目 錄
第1章 農(nóng)機智能技術概論 1
1.1 拖拉機自動導航技術發(fā)展現(xiàn)狀 1
1.1.1 國外研究現(xiàn)狀 2
1.1.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 3
1.2 播種機智能化發(fā)展現(xiàn)狀 5
1.3 植保機智能化發(fā)展現(xiàn)狀 8
1.4 收割機智能化發(fā)展現(xiàn)狀 9
1.5 智能農(nóng)機服務平臺發(fā)展現(xiàn)狀 11
1.6 農(nóng)機智能技術典型應用 12
參考文獻 14
第2章 拖拉機自動導航技術 15
2.1 拖拉機打滑傳感技術 15
2.1.1 四輪驅(qū)動拖拉機模型 15
2.1.2 拖拉機驅(qū)動防滑控制理論及控制器設計方法 25
2.2 拖拉機姿態(tài)傳感技術 31
2.2.1 拖拉機轉向特征分析 32
2.2.2 多傳感器信息融合方法 34
2.2.3 應用實例 39
2.3 輪式拖拉機轉向控制技術 42
2.3.1 輪式拖拉機運動學模型 42
2.3.2 輪式拖拉機轉向系統(tǒng)控制模型 43
2.4 履帶拖拉機轉向控制技術 44
2.4.1 履帶拖拉機運動學模型 44
2.4.2 履帶拖拉機差速轉向系統(tǒng)數(shù)學模型 45
2.4.3 履帶拖拉機調(diào)速系統(tǒng)數(shù)學模型 46
2.4.4 路徑跟蹤控制性能評價 47
2.4.5 位姿雙閉環(huán)串級滑模路徑跟蹤控制方法 48
2.5 導航路徑跟蹤控制算法 52
2.5.1 模糊控制導航算法 52
2.5.2 自適應模糊控制導航算法 55
2.5.3 基于純追蹤模型的路徑跟蹤控制算法 61
2.5.4 多模變結構智能控制算法 64
2.5.5 基于SOA理論的改進純追蹤算法 67
2.5.6 實時動態(tài)尋優(yōu)軌跡規(guī)劃算法 70
2.6 導航控制器與控制系統(tǒng)設計 76
2.6.1 多模變結構智能控制器與控制規(guī)則設計 76
2.6.2 自調(diào)整模糊控制器與控制規(guī)則設計 77
2.6.3 滑動自校正導航控制系統(tǒng)與仿真分析 82
2.6.4 多模態(tài)自調(diào)整模糊控制器設計與仿真分析 86
2.6.5 模型參考自適應導航控制系統(tǒng)仿真分析與田間試驗 89
參考文獻 93
第3章 施肥播種機智能化技術 94
3.1 條播機智能化技術 94
3.1.1 條播種子智能檢測技術 94
3.1.2 顆粒肥料流量檢測技術 98
3.1.3 種肥變量控制技術 105
3.2 穴播機智能化技術 117
3.2.1 穴播種子智能檢測技術 117
3.2.2 播種施肥自動控制技術 129
3.2.3 播種深度控制技術 132
3.3 氣流輸送式播種機智能化技術 143
3.3.1 氣流輸送式漏播檢測裝置總體設計 143
3.3.2 敏感單元確定 144
3.3.3 檢測裝置信號處理與采集 145
3.3.4 試驗測試與結果分析 147
3.4 馬鈴薯播種機智能化技術 150
3.4.1 漏播檢測補播原理與方案設計 150
3.4.2 漏種檢測與自補償系統(tǒng)設計 155
3.4.3 性能試驗 157
3.4.4 整機應用 161
參考文獻 163
第4章 植保機械智能化技術 164
4.1 信息獲取與決策技術 164
4.1.1 田間典型雜草識別 164
4.1.2 田間雜草識別方法 165
4.2 變量施藥決策技術 171
4.2.1 基于傳感器的變量施藥決策技術 171
4.2.2 基于地理信息的變量施藥決策技術 172
4.3 變量施藥控制技術 175
4.3.1 壓力調(diào)節(jié)式變量控制技術 175
4.3.2 藥液濃度調(diào)節(jié)式變量控制技術 178
4.3.3 脈沖寬度調(diào)制控制噴霧技術 183
4.3.4 基于作業(yè)速度實時檢測的自動變量控制系統(tǒng) 186
4.3.5 精準變量噴霧控制系統(tǒng) 186
4.4 地面施藥裝備與技術 188
4.4.1 牽引式噴桿噴霧機 188
4.4.2 自走式噴桿噴霧機 190
4.4.3 果園噴霧裝備 204
4.5 植保無人機技術與裝備 217
4.5.1 植保無人機基本組成及動力測試平臺 218
4.5.2 植保無人機典型控制系統(tǒng) 220
4.5.3 植保無人機姿態(tài)感知技術 226
4.5.4 植保無人機智能控制技術 228
4.5.5 植保無人機線控制技術 230
4.5.6 植保無人機智能作業(yè)技術 232
4.5.7 油動單旋翼植保無人機發(fā)動機耐磨延壽技術 241
參考文獻 248
第5章 收獲機械智能化技術 251
5.1 谷物聯(lián)合收割機工況智能測控技術 251
5.1.1 聯(lián)合收割機監(jiān)測系統(tǒng)需求 251
5.1.2 影響聯(lián)合收割機工作性能的主要因素 252
5.1.3 聯(lián)合收割機關鍵工作部件監(jiān)測裝置 255
5.2 收獲邊界識別 263
5.2.1 激光探測原理 264
5.2.2 稻麥輪廓模型研究 265
5.2.3 系統(tǒng)組成及應用 266
5.3 喂入量監(jiān)測 269
5.3.1 喂入量預測原理 269
5.3.2 喂入量預測試驗與分析 270
5.4 谷物收獲機實時產(chǎn)量傳感技術 272
5.4.1 谷物質(zhì)量流量測量方法 272
5.4.2 谷物水分測量研究方法 274
5.4.3 測產(chǎn)系統(tǒng)設計 277
5.5 谷物收獲機損失在線傳感技術 279
5.5.1 傳感器設計 280
5.5.2 信號調(diào)理電路設計 281
5.5.3 谷物損失傳感器的應用 287
5.6 谷物水分微波在線傳感技術 288
5.6.1 微波水分檢測原理及特性 288
5.6.2 微波在線式糧食水分檢測系統(tǒng) 289
5.6.3 糧食烘干過程中水分檢測系統(tǒng) 291
5.7 采棉機智能化技術 293
5.7.1 采棉機關鍵部件 294
5.7.2 工況監(jiān)測技術 295
5.7.3 籽棉產(chǎn)量監(jiān)測系統(tǒng) 304
參考文獻 318
第6章 農(nóng)機云服務平臺 320
6.1 云平臺概況 321
6.1.1 平臺總體架構 321
6.1.2 技術架構 322
6.2 云服務平臺網(wǎng)絡架構關鍵技術 324
6.2.1 并發(fā)控制技術 325
6.2.2 工作流平臺技術 327
6.2.3 數(shù)據(jù)交換服務平臺技術 329
6.2.4 對數(shù)據(jù)的挖掘支持能力 332
6.3 云服務平臺數(shù)據(jù)處理技術 333
6.3.1 農(nóng)機作業(yè)地塊數(shù)據(jù)模型的構建 334
6.3.2 農(nóng)機作業(yè)地塊數(shù)據(jù)模型的實現(xiàn) 338
6.3.3 作業(yè)面積精準測量技術 339
6.3.4 農(nóng)機調(diào)度優(yōu)化算法 344
6.4 云服務平臺功能模塊 351
6.4.1 辦公自動化模塊 351
6.4.2 機具作業(yè)項目模塊 354
6.4.3 新機具推廣服務模塊 356
6.4.4 精細化作業(yè)管理模塊 356
6.4.5 合作社管理模塊 357
6.4.6 農(nóng)機作業(yè)優(yōu)化調(diào)度模塊 358
參考文獻 361
第7章 農(nóng)機智能技術的應用與展望 364
7.1 農(nóng)機智能技術應用條件 364
7.1.1 防護性 364
7.1.2 可靠性 364
7.1.3 經(jīng)濟性 364
7.1.4 開放性 365
7.2 農(nóng)機智能技術展望 365
7.2.1 智能傳感技術 365
7.2.2 電動拖拉機與電動農(nóng)機具 366
7.2.3 大數(shù)據(jù)、人工智能技術 367
7.2.4 大型智能農(nóng)機協(xié)同作業(yè)技術 367
7.2.5 智慧農(nóng)業(yè)云服務平臺 368
7.2.6 無人化農(nóng)業(yè) 368
參考文獻 369