shù)，實現(xiàn)無人駕駛船的自動巡航功能,。利用無人船運載自制的多功能環(huán)境生態(tài)監(jiān)控裝置,，實現(xiàn)水質(zhì)指標(biāo)（溫度、溶解氧、pH值和氧化還原能力）以及魚,、蝦生態(tài)信息的實時定點獲取,，并能根據(jù)用戶需求調(diào)整檢測指標(biāo)。無人船在大幅減少環(huán)境生態(tài)監(jiān)控裝置數(shù)量的同時,，有效提高了裝置的檢測精度,。將統(tǒng)計分析,、信息融合,、組態(tài)控制、嵌入式等技術(shù)相結(jié)合,，用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析,，實現(xiàn)養(yǎng)殖現(xiàn)場環(huán)境調(diào)控設(shè)備的精準(zhǔn)控制。試驗表明,，該監(jiān)控設(shè)備能滿足規(guī)?；a(chǎn)養(yǎng)殖需求，對推廣應(yīng)用精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)與裝置,、進(jìn)行水產(chǎn)養(yǎng)殖過程監(jiān)測與精準(zhǔn)調(diào)控有積極的促進(jìn)作用,。

摘要:為滿足溫室葉類蔬菜病害準(zhǔn)確識別的視頻數(shù)據(jù)需求，結(jié)合溫室葉類蔬菜病害發(fā)生的特點,，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),，基于傳感器感知的環(huán)境信息與攝像機監(jiān)控視頻信息，構(gòu)建了一種面向葉類蔬菜病害識別的溫室監(jiān)控視頻采集系統(tǒng),。該系統(tǒng)將案例檢索與模糊推理方法相結(jié)合,，設(shè)計溫室監(jiān)控視頻獲取方法，將傳感器實時采集的數(shù)據(jù)與知識庫中的病害產(chǎn)生環(huán)境條件相匹配,，以匹配結(jié)果作為視頻采集的依據(jù),，實現(xiàn)了監(jiān)控視頻的智能采集；并利用模糊推理方法,，彌補案例檢索結(jié)果不夠全面的問題,，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確獲取。同時,，該系統(tǒng)還提供了實時數(shù)據(jù)顯示,、實時視頻監(jiān)控等功能。系統(tǒng)應(yīng)用結(jié)果表明,，該系統(tǒng)能夠滿足溫室葉類蔬菜病害識別的視頻數(shù)據(jù)需求,。

摘要:為研究生豬規(guī)模養(yǎng)殖中非接觸式體溫自動篩檢方法，以紅外熱像儀為采集設(shè)備,，沿側(cè)視角度方向同時采集生豬可見光和紅外熱圖像,，經(jīng)配準(zhǔn)、融合獲得二者融合圖像,。在此基礎(chǔ)上,，提出了一種基于改進(jìn)主動形狀模型的耳部目標(biāo)區(qū)域檢測方法,。該方法在經(jīng)典主動形狀模型基礎(chǔ)上，首先分析生豬耳部輪廓特征對特征點標(biāo)記方法進(jìn)行限定,；進(jìn)而結(jié)合圖像融合中使用的非子采樣輪廓變換,，以其分解系數(shù)作為特征點紋理描述；最后應(yīng)用骨架端點匹配方法對平均形狀初始化的位姿進(jìn)行改進(jìn),。應(yīng)用該方法對50幅測試圖像進(jìn)行實驗,，重合度大于0.8的檢測結(jié)果占比達(dá)到84%。

摘要:為在鉀脅迫癥狀出現(xiàn)之前實現(xiàn)黃瓜的營養(yǎng)診斷,，用微電極技術(shù)測量4個不同鉀水平處理的黃瓜葉片液泡的膜電位,。研究發(fā)現(xiàn)鉀供應(yīng)不足引起黃瓜葉片液泡膜電位減小，而鉀過量引起黃瓜葉片液泡膜電位增加,。通過對正常鉀處理（K100）與鉀脅迫處理之間的黃瓜葉片液泡膜電位差的分段回歸分析發(fā)現(xiàn),，嚴(yán)重鉀缺乏處理（K0）2d后，黃瓜葉片液泡的膜電位有明顯減少,，中等鉀缺乏處理（K20）4d后,，黃瓜葉片液泡的膜電位也有明顯減少，鉀過量處理（K200）2d后,，黃瓜葉片液泡的膜電位有明顯的增加,。黃瓜葉片液泡膜電位的測量方法至少能在肉眼可見的脅迫癥狀出現(xiàn)的10d前就可實現(xiàn)鉀缺乏或過量的營養(yǎng)診斷，表明用液泡膜電位對黃瓜鉀脅迫葉片進(jìn)行早期診斷的方法是可行的,。

摘要:為實現(xiàn)無土栽培基質(zhì)參數(shù)的快速準(zhǔn)確測量,，基于自制的基質(zhì)多參數(shù)復(fù)合傳感器，并結(jié)合ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù),，研制了便攜式基質(zhì)多參數(shù)無線檢測儀,。檢測儀采用分體式設(shè)計，由無線復(fù)合傳感器和手持終端兩部分組成,。無線復(fù)合傳感器采集基質(zhì)參數(shù)信息,，并以無線的方式將信息發(fā)送到手持終端；手持終端對接收到的測量參數(shù)信息進(jìn)行處理分析,、顯示,、存儲和查詢等。檢測儀性能試驗表明,，含水率測量誤差為-0.4%~3.1%,，相對誤差為-3.2%~9.6%，且對不同基質(zhì)具有較好的適應(yīng)性,；電導(dǎo)率測量誤差為-0.015~0.179mS/cm,，相對誤差為-4.7%~10%，且對不同基質(zhì)具有較好的適應(yīng)性；溫度測量誤差為-0.63~0.69℃,，相對誤差為-1.1%~3.3%,。檢測儀能夠滿足無土栽培基質(zhì)參數(shù)檢測的要求。

摘要:植物的水分狀況會影響其光合作用等生理作用,，葉片緊張度可以反映植物的水分狀況,。植物葉片組織水勢及生理電容與細(xì)胞液濃度有偶聯(lián)關(guān)系，植物葉片生理電容與葉片有效厚度,、極板接觸的葉片有效面積有關(guān),，定義葉片緊張度為極板接觸的葉片有效面積與葉片有效厚度的比值，依據(jù)這種偶聯(lián)關(guān)系推導(dǎo)出葉片緊張度與組織水勢,、生理電容的關(guān)系模型,。以野外自然生長的構(gòu)樹,、桑樹葉片為實驗材料,，測定不同時刻葉片的生理電容和組織水勢，利用這種關(guān)系模型計算出兩種植物各測定時刻的葉片緊張度,。結(jié)果顯示,，不同植物不同時刻的葉片緊張度是不同的；構(gòu)樹葉片緊張度,、生理電容,、組織水勢日變化與光合指標(biāo)日變化的相關(guān)系數(shù)分別為0.933、0.926,、0.631,，桑樹葉片緊張度、生理電容,、組織水勢日變化與光合指標(biāo)日變化的相關(guān)系數(shù)〖JP2〗分別為0.843,、0.820、0.217,，由此可以看出葉片緊張度比生理電容,、組織水勢能更好地反映植物水分狀況的變化情況。

摘要:提出了基于格拉姆斯密特(MGS)模型和貝葉斯羅蒂斯克回歸(BlogReg)的近紅外高光譜成像技術(shù)檢測番茄葉片早疫病的方法,。利用高光譜圖像采集系統(tǒng)獲取波長874~1734nm范圍內(nèi)70個染病和80個健康番茄葉片的高光譜圖像,，選取染病和健康葉片30像素×30像素感興趣區(qū)域的光譜反射率。建立了番茄葉片早疫病的最小二乘-支持向量機(LS-SVM)識別模型,，再通過MGS和BlogReg提取特征波長（EW）,，分別得到5個（911、1409,、1511,、1609、1656nm）和9個（901、905,、908,、915、918,、1123,、1305、1460,、1680nm）特征波長,，并建立EW-LS-SVM和EW-LDA模型。在所有模型中,，建模集的正確識別率為93%~98%,，預(yù)測集的正確識別率為96%~100%。結(jié)果表明,，近紅外高光譜成像技術(shù)檢測番茄葉片早疫病是可行的,，MGS和BlogReg都是有效的特征波長提取方法。

摘要:以北京地區(qū)10種常見喬木為研究對象,，通過三維激光掃描儀獲取其點云數(shù)據(jù),，利用樹冠表面三角網(wǎng)配合立方體格網(wǎng)法計算其樹冠體積，與點云中提取所得的林木因子分析建立樹冠體積和胸徑,、樹高,、平均冠幅、冠高的預(yù)估方程,，并檢驗其精度,。以銀杏為研究目標(biāo)進(jìn)行了實驗，結(jié)果表明：銀杏的樹冠體積與胸徑,、樹高,、平均冠幅、冠高均顯著相關(guān),，通過分析選取了銀杏樹冠體積的三因子（胸徑,、平均冠幅、冠高）最優(yōu)模型,，并對模型進(jìn)行了檢驗,，檢驗結(jié)果表明，模型擬合效果較好,，預(yù)估精度達(dá)到90.5%,，可以使用該模型進(jìn)行銀杏的體積估算；同時對所選其他樹種進(jìn)行三因子模型擬合,，模型檢驗結(jié)果表明,，三因子模型均能夠較好地對該樹種的樹冠體積進(jìn)行估測,。

摘要:提出一種根系可視化分析方法用于定量稻茬田環(huán)境的小麥根系構(gòu)型。使用根系構(gòu)型數(shù)字化儀測試稻茬麥苗期根系構(gòu)型,，將所測數(shù)據(jù)導(dǎo)入Pro/E平臺進(jìn)行根系構(gòu)型的3 D重構(gòu),，然后對可視化根系進(jìn)行3向平面投影，計算小麥根系在不同平面的分形維數(shù)與分形豐度,。結(jié)果表明,，該方法可以真實反映出田間稻茬麥根系構(gòu)型的動態(tài)變化狀況，而根系分形維數(shù)與分形豐度隨時間逐步遞增,，正視圖面的分形維數(shù)和分形豐度總大于左視圖面,。從播后第98天開始，俯視圖面的根系構(gòu)型分形維數(shù)與分形豐度出現(xiàn)突增,。在3個投影面上稻茬麥根系的分形維數(shù)與分形豐度都高度相關(guān),，二者與根總長也存在一定的相關(guān)關(guān)系。

摘要:基于已有日光溫室專用多曲面槽式空氣集熱器,，提出一種帶豎向空氣通道的太陽能相變蓄熱墻體構(gòu)筑體系,，通過主動與被動相結(jié)合的蓄熱方式，提高日光溫室后墻體的太陽能熱利用率,。為了驗證構(gòu)筑體系的科學(xué)性和可行性,，分別搭建了日光溫室專用多曲面槽式空氣集熱器試驗系統(tǒng)和帶豎向空氣通道的相變蓄熱墻體試驗系統(tǒng)，分析了太陽輻射強度,、集熱器內(nèi)空氣流速、日光溫室中間顯熱蓄熱墻體層內(nèi)空氣流動參數(shù)（空氣流速,、空氣通道間距,、空氣流動方向）等對空氣集熱器太陽能熱利用率以及墻體主動蓄熱能力的影響規(guī)律。研究結(jié)果表明：當(dāng)集熱器內(nèi)空氣速度為1.4~1.8m/s時,，集熱器的綜合集熱性能最佳,，集熱量隨著太陽輻射強度的增加而升高；當(dāng)墻體內(nèi)豎向空氣通道間距為400mm,、空氣通道內(nèi)空氣速度為0.26m/s,、空氣流動方向為上進(jìn)下出時，相變蓄熱墻體換熱效率為66.2%,，主動蓄熱量約為9.43MJ/m3,，其中中間砌塊層的蓄熱量約占82.3%，墻體日蓄放熱效率為98.4%,。

摘要:為提高某國產(chǎn)自卸車行駛平順性,，采用多體動力學(xué)軟件Adams建立重型自卸車整車虛擬樣機分析模型，并通過行駛平順性道路試驗驗證模型的正確性,。選取駕駛室懸置剛度和阻尼參數(shù)為設(shè)計變量,，以駕駛室地板垂向和座椅支撐面俯仰加權(quán)加速度均方根為優(yōu)化目標(biāo),，以駕駛室前后懸置動撓度為約束條件，結(jié)合最優(yōu)拉丁方試驗設(shè)計擬合Kriging近似模型,，利用粒子群優(yōu)化算法對自卸車行駛平順性進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,，得到Pareto最優(yōu)解集，并選取一個最優(yōu)解進(jìn)行整車行駛平順性實車試驗,。結(jié)果表明,，Kriging近似模型具有較高的擬合精度，可大幅提高自卸車行駛平順性優(yōu)化效率,；基于Kriging近似模型的多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果可通過權(quán)重系數(shù)對各個優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行權(quán)衡,，有效改善了自卸車行駛平順性。

摘要:針對常規(guī)自適應(yīng)控制器中辨識算法的收斂速度難以跟隨半主動空氣懸架模型參數(shù)實際變化速度的問題,，提出一種能夠滿足半主動空氣懸架在參數(shù)大范圍變化時對控制品質(zhì)較高要求的阻尼多模型自適應(yīng)控制方法,。為改善系統(tǒng)控制速度，根據(jù)半主動空氣懸架阻尼實際控制過程,，建立了針對不同車輛運行狀態(tài)的多個局部線性固定模型,，同時引入一個能夠重新賦初值的自適應(yīng)模型，以提升系統(tǒng)控制精度,?；谡`差最小的模型切換控制策略在線選擇最佳匹配模型，并采用自適應(yīng)控制方法調(diào)節(jié)最佳阻尼力,，從而構(gòu)成系統(tǒng)阻尼多模型自適應(yīng)控制,。仿真與實車道路試驗結(jié)果表明，所提出的控制方法能夠有效改善半主動空氣懸架在大范圍行駛工況下的控制品質(zhì),，車輛垂直振動加速度均方根降幅達(dá)22.8%,，車輛行駛平順性得到了明顯提升。

摘要:針對異步電動機調(diào)速系統(tǒng)快速響應(yīng)時啟動超調(diào)量大的問題,，提出了一種基于自適應(yīng)參數(shù)辨識的小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)合自抗擾控制(CMAC-ADRC)的控制算法,。將CMAC與ADRC各自的優(yōu)點相結(jié)合，利用CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)前饋控制,，通過在線學(xué)習(xí)來抑制系統(tǒng)的超調(diào)量,，增強系統(tǒng)的魯棒性能，提高系統(tǒng)的快速性能,，利用ADRC技術(shù)實現(xiàn)反饋控制,，進(jìn)一步增強系統(tǒng)的抗干擾能力。利用參考模型自適應(yīng)參數(shù)辨識技術(shù)對轉(zhuǎn)動慣量進(jìn)行辨識,，優(yōu)化自抗擾補償系數(shù),。以變頻器結(jié)合異步電動機為控制對象，進(jìn)行仿真,，基于自適應(yīng)參數(shù)辨識的CMAC-ADRC控制算法的干擾響應(yīng)幅度是一階優(yōu)化自抗擾控制下干擾響應(yīng)幅度的44.57%,，是小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)合比例-微分(CMAC-PD)控制下干擾響應(yīng)幅度的17.69%,，干擾恢復(fù)時間是一階優(yōu)化自抗擾控制下干擾恢復(fù)時間的50%，是CMAC-PD控制下恢復(fù)時間的60%,。搭建MCU-CPLD-DSP控制平臺進(jìn)行了實驗,，基于自適應(yīng)參數(shù)辨識的CMAC-ADRC控制算法的超調(diào)量是一階優(yōu)化自抗擾控制的45.49%，上升時間是一階優(yōu)化自抗擾控制的53.33%,，干擾響應(yīng)幅度是一階優(yōu)化自抗擾控制干擾響應(yīng)幅度的71%,，干擾恢復(fù)時間是一階優(yōu)化自抗擾控制干擾恢復(fù)時間的76.47%。

摘要:針對3-RRR+(S-P)球面并聯(lián)機構(gòu)安全工作空間較小,，不能滿足人形機器人肩關(guān)節(jié),、髖關(guān)節(jié)工作空間設(shè)計需求的問題，依據(jù)仿生設(shè)計理論,，參照人體肱骨結(jié)構(gòu),，提出了偏置輸出的設(shè)計思想，并以3-RRR+(S-P)球面并聯(lián)機構(gòu)為原型,，設(shè)計完成了偏置輸出的3-RRR+(S-P)仿生關(guān)節(jié)機構(gòu),。通過坐標(biāo)變換的方法，得到新型仿生關(guān)節(jié)機構(gòu)與原型機構(gòu)工作空間的映射關(guān)系,，進(jìn)而得到新型仿生關(guān)節(jié)機構(gòu)的安全工作空間,。在保留原型機構(gòu)運動學(xué)、力學(xué)特性的基礎(chǔ)上,，新型仿生關(guān)節(jié)機構(gòu)的安全工作空間大幅增大,，完全可以滿足人形機器人肩關(guān)節(jié)、髖關(guān)節(jié)工作空間的設(shè)計需求,。

摘要:針對柔順關(guān)節(jié)并聯(lián)機器人系統(tǒng)存在的誤差因素,，為提高系統(tǒng)整體性能，開展運動規(guī)劃及軌跡跟蹤研究,。根據(jù)性能要求，設(shè)計柔順關(guān)節(jié)的結(jié)構(gòu)參數(shù),，分析柔順關(guān)節(jié)特性,，建立機器人系統(tǒng)的分析模型并推導(dǎo)運動學(xué)方程。針對柔順關(guān)節(jié)軸心漂移引起的桿長誤差,，提出一種機器人主動桿和從動桿實際桿長的計算方法,，修正主動桿關(guān)節(jié)角的期望軌跡。為補償系統(tǒng)振動及參數(shù)攝動誤差,，基于徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計模型逼近控制算法,，跟蹤期望軌跡?；赟olidWorks,、ANSYS,、ADAMS及Matlab/Simulink建立機器人系統(tǒng)的虛擬仿真模型。仿真結(jié)果表明,，提出的運動規(guī)劃和控制方法將未補償柔順關(guān)節(jié)誤差時的機器人末端軌跡誤差降低了84%以上,，能夠有效提高柔順關(guān)節(jié)并聯(lián)機器人系統(tǒng)的運行精度。