农机智能技术研究与实践

目 录
第1章 农机智能技术概论 1
1.1 拖拉机自动导航技术发展现状 1
1.1.1 国外研究现状 2
1.1.2 国内研究现状 3
1.2 播种机智能化发展现状 5
1.3 植保机智能化发展现状 8
1.4 收割机智能化发展现状 9
1.5 智能农机服务平台发展现状 11
1.6 农机智能技术典型应用 12
参考文献 14
第2章 拖拉机自动导航技术 15
2.1 拖拉机打滑传感技术 15
2.1.1 四轮驱动拖拉机模型 15
2.1.2 拖拉机驱动防滑控制理论及控制器设计方法 25
2.2 拖拉机姿态传感技术 31
2.2.1 拖拉机转向特征分析 32
2.2.2 多传感器信息融合方法 34
2.2.3 应用实例 39
2.3 轮式拖拉机转向控制技术 42
2.3.1 轮式拖拉机运动学模型 42
2.3.2 轮式拖拉机转向系统控制模型 43
2.4 履带拖拉机转向控制技术 44
2.4.1 履带拖拉机运动学模型 44
2.4.2 履带拖拉机差速转向系统数学模型 45
2.4.3 履带拖拉机调速系统数学模型 46
2.4.4 路径跟踪控制性能评价 47
2.4.5 位姿双闭环串级滑模路径跟踪控制方法 48
2.5 导航路径跟踪控制算法 52
2.5.1 模糊控制导航算法 52
2.5.2 自适应模糊控制导航算法 55
2.5.3 基于纯追踪模型的路径跟踪控制算法 61
2.5.4 多模变结构智能控制算法 64
2.5.5 基于SOA理论的改进纯追踪算法 67
2.5.6 实时动态寻优轨迹规划算法 70
2.6 导航控制器与控制系统设计 76
2.6.1 多模变结构智能控制器与控制规则设计 76
2.6.2 自调整模糊控制器与控制规则设计 77
2.6.3 滑动自校正导航控制系统与仿真分析 82
2.6.4 多模态自调整模糊控制器设计与仿真分析 86
2.6.5 模型参考自适应导航控制系统仿真分析与田间试验 89
参考文献 93
第3章 施肥播种机智能化技术 94
3.1 条播机智能化技术 94
3.1.1 条播种子智能检测技术 94
3.1.2 颗粒肥料流量检测技术 98
3.1.3 种肥变量控制技术 105
3.2 穴播机智能化技术 117
3.2.1 穴播种子智能检测技术 117
3.2.2 播种施肥自动控制技术 129
3.2.3 播种深度控制技术 132
3.3 气流输送式播种机智能化技术 143
3.3.1 气流输送式漏播检测装置总体设计 143
3.3.2 敏感单元确定 144
3.3.3 检测装置信号处理与采集 145
3.3.4 试验测试与结果分析 147
3.4 马铃薯播种机智能化技术 150
3.4.1 漏播检测补播原理与方案设计 150
3.4.2 漏种检测与自补偿系统设计 155
3.4.3 性能试验 157
3.4.4 整机应用 161
参考文献 163
第4章 植保机械智能化技术 164
4.1 信息获取与决策技术 164
4.1.1 田间典型杂草识别 164
4.1.2 田间杂草识别方法 165
4.2 变量施药决策技术 171
4.2.1 基于传感器的变量施药决策技术 171
4.2.2 基于地理信息的变量施药决策技术 172
4.3 变量施药控制技术 175
4.3.1 压力调节式变量控制技术 175
4.3.2 药液浓度调节式变量控制技术 178
4.3.3 脉冲宽度调制控制喷雾技术 183
4.3.4 基于作业速度实时检测的自动变量控制系统 186
4.3.5 精准变量喷雾控制系统 186
4.4 地面施药装备与技术 188
4.4.1 牵引式喷杆喷雾机 188
4.4.2 自走式喷杆喷雾机 190
4.4.3 果园喷雾装备 204
4.5 植保无人机技术与装备 217
4.5.1 植保无人机基本组成及动力测试平台 218
4.5.2 植保无人机典型控制系统 220
4.5.3 植保无人机姿态感知技术 226
4.5.4 植保无人机智能控制技术 228
4.5.5 植保无人机线控制技术 230
4.5.6 植保无人机智能作业技术 232
4.5.7 油动单旋翼植保无人机发动机耐磨延寿技术 241
参考文献 248
第5章 收获机械智能化技术 251
5.1 谷物联合收割机工况智能测控技术 251
5.1.1 联合收割机监测系统需求 251
5.1.2 影响联合收割机工作性能的主要因素 252
5.1.3 联合收割机关键工作部件监测装置 255
5.2 收获边界识别 263
5.2.1 激光探测原理 264
5.2.2 稻麦轮廓模型研究 265
5.2.3 系统组成及应用 266
5.3 喂入量监测 269
5.3.1 喂入量预测原理 269
5.3.2 喂入量预测试验与分析 270
5.4 谷物收获机实时产量传感技术 272
5.4.1 谷物质量流量测量方法 272
5.4.2 谷物水分测量研究方法 274
5.4.3 测产系统设计 277
5.5 谷物收获机损失在线传感技术 279
5.5.1 传感器设计 280
5.5.2 信号调理电路设计 281
5.5.3 谷物损失传感器的应用 287
5.6 谷物水分微波在线传感技术 288
5.6.1 微波水分检测原理及特性 288
5.6.2 微波在线式粮食水分检测系统 289
5.6.3 粮食烘干过程中水分检测系统 291
5.7 采棉机智能化技术 293
5.7.1 采棉机关键部件 294
5.7.2 工况监测技术 295
5.7.3 籽棉产量监测系统 304
参考文献 318
第6章 农机云服务平台 320
6.1 云平台概况 321
6.1.1 平台总体架构 321
6.1.2 技术架构 322
6.2 云服务平台网络架构关键技术 324
6.2.1 并发控制技术 325
6.2.2 工作流平台技术 327
6.2.3 数据交换服务平台技术 329
6.2.4 对数据的挖掘支持能力 332
6.3 云服务平台数据处理技术 333
6.3.1 农机作业地块数据模型的构建 334
6.3.2 农机作业地块数据模型的实现 338
6.3.3 作业面积精准测量技术 339
6.3.4 农机调度优化算法 344
6.4 云服务平台功能模块 351
6.4.1 办公自动化模块 351
6.4.2 机具作业项目模块 354
6.4.3 新机具推广服务模块 356
6.4.4 精细化作业管理模块 356
6.4.5 合作社管理模块 357
6.4.6 农机作业优化调度模块 358
参考文献 361
第7章 农机智能技术的应用与展望 364
7.1 农机智能技术应用条件 364
7.1.1 防护性 364
7.1.2 可靠性 364
7.1.3 经济性 364
7.1.4 开放性 365
7.2 农机智能技术展望 365
7.2.1 智能传感技术 365
7.2.2 电动拖拉机与电动农机具 366
7.2.3 大数据、人工智能技术 367
7.2.4 大型智能农机协同作业技术 367
7.2.5 智慧农业云服务平台 368
7.2.6 无人化农业 368
参考文献 369