Abstract:

随着再分析资料、深度学习方法和高性能计算技术的发展,人工智能（Artificial intelligence,AI）气象预报已由预报结果订正拓展至全球确定性与集合预报,以及观测资料进入预报前端的学习型预报系统。然而,现有研究多按照网络结构、预报尺度或特定任务对AI气象预报归纳,在方法分类与性能评价上仍缺少统一分析框架,难以全面反映不同技术路线的适用条件与应用范围。AI预报模型已具备全球多变量、多时效预报和快速推理能力,但在数据与状态表征、预报生成统计平滑与物理约束、性能评价与业务验证衔接以及运行适配与版本管理等方面仍存在不足。针对上述问题,本文梳理AI气象预报的技术演进,提出一种以实际预报输入为主要依据、以AI承担的核心计算环节为辅助判据分类框架,将现有方法归纳为预报产品驱动的后处理与融合方法、分析场初始化状态预报模型和观测前端驱动的学习型预报系统3类发展范式;从总体预报技巧、极端事件、空间过程、物理一致性和概率可靠性等方面构建多维性能评价框架,并结合典型研究分析评价证据成立条件及其应用情况。在此基础上,进一步诊断数据、模型、评价与业务运行等环节的主要瓶颈,提出多源、跨尺度与多圈层资料协同,训练目标改进与分层物理耦合,条件一致多维检验,以及持续监测、模型适配与版本管理相衔接的融合路径,为AI气象预报的能力评价、方法改进和业务应用提供参考。

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气候变化加剧极端天气事件发生的频率与强度,导致农业气象灾害对我国粮食安全构成严重威胁。灾害指标作为连接气象胁迫与农业响应的量化工具,在风险管理中居核心地位。本文围绕我国主要作物农业气象灾害指标的发展与应用,系统梳理了干旱、渍涝、高温热害、低温冷害与霜冻害,以及高温干旱、干热风、连阴雨和低温寡照等典型单一与复合灾害指标演进特征,并总结人工控制试验、统计模型和作物生长模型等主要指标构建方法及其适用性。结果表明,农业气象灾害指标总体经历了由单一气象阈值向多要素综合指数、由灾害环境表征向作物响应刻画、由单一灾害识别向复合灾害评估发展的过程。当前指标体系仍存在监测、预警与风险评估功能配置不均衡,动态演变过程表征能力不足,以及灾害指标与作物生理生态响应、产量和品质损失之间衔接不足等问题。未来需明确区分监测—预警—风险评估功能,构建基于作物敏感期的动态指标,并推动“遥感—作物模型—AI”多源融合,对提升农业气象服务水平和维护国家粮食供给稳定具有重要意义。

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在全球气候变化背景下,农业干旱、高温热害、低温冻害等极端气候事件频发,对我国农业生产稳定性与粮食安全保障构成严峻威胁。传统农业气象模型多采用单点、离线驱动的运行方式,难以表征农田下垫面与大气之间的动态双向反馈。相较于侧重大尺度气候长期演变的全球地球系统模式,区域地球系统模式凭借更高的空间分辨率和更完善的复杂地形处理能力,可更细致地描述局地中小尺度天气过程及农田下垫面对区域气象条件的影响,并为区域农业气象影响评估和业务应用提供模拟基础。现有研究表明,动态作物过程与陆—气系统在线耦合模拟能够加强农田下垫面反馈过程的表达,但不同模式和耦合方式的适用性取决于研究目标、时空尺度及观测约束;氮循环已由陆面模式内部生产力约束拓展至陆—气—化学多圈层耦合,磷循环区域在线耦合仍处于早期发展阶段。当前区域地球系统模式仍面临作物与管理参数区域化不足、极端损伤与恢复过程表征简化、多过程耦合误差传播及观测约束不足等问题。因此,本文围绕区域气候模式、陆面模式、作物模型与区域地球系统模式之间的功能联系,系统梳理农业过程进入区域地球系统模式的主要技术路径,重点总结作物生长—陆面水热—边界层反馈,以及播种、灌溉、施肥、水资源和氮—磷循环等关键过程耦合表达,并进一步归纳在极端与复合农业气象事件、典型农业区模拟以及农业气象预测与决策支持中应用进展。在此基础上,提出“最小充分反馈链”模式选型原则,并从高分辨率模拟、多源状态—参数同化、模块化耦合、物理信息人工智能及区域地球系统模式与农业气象业务协同等方面讨论未来研发方向,为区域地球系统模式支撑农业气象灾害评估与决策服务提供参考。

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在全球变暖背景下,气候异常正从单一维度的独立影响向多维度的复合压力演变,然而现有研究多聚焦于多种异常在同一时段的叠加（即同期复合）,而忽视了气候异常在时间维度上的连续累积效应（即连续复合）。基于1960—2019年多源观测与再分析数据,本研究构建了以高温为先导条件的分析框架,系统评估了全球陆地同期与连续复合气候异常（高温-干旱/湿润）的时空演变规律。研究结果表明,连续复合风险与同期复合风险表现出显著的空间重叠特征,即高频同期复合热点区往往也是连续复合发生热点区。全球超过90%陆地已遭受复合气候异常的影响,主导模态呈显著的纬度带双极格局,即北半球高纬度地区由暖湿复合主导,而热带及南半球地区由暖干复合主导。过去60年间复合气候异常总频数增加5~7倍,且演变趋势表现出显著的路径依赖特征,即同期暖干主导区呈干旱强化路径,而暖湿主导区呈湿润强化路径。本研究揭示了气候变化正表现为更具累积效应的长周期复合模式,强调了将连续复合气候异常纳入全球气候风险评估及适应性管理的紧迫性。

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黄淮海平原是我国最大的冬小麦产区,春季生长期内高温与干旱并发的复合干热事件对产量的威胁大于单一致灾因子,但其长期演变及冬小麦承灾体的暴露程度仍缺乏定量刻画。本文基于1981—2024年ERA5-Land逐日再分析数据与WheatMapNCP 30 m逐年冬小麦分布,以标准化降水蒸散指数SPEI-3与逐日历日高温第90百分位阈值在冬小麦春季生长窗内识别复合干热事件,构建频次、持续与强度3维度指标,采用Sen斜率、预白化Mann-Kendall检验、Pettitt突变检验与多组阈值敏感性试验刻画其时空演变,并在IPCC暴露度框架下量化冬小麦暴露。结果表明：麦田加权区域平均频次由1981—2002年的1.52 d增至2003—2024年的4.01 d（约2.6倍）,Sen斜率约0.9 d/(10a),突变年为1999年,9组阈值与多种替代干旱分量方案下趋势方向均不变;加剧主要源于增暖驱动下高温与干旱边缘分布的整体移动,3—6月参考蒸散以7.73 mm/(10a)显著上升并贡献水分亏缺趋势的57.5%,而高温-干旱相依放大因子无显著趋势;复合干热呈南高北低格局,趋势可检出的加剧区集中于中南部麦区,2024年全区1.863×10^7 hm^2冬小麦中约3.34×10^6 hm^2（18%）位于其中,以频次为权重的危险加权暴露由2000—2011年的6.50×10^7 hm^2·d升至2012—2024年的8.37×10^7 hm^2·d但未达显著;国家尺度复合干热频次距平与去趋势相对单产距平呈显著负相关（r=-0.33）,从产出端提供了方向性佐证。中南部麦区是危险与暴露相叠加的重点区域,研究结果可为该区抗逆减灾与适应布局提供依据。

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全球变暖背景下,区域气候变化加剧,高温、干旱和强降水等极端气候事件频发,改变了流域水文过程,并进一步增加径流变化的不确定性。揭示极端气候变化与径流响应之间的关系,对系统性认识内陆河流域水文响应机制具有重要意义。本研究以石羊河流域为研究对象,基于1960—2021年气象数据及8个水文站点径流资料,选取极端最高气温（TXx）、极端最低气温（TNx）、夏日日数（SU）、热夜日数（TR）、霜冻日数（FD）、连续有雨日数（CWD）、连续无雨日数（CDD）、日最大降水量（Rx1day）、强降水量（R95p）和降水强度（SDII）10个极端气候指数,结合标准化径流指数（SRI）,采用M-K趋势检验、Pettitt突变检验和Morlet小波分析,系统分析极端气候变化特征、径流演变规律及其多时间尺度响应关系。试验结果表明,石羊河流域气温和降水量均呈极显著增加趋势,变化速率分别为0.375℃/(10a)和13.4 mm/(10a),流域整体表现出暖湿化特征。TXx、TNx、SU和TR均显著增加,FD显著减少;Rx1day、R95p和SDII显著增加,而CWD和CDD变化不显著。不同水文站点SRI变化存在明显空间分异,西大河水库、金川峡和沙沟寺上游站点呈显著增加趋势,南营水库、杂木寺和黄羊河水库变化不显著,下游的蔡旗站点呈极显著下降趋势。突变检验结果表明,上游部分站点主要在20世纪80年代至21世纪初出现偏丰突变,而蔡旗站约在1979年发生显著减少突变。蔡旗站与气候因子的关系具有明显阶段性和尺度依赖性,主要集中在2~8 a和8~16 a周期尺度,其中,SRI与降水及极端降水强度类指标的相干关系强于气温类指数。研究结果可为干旱内陆河流域水文变化认识及水资源适应性管理提供科学依据。

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干旱是江苏省最主要的气象灾害之一,准确评估区域干旱时空演变特征对农业水资源管理和防灾减灾具有重要意义。基于第二代中国区域高时空分辨率气象驱动数据集（CMFD 2.0）、江苏省内13个常规气象站以及3个太阳辐射观测站逐日气象数据,采用FAO56 Penman-Monteith（P-M）模型和Priestley-Taylor（P-T）模型估算参考作物蒸散量（ET0）,评估CMFD 2.0产品在江苏省的适用性,分析CMFD 2.0产品结合P-T模型估算ET0精度,并评估CMFD 2.0降水产品误差在月尺度标准化降水蒸散指数（SPEI）计算以及干旱事件识别中的传递,最后结合改进的Mann-Kendall方法从年际变化、季节分异和空间格局3个维度分析江苏省气象干旱频率、历时和强度的时空演变特征。结果表明,CMFD 2.0日尺度最高气温、最低气温、太阳辐射及月尺度降水产品具有较高精度,决定系数（R2）为0.987、0.950、0.871及0.960,均方根误差（RMSE）为1.30℃、2.17℃、2.95 MJ/(m2·d)和18.18 mm,但日尺度降水产品精度相对较差（R2=0.648,RMSE为6.16 mm）。基于CMFD 2.0驱动P-T模型估算的ET0与基于站点实测气象数据驱动P-M模型估算的ET0具有良好一致性（R2=0.88,RMSE为0.81 mm/d）。基于CMFD计算的SPEIcmfd与站点SPEIsta结果高度一致（R2=0.942,RMSE为0.24）,干旱等级识别总体分类精度（OA）为87.72%,Kappa为0.760,误差主要集中于相邻等级,整体不影响区域干旱监测可靠性。江苏省1951—2024年平均SPEI无显著变化趋势,但季节差异明显,春季SPEI呈显著下降趋势,平均变化率为-0.083/（10a）,其余季节平均SPEI变化趋势均不显著。各等级干旱发生频率由大到小为轻旱（15.6%）、中旱（9.5%）、重旱（3.8%）、特旱（2.1%）,2月发生干旱频率最高（36.0%）,10月发生干旱频率最低（30.7%）。干旱次数和累计历时呈北高南低的空间格局,干旱强度表现出更复杂的局地差异,苏北地区为干旱敏感区,而苏南地区干旱更多表现为低频、高烈度事件。在季节上,全省春季干旱发生频率空间差异最大（2.7%~60.2%）,夏季空间差异最小（23.9%~43.2%）。春、秋和冬季干旱频率呈单一纬度梯度,在研究时段内以上升趋势为主,其中春季上升趋势达显著水平的面积占比为52.7%,而夏季干旱频率以下降趋势为主。干旱历时和强度均呈北部上升以及南部下降的变化特征,苏北地区干旱风险较高,需加强监测预警。

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不同水分梯度下玉米冠层三维结构动态变化规律,评估冠层结构参数对干旱胁迫的区分能力,并解析不同玉米品种冠层结构保持能力差异具有重要作用。本研究以97个玉米育种材料为研究对象,设置正常灌溉（CK）、轻度干旱（D1）和重度干旱（D2）3个水分梯度,利用无人机多视角影像重建冠层三维点云,提取涵盖冠层高度特征、空间覆盖特征和表面结构复杂度的13个冠层结构参数。采用随机森林算法对3种水分处理进行分类识别,并通过KMeans聚类对品种进行冠层结构保持能力分级。研究结果表明,随机森林分类总体准确率为72.5%,冠层高度特征累计重要性达0.481,95百分位高度（0.153）和平均冠层高度（0.114）为区分水分梯度的关键参数。GLCM对比度对干旱胁迫响应最为敏感,CK-D2差异达65%~89%。品种聚类将品种根据旱后表现分为5个类型。冠层三维结构参数对不同水分梯度具有一定区分能力,冠层高度是区分干旱胁迫程度最重要的指标类别,纹理特征可作为冠层高度特征的补充。研究结果为玉米干旱胁迫监测与冠层结构特征筛选提供了技术方法和理论依据。

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干旱频发背景下,农业减产风险持续增加,我国农业抗旱用水管理与粮食安全生产面临极大挑战。现有研究通过构建干旱指标表征农业干旱,无法反映干旱对作物生长与耗水过程的影响,且干旱指数阈值往往难以有效量化。在此背景下,本文以冀中南地区夏玉米和冬小麦为研究对象,集成考虑干旱胁迫的作物生长模块、作物光合蒸腾耦合模块及农田水量平衡模块,构建考虑干旱影响过程的区域尺度作物模型,模拟干旱影响下作物生长、蒸散发（ET）过程以及最终产量的时空动态变化。结果表明,模型能较好模拟不同作物生育期叶面积指数（LAI）变化过程,决定系数（R2）为0.93~0.94,归一化均方根误差（NRMSE）为0.12~0.16,纳西效率系数（NSE）为0.59~0.71;ET模拟精度同样较高,R2为0.981~0.989,NRMSE为0.07~0.11,夏玉米率定期和验证期NSE分别为0.70和0.58,冬小麦分别为0.81和0.91;与地市统计产量相比,夏玉米模拟产量相对误差小于20%,冬小麦小于8.0%。在模型验证基础上,开展了干旱年份灌溉不足导致的干旱缺水情景模拟：夏玉米生育期内7月阶段性干旱对作物ET与产量的影响有限;冬小麦生育期对缺水更为敏感,灌溉减少导致区域平均产量明显下降。构建的区域作物模型在有限参数条件下,能有效刻画干旱年份不同缺水情景下作物LAI、ET及产量的时空动态变化,可为区域农业干旱影响评估及水资源调控提供技术支撑和理论依据。

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极端气候事件对冬小麦生产决策时效性和可靠性提出双重挑战,决策过程既需农业领域知识支撑,又需对生育进程等连续过程做出定量判断。通用大语言模型在辅助决策中表现出一定潜力,但仍存在领域知识覆盖不全、数值推理稳定性有限及复杂决策过程可追溯性不足等问题。为此,本文将图检索增强生成（GraphRAG）与作物生长模型CropGrow结合,构建了冬小麦极端气候辅助决策智能体。以农业知识图谱为证据来源,通过模型上下文协议（MCP）将CropGrow封装为数值计算服务,并由协调模块统一完成问题解析、证据检索、作物模型调度和结果校验,使知识证据与机理计算在同一决策流程中联动。在450组极端气候问答和111组田间生育期观测数据上的结果表明,与同基座Qwen3-Max相比,专家核心实体加权召回率由30.69%提升至37.15%,风险相关无支撑表达密度由8.63个/千字降至5.49个/千字;调度CropGrow后,开花期和成熟期预测均方根误差由20.88 d降至5.79 d,决定系数由0.027升至0.896。整体上,智能体的协同调度提高了冬小麦极端灾害情景下知识覆盖和生育期预测能力,为快速形成灾害应对方案提供了可实现的技术路径。

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全球气候变化背景下,华北地区作为中国冬小麦主产区,种植面积扩张与水资源紧缺矛盾日益凸显,优化灌溉制度对保障小麦生产和水资源高效利用具有重要科学价值与实践意义。尽管“少量多次”灌溉可实现节水并提高资源利用效率,但在大规模农业生产实践中有限灌溉次数的优化可操作性更强。本文基于验证后的WheatSM小麦机理模型,比较分析了1988—2016年华北地区不同降水年型下灌溉次数与灌溉时期对冬小麦产量及水分利用效率的影响,明确不同气候背景下区域灌溉次数和灌溉时期优化方案。结果表明,华北地区冬小麦推荐灌溉次数为2~3次;尽管产量随灌溉水量和次数增加而上升,但3次灌溉对产量提升作用有限;以生长季平均降水量504、463 mm 2条等降水量线作为灌溉次数选择阈值,生长季降水偏少地区返青期灌1水的优势明显。研究结果可为华北地区冬小麦区域性节水高效灌溉管理提供量化依据。

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为明确西北旱区幼龄果园土壤蒸发特征及不同模拟方法的适用性,本文以甘肃武威石羊河流域幼龄李树和杏树果园为研究对象,基于土壤蒸发量、土壤含水率、土壤温度、土壤水势、气象因素和叶面积指数等多源观测资料,分析了幼龄果园土壤蒸发变化规律,并比较了FAO-56土壤蒸发系数、Ritchie、随机森林(RF)、极端梯度提升机(XGBoost)和轻量梯度提升机(LightGBM)模型模拟效果。结果表明,李树和杏树果园土壤蒸发量分别为0.19~7.41 mm/d和0.06~7.00 mm/d,均值分别为2.00 mm/d和2.03 mm/d,均表现出明显的日尺度波动。土壤蒸发主要受参考作物蒸散量、太阳辐射、风速及浅层土壤含水率呈不同程度相关影响,其中李树果园与大气蒸发需求和辐射条件的同步性较强,杏树果园与浅层土壤水势和表层含水率的关系更密切。不同模型均能在一定程度上反映土壤蒸发平均水平,但对日尺度波动和高蒸发样本的刻画能力差异明显。传统模型模拟范围偏窄,对高蒸发量样本存在低估,其中FAO-56土壤蒸发系数模型在李树果园中模拟值仅为0.53~4.60 mm/d,RMSE为0.72 mm/d。相比之下,XGBoost模型对土壤蒸发变化幅度和高值样本的表征能力最强,在李树果园中模拟值为0.24~7.35 mm/d,R2、NSE、MAE和RMSE分别为0.95、0.94、0.25 mm/d和0.35 mm/d,较FAO-56方法RMSE降低约51.4%;在杏树果园中模拟值为0.11~6.97 mm/d,R2、NSE、MAE和RMSE分别为0.95、0.93、0.23 mm/d和0.36 mm/d。LightGBM和RF模型精度次之,但整体仍优于FAO-56土壤蒸发系数模型和Ritchie模型。综上,基于多源气象和土壤水热信息的机器学习模型可提高幼龄果园土壤蒸发日尺度模拟精度,其中XGBoost综合表现最优,可为旱区幼龄果园控蒸保墒和精准灌溉提供理论支持。

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针对变化环境下内陆河流域水资源供需矛盾尖锐、极端不利情景频发等水土资源安全问题的严峻挑战,以甘肃省石羊河流域为对象,从稳定性、鲁棒性和可靠性3方面构建了不确定性情景下面向农业-生态多维协同的水土资源韧性配置模型,提出了一种基于韧性视角的农业-生态多维协同水土资源配置方案,研究了不同来水情景下用水比例调控策略。结果表明：石羊河流域农业韧性与生态韧性间竞争严峻,变化环境下水资源条件与现有耕地规模适配性较差,建议通过轮作休耕调整11.8%的耕地规模,将现有耕地规模控制在1.893×10^5 hm^2;与常规优化配置相比,韧性配置平水年农业产量存在1.55%损失,但在极端枯水年与丰水年农业产量分别提升4.90%和1.32%;推荐极端枯水年优先提升农业用水比例至88.50%以上,丰水年适度增加生态配水。研究成果为变化环境下内陆河流域水土资源配置提供新思路,对石羊河流域农业与生态协同可持续发展具有重要实践意义。

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棉花生产对气候变化的反馈机制是棉花种植规划和稳产的重要科学依据。然而,“气候-管理-作物”三元交互对塔里木河流域棉花生产的影响仍不清晰。为此,本研究基于气象观测数据和校准后DSSAT-CROPGRO-Cotton作物模型,揭示了1980—2020年“气候-管理-作物”下塔里木河流域棉花产量、全生育期和灌溉量的时空变化特征,基于情景扰动评估了棉花生产对气候因子耦合下的综合敏感性。结果表明：1980—2020年间,塔里木河流域棉花生长季气温显著增加,最低气温升温速率高于最高气温,降水量稀少且年度变异大,辐射量降低不显著。早播对提高产量有巨大潜力,较传统播期可增产8.7%,但早播带来的气候风险依然存在。早播延长了全生育期,增加了所需灌溉量。流域尺度上,棉花产量呈显著增加趋势,增速为22.3 kg/(hm^2·a);全生育期呈显著缩短趋势,变化速率为-0.539 d/a;灌溉量呈不显著减少趋势,变化速率为-0.650 mm/a。最高气温已处于产量“积极-消极”转变窗口,最高气温升高和辐射量降低对产量影响消极,但最低气温和CO2浓度升高补偿了该影响并促使产量增加。综上,1980—2020年气候变化对塔里木河流域棉花生产总体呈正向影响,早播是应对气候变化的有效措施,研究结果为未来棉花生产提供了数据参考。

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在气候变化与资源紧缺双重压力下,中亚地区水、能源与粮食系统间的关联性与脆弱性日益突出,协调发展与资源安全面临严峻挑战。为分析区域水-能-粮系统压力水平及其演变规律,本文以中亚五国为研究对象,基于1995—2021年水资源、能源与粮食相关指标数据,构建水-能源-粮食（Water-energy-food,WEF）系统压力评价体系,采用粒子群优化投影追踪模型（PSO-PEE）对区域WEF系统压力水平进行综合评估,系统探讨其时空演变特征及对极端气候的同期响应与滞后效应。结果表明：研究期内,中亚地区WEF系统压力指数整体下降,仅土库曼斯坦呈显著上升趋势（0.004/a）。系统压力具有明显空间差异,乌兹别克斯坦和土库曼斯坦整体处于较高水平,表明中亚各国资源压力分布存在明显不均衡。与正常年份相比,极端气候年份各部门及WEF系统压力均发生不同程度的变化,其中高温和干旱条件下变化幅度总体大于低温和高降水条件,但变化方向因国家和部门而异,且部门压力与WEF系统综合压力的变化并不完全一致。相关性分析表明,气温与水压力指数、能源压力指数及WEF系统压力指数整体呈负相关,滞后1年后WEF系统压力指数与气温相关系数增强至-0.41,而降水与各压力指数之间相关关系因国家而异,表现出明显的空间异质性。研究结果可为中亚地区跨部门资源协同管理、气候适应策略制定及区域可持续发展目标实现提供科学依据。

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针对目前辣椒移栽机械化不足、效率低等问题,本文设计了一种夹茎式三臂非圆齿轮行星轮系取苗机构。根据夹茎取苗农艺要求,设计了一条能够实现低速取苗、竖直投苗的夹茎取苗轨迹。通过分析取苗机构运动学模型,建立开链二杆机构近似多位姿优化综合模型与节曲线优化求解模型,开发了近似多位姿非圆齿轮行星轮系取苗机构优化设计软件,对取苗机构参数进行优化求解。建立了夹茎式三臂取苗机构三维模型,利用ADAMS软件开展虚拟样机运动学仿真,仿真轨迹、速度与理论轨迹、速度基本一致,初步验证了理论设计的正确性。对夹茎式三臂行星轮系取苗机构进行取苗试验,试验结果表明,当取苗机构转速为75 r/min时,取苗效率为225株/min,取苗成功率为96.88%,投苗成功率为98.39%,进一步验证了所述理论方法的正确性和机构的可行性。

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针对山东地区现有大白菜机械化收获装备转场效率低、切根一致性差及夹持输送损伤较高等问题,结合当地单垄双行种植模式,本文设计了一种自走轮式双行大白菜联合收获机,可一次性完成行距50~60 cm条件下大白菜切根、夹持输送及集箱作业。为提高机具对田间作业条件和植株形态差异适应性,构建机具-土壤-植株耦合切割数学模型与夹持输送受力模型,结合理论分析、农艺空间约束和田间预试验,确定仿形机构、切根机构和夹持输送机构关键结构参数。在此基础上,设计了切割高度、角度和进给量可机械预调的切根装置,并采用表面包覆高密度CR海绵的柔性夹持输送机构,以提高切根一致性并降低夹持输送损伤;以采收合格率为评价指标,选取机具前进速度、割刀转速、切割角度及夹持输送带转速为影响因素开展多因素响应面试验。试验结果表明,当机具前进速度为0.41 m/s、割刀转速为238.62 r/min、切割角度为12.58°、夹持输送带转速为188.23 r/min时,预测采收合格率为95.95%。参数圆整后开展田间验证试验,当机具前进速度为0.40 m/s、割刀转速为239 r/min、切割角度为13°、夹持输送带转速为188 r/min时,大白菜采收合格率最大值为95.17%,最小值为93.00%,平均值为94.08%,夹持输送损伤率平均值为3.55%。田间验证结果表明,该机切根一致性较好,夹持输送过程稳定,转场机动性能与通过性良好,可满足成熟春白菜品种“小义和秋”及相近种植模式下低损机械化收获要求,研究结果可为相近物性条件下大白菜联合收获装备结构优化及作业参数设置提供参考。

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针对东北黑土区春季玉米秸秆覆盖条件下,条带少耕作业中传统清秸圆盘清秸率偏低、秸秆横向抛掷能力不足等问题,以东北大黑鳃金龟后足跗节主爪为仿生原型,设计了一种玉米条带少耕仿生清秸装置。提取主爪轮廓曲线,建立仿生盘齿模型,并开展清秸圆盘参数设计与空间运动学分析。构建“仿生清秸圆盘-秸秆-土壤”离散元互作模型,以机具作业速度、前倾角和侧倾角为试验因素,以清秸率和秸秆横向最大抛掷距离为评价指标,开展单因素试验和三因素五水平二次回归正交旋转组合试验。结果表明,最优参数组合为机具作业速度7.13 km/h、前倾角27.73°、侧倾角14.05°,此时仿真预测清秸率为90.16%,秸秆横向最大抛掷距离为30.00 cm。对仿生清秸圆盘与普通缺口式清秸圆盘进行离散元仿真分析,结果表明,仿生清秸圆盘作用下秸秆高速度区域分布更连续,横向运动趋势更明显。台架试验结果表明,在取整后最优参数组合下,装置实测清秸率为89.38%,秸秆横向最大抛掷距离为27.52 cm;当秸秆覆盖量不高于1.5 kg/m2时,装置仍能满足清秸作业要求。田间试验结果表明,在作业速度6~8 km/h区间内,仿生清秸圆盘清秸率均不低于84.74%,较普通缺口式清秸圆盘最高提高5.99个百分点,相对提升7.61%;秸秆横向最大抛掷距离最高增加3.95 cm。研究结果表明,该装置能够改善东北黑土区春季玉米秸秆覆盖条件下的清秸效果和秸秆横向抛掷性能。

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为提升闽北乌龙茶烘焙机性能,本文提出PEGO(Parallel efficient global optimization）算法对Kriging代理模型进行迭代寻优,以优化烘焙机结构并开展试验验证。采用最优拉丁超立方试验设计,以导流板倾斜角、排风口孔径、托盘数和侧边梯度孔孔数差值为优化变量设计30组样本数据,并进行数值模拟得到箱体温度标准差作为响应;根据样本数据构建描述优化变量与响应之间映射关系的Kriging代理模型,为求解闽北乌龙茶烘焙机结构参数的最优解集奠定基础;提出PEGO算法对Kriging代理模型进行迭代优化,得出最优参数组合并进行Spearman相关性分析。试验结果表明,托盘数与箱体温度标准差相关系数为-0.83,达到高相关程度;侧边梯度孔孔数差值与箱体温度标准差相关系数为-0.017,影响可忽略;最优参数组合为导流板倾斜角8.30°、排风口孔径25 mm、托盘数9个、侧边梯度孔孔数差值3个;相较于原型烘焙机,闽北乌龙茶新型烘焙机箱体温度标准差下降86.49%,温度相对标准偏差降幅最大达73%,速度相对标准偏差降幅最大达43%,烘焙机内部受热更均匀;新型烘焙机叶片含水率为3.88%,相较于原型烘焙机下降13.78%,烘焙机性能得到有效提升。研究结果可为闽北乌龙茶烘焙机结构优化与性能提升提供重要理论基础和技术支持。

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柔软、湿滑和易损食品稳定地无损抓取,是中央厨房自动化装填设备面临的关键难题,针对狮子头等典型食品在夹取过程易滑移、易损及接触力难以实时感知等问题,本文设计了一种大尺寸视触觉柔性夹爪。夹爪采用双指包络式结构和四杆平行驱动机构,以厚度为0.03 mm透明PC薄膜作为柔性接触界面,并通过内置摄像头获取标记点位移和接触区域图像信息,实现对柔软易损食品包络夹取。在感知方法上,构建了基于标记点位移场、散度和旋度特征的物理信息神经网络夹取力估计模型,并结合接触区域分割与光流分析实现微滑移检测。在标定试验平台上同步采集视觉图像与外部力信号,建立“视觉位移-接触力”数据集,并开展力估计模型训练与验证。结果表明,PINN模型在法向力估计中RMSE、MAE和平均相对误差分别为0.095、0.091 N和5.40%,均优于非PINN模型。以狮子头、面包、草莓、香蕉块和豆腐块为对象开展夹取试验,结果表明夹爪能在外力扰动条件下保持包络接触,并通过滑移强度变化反映不同食品界面稳定性,多数样品未出现明显破损;所设计的大尺寸视触觉夹爪能兼顾食品抓取的接触顺应性、力感知能力和滑移检测能力。研究结果可为柔软易损食品的自动化装填提供感知与执行一体化方案。

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针对谷子籽粒细小、穗部结构复杂所导致的脱净率低、籽粒损伤大、功耗高等问题,本文提出一种基于骆驼口腔角质化乳突挤搓机理的低损脱粒方法,设计多乳突阵列仿生脱粒元件,搭建纵轴流谷子脱粒试验装置。建立了谷穗与仿生元件碰撞接触力学模型和基于离散元法的柔性谷穗模型,并仿真模拟了不同齿型脱粒过程。探究了脱粒元件、滚筒转速和脱粒间隙对不同品种谷穗脱净率、破碎率、损失率及单穗脱粒功耗的影响规律。结果表明,脱粒元件对脱粒性能影响显著,滚筒转速主要影响破碎率和单穗脱粒功耗,脱粒间隙对响应面各指标均有显著影响,交互作用对破碎率影响显著。最佳组合为仿生元件、滚筒转速701.512 r/min、脱粒间隙6.081 mm,此时脱净率、破碎率、损失率和单穗脱粒功耗分别为96.397%、0.767%、1.629%和69.649 W。构建的响应面回归预测模型对多品种脱净率、破碎率、损失率预测相对误差不超过1.58%、7.82%、2.82%,单穗脱粒功耗相对误差不超过10.67%,对脱粒质量具有较好的预测精度。研究结果为谷子低损脱粒装置设计与多品种脱粒参数优化提供参考。

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为解决农业非结构化环境下机器人自主导航路径提取过程中路径断裂、中心线偏移、实时性差以及复杂环境适应性弱等问题,本文提出了一种基于轻量化分割与热图回归的农业场景导航路径提取方法。采用改进的Deeplabv3+语义分割模型,结合轻量化MobileNetV3作为主干特征提取网络,有效提升了模型在嵌入式设备中推理速度,同时保持了较高的分割精度。基于语义分割获得的可行驶区域掩码图,设计了一种Mobile-Unet轻量化热图回归网络,通过加权均方误差与感知损失联合的组合损失函数,增强了模型对热图高响应区域关注能力,并提高了热图预测结果细节还原能力与结构一致性。提出一种基于热值引导贪心搜索与非极大值抑制相结合的导航路径提取算法,能够在复杂农业场景下从热图中高效、稳定提取连续平滑的导航路径。在自建的农业场景数据集上开展试验,验证了语义分割模型、热图回归网络及路径提取算法性能。结果表明,本文方法在保证语义分割精度基础上,提升了模型在Jetson TX2嵌入式平台上的推理速度;在热图回归任务中,所设计的Mobile-Unet模型结合Mask输入方案获得了最低均方误差（MSE）与最佳结构相似性指标（SSIM）,且满足实时推理需求。所提方法兼顾了精度、速度与实际部署能力,具备良好的农业机器人导航应用前景。

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针对无人机航拍蔗田超大尺度正射图像中作物行与杂草联合定位易受杂草形态破碎、行间干扰及长距离角度误差累积影响的问题,提出一种双分支混合网络（CANESNet）语义分割与级联（RANSAC）线性回归的作物行中心线和杂草定位方法。构建Segformer与MobileNetV3双分支编码网络,引入 DCNv4 和 UNet 式多级解码结构,以增强作物行连续结构建模和杂草边界细节表达;在此基础上,基于分割掩膜提取作物行特征点,结合旋转投影分组和2次 RANSAC 拟合,实现跨区间行线合并与累计误差抑制。试验结果表明,CANESNet 在蔗田作物行与杂草分割任务中平均像素准确率、平均交并比、准确率和F1分数分别达91.21%、85.50%、96.68%和94.49%,推理速度为52.79 f/s;杂草类别交并比、像素准确率和精确率分别为61.52%、81.19% 和 71.75%。级联RANSAC行线提取成功率为92.65%,实际位置偏差平均值为0.013 m,角度偏差平均值为0.074°。结果表明,该方法能够在无需人工预设作物行数的条件下稳定提取蔗田作物行中心线并定位杂草区域,可为蔗田除草机器人导航线生成和精准除草作业提供环境感知支撑。

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针对果园行间道路光影紊乱、纹理模糊、遮挡频繁等现象,导致现有语义分割方法精度低、速度慢与模型轻量化难等问题,本文提出一种基于改进DeepLabV3+的果园道路轻量化分割方法。采用轻量化MobileNetV4ConvSmall作为主干网络,提升模型推理效率;引入ECA通道注意力机制,增强模型对道路关键特征的鉴别能力;设计Lite-ASPP轻量化多尺度上下文模块,融合不同感受野特征,提升对道路边界与细长结构建模性能。自建果园道路数据集上试验结果表明,改进模型平均交并比与平均像素精度分别达91.07%和95.96%,平均推理帧率为511.08 f/s,参数量仅为2.62×10^6,相较于PSPNet、HRNet、SegFormer及DeepLabV3+等模型,本文方法在分割精度与实时性上均取得较优结果,在不同地表状态与干扰环境下均能实现连续、稳定的道路区域分割。研究结果可为果园作业装备实时视觉导航提供理论依据与技术参考。

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叶面积指数（LAI）是表征作物冠层结构与生长状态的关键参数,对农田生态监测及精准农业管理意义重大。为提高复杂环境下LAI反演精度与稳定性,本文基于PROSAIL模型构建114210组冠层反射率与LAI配对样本,利用光谱转换后的模拟数据计算24种植被指数,经Pearson相关性分析筛选出8个高相关指数作为建模特征。选取KNN、RFR与XGBoost 3种机器学习方法构建LAI反演模型,以无人机实测多光谱反射率及对应LAI为输入,评估各模型在4个土壤含水率梯度（T1～T4）、3个关键生育期（拔节期、抽穗期、灌浆期）及全含水率、全生育期混合条件下精度与适用性。结果表明：XGBoost模型表现最优,非线性建模及泛化能力较强;RFR模型在中高含水率与冠层稳定期反演效果较好;KNN模型对土壤背景与特征扰动敏感,低含水率及早期生育期表现欠佳,混合条件下仍具一定稳定性。研究结果证实"物理模拟+特征筛选+机器学习建模"策略在多含水率、多时相农田环境中反演LAI的可行性,可为无人机多光谱遥感驱动的作物参数反演提供技术支撑。

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开展小米产地精准溯源识别,对保护地理标志农产品、规范市场秩序具有重要现实意义,而现有检测方法普遍存在操作繁琐、耗时长、有损样本且识别精度不足的问题。电子鼻凭借快速无损、气味指纹表征能力强的优势,为小米产地识别提供了可靠检测手段。为实现基于电子鼻系统的小米产地识别,本文结合气体数据特点设计了一种双向气体特征分类网络（Bidirectional gas feature classification network, BGFC-Net）。电子鼻系统检测了6个不同产地的小米气体信息。由于电子鼻获得的气体检测数据具有交叉敏感性和时间序列属性,且高维非线性特性使现有数据分析方法难以挖掘影响分类性能的重要特征,提出双向气体特征计算模块（Bidirectional gas feature calculation module, BGFCM）,分别从传感器和时间序列双方向协同计算影响气体分类性能的深层特征,并结合交叉自注意力实现双向特征融合。基于BGFCM构建轻量化的BGFC-Net,用于实现小米产地识别。消融试验验证了BGFCM设计的有效性。在与先进气体分类方法对比结果中,BGFC-Net获得了最优分类准确率为97.40%、最优F1分数为97.59%,且在深度学习方法中,计算复杂度呈明显优势。

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面向复杂温室环境下番茄成熟度检测中存在的光照波动、枝叶遮挡以及果实密集分布等挑战,本文提出一种轻量化番茄成熟度检测方法。以YOLO v8n为基线模型,构建C2f-SHAB特征提取模块,改善局部细节与全局语义信息的联合建模效果;引入DySample上采样模块,优化多尺度特征融合过程中的高分辨率信息恢复;设计轻量化共享细节感知检测头LSDA-DHead,提升检测端对复杂边界与遮挡区域的特征表达能力;同时结合Focaler-DIoU损失函数优化边界框回归过程。基于自建番茄成熟度数据集开展试验,将番茄划分为未熟期、转色期、转熟期和成熟期4个等级。试验结果表明,改进后SLD-YOLO v8n模型,与YOLO v8n相比,mAP@0.5提高7.11个百分点,参数量、浮点运算量和模型内存占用量分别下降30.6%、25.9%和15.1%。在保证轻量化的同时,有效提升了复杂环境下番茄成熟度检测的精度与鲁棒性,可为智能采摘机器人和边缘端视觉感知系统提供技术支撑。

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针对设施番茄育苗过程中,幼苗（7~14 d）因苗茎弯斜造成俯视角度下苗叶侵入邻近盘穴,难以通过垂直投影方法准确进行缺苗检测的问题,本文提出了基于幼苗生长点与盘穴中心匹配的缺苗检测方法。通过引入轻量化C3K模块、注意力机制和替换损失函数的方法对YOLO 11改进,提出TSM-YOLO模型以提升对番茄幼苗的实例分割性能;基于实例分割所得的掩码,采用质心法计算其形态学中心,并通过坐标变换得到幼苗生长点的实际坐标,并基于直通滤波和直方图方法对盘穴中心进行分析计算,实现幼苗生长点和盘穴中心点同步精准定位;通过改进匈牙利算法实现2类中心点匹配,未成功匹配的盘穴中心点即为缺苗位置。试验结果表明,TSM-YOLO模型实例分割指标AP50和AP50-95分别达到97.6%和78.9%,对比基础模型分别提高2.4、11.4个百分点,模型参数量、浮点运算量和内存占用量分别减少7.1%、8.1%和8.8%,推理速度提升12.1%;幼苗生长点定位试验对比多种算法,其中质心算法定位偏差最大值为8.09 mm,平均值为3.39 mm,标准差为1.78 mm,均为最优,更适用于生长点定位工作;优化后的匈牙利算法子叶期匹配正确率为99.9%,单盘用时8.3 ms,出苗早期匹配正确率为90.7%,单盘用时8.5 ms,相比传统匈牙利算法稳定性更强,效率更高。通过设置对比试验比较目前主流视觉检测方法与本文方法对不同生长时期番茄苗盘的检测情况,结果表明本文方法在子叶期检测正确率达98.1%,漏检率1.9%,误检率0.3%,出苗早期成功率达91.4%,漏检率8.6%,误检率1.0%,具备更强的复杂环境适应性和检测正确率。

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水稻秧苗行精准识别对提升水田除草机械的自主导航与对行作业精度至关重要。针对水田中普遍存在的浮萍覆盖、杂草干扰、秧苗缺失及光照不均等问题,本文提出了一种融合目标检测与主方向压缩聚类的秧苗行识别算法。首先构建了集成多尺度门控注意力和轻量化共享检测头的水稻秧苗检测模型（RSD）,有效增强了对秧苗上下文特征提取能力及对复杂背景的抑制能力。进而,构建基于方向性压缩迭代聚类策略,通过自适应地弥合同行秧苗点间纵向间隙,解决传统方法在缺苗场景下苗行断裂问题,实现了从离散检测点到连续苗带线稳健拟合。试验结果表明,秧苗检测中,RSD模型AP0.5达92.5%,检测速度为104.2 f/s,性能优于主流对比模型;在苗带线提取中,该算法在不同缺苗情况下行断裂率与误合并率均低于1%,平均识别角度偏差仅为0.203°,试验结果充分验证了算法性能优势。

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针对水稻叶片病害在田间环境下多样复杂、小目标检测困难及智能设备部署困难等难题,本文提出一种融合YOLO v8n模型与PicoDet模块的轻量化目标检测模型YOLO v8-PicoDet,用于实现水稻叶片病害的高效检测。模型以ESNet（Efficient symmetric network）作为主干网络,引入SimAM（Simple attention module）注意力机制有效降低了模型参数量和计算复杂度,参数量降低1.6×10^6,浮点运算量下降2.1×10^9。通过构建CSP-PAN（Cross stage partial path aggregation network）特征融合结构,提升了对小目标病斑的检测能力。在检测头中引入CBAM（Convolutional block attention module）注意力机制,加强了模型对复杂病斑特征的表征能力。最后,通过组合优化GIoU Loss与Distribution Focal Loss损失函数,从分类、回归和置信度多个维度优化模型检测与分类性能。改进模型部署在Raspberry Pi 4B上运行,运行帧率为28.5 f/s,克服了原始YOLO v8n模型难以在便携式设备上运行的不足。mAP@0.5和mAP@0.5:0.95达93.8%、76.9%,较YOLO v8n模型提升0.9、1.3个百分点,模型性能优于现有主流检测模型。消融试验结果进一步表明,本文所设计各优化模块对模型性能提升均有正向贡献,使模型在计算资源有限的便携式设备上获得较同类模型更高的检测精度和实时性,为智慧农业领域水稻病害的实时智能检测提供了新思路和技术支持。

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针对柑橘苗温室培育过程中常见的小目标害虫（如柑橘木虱、斜纹夜蛾、桔小实蝇）检测存在的特征提取困难、复杂环境下检测精度低,以及边缘化设备需高效实时检测等问题,本研究提出一种轻量化柑橘害虫识别模型YOLO v8n-CPestCSR。在主干网络通过引入CPNFocalNeXt模块替换C2f结构,在保证检测精度的同时提升了计算效率,显著降低了模型内存占用量与参数量,为边缘设备部署提供轻量化基础;在颈部结构中采用SimAM注意力机制与C2f进行融合,通过无参数化设计进一步降低模型内存占用量与参数量;检测网络特征融合阶段引入E-ReparamLKBlock模块,通过在检测头额外堆叠3个该模块,强化了对柑橘害虫的关键特征捕捉与区分能力,有效提高模型对小目标害虫检测性能。试验结果表明,改进YOLO v8n-CPestCSR模型精确率、召回率和平均精度均值分别达96.10%、93.33%、96.08%,相较于YOLO v8n分别提升3.75、0.94、2.8个百分点,模型内存占用量下降8.1%,浮点运算量下降9.9%;与Faster R-CNN、YOLO v5s、SSD模型相比,本模型平均精度均值分别提高19.71、1.71、11.83个百分点,并且模型参数量和复杂度较低。结果表明,YOLO v8n-CPestCSR模型在提高柑橘害虫检测精度方面取得显著成效,且有利于部署到移动端。将模型部署至Jetson Xavier NX移动端平台,并进行推理加速。检测结果表明,YOLO v8n-CPestCSR模型精确率、召回率以及检测速度均优于YOLO v8n。最后,通过吸虫装置结合检测模型进行实地试验,验证了模型在实际应用的可行性和有效性,可有效支撑温室柑橘苗精准虫害预警与绿色防控,符合现代设施农业对高效、低耗害虫防治的实际需求。

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苹果叶片病害语义分割是智能农业病害监测的重要任务。针对自然场景中病害分割病斑尺度变化大、边界模糊、复杂背景干扰的挑战,本文提出层次特征与语义融合解码的苹果叶片病害语义分割模型。首先,提出层次特征网络(Hierarchical feature network,HFN),通过五阶段特征提取和残差结构实现从边缘轮廓到全局语义的建模。其次,为增强对病斑尺度变化和边缘结构的适应能力,设计边缘采样空洞空间金字塔模块(Edge sampling atrous spatial pyramid,ES-ASPP),捕捉多尺度语义信息并细化边缘结构。最后,由于语义分割任务中需要高效解码器以还原空间信息,因此提出语义融合解码器(Semantic fusion decoder,SFD),协同表达浅层细节与深层语义,提升边界还原与小病斑检测能力。试验结果表明,本文所提方法在苹果叶片病害数据集上的mIoU较基线模型提升5.7个百分点,参数量下降6.2%;且在PlantSeg数据集泛化试验中相较DeepLabV3Plus mIoU提升4.3个百分点,具备良好的分割性能,适用于自然场景中农业病害分割任务。

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针对东北黑土区长期高强度耕作与气候变化导致的土壤结构退化、侵蚀多发问题,以及食用菌菌渣资源化利用率低的双重瓶颈,本研究以松嫩平原典型退化黑土为对象,设置空白对照（CK）、单施菌渣（SMS）、单接种放线菌（T）和放线菌与菌渣联合施用（SMS+T）4个处理,测定土壤胞外多糖含量、有机质含量、团聚体稳定性及侵蚀性K值,探究放线菌与食用菌菌渣联合施用对土壤结构及抗蚀性的调控机制。结果表明,与CK相比,T处理虽提升土壤胞外多糖含量147.58%,但降低有机质含量23.38%;SMS处理对2项指标无显著影响;而SMS+T处理同时提升土壤胞外多糖含量190.11%和土壤有机质含量32.34%,且对胞外多糖的提升效果显著高于2个单独处理。在此基础上,SMS+T处理显著增加大团聚体占比,降低0~0.25 mm微团聚体占比27.53%,平均质量直径（MWD）、几何平均直径（GMD）和水稳性大团聚体含量（WR0.25）分别提升54.90%、58.06%和33.11%,团聚体破坏率（PAD）和分形维数（D）分别降低50.79%和6.84%,土壤侵蚀性K值下降1.41%,表现出最优的土壤结构改良与抗侵蚀能力。研究结果可为东北寒地黑土区退化土壤修复与水土流失防治提供理论依据和技术支撑,同时为食用菌菌渣利用提供了新途径。

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为提升脐橙酒的安全性与风味品质,降低酒中的甲醇含量,从湖南省崀山地区4种脐橙品种的果园土壤、果皮及自然发酵酒中分离酵母菌株,建立共164株酵母的菌种库;用含外源甲醇的模拟发酵培养基对菌株进行2轮降解甲醇能力的筛选,得到2株具有高甲醇降解能力的本土非酿酒酵母菌株Pichia kluyveri UT002和Metschnikowia pulcherrima U405;将优选菌株应用于真实脐橙汁中与商业酿酒酵母QA23进行混菌发酵。试验结果表明,与空白对照组相比,UT002和U405在模拟发酵培养基中的甲醇降解率分别为34.63%、17.74%。在真实脐橙汁发酵中,2株酵母与QA23的顺序接种发酵在有效降低甲醇含量的同时能提升果酒香气,其中S+M(X)组具有最高的甲醇降解率7.14%,S+P(X)组的挥发性化合物总量和酯类物质含量最高,S+M+P(X)组在闻香评价中整体喜好性最高。

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针对氢燃料电池拖拉机能量管理策略在线应用优化效果欠佳、对先验工况信息依赖强等问题,本研究提出一种双模自适应在线能量管理策略（Dual-mode adaptive online, DAO）。确立工况识别-优化决策-执行输出3层协同的总体架构,在上层工况识别层,通过构建基于随机森林的工况识别模块,实现犁耕与运输工况的精准判别;在中层优化决策层,以离线生成的全局最优控制序列为训练样本,以设计的改进金枪鱼群算法优化传统反向传播（Back propagation, BP）神经网络为优化求解器,分别针对犁耕与运输工况,构建中层神经网络控制器,形成DAO策略;在下层执行输出层,开展模型在环仿真与实车田间试验。由模型在环仿真结果可知,相较于离线动态规划策略,所提策略氢罐总氢耗在犁耕工况下降低0.002%,在运输工况下降低0.07%,表明所提策略具备良好的预测、决策能力。实车试验结果表明,DAO策略下等效氢耗率降低5.05%,验证了所提策略具有实时应用与性能提升能力。研究结果可为氢燃料电池拖拉机控制系统设计提供理论支撑。

Abstract:

针对电动推杆在精密运动控制中面临的模型参数摄动和外部扰动等问题,本文提出一种积分滑模控制（Integral sliding mode control, ISMC）策略。首先,基于直流电机电枢方程和机械系统动力学方程,建立了电动推杆机电耦合系统动力学模型和电压-位移传递函数模型,并简化为二阶系统形式。在此基础上,设计了积分型滑模面以消除传统滑模控制稳态跟踪误差,采用指数趋近律以改善系统动态品质,并基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统渐近稳定性。通过对正弦波、复杂波和衰减波轨迹跟踪控制试验,对比了所提方法与传统滑模控制（Sliding mode control, SMC）和比例积分微分（Proportional integral derivative, PID）控制算法的轨迹跟踪效果。结果表明,在跟踪正弦波轨迹时,ISMC最大误差为2.7816 mm,平均绝对误差为0.9258 mm,均方根误差为1.0935 mm;在复杂波情形下,ISMC最大误差为2.8206 mm,平均绝对误差为0.6030 mm,均方根误差为0.7369 mm;衰减波轨迹控制下ISMC最大误差为4.1097 mm,平均绝对误差为0.6093 mm,均方根误差为0.7807 mm。在控制精度方面,3种轨迹下ISMC平均绝对误差与均方根误差均为最优,稳态跟踪精度显著高于PID与SMC控制,且抗干扰性能更优,为电动推杆在复杂环境下高精度轨迹跟踪控制提供了有效方案。

Abstract:

为提升运行模态参数识别精度,本文建立多变量ARMA模型的频域极大似然识别方法,以实现ARMA模型参数最优估计;基于所估计模型的AR部分,完成了模态参数识别。考虑到测量噪声对模态识别的影响,通过特征值分解与灵敏度分析,构造多变量ARMA模型参数估计的不确定性边界,从而实现了模态参数识别中不确定性的传递与量化。数值算例结果表明,所提方法能够精准提取模态参数并给出估计的置信区间,且识别精度显著优于基于多变量AR模型和辅助变量法的运行模态分析结果。