Abstract:

深远海养殖对精准投喂的迫切需求与复杂海况下感知受限、作业困难之间的矛盾,驱动投喂系统向智能化转型。本文界定了现代化海洋牧场智能投喂系统的内涵,沿“感知—决策—执行”闭环链路梳理了各环节的研究进展和瓶颈:感知层面,综述了养殖环境多参数监测以及基于视觉与声学融合的生物量估算和摄食强度量化方法;决策层面,对比了生长曲线、生物能量等机理模型与模糊控制、深度学习驱动的动态决策模型;控制与执行层面,阐述了“云-边-端”控制架构及气水联合输送、精准计量与撒布装置的优化策略。分析探讨了现代化海洋牧场投喂系统的发展路径,多模态时空对齐融合、大语言模型边缘部署及无人机集群投喂等发展趋势,旨在为海洋牧场智能化、无人化发展提供参考。

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水下航行器–机械臂系统(Underwater vehicle-manipulator systems,UVMS)通过融合水下航行器的机动能力与机械臂的精细操作能力,为深海检测、维护与操作等复杂作业提供了技术支撑。本文围绕UVMS的关键技术体系,分析相关研究成果并开展综述。在感知方面,总结了水下环境感知方式、水下图像增强及目标检测技术,分析了其在复杂水下作业场景中的应用效果;在决策方面,综述了避障与路径规划以及运动轨迹规划方法,讨论了任务复杂性与环境不确定性对决策与规划性能的影响;在控制方面,梳理了UVMS的运动跟踪控制与力交互控制方法,比较了模型驱动、自适应及数据驱动控制策略在水下作业中的适用性。最后,从多模态鲁棒感知、智能决策与任务规划、运动–力协同控制角度探讨UVMS未来发展趋势并提出具有潜在应用前景的前沿技术。

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水下机器人羽流追踪技术通过动态感知污染物扩散路径,为生态保护及应急响应提供关键支撑,逐渐成为水环境监测的重要手段。系统综述了该技术的发展脉络与技术体系:在羽流建模层面,对比分析了物理模型、数据驱动模型及混合模型的适用性与局限性;在追踪算法领域,重点剖析了单机策略与多机协同的优化机制,指出强化学习与物理模型的融合显著提升了动态环境下的鲁棒性;在系统应用方面,结合深海热液探测、河口水域污染定位等案例,评估了追踪效率、精度及能耗等指标。进一步指出当前水下机器人羽流追踪技术瓶颈,包括羽流突变适应性弱、强噪声信号分离难、小型平台负载–续航矛盾等。水下机器人羽流追踪技术可通过多模态感知架构的融合、智能算法集群的演化与能量优化机制的迭代,重塑海洋环境监测新范式。

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在循环水养殖系统中,精准投喂对于提升饲料利用率、保障鱼类健康生长具有重要意义。过量投喂会造成资源浪费并诱发水体污染,而投喂不足则会影响鱼类生长效率。针对传统视觉检测模型参数量大、难以在边缘设备中高效部署的问题,以金鲳鱼为研究对象,提出了一种基于改进YOLO 11n的金鲳鱼摄食强度轻量化检测方法,实现金鲳鱼摄食强度的准确检测。提出的模型将传统的YOLO 11n模型中的卷积层替换为可变形卷积核模块(Arbitrary kernel convolution,AKConv),同时,在模型中融入可变形邻域注意力(Deformable neighborhood attention,DN – Attention),在降低模型计算成本的同时,提高了摄食个体数量的检测准确度。将检测模块输出的摄食个体数量与对应的时间帧作为循环神经网络 CNN – LSTM 模型的输入,通过无监督训练,将金鲳鱼的摄食强度分为:强、弱、无3个等级。试验结果证明,改进后的YOLO 11n检测模型,精确率达到87.6%,召回率达到81.5%,平均精度均值达到88.1%,相较于传统YOLO 11n模型,本研究提出的模型在精确率、召回率和平均精度均值上分别提升了3.5、3.6、2.4个百分点。实现了检测精度与轻量化的有效平衡,可为智能投喂装备的边缘部署提供技术支撑。

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无人船(Unmanned surface vessels,USVs)作为海洋智慧牧场的核心装备之一,在实际作业过程中需直面海洋环境随机扰动、自身物理约束及动力学参数未知等多重困难。为此,提出一种考虑输入约束与外界环境干扰的数据–物理双驱动强化学习最优控制方法。首先,针对无人船未知动力学系统建模难、传统数据驱动方法可解释性不足的难题,提出一种数据–物理双驱动(Data – physics dual-driven, DPD)的建模方法,构建融合船舶动力学物理定律与循环神经网络(Recurrent neural networks, RNN)数据学习能力的数据–物理双驱动模型,实现未知复杂动力学特性的精准重构与模型物理可解释性的增强。其次,采用反步法前馈控制(Feedforward control, FC)与最优控制(Optimal control, OC)方法相结合的思路设计控制框架,提出一种基于强化学习的优化控制方法,提升无人船与复杂海洋环境的持续交互能力,达到跟踪精度与控制资源损耗的动态平衡,同时在控制器设计中考虑了船体承载能力对控制输入的物理约束。最后,通过Lyapunov稳定性理论证明闭环系统内所有信号是一致最终有界的。通过二级海况下的对比仿真试验结果表明,所提方法的跟踪精度较物理机理驱动(Physics-principle-driven, PPD)方法整体提升42.6%,控制输入成本较PPD方法整体降低26.9%,较传统FC整体降低9.6%,充分验证了方法的有效性和优越性。

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为解决具有外部海洋环境干扰、模型不确定性以及推进器输入饱和约束的水面无人艇高精度轨迹跟踪控制问题,本文提出一种具有预设性能约束的预设时间轨迹跟踪控制方案。首先,设计一种预设时间集总扰动观测器,对由外界环境干扰和模型不确定性构成的集总非线性进行快速精确重构和补偿。其次,设计一种新的预设时间性能约束函数,提高系统的瞬态和稳态性能。基于扰动观测器技术、预设性能约束、预设时间稳定性理论和动态面控制技术,提出一种预设时间精确跟踪控制算法,使得系统跟踪误差在预设时间内快速精确收敛并始终保持在预设性能约束边界内。通过李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的预设时间稳定性。最后,设计仿真实验验证了所提控制方案的有效性和优越性。

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自主水下机器人(AUV)的稳定与高精度控制面临环境的外部扰动、内部动态耦合干扰等困难,为了解决AUV在复杂扰动下的平面轨迹跟踪问题,本文提出了一种基于Huber函数的非线性模型预测控制(HNMPC)和自适应扩张状态观测器(AESO)的控制算法。针对突变扰动的问题,提出了HNMPC方法,Huber函数提高了稳态时的鲁棒性。采用扩张状态观测器处理AUV未知动力学建模和未知扰动的问题;针对扩张状态观测器的峰值现象和振荡问题,提出了自适应扩张状态观测器,减少了初始状态的峰值并提高了稳态精度。本文提出的算法在Gazebo仿真平台进行验证,实验表明,在模拟洋流干扰下的正弦轨迹跟踪任务中,本文提出的算法比NMPC + ESO算法在纵荡、横荡和偏航方向上的积分绝对误差分别减少了41%、35.09%、40.78%,并通过与PID算法和NMPC算法比较体现了算法的优势。最后搭建了水池实验方案,所提出的算法比NMPC + ESO算法在纵荡、横荡和偏航方向上的积分绝对误差分别减少了41.22%、35.54%、0.79%,说明了本文算法在实际环境中的有效性。

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针对水下环境中自主水下航行器(Autonomous underwater vehicle,AUV)无法获取绝对位置信息以及部分AUV因感知受限难以持续获取目标信息的问题,本文提出一种信息受限条件下多AUV三维运动目标球状围捕控制方法,以实现对目标的近距离全方位监测。首先,基于有向环通信拓扑设计分布式目标相对位置–速度估计器,使目标不可见AUV通过局部信息交互获得目标状态估计;其次,以目标运动方向为虚拟围捕旋转轴构建辅助系统,建立多AUV三维球状围捕队形;在此基础上,设计基于局部相对位置信息的围捕运动学控制器,并结合AUV动力学模型设计速度跟踪控制器。理论分析证明,在理想条件下局部跟踪误差指数收敛,考虑目标运动扰动和状态估计误差时,闭环系统误差最终有界。仿真结果表明,在目标信息完全可得和部分缺失2种情况下,多AUV均能够形成稳定的三维球状围捕队形,当目标信息部分缺失时,相对位置–速度估计误差可快速收敛至零附近,围捕半径和分离角均趋近于期望值。研究结果表明,所提方法能够在缺乏绝对位置信息和目标信息不完全可得条件下实现三维运动目标稳定围捕,为复杂水下环境中的多AUV协同目标监测提供了有效解决方案。

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在海洋机器人执行水下探测与作业任务过程中,受水体对光线吸收与散射效应的影响,采集到的水下图像普遍存在亮度不足、细节模糊及色彩失真等问题,严重制约了后续视觉感知与智能决策任务的性能。针对现有方法多侧重于时域信息建模而忽略频域特征在结构保持与细节恢复中重要作用的不足,提出了一种时域–频域协同引导的海洋机器人视觉感知增强模型。从整体结构上看,所提出的模型主要包括时域–频域特征提取与多维度特征细化两个阶段。在时域–频域特征提取阶段,分别构建时域分支与频域分支并引入跨域协同模块实现多域特征的交互融合,从而增强对水下图像结构与纹理信息的综合表征能力。在多维度特征细化阶段,进一步设计多种特征增强模块以提升重建质量,首先提出偏振残差模块,通过多方向特征提取与自适应融合,在突出有效结构信息的同时抑制噪声干扰,实现细节与对比度的协同增强;其次,构建双注意力耦合模块,联合通道注意力与空间注意力机制,在保持全局结构一致性的基础上强化局部关键细节;最后,设计双重感受野的多尺度残差模块,结合多尺度卷积、注意力调节及可学习缩放参数,实现对关键特征的自适应强调,在细节保真与整体视觉效果之间取得平衡。在多个公开水下数据集上的实验结果表明,本文方法在主观视觉效果上均优于现有主流视觉增强方法,并在复杂水下环境中表现出更好的鲁棒性与泛化能力,为海洋机器人视觉感知与下游任务提供有效支撑。

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针对海洋牧场规模化网箱自动投喂中时间窗集中、无人船载饵容量受限、补给返航频繁及网箱避障约束强等问题,提出一种融合高斯混合模型(GMM)、赏金猎人优化算法(BHO)与Hybrid A*的USV集群投喂任务分配与路径规划方法。首先,构建任务–障碍一体化模型,将网箱同时表征为投喂服务对象和路径规划膨胀障碍;其次,利用GMM生成空间连续的初始责任区,并将其作为结构化精英个体注入BHO,通过边界任务调整优化任务归属、补给次数和时间窗违约代价;最后,结合容量感知TSP、补给节点插入和Hybrid A*生成满足网箱避障、航向连续和环绕投喂约束的可执行航迹。仿真结果表明,在60个等效直径80 m网箱、6艘USV、航渡速度5 m/s条件下,所提方法在180 min时间窗内实现100%任务完成率和零障碍违规;在120 min紧时间窗下,相较K-means和GMM方法,总航程降低6.4%,总延误时间降低19.8%,补给次数由11次降至9次。结果表明,该方法能够提升复杂海洋牧场场景下USV集群自动投喂的时效性、安全性和补给组织效率。

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针对传统检测算法在水下小型生物目标检测中存在的定位精度低以及难以识别微小目标和重叠目标的问题,提出了一种改进的YOLO v8小目标检测算法(WLDA – YOLO v8)。设计了轻量级多尺度卷积模块LEM,替换原网络中C2f模块的标准卷积,降低了计算复杂度,提高了模型在复杂环境下的特征提取能力;融合了ATSS样本分配策略和动态检测头DyHead,实现动态自适应的训练样本选择;集成改进的WIoU v3s边界框回归损失函数,以提高模型对水下小目标的定位精度。在自建数据集上的综合测试中,WLDA – YOLO v8的mAP50 – 95比原始YOLO v8s提高5.5个百分点,同时参数量降低至7.9×10?,浮点运算量由1.98×101?降至1.59×101?,大幅降低了模型复杂度。研究结果为提高水下小型目标检测的实时性和准确性提供了有效途径。

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自动对行是提升农业收获装备作业精度、降低机收损失和驾驶员劳动强度的重要技术。针对复杂田间环境下作物行感知稳定性不足以及控制精度与实时性难以兼顾等问题,本文分析了该领域关键技术与研究进展,围绕“感知—决策—执行”闭环控制架构,系统梳理了机械触觉、机器视觉、激光雷达及多源信息融合技术的感知原理、适用场景与典型案例;归纳了从PID控制到模型预测控制、模糊控制及深度强化学习等导航控制算法的演进逻辑;分析了电液比例转向、伺服电动纠偏及工作部件横移等执行机构的响应特性。结合自动对行技术典型应用场景与案例,指出了自动对行技术在农业收获装备应用中还存在的问题,并展望了该技术未来的主要发展方向为:推进多源传感器互补融合与轻量化实时识别以提升复杂工程感知适应性,发展状态自适应、安全容错的自主决策控制方法,强化感知、决策、控制与执行的协同匹配及可靠性验证,并通过低成本模块化配置、标准化接口和多区域长周期评价促进技术普惠应用。

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针对丘陵地区电动微耕机作业时低频振动过强易引发操作者健康问题的现状,提出基于准零刚度原理的并联式非线性隔振系统的设计方法。首先,该系统通过负刚度机构与线性弹簧并联耦合实现高静低动,并确立负刚度结构的初始挠度q0、初始倾斜角θ(0°~26.6°)及刚度比λ为核心设计参数;其次,建立隔振系统静力学模型,分析其高静低动特性,最后开展振动台架试验验证系统性能。为设计并验证隔振结构的性能,本文于田间测试了微耕机的振动特性,结果表明,快挡作业下振动强度、振动幅值由刀辊经底盘与扶手架连接处到扶手处逐渐升高,X、Y、Z方向振动强度从4.14、4.95、5.56 m/s2增加到6.14、7.16、8.48 m/s2,各工况下扶手处Z方向的振动强度最大。静力学试验表明,加载/卸载路径最大力偏差为2.349 N,占理论值的14.68%。振动台架试验结果表明,在试验的激励范围(1.5~12 Hz)内准零刚度隔振系统的传递率下降82%。本文设计的把手隔振系统具备低频隔振性能优异的特点,可为电动农业机械减振设计与人体工效优化提供参考。

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为了解决旋耕刀硬度低、耐磨性差,难以满足现代农业对旋耕刀工作性能要求的问题,采用等离子体熔覆技术在65Mn钢基体表面制备镍基碳化钨(WC)增强复合涂层,系统研究不同碳化钨颗粒粒径对涂层微观结构、力学性能及旋耕刀田间磨损行为的影响。通过制备Ni–WC涂层,结合X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、显微硬度测试(显微维氏硬度计)及摩擦磨损试验(湿砂橡胶轮试验),分析涂层的物相组成、组织形貌、硬度和耐磨性;并利用台架试验与田间试验对比不同涂层的旋耕刀磨损。结果表明:50~100 μm的WC颗粒因分散均匀性高,显著细化涂层组织,减少气孔与裂纹缺陷;涂层的平均硬度为1 155.7 HV0.5,是基体硬度的4倍。在相同工况下的湿砂橡胶轮磨损试验中,涂层的磨损损失量为65Mn钢的47.61%,磨损形貌由粘附磨损转变为磨料磨损。利用台架试验验证田间试验的可用性,田间试验表明涂层刀具在耕作37.7 hm2旱田后磨损损失量降低19%。涂层提升了旋耕刀的硬度、耐磨性及强度。

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新疆地区土壤以砂石混合质地为主,农机触土部件在作业过程中常面临严重的磨粒磨损问题,导致其使用寿命缩短和作业效率降低。为解决传统耐磨涂层结合强度低、易剥落等问题,本研究采用真空钎焊技术,在34MnB5钢基体上制备了由Ni60AA钎料与金刚石颗粒复合的耐磨涂层,并系统研究了不同钎焊温度(1010~1110℃)对涂层界面结构、硬度及耐磨性能的影响机制。实验结果表明,随着钎焊温度的升高,涂层中的金刚石颗粒出现上浮现象,并且金刚石与钎料界面处逐渐形成由Cr3C2和Cr7C3组成的碳化物过渡层。当温度达到1 050℃时,金刚石与钎料的界面结合最为理想,此时涂层硬度达到68.2 HRC,磨损量降至最低(9.3 mg),表明在该温度下涂层的耐磨性能最好。当钎焊温度过低时(如1 010℃),金刚石与钎料的界面反应不充分,导致结合力弱,磨损加剧;而当温度过高时(≥1 070℃),金刚石表面石墨化现象加剧、碳化物层过厚,从而导致金刚石与钎料的界面结合强度降低,涂层硬度与耐磨性能也随之下降。本研究揭示了真空钎焊温度通过调控界面碳化物的形成以及金刚石的石墨化行为,显著影响了涂层的力学性能与耐磨性。

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针对传统捡石机挖掘铲在海南红壤田间作业中存在挖掘阻力大、能耗高的问题,基于狗獾前爪趾结构,设计了两种高效减阻的仿生挖掘铲,并采用离散元仿真方法分析其减阻性能。以海南地区典型红壤及石块作为研究对象,石块设为刚性体,土壤颗粒之间采用Hertz–Mindlin with JKR接触模型,建立了石块土壤离散元的复合体模型;通过三维扫描技术获取狗獾前爪第3趾和石块的外部形态尺寸数据,提取关键几何特征参数并运用Solidworks软件建立仿生挖掘铲和石块三维模型,根据爪趾数字化模型设计了仿生挖掘铲1型和仿生挖掘铲2型两种挖掘铲;以挖掘阻力为主要评价指标,采用EDEM离散元法建立土壤石块挖掘铲相互作用模型,分析仿生挖掘铲的减阻机理,通过仿真结果计算得出仿生挖掘铲1型、仿生挖掘铲2型减阻率分别为8.37%和15.43%。通过开展田间试验,对比挖掘阻力和碎土效果,仿生挖掘铲1型、仿生挖掘铲2型和平面挖掘铲平均挖掘阻力分别为1 384.9、1 296.4、1 497.7 N,仿生铲减阻率分别为7.52%和13.42%,与仿真结果接近,其中仿生挖掘铲2型作业后土壤颗粒粒径更小,说明仿狗獾挖掘铲2型铲具有良好的减阻特性和破土性能,能满足红壤条件下石块挖掘作业。

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针对大蒜播种过程中单粒正头播种合格率低、人工驾驶易疲劳、播后整齐度差等问题,设计了一种基于北斗高精度导航的履带式大蒜无人播种机。整机系统由驱动底盘、勺链式取种装置、三级调向正头装置、离合插播装置及控制系统构成,通过北斗RTK/INS融合定位技术实现厘米级路径跟踪,结合端点坐标自标定与全局路径规划算法完成无人化自主作业。为提高播种精度,取种装置采用弧形腔体勺链结构,确保单粒取种率;正头装置采用内壁曲面逐级变化的三级料斗构成,蒜种经“平铺–倾斜–直立”调整后,以鳞芽朝上的直立状态落入插播鸭嘴;为实现导航与播种的高效协同,设计了气缸离合机构,基于实时位姿反馈,控制插播装置启停与压实轮升降,确保转弯调头时播种作业及时中断与恢复。为验证样机性能,进行了田间试验,结果表明,播种机在0.1 m/s的典型播种速度下直线行走50 m时,导航绝对偏移量最大值、最小值分别为32.1、0.44 mm,平均值为11.8 mm;转弯调头作业路径最大、最小绝对偏差分别为40.5、13.5 mm,平均绝对偏差为25.4 mm;平均正芽率、漏播率及重播率分别为95.7%、1.7%、2.2%,满足大田规模化种植的技术需求。

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玉米种肥穴施是提高肥料利用率的有效途径,针对高速作业时穴施肥装置成穴性差、施肥量不稳定等问题,提出了离心甩肥式玉米穴施肥方法,并设计了穴施肥装置。分析了影响穴施肥装置成穴性能的主要因素,确定了排肥勺转速、每穴施肥量对成穴性能的影响规律;以排肥勺转速、推肥段角度、引流板形状、每穴施肥量为试验因素,以肥料初始速度、肥团初始长度、穴径长轴长度为评价指标,采用离散元仿真方法进行了单因素试验,确定了推肥段角度为120°,引流板形状为正弦曲线。台架试验结果表明,播种机作业速度3~12 km/h时,肥料穴径长轴长度20.8~23.6 mm,成穴性良好;设计了玉米播种同步穴施肥控制算法,以STM32F103C8T6为核心完成了控制系统硬件和软件的设计,实时检测计算并控制种肥相对位置。田间试验表明,在作业速度1.5~9.0 km/h、施肥量3~6 g/株条件下,肥料平均穴径长轴长度为49.7~102.3 mm,变异系数为0.58%~4.39%,种肥平均间距为35.7~42.3 mm,合格率达92%以上。

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授粉是杂交水稻制种的关键环节,针对杂交水稻制种机械拉绳碰击式授粉在非规则田块中难以实现精准位速协同控制的问题,提出了一种基于近端策略优化(Proximal policy optimization,PPO)和软性演员评论家(Soft actor-critic,SAC)的双环强化学习机组协同控制算法。将授粉车辆的运动控制解耦为具有相对独立目标的子系统,横向上将路径曲率及其变化率融合到PPO算法框架实现对田间弯曲路径的精确跟踪,纵向上将机组成员相对纵向位置与输出转向角融合到SAC算法框架实现机组车辆位速控制,构成双环PPO–SAC强化学习算法实现授粉车辆的精准协同,通过仿真试验与模拟验证试验验证算法的有效性。双环PPO–SAC算法表现优于单框架的强化学习算法,其平均路径跟踪偏差为0.161 m,相比于单PPO算法降低29.9%,机组纵向相对距离偏差相比于单SAC算法减少22.5%,算法验证试验中机组纵向相对距离偏差控制在0.325 m内,田间实地作业平均协同偏差为0.585 m,满足作业要求。本文研究提供了一套适用于杂交水稻制种授粉的非规则路径协同控制算法,该算法具有精准的路径跟踪性能和机组协同性能,为杂交水稻制种的现代化和自动化作业奠定了基础。

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针对甘蓝移栽机取苗时育苗盘钵苗相互遮挡导致的取苗困难,及投苗时残次苗引发的漏栽等问题,结合甘蓝钵苗尺寸与取投苗流程,设计了基于深度学习的移栽机智能取苗系统。该系统采用YOLO–Fusion多模型协同算法,由YOLO v5s–CCB位置检测算法和YOLO v8s–cls残次苗分类算法构成,分别实现茎秆位置检测及残次苗筛选。其中,YOLO v5s–CCB是在YOLO v5s模型基础上改进而来,通过在主干网络的C3模块中融入坐标注意力机制,增强对茎秆特征的提取能力;并将颈部网络中的Concat操作替换为加权双向特征金字塔网络(Bidirectional feature pyramid network,BiFPN),提升特征自适应融合能力,减少因茎叶特征相似度导致的误判。对比试验表明,YOLO v5s–CCB相较于基准模型,虽召回率和帧率分别降低0.7个百分点和11.9 f/s,但主要目标P0的精确率与整体平均精度均值分别提升2.4、2.8个百分点,达91.7%、60.5%;与RT–DETR、Faster R–CNN和YOLO v8s等主流模型相比,YOLO v5s–CCB保持更高检测精度与更快检测速度。YOLO v8s–cls算法通过识别残次苗特征,做出壮苗保留与残次苗剔除的决策,经测试集验证,理论分类成功率达到85.1%。在搭建的试验平台上部署YOLO–Fusion算法,开展茎秆位置映射与取投苗试验:位置映射试验中,z方向上的实际坐标与映射坐标最大误差为5.1 mm,满足精准取苗的需求;取苗试验中,系统采用YOLO–Fusion算法后,平均取苗成功率达83.3%,较未采用时提升26.4个百分点;分类投苗试验中,对壮苗和残次苗判断准确率分别达到94.5%和70.8%,平均分类成功率为82.6%。因此,YOLO–Fusion算法可有效提高取苗成功率与残次苗分类效率,为智能甘蓝移栽机后续研究提供理论与技术支撑。

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针对目前全自动大葱移栽机中投苗装置与接苗装置结构较复杂,取投苗效率不足的问题,本文开展一种基于非圆齿轮行星轮系成排夹茎双臂式大葱取苗机构研究。基于大葱夹茎式取送苗运动要求确定一种“8”字形取投苗轨迹与关键位姿,建立关键位姿和轨迹与机构参数的求解模型,求解获得机构运动学较优解,构建机构中非圆齿轮拓扑优化设计和取苗臂配重块模型,通过动力学分析软件进行机构动力学优化,得到拓扑优化后取苗臂配重块的质量和质心向径分别为439.8 g和20.35 mm,最后制作了大葱取苗机构样机并进行取苗试验与动力学性能对比试验。试验表明:在转速20 r/min时(取苗效率400株/min)葱苗的取苗成功率为87%;转速15 r/min下(取苗效率300株/min)葱苗的取苗成功率可达91%,表明机构具有高效取投苗性能。动力学优化后大葱取苗机构左、右侧转速幅值分别下降了17.29%、24.38%,方差分别减少了55.31%、60.70%;转速差幅值下降了42.63%,方差下降了34.91%,有效改善了机构动力学性能。

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针对现有往复式和圆盘锯式割台在收获作物时存在振动剧烈、功耗高及适应性差等问题,设计了一种带有双限位滑轨抑振机构的链轨式割台。通过运动学分析,确立了实现先割后输且无漏割的理论切割速比范围为3.75 < λ≤5。针对链传动引起的非线性振动,研究所引入的双限位滑轨机构使动刀在竖直方向的振幅显著下降44%,并基本消除了水平横向的周期性波动。基于刚柔耦合模型进行响应面优化分析,结果表明,各因素对切割性能影响的显著性主次顺序为:切割速度、前进速度、切割倾角。仿真寻优得出的最佳作业参数为:前进速度3.0 m/s、切割速度13.5 m/s、切割倾角8°。在此条件下,甜高粱单位直径最大切割力为9.5 N/mm,单位面积切割功耗为0.09 J/mm2。台架试验进一步验证了实际最优参数为:前进速度3.3 m/s、切割速度12.5 m/s、切割倾角7.5°,此工况下单位直径最大切割力实测值为(8.8 ± 0.3) N/mm,与仿真值的相对误差稳定在6.3% ~ 13.2%之间。该结果充分证实了设计的割台结构对作物具有优异的低阻、高效切割性能与广泛的适用性。

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针对传统的甘蓝收获主要依赖人工,劳动强度大、效率低、成本持续攀升及丘陵山区甘蓝机械化收获技术和装备缺乏等问题,提出了集甘蓝拔取、姿态调整、双层夹持输送、切根、人工辅助装箱等环节的甘蓝机械化收获工艺方案;同时为解决甘蓝收获需求及甘蓝种植位置偏差,生长倾斜、大小不一致、输送时易翻滚等问题,设计了梅花盘式拔取机构与双层夹持输送机构协同作业方式。阐述了整机结构与工作原理,开展了甘蓝拔取及姿态调整过程、夹持输送过程、切根过程的动力学分析,并确定了关键部件的结构参数和作业参数。为了满足整机在复杂作业环境下的通过性,对整机行驶稳定性和越障能力进行了分析,确定了整机的安全行驶阈值。田间试验表明,当机器前进速度为0.5 m/s,割台与地面水平夹角为28°,输送带转速为95 r/min,辅助剥叶平台转速为73 r/min,扶持轮转速稳定在47 r/min时,履带自走式甘蓝收获机的采净率为98.97%,破损率为1.59%,损伤率为1.50%,各项性能指标满足甘蓝机械化收获要求。

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针对现有自走式杂交狼尾草收获机作业易堵塞、损失率高等技术问题,依据杂交狼尾草生长特征,试验分析了茎秆基本物理特性,提出了“锥形辊导流收割+回转耙齿输送”的整机切割输送技术方案;基于圆盘切割,设计了锥形辊与导流板,实现了切割后长茎秆集拢喂入;设计了齿板螺旋推送与链耙拖拽组配机构,实现了簇生硬质长茎秆防堵防缠顺序输送。通过整机搭载,进行了切割输送装置的田间验证试验,结果表明,该切割输送装置可一次性完成切割、喂入和输送作业,关键部件运行稳定,无漏割现象,留茬高度合格率97.52%、割台残留率3.27%、收获损失率10.37%、作业生产率0.12 hm2/h,技术指标满足相关国家及行业标准要求,能够为杂交狼尾草等簇生硬质茎秆机械化收获提供技术支持和装备支撑。

Abstract:

针对酿酒葡萄机械化采收过程中集果环节漏果率高、果实损伤严重等问题,设计了一种低漏损鱼鳞式接果输送装置。本研究建立了集果装置的动力学仿真模型,分析了其运动过程。在形状优化和单因素试验的基础上以漏果面积为评价指标,进行了弹簧劲度系数、对侧接果板重叠宽度、单侧接果板阵列间距和空白组的四因素三水平正交试验,结果表明前3个因素分别取0.7 N/mm、45 mm和100 mm时漏果面积最小,为1 036 mm2。建立了RecurDyn – EDEM耦合仿真模型,对多个品种进行了仿真集果试验,验证了方案的可行性。研制了集果装置样机,通过果粒落点分布标定试验得到风险漏果区的果粒分布比例φ小于15%。集果试验结果表明,装置对多个品种漏果率平均值小于4%,最大值为白玉霓品种(5.81%),最小值为熊岳白品种(3.19%)。漏果率与果粒直径整体呈负相关关系,且果粒破损越严重漏果率越高。仿真试验值与实际试验值的最大绝对误差为4.16%,证明模型具有较好的准确性。

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针对现有风选谷物清选机加工稻谷时,因稻谷表面毛刺相互粘附,使杂质被粘附在稻谷之间无法脱离,导致清选质量变差的问题,建立清粮剪切流场与稻谷粘附模型,确定稻谷在清粮流场中的粘附扰动规律。基于流场-稻谷耦合关系,确定稻谷粘附扰动与稻杂分层的临界速度范围,并结合连续方程优化清粮装置结构参数,得到参数优化范围为:清粮室高度760 ~ 840 mm、清粮室长度1 960 ~ 2 040 mm、清粮室后挡板长度540 ~ 620 mm。采用流固耦合仿真方法,进行三因素五水平二次正交旋转组合试验,确定最优结构参数组合。试验结果表明,当清粮室高度为800 mm、清粮室长度为2 000 mm、清粮室后挡板长度为580 mm时,含杂率为0.853%,损失率为1.11%,满足清选农艺要求。验证试验表明,在最优参数组合下,含杂率、损失率分别为0.88%、1.14%,与优化结果相对误差控制在3%以内,表明优化结果具有可靠性。该研究可为风选式稻谷清选装置的结构优化提供理论依据与技术参考。

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针对抽水蓄能电站水泵水轮机在双工况下效率提升与运行稳定性的工程需求,提出了一种结合径向基函数(RBF)代理模型与非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标优化方法,对转轮叶片尾缘的4个关键控制点(P1、P2、P3、P4)进行参数化设计。首先采用改进的最优拉丁超立方抽样生成60组样本,并在ANSYS CFX中完成数值模拟,建立以水泵效率与水轮机效率为输出的RBF预测模型,其总体预测误差控制在2%以内。随后利用NSGA-Ⅱ算法对目标函数进行优化寻优,获得水轮机工况效率95.67%与水泵工况效率92.28%的帕累托最优解,对比原型转轮分别提升约4.01个百分点与0.921个百分点。对优化前后叶片流场的分析结果表明,高压峰值削弱、低压涡核收缩且尖端泄漏涡显著抑制;研究结果表明,所提出的RBF – NSGA – Ⅱ多目标优化方法能够在有限样本下高效地探索设计空间,实现水泵水轮机双向效率的同步提升,为高效、稳定的抽水蓄能机组优化设计提供了有效的理论支撑与工程参考。

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灯泡贯流泵站具备双向引水功能,在泵站工程中具有广泛的应用前景。然而,关于其正向与反向运行条件下的内部流动特性、能量损失及压力脉动差异的研究相对较少。本文采用非定常数值模拟方法,对灯泡贯流泵站在双向运行工况下的瞬态流动特性、能量损失机理与压力脉动规律进行了系统对比分析。研究结果表明:无论正向或反向运行,叶轮及下游通道均为能量损失的主要区域,其中反向运行工况下的总能量损失为正向工况的1.24倍。在压力脉动方面,正向工况下流道2的压力脉动峰值沿流动方向逐渐减小,而反向工况下流道1的峰值沿流动方向呈现出上升、下降、再上升和再下降的变化趋势,其中反向工况的峰峰值约为正向工况的2.55倍。本研究揭示了灯泡贯流泵站在正、反向运行下的典型流动特征及能量损失机理,可为双向运行泵站的优化设计及安全稳定运行提供理论参考。

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丘陵地区耕地细碎化问题,阻碍了农业机械装备应用,亟需在作业条件科学评估的基础上,加快开展耕地的宜机化改造。以四川省广汉市为研究区域,利用高分6号卫星(GF-6)的空间分辨率为2 m的遥感影像制作数据集,基于DeepLabV3 + 语义分割网络模型,融合了空洞卷积技术,采用ResNet34作为其骨干网络,有效提取丘陵山区农田的尺寸、形态和方向等多尺度特征,适应丘陵山区农田不规则边缘信息条件。开展了不同骨干网络、地物覆盖、地块面积等条件下的耕地提取及相关对比实验。研究结果表明,采用DeepLabV3 + 模型与ResNet34作为骨干网络的组合,地块边界识别与实际值的吻合度较高,精确率和召回率分别达到了93%和86%;样本区在作物全覆盖状态下,地块识别准确率分别达到71%和94%,平均准确率为82.5%。耕地分布离散程度对地块识别准确率无显著影响;地块面积越大,模型识别精度越高,地块面积超过100 m2时,识别精度提升至80%以上,但地块面积小于40 m2时,识别准确率不足50%。

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随着市场对农产品精细化与多样化需求的持续增长,现代农业的发展重心已从单一追求产量转向了品质提升,对智能化、标准化种植技术的需求日益迫切,然而,现有农作物生长诊断系统仍受限于作物生长特征综合表征能力不足与先进种植技术向农户推广困难等关键技术瓶颈。针对这一关键问题,构建了一套农作物生长智能诊断与决策系统。通过精准记录农作物的性状特征及传感器实时监测的环境参数,建立了理想生长模板与实际作物的生长模型。通过对比理想生长模板与实际作物的差异特征,捕捉生长模式的关键区别,同时引入大模型GLM-4-Plus,综合其他种植情况及现存问题构建大模型提示词,为农业种植提供针对性的反馈与优化建议并通过现场控制层执行调控。为验证该系统的实际应用效果,在山东省潍坊市的大棚农作物种植环境中进行系统部署。应用效果显示,该系统能够有效分析当前农作物的生长状况,提供科学的种植建议。

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晚疫病是马铃薯生长过程中最具灭绝性危害的病害,精确量化马铃薯晚疫病严重程度是开展晚疫病防控的数据基础。传统的量化方式极度依赖于人工对马铃薯离体叶片面积及病斑面积的统计计算来划分严重等级,但面对海量病害叶片的图像数据时,人工量化的效率和准确度均难以满足实验需求。为解决上述问题,本研究提出一种二阶段深度学习模型YOLO-PIDNet,对马铃薯晚疫病的严重等级进行批量自动分级。模型第1阶段使用改进后的YOLO v8n模型对图像中每枚马铃薯离体叶片进行分割和定位,模型第2阶段使用改进后的PIDNet模型对图像中每枚马铃薯离体叶片上的晚疫病病斑进行精准分割,计算图像中每枚离体叶片上病斑区域像素点数量和该离体叶片区域像素点数量的百分比,依照晚疫病严重程度分级标准自动划分病害严重等级。测试结果显示方法第1阶段模型的mAP50-95、内存占用量、浮点运算量和帧率分别为95.82%、6.8 MB、7.8 × 10?和142.08 f/s,第2阶段模型的像素准确率、Dice系数和平均交并比分别为99.70%、0.843 3和74.55%。上述结果表明,本研究提出的二阶段模型可以实现对马铃薯离体病叶快速、有效地分割与分级,具有轻量化、可迁移性高的特点,可为马铃薯晚疫病精准防治提供技术支撑。

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为解决频率估计精度受限于频率分辨率和栅栏效应的难题,以提高无人机测高精度,提出了一种基于改进Zoom – FFT算法的毫米波雷达高精度频率估计方法。在建立Zoom – FFT算法误差模型、系统分析误差关键因素的基础上,提出了一种基于频率修正的改进Zoom – FFT频率估计方法:首先,使用FFT算法对中频信号进行频率粗估计,确定频率的感兴趣区间;然后,通过Zoom – FFT频谱细化技术,提高感兴趣频带内的频率分辨率;最后,提出二次多项式拟合细化频谱的频率修正方法,拟合最大谱线及其相邻谱线,求解修正频率,以有效补偿栅栏效应带来的偏差。仿真表明,本文方法在不同信噪比和频率条件下,均表现出良好的频率估计精度与稳定性,性能比传统方法更接近理论极限。进一步的无人机测高实验表明,在2 m悬停状态下,本文算法的无人机测高最大误差为2. 8 mm,实现了毫米级精度;在飞行状态下,测高与测角精度也优于传统Zoom – FFT等算法,测量精度提高33%以上,证明了本文方法的有效性与实用性。

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针对传统动态窗口法在复杂环境中避障与绕行策略适配性不足的问题,提出基于深度确定性策略梯度(Deep deterministic policy gradient, DDPG)的自适应动态窗口(Adaptive dynamic window approach,ADWA)算法。ADWA在DWA框架中引入DDPG强化学习机制,从结构层面对DWA进行改进,通过策略网络实现代价函数中关键权重参数的动态自调节。具体地,ADWA利用激光雷达数据以及机器人与目标点之间的相对位置信息构建DDPG状态空间,并将Actor网络的输出结果作为DWA中航向角偏差代价项的可变权重,引导运动方向决策。通过与环境的持续交互,算法基于奖励机制不断优化策略函数,实现对不同场景环境的自适应调整。在不同环境中进行了仿真与实验验证,实验结果表明,相对于传统的DWA算法,ADWA算法平均成功到达率为94. 7% ,且平均绕行率仅为2. 7% ,显著提高了机器人在应对各种场景时的灵活性和鲁棒性,并且能够有效提高机器人在复杂环境中的通行效率。

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稻田土壤含水率是影响水稻生长的关键指标,利用高光谱技术实现其快速检测具有重要应用价值。针对高光谱在稻田土壤含水率宽幅变化条件下反演精度受限的问题,基于Kubelka – Munk(KM)理论建立辐射传输模型,利用实测稻田土壤高光谱及含水率逐波长求解吸收系数和散射系数,并通过2种途径提高含水率反演精度。以吸收散射比作为输入特征,采用最小二乘(Ordinary least squares, OLS)与多层感知机(Multi-layer perceptron, MLP)结合构建含水率半经验模型(KM – OLS – MLP);利用吸收系数和散射系数重建模拟光谱,扩充训练集样本实现数据增强(KM-data augmentation,KM – DA),并构建含水率预测模型。结果表明,稻田土壤质量含水率在26. 33% ~61. 09%区间时,KM – OLS – MLP模型精度最高,测试集决定系数R2为0. 924 1,均方根误差RMSE为2. 41% ;模拟光谱在测试集上的RMSE和结构相似性指数(Structural similarity index, SSIM)分别为0. 008 1和0. 996 4。数据增强后,偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PLSR)、支持向量回归(Support vector regression, SVR)以及BP神经网络(Back propagation neural network, BPNN)模型精度均得到提高。BPNN模型精度提高最显著,模拟光谱与实测光谱比例为2∶1时,测试集R2从0. 790 6提高至0. 898 7,RMSE从4. 00%降低至2. 78% 。该研究可为含水率宽幅变化条件下的稻田土壤含水率高光谱反演提供参考。

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合理的轮作模式是提升土壤结构稳定性与维持土壤养分的有效措施。为探究河西走廊地区不同轮作模式对不同粒径团聚体土壤团聚体稳定性、有机碳与可溶性盐分(以电导率表征)分布规律的影响,本研究选取该地区3种典型长期轮作模式:2 a玉米+ 1 a茴香轮作(ZZF)、1 a葵花+ 1 a茴香轮作(SF)与2 a甜瓜+ 2 a茴香轮作(CCFF),以荒地(WL)作为对照,测定了0 ~ 40 cm土层不同粒径(大于2. 00 mm、0. 25 ~ 2. 00 mm及0 ~ 0. 25 mm)团聚体的有机碳(SOC)含量与电导率(EC)。结果表明:轮作模式显著提高粒径大于2. 00 mm团聚体比例(P < 0. 05),CCFF轮作模式下土壤平均质量直径(MWD)与几何平均直径(GMD)最高。0 ~ 20 cm土层,轮作模式下粒径0. 25 ~ 2. 00 mm与0 ~ 0. 25 mm团聚体的SOC含量显著高于WL(P < 0. 05),且轮作模式可以降低该土层土壤各粒径团聚体的EC。该土层粒径0. 25 ~ 2. 00 mm团聚体SOC含量分别与粒径0. 25 ~ 2. 00 mm、0 ~ 0. 25 mm团聚体EC呈显著负相关关系(R2分别为0. 68、0. 65)。20 ~ 40 cm土层,轮作模式下粒径大于2. 00 mm与0 ~ 0. 25 mm团聚体SOC含量显著高于WL(P < 0. 05),ZZF与SF轮作模式较WL显著提高土壤各粒径团聚体EC,CCFF轮作模式显著降低土壤各粒径团聚体EC,该土层各粒径团聚体SOC含量与EC呈显著正相关关系(P < 0. 05)。研究结果表明,长期的轮作模式显著影响了土壤有机碳与电导率在不同粒径团聚体中的分布规律,且这种调控效应因土层深度而异,CCFF轮作模式对促进土壤大团聚体比例提升与团聚体EC降低的效果最佳。

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为解决日光温室夜间温度预测中空间异质性高、成本约束和缺乏前瞻信息(如未来天气预报)等问题,本文提出一种融合传感器布设优化与天气预报的Transformer – BiLSTM混合预测模型。首先,通过构建基于粒子群优化BP神经网络的多传感器数据集成框架,并结合熵权法对传感器数据质量及物理空间分区代表性进行评估,将监测点从12个优化至4个,在显著降低成本的同时,最大限度保留了温室整体温度场的关键代表性信息。基于此优化监测方案,构建了引入天气预报作为关键输入特征的Transformer – BiLSTM混合预测模型。该模型融合BiLSTM捕获双向时序依赖与Transformer的全局注意力机制,增强对复杂环境动态的建模能力。基于乌鲁木齐日光温室数据的试验结果表明,本文预测模型性能显著优于BiLSTM、Transformer等基线模型,决定系数R2达到0. 98,平均绝对误差MAE为0. 30℃,均方根误差RMSE为0. 43℃,表明模型具有较高的预测精度。在不同天气条件下的泛化性验证表明,该模型在多种气象条件下均表现出良好的鲁棒性和预测精度,R2普遍高于0. 96,尤其在阴天和雨天条件下精度最高。

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葵花籽脱色油在高温脱臭过程中易产生反式脂肪酸,降低油脂氧化稳定性。研究了α-生育酚(α-Tocopherol,α-T)添加量对脱臭脱活性成分葵花籽脱色油的氧化特性和脂肪酸组成的影响,并通过电子自旋共振(Electron spin resonance,ESR)技术,检测油脂氧化过程中自由基信号的变化规律。结果表明:α-T最适添加量为1 000 mg/ kg,此时酸值、过氧化值和茴香胺值分别为0. 28 mg/ g、3. 24 mmol/ kg和86. 79。多不饱和脂肪酸含量为67. 38% ,反式脂肪酸含量为0. 39% 。但当α-T添加量为1 500 mg/ kg时,其酸值、过氧化值和茴香胺值分别增长至0. 43 mg/ g、5. 02 mmol/ kg和173. 42,多不饱和脂肪酸含量降低至65. 03% ,反式脂肪酸含量增加至1. 84% 。通过ESR检测发现,随着α-T添加量的增加,自旋总数先下降至8. 12 × 1014,后略有升高。说明在脱臭脱活性成分葵花籽脱色油体系中适量的α-T可以抑制油脂的氧化,而超过一定量后抑制氧化作用减弱。研究结果可为适度保留天然抗氧化剂,以及检控植物油脂加工过程中的质量提供理论支撑。

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针对苹果的现场非破坏快检分选及品质检测需求,基于可见/近红外光谱检测分析技术,设计了链传动式苹果在线检测分选系统。该系统由动力机构、光谱采集单元、PLC控制模块及分级执行机构等硬件组成。通过传感器协同定位触发光谱采集,搭载检测模型可以实现对苹果内部品质(SSC和霉心病)的精准检测和判别。以富士苹果为对象,建立了霉心病判别和健康果SSC检测的双响应卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)模型,测试集的霉心病判别准确率为100% 、健康果SSC预测决定系数R2达到0. 97。最后将模型植入软件系统后对未参与训练的50个苹果进行测试,霉心病分选准确率为98% ,健康果SSC验证决定系数R2为0. 96,最佳分选速度0. 47 m/ s。结果表明,本文自主研发的链传动式苹果在线检测分选系统,建模精度高,稳定性强,具备快速实现苹果霉心病判别以及健康果SSC检测功能。

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鉴于危害分析与关键控制点(HACCP)质量溯源系统覆盖了企业的敏感数据,为保护企业的隐私数据,并兼顾企业因适应外部市场的不确定性而进行的动态调整,本文以巴氏杀菌蟹肉HACCP计划为例,结合Fabric多通道技术和基于属性的访问控制(Attribute based access control,ABAC)模型,提出了HACCP溯源系统的访问控制模型(HACCP traceability system access control model,HTSACM)。该模型根据巴氏杀菌蟹肉的HACCP计划国家标准提取溯源数据,给出数据的风险等级定义,并按照用户类别做出了访问需求定义。从不同用户的数据访问权限出发,构建数据的双通道结构,采用私有数据集合存储隐私数据,实现了敏感数据的独立存储。设计属性混合存储形式和策略灵活更新机制,增强了基于区块链访问控制的动态性,在此基础上构建基于区块链的访问控制模型。最终实现了基于双通道的HACCP溯源系统访问控制模型,此访问控制模型实现了对链上数据的细粒度访问控制。在保障关键数据透明化与可追溯性的基础上,企业敏感信息通过私有通道进行隔离存储与独立管理,有效避免外部溯源操作对其造成的影响,从而提升企业隐私数据的安全性与可控性。同时,模型能够适应企业发展过程中出现的组织结构变化、业务扩展等不确定性因素,具备良好的灵活性与可扩展性。实验结果表明,系统在引入安全访问控制模型后,仍可实现300笔/ s的吞吐量,在提升安全性与隐私保护能力的同时,并未对系统性能产生明显影响。