摘要:中国地域面积广阔，作物种类繁多，育苗移栽对作物抗御干旱、寒冷、病虫害，缩短田间生长期，提高单位面积产量，发展高产、高效农业具有重要意义。机械化移栽是作物机械化生产中的关键技术环节，其技术反映了农业生产机械化和现代化的发展水平。为此，本文综述了国内外大田机械化移栽技术与装备的研究现状及发展动态，分析总结了国内外具有代表性的移栽机自动取植苗装置的结构和类型，阐述了各类移栽技术与机构的工作原理和结构特征。移栽机构的创新是移栽装备创新的源泉，而机械式移栽机构创新的核心是机构综合，并介绍了移栽机构构型与尺度综合方法的研究现状。最后，分析了中国机械化移栽技术与装备发展中存在的问题，提出了未来发展建议，指出高效、精准、低损取植苗技术与机构是水旱田自动移栽作业的重要保障，高效化、信息化、智能化全自动移栽技术与装备是今后机械化移栽技术发展的重要方向。

摘要:为提高花生收获机的智能化水平，设计了花生收获机自动驾驶作业系统。以东泰机械4HBL-2型自走式花生联合收获机为平台，针对花生收获机操作台、变速机构和作业机构设计了具有CAN总线接口的手自一体化电控系统，采用PD控制算法和Bang-Bang控制算法实现了行走和作业系统的控制。针对花生收获作业农艺要求，设计了花生收获机联合作业策略、自动导航路径规划和路径跟踪控制方法。以行驶速度0.25m/s在水泥路面和沙质土壤花生地进行了自动驾驶收获作业试验。水泥路面试验结果表明，花生收获机直线跟踪平均绝对偏差为4.34cm，最大偏差为9.30cm；沙质土壤田间试验结果表明，花生收获机直线跟踪平均绝对偏差为5.12cm，最大偏差为12.20cm，满足花生联合收获作业要求。

摘要:为准确识别果树上的不同苹果目标，并区分不同枝干遮挡情形下的果实，从而为机械手主动调整位姿以避开枝干对苹果的遮挡进行果实采摘提供视觉引导，提出了一种基于改进YOLOv5m面向采摘机器人的苹果采摘方式实时识别方法。首先，改进设计了BottleneckCSP-B特征提取模块并替换原YOLOv5m骨干网络中的BottleneckCSP模块，实现了原模块对图像深层特征提取能力的增强与骨干网络的轻量化改进；然后，将SE模块嵌入到所改进设计的骨干网络中，以更好地提取不同苹果目标的特征；进而改进了原YOLOv5m架构中输入中等尺寸目标检测层的特征图的跨接融合方式，提升了果实的识别精度；最后，改进了网络的初始锚框尺寸，避免了对图像里较远种植行苹果的识别。结果表明，所提出的改进模型可实现对图像中可直接采摘、迂回采摘（苹果上、下、左、右侧采摘）和不可采摘果实的识别，识别召回率、准确率、mAP和F1值分别为85.9%、81.0%、80.7%和83.4%。单幅图像的平均识别时间为0.025s。对比了所提出的改进算法与原YOLOv5m、YOLOv3和EfficientDet-D0算法在测试集上对6类苹果采摘方式的识别效果，结果表明，所提出的算法比其他3种算法识别的mAP分别高出了5.4、22、20.6个百分点。改进模型的体积为原始YOLOv5m模型体积的89.59%。该方法可为机器人的采摘手主动避开枝干对果实的遮挡，以不同位姿采摘苹果提供技术支撑，可降低苹果的采摘损失。

摘要:针对目前小麦种子尺寸小、形状不规则导致传统排种器存在漏充率高、充种合格率低等问题，设计了一种限制充种姿态-正负压式小麦精密排种器。排种器基于限制种子充种姿态的原理，增设弧形辅助充种板和搅种盘，使种子长轴与型孔长轴近似位于同一平面，在正负压良好充种的基础上获得更佳的单粒充种性能。通过对充种过程及种子田间分布情况的分析，计算确定排种器关键结构参数：型孔列数3列，每列型孔个数30个，型孔长度8mm、宽度5mm、深度3mm；并采用EDEM软件进行仿真试验，确定了弧形辅助充种板的最优角度为5°。在此基础上，利用Design-Expert软件，以型孔轮转速、真空度、搅种盘转速为试验因素，以充种合格率、漏充率、重充率为评价指标，进行三因素三水平二次回归正交试验。通过构建回归方程及响应面数学模型，分析了各试验因素对排种器充种性能的影响，且对试验参数进行综合优化，确定最佳参数组合：型孔轮转速66.27r/min、真空度3.52kPa、搅种盘转速52.00r/min，并进行试验验证，得到排种器充种合格率为92.70%，漏充率为3.47%，重充率为3.83%。该排种器满足小麦精密播种对排种器的性能要求。

摘要:针对现有玉米气吸式排种器高速作业引起的种子漏吸，导致作业效果不佳的问题，通过增大充种区域，增加排种盘的充种时间，加强种群离散度，减小吸附压力，并基于此设计一种双重扰动辅助充种高速气吸式排种器。分析不同高度种层种子的受力平衡方程，计算扩容板位置和结构参数。分析扰种台柱和型孔作用下种子运动力学模型，并确定了带扰种台柱的中字型吸种孔排种盘的关键结构参数。以颗粒瞬态法向力为评价指标，运用EDEM软件仿真分析3种排种盘的扰动性能，结合台架试验检测3种排种盘充种性能，得到所设计的排种盘能够有效加强对种群的离散，强化排种盘的吸种性能。台架试验结果显示，当扰动辅助充种高速气吸式玉米排种器作业速度为8~10km/h、吸附负压为3.0~4.0kPa时，漏播指数不高于5.1%，重播指数不大于4.2%，粒距合格指数不小于94.6%，合格粒距变异系数不大于15.33%；当作业速度为12~14km/h、吸附负压为3.5~4.0kPa时，漏播指数不高于7.9%，重播指数不大于1.3%，粒距合格指数不小于92.1%，合格粒距变异系数不大于17.67%，高速条件下作业性能较好，各项指标均优于国家标准。

摘要:针对半夏种子形状不规则、表皮易破损造成播种中充种困难、易伤种等问题，在测定半夏种子物料特性的基础上，设计一种轮勺式半夏精密排种器，分析了半夏种子在充种区和清种区的受力情况，阐述了轮勺式精密排种器的工作原理。通过离散元单因素仿真试验，对排种器的种勺数量、取种轮转速、种层高度以及种勺型孔半径进行分析，并以取种轮转速、种层高度和种勺型孔半径为试验因素，以合格指数、重充指数、漏充指数为试验指标，进行了二次回归正交旋转组合台架试验，建立3个指标的回归模型，并利用回归模型进行排种器的设计参数优化。试验结果表明：影响合格指数的主次顺序为取种轮转速、种层高度、种勺型孔半径；当种勺型孔半径为7.5mm，取种轮转速为17.0~19.0r/min、种层高度为123.0~133.0mm，合格指数大于95.5%、漏充指数小于1.0%、重充指数小于3.5%，满足中药材半夏种植要求。

摘要:针对人参播种机械化率低的现状，本文设计了一种开沟-排种单体式人参精密播种机。通过对链勺式人参精密排种器落种点、双圆盘开沟器工作性能和结构参数的分析，确定了开沟-排种单体的关键参数，设计了整机传动系统，可实现株距调整。利用土槽试验台架，选取作业速度、开沟深度、开沟器与排种器相对水平距离为试验因素，以合格指数、重播指数、漏播指数为试验指标，设计了二次回归正交旋转组合试验。结果表明：当作业速度为0.42m/s、开沟深度为45mm、开沟器与排种器相对水平距离为95mm时，合格指数为94.53%，重播指数为4.308%，漏播指数为1.165%。为验证播种机的工作性能，加工2BS-10型开沟-排种单体式人参精密播种机，并进行了田间试验，结果表明：当株距为4cm时，播种机的合格指数为92.7%，重播指数为5.0%，漏播指数为2.3%，播深合格率为95.1%，未发现伤种情况，满足我国非林地人参种植的播种要求。

摘要:为了解决再生稻生产过程中，收获机履带碾压头季稻稻桩的问题，本文从机械栽植角度入手，在单位种植面积有效株数一定的条件下，通过合理增大栽植行距以增大履带行走行距。提出一种可实现大偏移、直取秧和小侧向穴口移栽轨迹的空间行星轮系分插机构。首先，结合栽植农艺规划宽窄行移栽轨迹并确定其上若干关键位置与姿态，建立了空间2R开链机构3精确位姿空间几何约束设计方程，采用同伦算法进行求解；然后，基于求解参数拟合、优化得到开链机构输入轴与输出轴相对角位移曲线，确定机构传动比与非圆齿轮节曲线，复演得到满足移栽要求的空间轨迹；最后，通过依附非圆齿轮副将开链机构两转轴运动耦合，设计得到一种由平面非圆齿轮与斜齿轮组合传动的轮系式再生稻宽窄行分插机构，并进行虚拟仿真与样机试验，结果表明样机实际运动轨迹姿态与理论设计基本一致；取苗至推苗横向偏移量ΔS1为65.59mm、侧向推苗角γ1为16.13°、侧向穴口宽度ΔS3为23.69mm，满足再生稻宽窄行移栽要求，验证了轮系式宽窄行分插机构设计的可行性。

摘要:为解决滚筒筛式膜杂风选机运行过程中易发生筛孔堵塞，导致筛分性能差、膜中含杂率高等问题，设计了一种通过喷头喷射气流扰动筛孔处流场、破坏堵塞物在筛孔处受力平衡的筛孔清堵装置。该装置包含对角安装在滚筒筛式膜杂风选机两侧的离心式鼓风机、稳压管、滚筒外缘的气流管道等。通过理论分析确定了筛孔清堵的临界气流速度为1.151m/s，采用计算流体力学仿真与曲线拟合的方法探明了风机风速与喷头喷射气流速度呈正相关关系，最终确定风机风速为9.2m/s。设计并搭建样机进行试验，结果表明：当风机风速为9.2m/s时，筛孔堵塞率为8.28%，膜中含杂率为7.33%，较安装筛孔清堵装置前筛孔堵塞率、膜中含杂率分别降低16.27、4.64个百分点，其中各喷头喷射气流速度平均值为3.81m/s，最小值为1.22m/s，满足清堵要求，清堵装置持续工作过程中，筛孔堵塞率和膜中含杂率基本保持不变。

摘要:针对油菜联合收获机脱粒分离作业后脱出物组分杂，籽粒细小不易分离，导致清选作业清洁率低、人工复清劳动强度大等问题，设计了一种挂接在粮箱上的模块化滚筒筛式复清装置。基于运动学与动力学分析了物料提升螺旋输送器和筛分装置的结构参数与运行参数范围；以滚筒筛式复清装置的损失率、清洁率及筛分效率为评价指标，以滚筒筛转速、筛网内助流螺旋叶片螺距和筛孔直径为影响因素，基于EDEM开展了三因素三水平正交试验，确定了最佳参数组合，并利用收获关键部件试验台开展了验证试验。仿真结果表明：当喂入量为0.6kg/s时，滚筒筛式复清装置的较优参数组合为筛孔直径5mm、滚筒筛转速105r/min、筛网内助流螺旋叶片螺距250mm，此时滚筒筛式复清装置损失率为0.92%、清洁率为98.96%、筛分效率为95.12%。台架验证试验表明，带有滚筒筛式复清装置的清选系统工作顺畅，在最佳参数组合条件下，滚筒筛式复清装置的损失率为0.96%、清洁率为98.67%、筛分效率为95.36%，对比未增加滚筒筛式复清装置前清洁率提升了4.38个百分点。研究可为油菜联合收获机清选装置结构改进和优化提供参考。

摘要:针对常规油菜割晒机结构复杂，对长江中下游地区油菜种植需开畦作沟、小田块间沟梗交错等适应性不足，作业参数对铺放质量的影响关系不明确，导致机具通过性和铺放质量有待提高等问题，设计了一种高地隙履带自走式中间条铺油菜割晒机，开展了高地隙履带式动力底盘、横向输送装置、切割系统、液压驱动系统等的设计与选型，结合油菜栽培农艺开展了中间植株与两侧植株的铺放过程分析，明确了直接与间接影响铺放质量的植株参数、割晒机技术参数与栽培农艺要求。为验证整机性能，开展了机具通过性能试验与田间试验。性能试验结果表明：割晒机在硬质路面与松软土壤条件下直行平均偏移程度分别为0.73%和1.28%，单边制动条件下平均转弯半径分别为1.91m和2.03m，上下斜坡、翻越田埂、跨越畦沟过程较为平稳。田间试验结果表明：当机组前进速度为0.7m/s、拨禾轮转速为30r/min、横向输送装置转速为240r/min、割刀曲柄转速为320r/min时，收获绿熟期油菜的平均铺放宽度与平均铺放高度分别为968.7mm和389.4mm，平均铺放角为13.3°，上下层铺放角度差为3.5°；收获黄熟期油菜的平均铺放宽度与平均铺放高度分别为956.8mm和468.3mm，平均铺放角为13.6°，上下层铺放角度差为4.4°；收获不同成熟期油菜的铺放质量基本满足实际生产需求，履带式动力底盘左右两侧对厢面碾压程度基本一致，整机左右质量分配相对合理。

摘要:为了增强割草机在复杂地形条件下的作业能力，开展了割草机折叠机构优化与液压仿形系统研究，使折叠机构具备±30°的摆动范围，液压仿形系统可顺利通过250mm的凸起路面。通过对折叠机构不同工况的姿态分析以及运动学、有限元分析，试制出适用于幅宽3.2m割草机的折叠机构，通过野外试验验证了折叠机构具备±30°的摆动范围。研制液压仿形系统，解决折叠机构刚性连接的问题，通过ADAMS-AMESim联合仿真技术验证液压仿形方案的可行性，结果表明液压仿形系统通过250mm波形路面过程中，蓄能器气囊体积变化范围为0.4～0.7L，切割器接地压力变化范围为1700～2500N。将试制的仿形系统搭载在折叠机构上，在安徽省芜湖市三山区进行田间试验，结果表明：样机能顺利完成割草机折叠动作，满足各种工况下的力学和强度要求；切割器具备了±30°以内的摆动范围；搭载仿形系统的试验样机可以顺利通过250mm高度的波形凸起路面，提高了割草机在丘陵山区作业的地形适应能力，可为悬挂式割草机折叠机构的设计、割草机接地仿形技术提供参考。

摘要:与大田玉米剥皮作业相比，种子玉米剥皮对苞叶剥净率、籽粒破碎率和落粒率具有较高的农艺要求。针对种子玉米缺乏高效低损的剥皮手段问题，采用TRIZ理论联合显式动力学仿真与高速摄像技术开展了种子玉米剥皮机构设计方法研究。首先，基于TRIZ理论解决了种子玉米剥皮机构关键结构设计问题，并完成了剥皮机构的详细设计；其次，利用LS-DYNA进行了剥皮系统-种子玉米果穗的显式动力学仿真，分析种子玉米果穗运动过程及受力情况，验证了剥皮机构设计的合理性；搭建了高速摄像试验台，通过对种子玉米剥皮过程高速摄像的逐帧分析，并与仿真结果相比，得出3种工况下速度最大误差分别为0.035、0.066、0.095m/s，验证了剥皮辊分段设计的合理性；最后选择苞叶剥净率、籽粒破碎率及落粒率为性能指标开展了种子玉米剥皮试验，在3种工况下，试验结果满足种子玉米剥皮机构的性能指标要求。

摘要:针对目前我国竹笋剥皮机械化程度低的问题，设计一种刀削结合滚动摩擦进料竹笋剥皮机。根据竹笋物理特性参数和人工剥笋原理，对竹笋剥皮过程进行力学与运动学分析，确定了影响剥皮效率、损伤率和剥净率的主要因素为刀片安装倾角、剥皮辊转速以及滚筒与剥皮辊轴心高度差，在此基础上，给出了竹笋剥皮机关键部件的设计依据。为获得样机最佳试验物料，以竹笋长度、基部直径作为试验因素进行单因素试验，确定长度为300～320mm、基部直径为29～32mm的竹笋作为剥皮机正交试验物料样本。利用Design-Expert软件设计三因素三水平正交试验，并结合实际工作情况确定最优参数组合，结果表明：当刀片安装倾角为30.12°、剥皮辊转速为229.18r/min、滚筒与剥皮辊轴心高度差为15.43mm时，笋肉损伤率为6.81%，笋皮剥净率为94.59%。在该条件下开展验证试验，得到损伤率、剥净率分别为7.10%、93.22%，与优化参数基本一致，满足剥笋要求。

摘要:针对直线型植保无人机航姿测量受磁场干扰严重、磁力计校准动态性能差、航姿估计精度低等问题，提出了一种基于磁力计实时校准的无人机航姿两级解算方法。依据地磁场矢量变化小的特点，利用列文伯格-马夸特（Levenberg-Marquardt，LM）算法和磁力计误差模型，建立磁力计实时校准模型，实时计算磁力计误差参数。考虑运动加速度、电机磁场以及环境磁场干扰，采用无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter，UKF）融合陀螺仪和加速度计实现一级航姿估计，通过四元数精准解析出横滚角和俯仰角姿态信息；然后融合磁力计实时校准数据和陀螺仪修正航向角完成二级航姿估计，最终实现无人机姿态和航向的精准估计。试验结果表明，在外部磁场干扰高达30.97μT时，实时校准算法仍可快速计算出磁力计校准参数，模长均方根误差为0.59μT，减小了航向观测信息噪声。本文的航姿测量系统姿态角均方根误差不大于0.75°，航向角均方根误差为1.40°，较互补滤波算法，姿态角精度提高约0.6%，航向角估计精度提高1.38°；动态飞行试验中，姿态估计算法大幅减弱了磁干扰影响，航姿跟踪准确，航向角快速收敛，稳态精度更高。

摘要:针对液环泵叶轮轴向叶顶间隙泄漏问题，提出采用介质阻挡放电等离子体激励对液环泵轴向间隙气相泄漏流动进行控制，耦合唯象学模型、RNG k-ε湍流模型及VOF气液两相流模型模拟不同激励电压下等离子体对泄漏流场的干扰作用，探究等离子体激励对间隙泄漏流场的调控机理。结果表明，等离子体激励诱导的壁面射流方向与间隙泄漏流动方向相反，诱导的反向壁面射流能够有效地抑制泄漏流强度，并在一定程度上改善间隙泄漏流引起的二次流动，降低间隙泄漏流动损失；同时在等离子体激励的非间隙区域，等离子体激励诱导产生旋涡结构，使得近壁区域产生额外的水力损失。激励电压及位置对泄漏流控制效果有重要的影响，15kV激励电压的等离子体流动控制效果明显优于10kV激励电压，当激励位置位于叶顶间隙出口附近时等离子体激励对泄漏流具有较好的抑制效果。研究结果能够为液环泵的性能优化提供理论参考。

摘要:高效精准地提取遥感影像中的耕地对农业资源监测以及可持续发展具有重要意义，针对目前多数传统全卷积神经网络（FCN）模型在提取耕地时存在重精度而轻效率的缺陷，本文建立基于FCN的轻量级耕地图斑提取模型（LWIBNet模型），并结合数学形态学算法进行后处理，开展耕地图斑信息的自动化提取研究。该LWIBNet模型汲取了轻量级卷积神经网络和U-Net模型的优点，以Inv-Bottleneck模块（由深度可分离卷积、压缩-激励块和反残差块组成）为核心，采用高效的编码-解码结构为骨架，将LWIBNet模型分别与传统模型的耕地提取效果、经典FCN模型的轻量性和精确度进行对比，结果表明，LWIBNet模型比表现最优的传统模型Kappa系数提高12.0%，比U-Net模型的参数量、计算量、训练耗时、分割耗时分别降低96.5%、87.1%、78.2%和75%，且LWIBNet的分割精度与经典FCN模型相似。

摘要:混合元胞自动机（Mixed-cell cellular automata，MCCA）模型改进了传统的元胞自动机（Cellular automata，CA）模型，基于现实复杂土地结构引入混合元胞，实现了从定性、静态模拟到定量、动态模拟的跨越。本文首先探究MCCA模型在黑河中游甘临高地区（甘州区、临泽县和高台县）的适用性；之后分别采用多目标线性规划（Multiple-objective programming，MOP）模型、普通线性回归模型预测得到2035年可持续发展（Sustainable development，SUD）情景、基本发展（Basic development，BAD）情景中不同地类面积数值，然后将面积输入MCCA模型中进行不同情景的土地利用空间结构可视化，并开展对比研究。结果表明：各项精度评价指标均表明MCCA模型的模拟精度较高，Kappa系数、混合元胞质量系数（Mixed-cell figure of merit，mcFoM）和平均相对熵（Relative entropy，RE）分别为0.886、0.261和0.508，优于基于纯净元胞的斑块生成土地利用变化模拟（Patch-generating land use simulation model，PLUS）模型，因此MCCA模型适用于研究区土地利用结构模拟。2035年SUD情景中林地范围明显高于BAD情景，生态效益较BAD情景增速快，建设用地和耕地适度扩张，综合效益增速较快。该结果表明耦合MOP和MCCA模型模拟的土地利用优化配置方案能够更好地协调经济与环境的关系，既有利于经济快速发展，又能保护生态环境和维持社会稳定。

摘要:传统的小麦面积提取方法主要依靠人工野外调查，存在工作量大、效率低、成本高等问题，而遥感技术具有准确、快速和动态等优点，已成为作物面积提取的有效手段。本文以石家庄市正定县各镇的Landsat-8卫星遥感影像为训练数据，藁城区增村镇影像为测试数据，并分别选取分辨率8m的高分六号（GF-6）以及分辨率10m的哨兵二号（Sentinel-2）作为对比验证数据，提出了一种改进U-Net网络的冬小麦种植区域提取方法。首先，对Landsat-8遥感影像进行预处理，标注小麦区域制作标签集，其次，在U-Net网络中添加Squeeze and excitation(SE)注意力机制模块融入特征通道间信息，并利用Batch normalization(BN)层抑制过拟合问题；最后，经过Softmax分类器得到分类结果。选择SegNet、Deeplabv3+、U-Net作为对比模型，分别利用GF-6、Sentinel-2和Landsat-8 3种数据构建预测模型。结果表明，SE-UNet网络在基于Landsat-8数据预测模型下测试数据集表现最优，MPA和MIoU分别达到89.88%和81.44%。本方法可为大范围冬小麦种植区提取提供参考。

摘要:为确定无人机遥感产量估算的最优生育时期及采集次数，以砂土种植冬小麦为研究对象，设置了4组灌水（36个样区）与5组施氮（15个样区）处理，采集了起身期至灌浆后期的8次遥感数据。采用偏最小二乘法（PLS）、随机森林（RF）和套索（LASSO）算法构建了单生育时期产量估算模型。根据提出的最优模型，利用三次B样条曲线和复合梯形公式，建立了5种特定生育阶段日植被指数积分的产量估算方案。结果表明，不同生育时期的冬小麦产量估算模型精度差异显著，随冬小麦生长精度总体呈递增趋势。单生育时期中，PLS、RF和LASSO模型的最优生育时期分别为灌浆前期、灌浆前期和灌浆后期。除拔节前期外，RF模型的产量估算精度均优于PLS和LASSO。冬小麦多生育时期的产量估算精度优于单生育时期，从起身期至灌浆后期的8次遥感产量估算精度最高（决定系数R2为0.96，标准均方根误差（NRMSE）为5.39%），而起身期至开花期的6次遥感产量估算精度亦达到极好（NRMSE为9.16%），可减少遥感采集次数，提前预测产量。研究结果对采用无人机遥感进行冬小麦产量预测和精度提升具有重要意义。

摘要:为进一步准确、实时监测冬小麦长势并估测其产量，以陕西省关中平原为研究区域，选取冬小麦旬或生育时期尺度的条件植被温度指数（VTCI）、叶面积指数（LAI）和光合有效辐射吸收比率（FPAR）作为遥感特征参数，分别构建不同时间尺度的单参数、双参数和多参数的门控循环单元（GRU）神经网络模型，并模拟得到冬小麦长势综合监测指数I，结果表明，旬尺度的模型精度总体高于生育时期尺度的模型精度。基于5折交叉验证法进一步验证旬尺度多参数GRU模型的鲁棒性，并构建I与统计单产之间的线性回归模型以估测冬小麦单产，结果显示，冬小麦估测单产与统计单产的决定系数（R2）为0.62，均方根误差（RMSE）为509.08kg/hm2，平均相对误差（MRE）为9.01%，相关性达到极显著水平（P<0.01），表明旬尺度的多参数估产模型能够较准确地估测关中平原冬小麦产量，且产量分布呈现西高东低的空间特性和整体保持稳定且平稳增长的年际变化特征。此外，基于GRU模型捕获冬小麦生长的累积效应，分析在连续旬中逐步输入参数对产量估测的影响，结果显示，模型具有识别冬小麦关键生长阶段的能力，3月下旬至4月下旬是冬小麦生长的关键时期。

摘要:为了弥补一次性建模分析的缺陷，提高小麦条锈病遥感监测模型的运行效率和精度，根据模型集群分析（Model population analysis，MPA）算法的特点，综合利用光谱区间选择算法和光谱点选择算法的优势，提出了一种联合相关系数（Correlation coefficient，CC）与MPA的特征变量优选算法。在利用CC算法对全波段光谱进行特征变量选择的基础上，分别利用基于MPA思想开发的竞争性自适应重加权采样法（Competitive adaptive reweighted sampling，CARS）和变量组合集群分析法（Variable combination population analysis，VCPA）进一步优选对小麦条锈病敏感的特征变量，并利用偏最小二乘回归（Partial least squares regression，PLSR）算法构建了小麦条锈病遥感监测的CC-CARS和CC-VCPA模型。结果表明：联合CC-MPA算法优选的特征变量构建的CC-CARS和CC-VCPA模型精度均高于CC、CARS和VCPA算法。3组验证集样本中，CC-CARS模型预测病情指数（Disease index，DI）与实测DI间的R2V较CC模型和CARS模型至少分别提高了6.78%和6.66%，RMSEV至少分别降低了15.31%和10.98%，RPD至少分别提高了18.08%和12.34%。CC-VCPA模型预测DI与实测DI间的R2V较CC模型和VCPA模型至少分别提高了9.58%和0.73%，RMSEV至少分别降低了20.78%和3.86%，RPD至少分别提高了26.22%和4.02%。基于CC-MPA的光谱特征优选算法是一种有效的特征选择方法，尤其是利用CC-VCPA方法选择的特征变量数更少，模型预测效果更好，研究结果对光谱特征优选及提高作物病害遥感监测精度具有重要的参考价值。

摘要:利用无人机-卫星遥感升尺度转换方法可以有效提高土壤含盐量监测精度。以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区，4月裸土期表层土壤为研究对象，分别采用主导变异权重法、局部平均法和最邻近法将试验区无人机4波段影像(0.1m)升尺度至与GF-1卫星(16m)同一尺度，引入3种变量组合作为模型输入变量并利用多元线性回归模型（Multivariable linear regression，MLR）和BP神经网络模型（Back propagation neural networks，BPNN）构建不同数据源关于土壤含盐量的定量监测模型。在此基础上，采用波段比值均值法对GF-1卫星数据进行修正，实现基于卫星因子的研究区土壤盐分升尺度反演。结果表明，经统计指标评价后得出主导变异权重法在4块试验区针对4波段影像的尺度转换效果总体上优于其他2种转换方法；3种无人机-卫星遥感升尺度转换方法中，主导变异权重法监测效果最佳，局部平均法次之，最邻近法效果最差；对筛选得到的2个模型进行升尺度修正，得到验证效果最佳的监测模型为基于混合变量组的多元线性回归模型，其R2v为0.420，RMSEv为0.219%，比直接采用GF-1卫星数据得到的混合变量组多元线性回归模型R2v高0.217，RMSEv低0.013个百分点。本文研究结果可为卫星、无人机多光谱遥感一体化监测裸土期农田土壤含盐量提供参考。

摘要:为探究植被覆盖条件下GF-1卫星反演农田土壤含水率的可行性，以河套灌区解放闸灌域沙壕渠为研究区，采用GF-1卫星遥感影像作为数据源，通过全子集筛选法确定不同土壤深度下光谱指数的最优自变量组合，并分别采用多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)3种算法，构建不同深度下土壤含水率反演模型。结果表明，全子集筛选后模型反演精度有较大提升，且过拟合现象减弱；植被覆盖条件下各深度土壤含水率敏感程度从大到小依次为0~40cm、0~60cm、20~40cm、0~20cm、40~60cm；植被覆盖条件下各模型对土壤含水率反演能力由强到弱依次为BPNN、SVM、MLR；筛选后BPNN在深度0~40cm下的建模集和验证集R2adj均能达到0.50以上，RMSE在0.02%以内。研究结果可为植被覆盖条件下利用GF-1卫星监测农田土壤含水率提供参考。

摘要:为及时准确地提取小麦倒伏面积，提出一种融合多尺度特征的倒伏面积分割模型Attention_U2-Net。该模型以U2-Net为架构，利用非局部注意力（Non-local attention）机制替换步长较大的空洞卷积，扩大高层网络感受野，提高不同尺寸地物识别准确率；使用通道注意力机制改进级联方式提升模型精度；构建多层级联合加权损失函数，用于解决均衡难易度和正负样本不均衡问题。Attention_U2-Net在自建数据集上采用裁剪方式提取小麦倒伏面积，查准率为86.53%，召回率为89.42%，F1值为87.95%。与FastFCN、U-Net、U2-Net、FCN、SegNet、DeepLabv3等模型相比，Attention_U2-Net具有最高的F1值。通过与标注面积对比，Attention_U2-Net使用裁剪方式提取面积与标注面积最为接近，倒伏面积准确率可达97.25%，且误检面积最小。实验结果表明，Attention_U2-Net对小麦倒伏面积提取具有较强的鲁棒性和准确率，可为无人机遥感小麦受灾面积及评估损失提供参考。

摘要:以黄瓜穴盘幼苗为研究对象，提出一种基于点云处理的穴盘晚出苗自动检测方法。利用RGB-D相机搭建穴盘幼苗点云采集平台，采集整盘幼苗的点云，通过条件滤波、统计滤波和欧氏聚类分割出穴盘幼苗叶片点云；采用基于α-shape算法和拟合的方法计算获取穴盘幼苗叶面积，拟合值和真实值平均误差为0.75cm2，平均相对误差为8.51%；采用基于主曲率定位幼苗茎顶部位置的方法自动获取幼苗株高，真实值与计算值平均误差为0.359cm，平均相对误差为9.32%；以叶面积和株高的乘积作为分级系数，以整盘穴盘幼苗分级系数的均值与标准差差值作为该穴盘的晚出苗分级阈值，实现对穴盘晚出苗的自动检测。将计算的分级系数与幼苗总鲜质量进行对比，分级系数与幼苗总鲜质量变化趋势基本一致，总鲜质量较小的晚出苗其分级系数明显小于其他正常苗，本文提出的分级系数能够有效描述幼苗生长情况。试验结果表明，基于点云处理的穴盘晚出苗自动检测方法成功率达95%，该方法可为工厂化育苗的幼苗检测提供技术支撑。

摘要:为了实现对不同稻飞虱的快速准确识别，同时防止同一姿态下的同一只昆虫被重复计数，提出一种将图像消冗与CenterNet网络相结合的识别分类方法。首先利用自主设计的田间昆虫采集装置，自动获取昆虫图像并制作数据集。其次，将CenterNet算法与图像消冗算法相结合，选用深层特征融合网络(Deep layer aggregation, DLA)作为主干网络来提取昆虫的特征，并进行识别分类。将本文方法与经典机器学习和深度学习模型进行对比，实验结果表明，对于田间昆虫采集装置获取到的相似度较高的活体图像，本文方法不仅能够快速处理昆虫图像，而且能够成功解决昆虫重复检测的问题，平均精度均值为88.1%，检测速率为42.9f/s，无论是精度还是处理速度本文方法都具有较明显优势。该研究有效地完成了对3种主要稻飞虱的识别分类，对不同时间段采集到的昆虫表现出良好的泛化能力，可用于后期水稻害虫暴发的智能预警和测报。

摘要:针对稻田自然环境下害虫移动，难以近距离拍摄高质量图像，导致在现有识别模型检测时无法达到满意识别精度的问题，提出了一种基于SCResNeSt的低分辨率水稻害虫图像识别方法。首先，使用增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）对低分辨率图像进行数据增强，解决低分辨率水稻害虫有效信息少的问题；其次构建了SCResNeSt网络，使用3个连续的3×3卷积层替换ResNet50中第1个7×7卷积，以减少计算量；使用自校准卷积替代第2层卷积层中的3×3卷积，通过内部通信显式地扩展每个卷积层的视场，获取害虫图像的部分背景信息，从而丰富输出特征；在主干网络中使用ResNeSt block（Split-attention network block）进一步提升图像中害虫信息获取的准确性。最终，将优选模型移植到手机端，开发了轻量化的移动端水稻害虫识别系统。实验结果表明，与现有方法对比，ESRGAN数据增强方法可以恢复真实的作物害虫信息，SCResNeSt模型有效提高了水稻害虫的识别性能，识别精度达到91.20%，比原始ResNet50网络提高3.2个百分点，满足野外实际场景下的应用需求。本研究为水稻害虫智能化识别和防治提供了技术基础。

摘要:为高效地挖掘植物病害处方数据并辅助精准诊断，以番茄病毒病、番茄晚疫病、番茄灰霉病3种病害为研究对象，构建基于贝叶斯优化LightGBM的番茄病害智能诊断模型，探索作物病害处方数据挖掘及其精准诊断。重点对处方原数据（文本数据标签和One-hot编码等）进行预处理，以基于Wrapper的递归特征消除法进一步提取作物病害处方数据的特征；利用基于LightGBM算法构建番茄病害诊断模型，并与K近邻（KNN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GDBT）、AdaBoost和XGBoost常见机器学习模型运行结果进行比较分析并进行优化；设计基于LightGBM模型的Android手机端植物医生病害诊断APP。实验结果表明，基于贝叶斯优化的LightGBM模型综合诊断准确率可达到89.11%，比其他7种机器学习模型的诊断准确率平均高3.65个百分点；同时特征选择后的LightGBM模型在保证模型准确率的基础上降低了前期数据收集难度，模型综合准确率提高至89.34%，其中番茄病毒病的诊断精确度和F1值均达到96%以上，运行时间减少了47.73%；最后通过番茄叶霉病和番茄早疫病两种病害对本文模型进行了泛化能力测试，实验结果表明该模型具有较强的泛化能力和实用性。基于LightGBM模型设计的APP可以实现用户人群友好的交互式可视化且满足实际诊断需求。

摘要:针对河豚供应链环节复杂、监管要求高以及溯源系统信息传递繁杂、数据查询效率低的问题，以提高河豚溯源查询效率和安全性为目的，建立了基于区块链技术的河豚供应链溯源优化模型，并搭建相应系统。首先，对河豚供应链业务供应链信息进行分析，整理并提取供应链各业务环节溯源码信息和产品信息；然后，基于区块链技术建立河豚供应链可信溯源优化模型架构，设计多链的存储模式和快速查询流程并制定相应的智能合约；最后，基于Hyperledger Fabric实现了一种河豚供应链信息溯源系统，并使用Caliper性能测试工具测试。结果表明，在数据记录条数大于1000条后，本文模型查询效率高于传统单链模型，在10000条数据记录上链后，本文模型较传统单链模型查询效率提高约92.9%。以江苏省某河豚企业为例，实现河豚供应链信息安全传递和快速溯源。所提出的模型可以应用到河豚行业从而提高溯源效率和安全性，为河豚行业提供一个防篡改、查询效率高的模型。

摘要:为探究东北黑土区不同灌溉模式下稻田温室气体排放和土壤矿质氮特征，于2019年在黑龙江省庆安国家灌溉试验重点站测坑内进行了试验观测，按照不同的灌溉模式设置了控制灌溉（KG）、间歇灌溉（JG）和湿润灌溉（CI）3个试验处理，以当地常规的插秧淹灌（CK）为对照，研究了不同处理的稻田温室气体甲烷（CH4）和氧化亚氮（N2O）排放量、全球增温潜势值、以产量为基准的全球变暖潜势值及0～60cm土壤NH+4N含量和NO-3N含量的变化过程，以及0～20cm土层土壤温度和矿质氮含量与CH4和N2O排放量的相关关系。结果表明，随着水稻生长发育进程的推进，各处理稻田土壤各土层温度均呈先升高后降低的变化趋势；各处理CH4和N2O排放量均呈先增加后减少的倒“V”形变化趋势，CH4和N2O的排放峰值分别出现在拔节孕穗期和抽穗开花期。从时间上来看，CK、JG、CI处理的稻田土壤NH+4N含量拐点在分蘖中期和抽穗开花期，KG处理拐点在拔节孕穗期和乳熟期，而所有处理的土壤NO-3N含量最大值均出现在分蘖前期；从空间上来看，不同处理稻田土壤NH+4N平均含量随着土层深度增加而逐渐减少，而NO-3N平均含量CK处理随土层深度逐步增加，其余各处理为先减少再增加变化趋势。土壤温度与CH4排放量有显著相关性，而与N2O排放量相关性不显著；各处理土壤NH+4N含量与CH4和N2O排放量呈正相关，而土壤NO-3N含量与CH4和N2O排放量呈负相关。各处理稻田CH4累积排放量由大到小依次为CK、JG、KG、CI，N2O累积排放量由大到小依次为CI、KG、JG、CK，各处理CH4和N2O累积排放量均与CK处理差异显著（P＜0.05），从单位产量温室效应(GWPy)来看，KG、JG、CI处理分别较CK处理降低24.98%、27.69%和24.06%。研究结果可为东北黑土区稻田减排和提高土壤矿质氮利用率提供理论依据和技术支撑。

摘要:目前关于膜下滴灌棉花的灌水定额制定仍以田间灌溉试验为主，而考虑播期土壤含水率及采用模型的方法确定膜下滴灌棉花灌水定额的研究较少。本文通过2017、2018年两季的新疆南疆地区棉花大田试验，利用2017、2018年棉花开花期、成熟期的土壤含水率、叶面积指数、生物量和籽棉产量实测数据对DSSAT-CROPGRO-Cotton模型进行参数校正和验证。试验共设计了24、30、36mm 3个膜下滴灌棉花灌水定额水平，并采用验证的DSSAT-CROPGRO-Cotton模型对1.2θFC、1.1θFC、θFC、0.9θFC、0.8θFC、0.7θFC、0.6θFC和0.5θFC（θFC为田间持水率）8个不同初始土壤含水率条件下的膜下滴灌棉花的生长及产量进行了模拟。结果表明，模型经过参数校正和验证后对土壤含水率、棉花物候期、叶面积指数和籽棉产量的模拟值与实测值吻合度较好，能够满足大田膜下滴灌棉花的模拟精度要求，但对生物量的模拟与实测值偏差较大。同时，基于验证的DSSAT-CROPGRO-Cotton模型对不同初始土壤含水率及灌水定额条件下的棉花籽棉产量和生物量进行了模拟。结果表明，棉花籽棉产量和生物量模拟值达到最大值的初始土壤含水率为0.8θFC~θFC。同时，要保证棉花生育期灌溉定额在330～396mm之间。模拟结果在南疆地区的棉花播期及生育期灌溉管理中可供借鉴使用。

摘要:为了提高Y型网式过滤器水力性能和抗堵塞性能，以出口与筒体间夹角、入口缩小比、导流片高度和导流片圆心角为试验因素，采用CFD-DEM耦合和物理试验相结合的方法对过滤器内部的过滤过程进行探究。通过系列数值模拟正交试验结果的极差分析探索各因素对水头损失、中速过流量区域面积占比、颗粒分布相对标准偏差及拦截率4个指标影响的敏感度，结果表明：中、高速过流量区域均集中在出口侧，当出口与筒体间夹角越小时，出口截面积与其呈正相关，且对应中速过流区面积越大，水力性能越好。颗粒集中通过区域与中速过流量区域相对应，入口缩小比的增大使颗粒分布越均匀，抗堵塞性能越好。结构优化参数组合为：出口与筒体间夹角35°、入口缩小比22/26、导流片高度10mm、导流片圆心角90°，其中夹角对综合指标影响最为显著，是结构设计的关键参数。与改进前相比，水头损失减小了36.6%，相对标准偏差减小了43.26%，拦截率提高了3.93个百分点，中速过流量区域面积占比增加了15.77个百分点，表明了优化方案的有效性。研究结果可为网式过滤器的优化设计提供参考。

摘要:温室环境调控能有效改善作物生产条件，为有效针对温室温度相对湿度进行精准调控，设计了一种基于物联网的温室智能监控系统，分别进行了降温、除湿、增湿和无设备运行4种处理下的试验，构建了温室无设备运行状态下温度和相对湿度变化的数学模型，通过对比同一条件下无设备运行状态的模拟值与设备调控后的实测值，定量分析出不同设备的调控能力。提出了根据作物需求分时间段、根据设备调控能力分温度区间的分段多区间温湿度调控方法，并进行了试验验证。结果表明：分段多区间控制策略可以有效地调控温度和相对湿度，全天59.46%时间内的温度处于适宜区间中，全天6680%时间内的相对湿度处于适宜区间中；设备运行稳定且未造成设备频繁启闭。分时间段多温度区间控制策略结合智能控制系统可实现远程自动控制。

摘要:集流器是轴流风机的主要部件之一，对轴流风机运行性能产生较大的影响。为此，针对农用轴流风机集流器普遍存在结构设计不合理、能耗高、风量损失多的问题，以典型的24英寸负压玻璃钢风机为研究对象，采用风室试验、逆向建模和CFD数值模拟相结合的方式，依托单因素分析和响应面分析的方法，研究集流器的进口段长度L、圆角半径R、出口直径D对风机性能和流场的影响。结果表明：对集流器参数进行无量纲处理后，集流器各参数适宜的取值区间为：1.00≤EL≤1.46、2.95≤ER≤3.22、0.9898≤ED≤0.9971；经过响应面模型得出各影响因素对风机性能的影响，当L=149.27mm、R=321.68mm、D=678.00mm时风机性能较优。经数值模拟验证，相比原型风机，优化后通风量Q提高5.86%，能效比N提高6.79%，此时通风量Q为9900.54m3/h，能效比N为20.03m3/(h·W)。本研究为此类农用轴流风机集流器提高通风量及能效比提供了参数优化方法。

摘要:日光温室冬季反季节生产中光照时长与温度普遍无法满足作物的生长需求，本文基于作物生长对温度与光照的需求，以维持温室温度平稳的光平衡点、夜间最低温预测模型、经验揭盖被时间为约束条件，提出了以作物低温限制点、光补偿点、光平衡点与经验揭盖被时间为约束的揭被决策方法，以及以夜间最低温预测模型、作物低温限制点、光补偿点与经验揭盖被时间为约束的盖被决策方法，在此基础上，基于无线传感器网络构建了卷帘机决策控制系统。试验结果表明，本文卷帘机揭盖被决策方法及控制系统能有效减少43%的低温发生率，与经验揭盖被相比，试验温室日光照时长平均延长1.25h，试验期间累计增加光照时间75.16h，辐热积增加61.41MJ/m2，有效积温增加22.28℃，有效提升了温室热量积累；试验温室番茄植株矮、茎粗大，表现更为健壮，叶长与叶宽的生长速率显著高于对照温室，对试验期间影响较大的第1穗果产量进行统计分析，试验温室产量提升30.74%，且第1次收获时间提前，证明了本文卷帘机揭盖被决策方法与控制系统能促进作物生长，有效增加番茄的物质积累，为日光温室卷帘机揭盖被决策提供了思路。

摘要:羊舍湿度过高或过低都会直接威胁肉羊健康生长，及时掌握湿度变化趋势并提前调控是确保规模化肉羊无应激环境下健康养殖的关键。为提高湿度预测精度，提出了基于奇异谱分析（SSA）、粒子群优化算法（PSO）、长短时记忆网络（LSTM）的羊舍湿度非线性组合预测模型。利用SSA分离出正常序列和噪声序列，将原始序列转换为平滑序列；其次通过PSO不断迭代优化确定LSTM的最优参数组合，降低LSTM的训练成本；最终依据优化参数建立组合预测模型分别对两序列进行预测，模型结果之和为最终预测结果。利用该模型对新疆维吾尔自治区2021年3月17—27日期间的羊舍空气相对湿度进行预测，结果表明，该组合预测模型具有良好的泛化性、稳定性和收敛性。与标准的ELM、SVR、LSTM、PSO-LSTM、EMD-PSO-LSTM等模型相比，本文提出的SSA-PSO-LSTM组合模型具有更高的预测精度，其均方误差、平均绝对误差和决定系数分别为1.127%2、0.803%和0.988。

摘要:基于水生、陆生动物源肉骨粉骨颗粒显微腔隙形态结构的不同，提出了一种不同种属骨颗粒腔隙形态结构的Micro-CT原位三维可视化表征方法。以鱼、牛、猪和鸡骨颗粒为研究对象，利用Bruker Skyscan 1275型Micro-CT，在扫描条件优化的基础上，对各样品进行了扫描和重构条件优化，比较了全局（Global）、全局自适应（Otsu）、K-means全局聚类（K-means）、局部自适应均值（Adaptive mean-C）和局部自适应中值（Adaptive median-C）等图像阈值分割算法对骨颗粒显微腔隙成像的分割效果。优化的Micro-CT扫描条件为电压80kV、电流125μA，图像分辨率8μm、旋转步长0.20°、曝光时间46ms和360°扫描；图像三维重构条件为Smoothing 1、Post-Alignment 0、Ring-Artifacts 3和Beam-hardening 30%；采用局部自适应均值法的骨颗粒成像效果最佳，其最优参数确定为WS为5，C为0。不同动物源骨颗粒腔隙结构的Micro-CT原位三维可视化表征结果与其显微镜标准方法的结果较为一致。研究结果为水生和陆生动物源饲料快速、无损判别提供了技术支撑。

摘要:我国玉米产量高，高效、便携、低成本的玉米成分检测技术及其装置对于玉米品质的检测至关重要，基于可见/近红外光谱技术，设计了一款玉米主要品质便携式检测装置。为探究所设计方案的可行性，自行搭建了可见/近红外光谱采集系统，对不同品种共72份玉米样本进行光谱采集，分别建立了玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉含量的偏最小二乘（PLS）预测模型以及结合竞争性自适应重加权算法（CARS）的CARS-PLS预测模型。结果表明，CARS方法可以有效筛选出各组分的相关变量，提升模型效果，各组分质量分数的预测集均方根误差（RMSEP）均有所下降, 蛋白质质量分数的RMSEP由0.4866%降至0.4068%；脂肪质量分数的RMSEP由0.1549%降至0.0989%；淀粉质量分数的RMSEP由0.4714%降至0.4675%。预测集相关系数Rp均有所提高，蛋白质质量分数的Rp由0.9309提升至0.9603；脂肪质量分数的Rp由0.9497提升至0.9770；淀粉质量分数的Rp由0.9520提升至0.9605。基于CARS方法所筛选的各组分特征变量，选择了合适的近红外光谱传感器，在此基础上设计了检测装置的光谱采集单元、控制单元、显示单元、电源单元以及散热单元，并基于NodeMCU开发板和Arduino IDE开发工具，采用Arduino语言对装置控制程序进行开发，实现“一键式”快速检测。试验验证了该装置的检测精度和稳定性，结果表明，预测玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉质量分数的相关系数分别为0.8431、0.8243、0.8154，预测均方根误差分别为0.3576%、0.2318%、0.2333%，相对分析误差分别为1.8577、1.7761、1.5735。对同一样本多次重复预测，各组分预测值的变异系数分别为0.235%、0.241%和0.028%。

摘要:以产于江苏省东台市的南粳9108为研究对象，测定了3种含水率（12.10%、14.16%和16.34%）的稻谷和糙米，在低温（8℃）、准低温（15℃）及室温（20~25℃）3种储藏条件下的含水率、脂肪酸含量、食味值和直链淀粉含量4个食用品质指标的变化，分析比较了在245d的储藏期内，稻谷和糙米食用品质指标的变化规律。结果表明，在储藏前，偏高含水率样品的食用品质优于正常和偏低的样品。但随着储藏时间的延长，稻谷和糙米的含水率和食味值均逐步降低，而脂肪酸含量和直链淀粉含量则出现不同程度的上升，初始含水率、储藏温度和时间对脂肪酸含量、食味值和直链淀粉含量均有极显著的影响（P＜0.01）。在不同的储藏温度下，不同含水率稻谷和糙米的食用品质都随着储藏时间的延长而逐步降低。其中，较高含水率的样品在较高储藏温度下品质下降的程度更高，而且糙米食用品质下降的程度高于稻谷。另外，试验结果还显示，在低含水率条件下（12.1%），在不同储藏温度下稻谷和糙米食用品质变化都很小，表明在较低含水率下将水稻以稻谷的形式进行储藏，有利于保持食用品质。

摘要:相较于人工感官评审法，基于深度学习和计算机技术进行茶叶嫩芽分级可以降低时间成本并大幅提高精度，但常用的识别模型存在着冗余计算量多和模型规格大的问题。为此以采摘自贵州红枫山韵茶场的茶叶嫩芽为研究对象，根据人工经验将茶样划分为3个等级；在ShuffleNet-V2 0.5x基本单元中嵌入多尺度卷积块注意力模块(MCBAM)与多尺度深度捷径(MDS)，提出一种茶叶嫩芽分级模型(ShuffleNet-V2 0.5x-SMAU)，聚焦茶样中有利于分级的特征信息；以在两个不同源域上预训练后的模型作为教师和学生模型，提出一种结合双迁移和知识蒸馏的茶叶嫩芽分级方法，借助暗知识的传授进一步增强分级模型分类性能与抵抗过拟合的能力。结果表明，本文方法能在保证模型轻量性的条件下，对测试集各级样本的分级准确率达到100%、92.70%、89.89%，表现出优于采用复杂网络模型的综合性能，在储存资源有限和硬件水平低的生产场景中应用具有优越性。

摘要:大功率动力换挡拖拉机作业环境复杂多变，密集布置的挡位和田间载荷波动极易导致频繁随机换挡，破坏拖拉机工况稳定性，影响其性能和作业质量。为解决拖拉机作业过程中随机载荷波动引发的频繁换挡问题，本文提出一种考虑随机载荷自适应修正的换挡控制策略。首先，以油门开度、滑转率和车速为换挡参数，制定变速箱理论换挡规律；然后，引入随机载荷变异系数、油门开度变化量及稳态载荷变化量等3个修正参数，通过模糊规则计算随机载荷波动下的换挡修正量。同时，结合收敛型换挡延迟策略，轻负荷或运输工况采用理论降挡，重负荷作业采用自适应升挡延迟，载荷波动越大，升挡延迟量越大；基于AMESim和Simulink建立了拖拉机传动系统模型，并搭建了大功率拖拉机变速箱控制系统硬件在环仿真平台，开展了不同作业工况下的换挡控制仿真验证。结果表明，所提换挡策略在道路运输工况和犁耕工况下的换挡次数较传统换挡策略分别低63.16%、45%，且燃油消耗量分别为0.76、0.47kg，较传统换挡策略分别低0.51%、1.03%。在保证作业牵引力的同时，该控制策略可有效抑制随机载荷波动引发的频繁随机换挡，同时兼顾了整车动力性和燃油经济性。

摘要:提出一种具有高精度、高刚度的3-PUS-PU柔顺并联机构，并对该机构进行运动学分析及优化设计。根据柔性铰链结构与机构间几何关系，对3-PUS-PU柔顺并联机构的运动原理进行阐述，并分析了该机构运动特性。采用空间闭环矢量法建立机构的运动学模型，对机构的输入-输出关系和速度特性进行了分析。基于力学理论，通过求解柔性铰链的极限转角，对机构的工作空间进行分析。根据机构的工作要求，提出定位精度指标和紧凑性指标，并进一步分析机构几何尺寸参数对其性能指标的影响。基于提出的性能指标，采用粒子群优化算法对机构的结构尺寸参数进行优化设计。结果表明，相比优化前，优化后的柔顺并联机构的定位精度提高25%，紧凑性提高81%，机构整体运动性能有了较大的提升，为后续样机研制提供了参考依据。

摘要:基于子运动链生成子工作空间和基于叠加原理的并联机构拓扑设计方法，设计一种具有符号位置正解且运动解耦的纯三平移并联机构，并对该机构进行拓扑分析；运用基于拓扑特征的机构位置分析方法求解该机构位置正逆解并进行验算；基于SKC单元的奇异分析方法对该并联机构的奇异位形进行分析，并求解该并联机构规则无奇异的长方体工作空间。研究结果为一类具有规则工作空间并联机构的设计提供了理论基础。

摘要:软体机械手在易损物品抓取方面具有其独特的优势，近年来成为机器人领域的研究热点。为便于评价软体机械手的整体性能，实现其精确抓取控制，需要对软体机械手进行建模分析与试验研究。本文设计了四指软体机械手，每个手指单元内置用于实时检测机械手弯曲角的柔性应变传感器；建立了不同气压作用下的弯曲角和末端输出力特性的数学模型，并分析限制层刚度变化对软体手指输出特性的影响；设计了软体机械手控制系统，在此基础上开展软体手指的弯曲角和末端输出力特性试验，试验结果表明调节限制层刚度可有效改善输出力，理论分析与试验结果吻合，验证了数学模型的正确性。对几种不同质量的常用水果（如草莓、橘子、梨、苹果）的抓取试验结果表明，软体机械手能够实现对易损物体的无损抓取，其包络抓取力最大为11.89N，指尖抓取力最大为2.81N。

摘要:数控机床运动精度衰退是一个动态的演化过程。为尽早发现数控机床潜在的失效风险，挖掘蕴含在各类监测数据序列中的运动精度演化特征，在深度门控循环网络（Gated recurrent unit，GRU）框架下，提出了一种融合注意机制的数控机床运动精度劣化预示方法。为了克服传统深度卷积神经网络不能学习时序特征的缺陷，采用深度编码器-解码器框架，提出基于深度GRU的运动精度深度学习建模方法，以数据驱动，自动挖掘运动精度与振动、温度、电流等状态信号时间序列的时空特征，预测运动精度，根据预测曲线对机床劣化趋势进行预示。为了增强主要状态信号和关键时间点的信息表达，提高精度劣化预测的准确性，提出一种在深度学习框架中融合注意机制的方法，建立状态参量的注意网络，计算振动、温度等状态信号与机床精度间关联程度，自动调整各信号的权值；进一步，建立时序注意网络自主选取精度劣化历史信息关键时间点，以提升较长时间段预示的准确性。实验结果表明，基于深度学习网络与注意机制的预示模型可以很好地追踪数控机床运动精度的劣化趋势和规律，有较高的预测精度，优于传统方法。

摘要:为使液压动力源在负载多变条件下降低能耗提高效率，实现灵活多变的输出流量、压力和功率控制，提出采用变频V/F控制模式下，控制三相异步电机，驱动恒压泵作为液压动力源，实现压力、流量和功率复合控制的高能效电液动力源。针对变频启动慢的问题，在主回路上并联可控蓄能器，采用蓄能器辅助启动。确立了恒压泵、变频器、电机各部分的计算模型以及AMESim软件下的仿真模型和试验原理。进行了动力源压力恒压特性仿真与试验，结果表明恒压仿真模型较准确。P-Q试验表明，利用先导压力阀控制压力动态响应时间不超0.2s，超调不高于15%；流量动态特性差，利用蓄能器辅助启动，带载80MPa转速达到1500r/min，启动时间不超0.2s。功率试验结果表明，高压小流量和非工作周期压力卸荷工况，电机转速由1500r/min降至450r/min，电机功率分别降低70.3%和64.8%；恒压模式下大排量、低转速可以使该试验系统能耗降低约3.8kW。