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摘要:數(shù)字孿生技術(shù)作為一種多尺度、多物理的技術(shù)手段，能夠?qū)崿F(xiàn)物理世界與信息世界的實時同步和高保真度的數(shù)據(jù)交互與融合，因此這項技術(shù)在實現(xiàn)生產(chǎn)過程中的實時監(jiān)控、預(yù)測分析和決策優(yōu)化方面具有巨大發(fā)展?jié)摿Γ_始初步應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程管控中。為了分析數(shù)字孿生技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管控中的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，本文概括并分析了數(shù)字孿生技術(shù)在大田、果園、溫室、畜牧以及農(nóng)業(yè)裝備等不同生產(chǎn)場景中的應(yīng)用實例，探討了其發(fā)展現(xiàn)狀。然后探討了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的數(shù)字孿生五維模型，并分析了物理實體數(shù)據(jù)感知、虛擬實體構(gòu)建和虛實交互與數(shù)據(jù)驅(qū)動等關(guān)鍵技術(shù)。最后，根據(jù)現(xiàn)有應(yīng)用和關(guān)鍵技術(shù)分析，提出了數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智慧管理的發(fā)展趨勢為：必須跳出單一場景和階段的應(yīng)用框架，實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的數(shù)字孿生與智慧管控服務(wù)。

摘要:沙生灌木是我國推進(jìn)重點區(qū)域沙化土地綜合治理的重要樹種。本文在總結(jié)沙生灌木機械化生產(chǎn)主要技術(shù)模式的基礎(chǔ)上，重點對沙生灌木機械化種植、平茬收割和加工技術(shù)現(xiàn)狀進(jìn)行了概述，并闡明了現(xiàn)階段的問題及未來發(fā)展方向。我國沙生灌木產(chǎn)業(yè)基本形成了“營造-開采-加工-利用”的生產(chǎn)模式，涵蓋了種植、管理、平茬收割、加工利用等環(huán)節(jié)，雖然已經(jīng)具備了部分沙生灌木生產(chǎn)機械裝備，但仍存在以下問題：機械化生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)展不均衡，機械裝備支撐力不足；機械裝備適用性和可靠性低；沙生灌木生產(chǎn)機械裝備關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)不足，生產(chǎn)工藝與機械化生產(chǎn)技術(shù)聯(lián)動性差。構(gòu)建完整的沙生灌木生產(chǎn)全過程機械化技術(shù)體系，加強沙土-沙生灌木-機具相互作用關(guān)系理論體系等關(guān)鍵技術(shù)研究，發(fā)展沙生灌木生產(chǎn)機械集成化、智能化，是我國沙生灌木機械化生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展方向。

摘要:針對駕駛農(nóng)機采樣路徑平滑性對跟蹤效果的影響和曲線路徑變曲率特性導(dǎo)致跟蹤適應(yīng)性較低的問題，提出了一種基于B樣條路徑優(yōu)化的積分補償模糊純追蹤控制方法。首先采用B樣條插值方法平滑優(yōu)化采樣路徑信息；再基于行駛規(guī)律分析農(nóng)機曲率與作業(yè)速度對跟蹤控制的相互作用關(guān)系，設(shè)計了模糊調(diào)整前視距離的純追蹤控制方法，該方法根據(jù)前期試驗結(jié)果采用拖拉機速度和前視路徑平均曲率模糊整定純追蹤前視距離，同時采用跟蹤橫向偏差設(shè)計前輪轉(zhuǎn)角積分補償，減小穩(wěn)態(tài)誤差。設(shè)計構(gòu)建了曲線跟蹤Simulink仿真模型并進(jìn)行了仿真試驗。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)方法的平均絕對橫向偏差均值和最大絕對橫向偏差均值相較于傳統(tǒng)純追蹤控制方法降低4.8%和7.1%。進(jìn)行了拖拉機田間正弦曲線跟蹤試驗，插值路徑對比試驗結(jié)果表明，路徑插值后跟蹤誤差較插值前降低75.9％。控制算法對比試驗結(jié)果表明，拖拉機以速度1.0、1.5、2.5 m/s跟蹤不同幅值正弦曲線路徑時，采用改進(jìn)純追蹤方法平均絕對橫向偏差均值分別降低36.80％、62.50％和61.03％，標(biāo)準(zhǔn)差均值分別降低27.8％、24.0％和46.3％。最后跟蹤田間隨機采樣路徑，當(dāng)速度為2.5 m/s時，橫向偏差標(biāo)準(zhǔn)差為0.06 m。本文方法有效提高了農(nóng)機曲線路徑跟蹤精度，滿足需要曲線作業(yè)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求。

摘要:旋耕作業(yè)時通常用耕深衡量作業(yè)質(zhì)量,適合的耕深能打破土壤板結(jié)、改善土壤結(jié)構(gòu)，促進(jìn)作物根系生長。目前耕深檢測研究場景主要為旱田，檢測方法主要為傾角傳感器間接檢測，而水田土質(zhì)松軟，作業(yè)過程中會出現(xiàn)機具下陷和姿態(tài)變化的問題。為此，本文設(shè)計了一種適用于不同土壤環(huán)境的耕深檢測系統(tǒng)。為檢測地形起伏及機具下陷，設(shè)計一種地面仿形機構(gòu)，通過耦合仿真探究其設(shè)計參數(shù)，驗證可行性；為提高單傳感器間接檢測穩(wěn)定性，使用三點懸掛傾角檢測和北斗衛(wèi)星系統(tǒng)（Beidou system, BDS）相對高程數(shù)據(jù)融合的檢測方法，并建立耕深檢測模型（Tillage detection model, TDM）。提出自適應(yīng)迭代擴(kuò)展卡爾曼算法（Adaptive iterative extended Kalman filter, AIEKF）對傳感器獲取數(shù)據(jù)先濾波再融合，獲得更穩(wěn)定、準(zhǔn)確的耕深。在參考傳統(tǒng)耕深測量方法的基礎(chǔ)上，提出了RTK-BDS高程差值的測量方法獲取耕深真值，并和傳統(tǒng)方法進(jìn)行了對比。仿形機構(gòu)耦合仿真試驗結(jié)果表明，所設(shè)計的仿形機構(gòu)檢測絕對誤差小于0.5 cm，仿形后土槽高程最大形變量為2.89 mm。田間試驗結(jié)果表明，TDM檢測模型能有效反映耕深變化，AIEKF處理后數(shù)據(jù)較KF處理后數(shù)據(jù)信噪比平均提升1.41 dB,融合得到的耕深較兩種單一傳感器檢測的耕深MAPE平均分別提高2.30%和2.07%，融合后平均MAPE為3.95%,平均RMSE為1.08 cm。提出的RTK-BDS差值真值檢測法和傳統(tǒng)檢測法最大絕對誤差為2.45 cm，能較好完成耕深真值檢測。

摘要:針對油菜精量直播機連續(xù)作業(yè)過程中設(shè)定作業(yè)速度條件下，作業(yè)速度波動導(dǎo)致排種量與目標(biāo)播量不一致的問題，設(shè)計了一種基于“RTK測速+落種檢測+電機實時調(diào)控”的油菜精量直播機隨速可控可調(diào)排種控制系統(tǒng)，確定了影響調(diào)速性能的關(guān)鍵參數(shù)，構(gòu)建了步進(jìn)電機調(diào)速模型；運用GNSSToolKitLite上位機開展ZED-F9P GNSS模塊靜態(tài)速度漂移試驗，得到該模塊靜態(tài)速度漂移量服從均值為0.054 m/s、方差為0.029 m2/s2的正態(tài)分布。利用自動數(shù)粒儀與JPZS-16型排種性能試驗臺進(jìn)行試驗，得到正負(fù)氣壓組合式排種器轉(zhuǎn)速為5~60 r/min時，落料計數(shù)器播種量檢測值與實際值平均絕對誤差小于10%；通過臺架試驗確定了不同排種器調(diào)速模型，得到不同排種器最佳工作轉(zhuǎn)速、電機轉(zhuǎn)速與目標(biāo)播量的函數(shù)關(guān)系。不同排種器隨速控制適應(yīng)性臺架試驗結(jié)果表明：當(dāng)作業(yè)速度為3~12 km/h時，系統(tǒng)搭載高速機械離心式與油麥兼用氣送式排種器總排量穩(wěn)定性變異系數(shù)小于1.21%。田間試驗結(jié)果表明：當(dāng)作業(yè)速度為5~12 km/h時，本系統(tǒng)搭載高速機械離心式與窩眼輪式排種器總排量穩(wěn)定性變異系數(shù)小于9.7%，滿足隨速播種要求，可為油菜精量播種控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)改進(jìn)提供參考。

摘要:針對條播裝置成條的需求，設(shè)計了一種基于正態(tài)分布規(guī)律變量調(diào)節(jié)的多功能條播裝置，該裝置能夠?qū)崿F(xiàn)均勻和不均勻等多種成條效果。該裝置無需更換復(fù)雜配件，只需要改變調(diào)節(jié)單元結(jié)構(gòu)布局，操作簡單靈活，能夠一機多用。從條播裝置整體結(jié)構(gòu)設(shè)計、原理闡述和仿真分析與臺架測試方面開展研究，通過顆粒進(jìn)料口喂入角仿真試驗選定了進(jìn)料口角度，并選取復(fù)合肥顆粒與水稻種子顆粒，經(jīng)離散元仿真軟件（Enhances discrete element method, EDEM）仿真和臺架試驗測試了變量調(diào)節(jié)性能，對條播裝置在不同變量調(diào)節(jié)下的成條效果進(jìn)行動態(tài)測試。進(jìn)料口喂入角仿真試驗結(jié)果表明，在70°喂入角下，網(wǎng)格間變異系數(shù)差異達(dá)18%，顆粒流變化相對較小，顆粒流相對均勻。條播裝置變量調(diào)節(jié)性能試驗結(jié)果表明，各排料管之間的復(fù)合肥顆粒流量差異最大為組合8（變異系數(shù)為92%），最大差值為0.214 kg，變量范圍最大(6%~41%）；各排料管之間的復(fù)合肥顆粒流量差異最小為組合11（44%），最小差值為0.100 kg，變量范圍最小(11%~27%）；各排料管之間的水稻種子顆粒流量差異最大為組合8（90%），變量范圍最大(5%~40%）；各排料管之間的水稻種子顆粒流量差異最小為組合11（40%），變量范圍最小(11%~27%）；12個組合的變異系數(shù)與變量范圍差異顯著，復(fù)合肥顆粒的變異系數(shù)整體為44%~92%，變量范圍整體為6%~42%；水稻種子的變異系數(shù)整體為40%~90%，變量范圍整體為5%~40%，裝置可實現(xiàn)多樣化變量調(diào)節(jié)。變量成條效果動態(tài)測試試驗結(jié)果表明，所有組合下的復(fù)合肥顆粒與水稻種子顆粒的成條效果都明顯，條帶波動小，條帶寬度和間距穩(wěn)定。

摘要:針對丘陵山區(qū)等小田塊油菜種植區(qū)域缺乏輕簡集成的油菜播種機排種與排肥裝置問題，設(shè)計了一種油菜種-肥同播同施集排裝置。闡明了集排裝置工作過程，確定了排種滾筒與排肥滾筒主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，分析了肥層控制板位置對排種量與排肥量匹配性的影響。應(yīng)用EDEM仿真開展了油菜種-肥同播同施集排裝置排種與排肥性能試驗，建立了肥層控制板位置與排肥量的關(guān)系模型，試驗結(jié)果表明：集成式種肥滾筒轉(zhuǎn)速為20~50 r/min時，集成式種肥滾筒轉(zhuǎn)速與排種速率、排肥速率均為線性關(guān)系，肥層控制板與豎直方向間夾角在22°~38°內(nèi)增大時，排肥速率在1 709.63~2 484.31 g/min內(nèi)逐漸增加；應(yīng)用DEM-CFD耦合仿真分析了輔助輸送氣流對導(dǎo)種管內(nèi)種子速度和受力的影響，結(jié)果表明：導(dǎo)種管與豎直面間傾斜角為10°~70°時，采用輔助輸送氣流可實現(xiàn)種子加速經(jīng)導(dǎo)種管排出，避免種子滯留。臺架驗證試驗結(jié)果表明：集成式種肥滾筒轉(zhuǎn)速為20~50 r/min時，總排種量穩(wěn)定性變異系數(shù)不高于0.92%、各行排種量一致性變異系數(shù)不高于3.64%、種子破損率不高于0.04%、總排肥量穩(wěn)定性變異系數(shù)不高于1.21%、各行排肥量一致性變異系數(shù)不高于4.41%，可實現(xiàn)油菜排量一定時，通過調(diào)節(jié)肥層控制板與豎直方向間夾角，滿足不同排肥量需求。田間試驗結(jié)果表明：油菜各行株數(shù)一致性變異系數(shù)為9.25%、總株數(shù)穩(wěn)定性變異系數(shù)為7.16%，滿足油菜精量播種要求。

摘要:針對現(xiàn)有油麥兼用氣送式集排器供種裝置兼用供種結(jié)構(gòu)復(fù)雜、大播量工況下供種量不足等問題，設(shè)計了一種立槽式高通量油麥兼用供種裝置。闡述了立槽式供種裝置工作原理，確定了變?nèi)莘e供種機構(gòu)主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，分析了供種轉(zhuǎn)速和立式槽輪葉片伸出量等工作參數(shù)對供種裝置油菜、小麥供種性能的影響規(guī)律，明確了油菜、小麥供種性能較優(yōu)時的工作參數(shù)范圍。EDEM仿真試驗結(jié)果表明，立槽式供種裝置具有良好的破拱充種性能及供種過程種子運動軌跡一致性，當(dāng)小麥供種轉(zhuǎn)速不小于20 r/min、葉片伸出量不小于9 mm時，可有效避免脈動供種問題對其供種性能的影響，實現(xiàn)油麥兼用穩(wěn)定供種。臺架試驗結(jié)果表明，排種油菜時，供種轉(zhuǎn)速為10~30 r/min，供種裝置供種速率可達(dá)66.20~210.41 g/min，供種速率穩(wěn)定性變異系數(shù)小于2.3%，種子破損率小于0.65%；排種小麥時，供種轉(zhuǎn)速為20~50 r/min，葉片伸出量為9~21 mm，供種裝置供種速率可達(dá)1 184.20~6 080.44 g/min，供種速率穩(wěn)定性變異系數(shù)小于1.9%，種子破損率小于0.4%。田間試驗結(jié)果表明，當(dāng)油菜、小麥播種量分別為6.5、180 kg/hm2時，搭載立槽式供種裝置播種機總播量誤差分別為1.68%和4.16%，出苗后測量得油菜、小麥平均株距分別為56.96、23.34 mm，各行株數(shù)一致性變異系數(shù)分別為16.92%、18.02%，滿足油麥兼用播種作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求。

摘要:針對大蒜直立種植機直立度偏低、作業(yè)效率低問題，設(shè)計了一種適用于連續(xù)式大蒜種植機非對稱結(jié)構(gòu)的栽植器，以抵消在栽植過程中栽植器的水平分速度不斷變化對蒜種直立狀態(tài)的影響。分析了栽植器和土壤對蒜種作用過程，建立了種穴底部輪廓曲線方程和大蒜直立種植裝置EDEM-ADAMS仿真系統(tǒng)。首先根據(jù)栽植器在不同工作階段的作用提出了上下錐角不同的兩段式栽植器結(jié)構(gòu)并確定了上部錐角為20°。再通過對種穴形狀的對稱性、種穴底部形狀以及種植蒜種直立度影響的單因素仿真試驗，確定了栽植器打開方式為單側(cè)向前打開、打開時刻為栽植器運動到最低點，打開旋轉(zhuǎn)中心位于栽植器下部頂點的上方110 mm、后側(cè)15 mm。通過栽植器打開后對蒜種作用過程的模擬仿真分析，確定了栽植器的非對稱結(jié)構(gòu)及其相應(yīng)參數(shù)。最后以蒜種直立度為指標(biāo)，進(jìn)行了工作參數(shù)和栽植器下部錐角的四因素三水平正交仿真試驗，確定了最佳組合參數(shù)為：速比1.12、打開開度29.69 mm、打開時間0.51 s、栽植器下部錐角40.90°，此時種植蒜種直立度為72.84°。搭建了大蒜種植裝置試驗臺對通過仿真分析設(shè)計的栽植器進(jìn)行了試驗驗證，結(jié)果直立度為68.66°，表明建立的仿真系統(tǒng)正確、仿真試驗結(jié)果實用可靠。

摘要:在溫室穴盤育苗過程中，有5%~20%的穴孔存在漏播、發(fā)育不良等現(xiàn)象，為提高穴盤利用率，保證成品苗質(zhì)量，需要將這些劣苗基質(zhì)塊干凈剔除并及時補充健康缽苗。常見的剔除末端主要有指鏟式、氣吸式，但存在指鏟式剔苗方式易造成缽體松散破碎難以抓取、氣吸式剔苗在高含水率下剔凈率低等問題，為此本文設(shè)計了一種螺旋式劣苗剔除裝置。該裝置使用輸送帶移動穴盤，升降模組帶動橫移模塊進(jìn)行升降，橫移模塊上安裝兩個剔苗末端執(zhí)行器，剔苗末端執(zhí)行器使用螺旋葉片對基質(zhì)進(jìn)行破碎，通過螺旋輸送和負(fù)壓吸附的方式將穴孔中的基質(zhì)破碎并輸送到頂部蓄土槽中，升降時自動轉(zhuǎn)移到排土槽中。以200孔帶基質(zhì)穴盤為研究對象，對螺旋葉片的升土方式進(jìn)行理論分析，確定相關(guān)設(shè)計參數(shù)，并對螺旋式劣苗剔除裝置進(jìn)行路徑規(guī)劃。搭建螺旋式劣苗剔除裝置，開展螺旋式基質(zhì)剔除四因素三水平正交試驗，結(jié)果表明，試驗因素的影響由大到小為凹口切角、螺距、轉(zhuǎn)速、升降速度，確定最優(yōu)參數(shù)為：螺距16 mm、凹口切角10°、轉(zhuǎn)速2 500 r/min、升降速度10 mm/s。在最優(yōu)參數(shù)組合下進(jìn)行性能驗證試驗，結(jié)果表明，剔苗機構(gòu)作業(yè)效率平均為832孔/h（約42盤/h），基質(zhì)平均剔凈率在83%以上，滿足剔補苗作業(yè)需求。

摘要:為了提高玉米分層施肥的比例分肥精度以及肥層間覆土的穩(wěn)定性，設(shè)計了一種肥料流重構(gòu)的分層施肥裝置，利用離散元法確定了圓弧散肥板半徑的最佳值為20 mm，并進(jìn)行了肥料流重構(gòu)與未重構(gòu)的對比試驗，試驗結(jié)果表明：經(jīng)過肥料流重構(gòu)后的作業(yè)效果較優(yōu)，且對7∶3和8∶2兩種比例分肥有較好的穩(wěn)定性。通過對分層施肥開溝運動學(xué)分析，確定開溝器入土角、淺層肥口的橫向距離和機具作業(yè)速度為分層施肥效果的影響因素，建立了各因素與深、淺層肥深度變異系數(shù)的回歸模型，并采用響應(yīng)面法分析了各因素交互作用對試驗指標(biāo)的影響，運用多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計方法獲得分層施肥裝置的最佳作業(yè)參數(shù)：入土角為39°、橫向距離為174 mm、作業(yè)速度為4.3 km/h，根據(jù)優(yōu)化結(jié)果加工分層施肥裝置并進(jìn)行田間試驗，試驗結(jié)果表明：深層肥深度變異系數(shù)為4.78%，淺層肥深度變異系數(shù)為6.41%，分層施肥作業(yè)穩(wěn)定性可靠。

摘要:為解決水稻側(cè)深施肥過程中由于缺乏科學(xué)處方與智能決策而造成的肥料資源浪費、無法實現(xiàn)空間差異化肥力補給的問題，本文設(shè)計了一種基于處方圖的水稻側(cè)深變量施肥控制系統(tǒng)。結(jié)合排肥理論分析得出變量施肥作業(yè)中影響排肥量的可控因素(排肥軸轉(zhuǎn)速、外槽輪工作長度、機組前進(jìn)速度)，探究施肥控制策略，構(gòu)建并訓(xùn)練基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能決策模型；利用土壤養(yǎng)分平衡法結(jié)合克里金空間插值法在ArcGIS中生成施肥處方圖；最后設(shè)計水稻側(cè)深變量施肥控制系統(tǒng)并集成到水稻插秧機上，開展性能測試試驗。雙變量控制模型肥量控制精度試驗結(jié)果表明，最大排肥誤差為3.27%，最小誤差為0.06%，總平均誤差為1.23%。目標(biāo)施肥量播量準(zhǔn)確性試驗結(jié)果表明，尿素、磷酸二胺、硫酸鉀、摻混復(fù)合肥平均播量誤差分別為4.60%、4.41%、4.18%和3.66%，平均示量誤差分別為5.04%、4.83%、3.81%和4.84%。基于電子處方圖的田間試驗中系統(tǒng)獲取有效定位信息54 867個，定位錯誤點數(shù)6個，均發(fā)生在田塊邊界附近，分區(qū)定點變量施肥平均播量誤差為4.23%。結(jié)果表明集成創(chuàng)制的水稻插秧側(cè)深變量施肥一體機具有較高的播量精度和穩(wěn)定性，控制系統(tǒng)具有較高的肥量控制精度，利用電子處方圖指導(dǎo)施肥作業(yè)切實可靠，可實現(xiàn)插秧智能變量施肥一體化作業(yè)。

摘要:目前水稻施肥時間的確定依賴于傳統(tǒng)經(jīng)驗與人工巡田觀察的綜合判斷，難以滿足當(dāng)前農(nóng)業(yè)智能化的發(fā)展。為此，提出了一種基于多模態(tài)知識圖譜的水稻施肥期判別方法，綜合利用了文本形式的經(jīng)驗信息和圖像形式的視覺信息進(jìn)行施肥期確定。首先構(gòu)建單模態(tài)水稻施肥知識圖譜，利用依存句法分析提取返青肥、分蘗肥、穗肥、粒肥4個施肥期對應(yīng)的跨模態(tài)特征短語，結(jié)合Chinese CLIP模型得到它們與圖像的匹配度以及與施肥期節(jié)點的權(quán)重后組成新的帶有跨模態(tài)節(jié)點的三元組，完成多模態(tài)水稻施肥知識圖譜的構(gòu)建；然后基于多模態(tài)知識圖譜計算輸入信息的綜合匹配度，使用大田采集的圖像進(jìn)行交叉驗證，綜合評估判別方法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性確定各施肥期的判定閾值，實現(xiàn)對該輸入的施肥期判別。以實際采集的各施肥期當(dāng)日及前、后5 d的600幅圖像測試判別方法的準(zhǔn)確率，結(jié)果表明，基于多模態(tài)知識圖譜的水稻施肥期判別方法總體準(zhǔn)確率達(dá)到86.2%，其中粒肥時期判別準(zhǔn)確率最高，為90.1%。該施肥期判別方法同時利用文本、圖像兩種模態(tài)的信息，提高了信息利用率，在真實場景下具有判別能力，為水稻施肥期自動確定提供參考。

摘要:針對秸稈還田機具關(guān)鍵部件設(shè)計優(yōu)化過程中秸稈-刀具互作關(guān)系分析缺乏準(zhǔn)確秸稈離散元模型的問題，本文以水稻秸稈為研究對象，基于Hertz-Mindlin with Bonding接觸模型，采用顆粒替換方式構(gòu)建水稻秸稈離散元柔性模型，開展了離散元接觸模型參數(shù)標(biāo)定與多工況試驗驗證。通過物理試驗測定了水稻秸稈摩擦因數(shù)，以秸稈彎曲試驗測得最大載荷作為參數(shù)標(biāo)定試驗指標(biāo)，通過Plackett-Burman試驗和最陡爬坡試驗篩選柔性模型顯著性因素及其最優(yōu)值范圍，并由Central-Composite試驗確定了顯著性因素的最優(yōu)值組合為：法向接觸剛度3.040×1010 N/m3、切向接觸剛度2.296×1010 N/m3，該標(biāo)定參數(shù)值所得最大載荷仿真值與實測值相對誤差為1.82%，表明標(biāo)定參數(shù)有效。通過刀具彎曲試驗和旋耕刀旋轉(zhuǎn)切割試驗驗證上述標(biāo)定方法在不同工況下的有效性，刀具彎曲試驗中仿真所得最大載荷與實測最大載荷相對誤差不大于4.55%，旋耕刀旋轉(zhuǎn)切割試驗中仿真所得最大扭矩與實測最大扭矩相對誤差不大于7.95%，研究結(jié)果表明，以彎曲試驗參數(shù)標(biāo)定法構(gòu)建的水稻秸稈柔性模型在秸稈彎曲試驗和旋耕刀旋轉(zhuǎn)切割過程仿真中均準(zhǔn)確有效，適用于旋耕作業(yè)條件下仿真分析，可為秸稈還田機具旋耕部件優(yōu)化設(shè)計提供參考。

摘要:適用于山區(qū)坡耕地的耕整地機械在優(yōu)化設(shè)計過程中缺乏準(zhǔn)確的離散元仿真模型參數(shù)，制約了機具的設(shè)計改進(jìn)。以滇中地區(qū)坡耕地紅黏土為研究對象，結(jié)合無側(cè)限抗壓強度試驗和離散元仿真方法，建立了基于EEPA模型和Bonding模型的無側(cè)限抗壓強度試驗仿真模型，并對仿真模型中的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。試驗中土樣斷裂的最大軸向壓力平均值為431.19 N。以最大軸向壓力為響應(yīng)值設(shè)計Plackett-Burman試驗、Steepest Ascent試驗和Box-Behnken試驗來確定離散元仿真模型參數(shù)，并通過試驗來驗證仿真的可靠性。Bonding模型單位面積法向剛度X1為3.14×108 N/m3、臨界法向應(yīng)力X3為53 175.4 Pa、EEPA模型接觸塑性比X6為0.318 24。在該參數(shù)組合下進(jìn)行驗證仿真，其最大軸向壓力與試驗的相對誤差僅為1.71%，并且Bond鍵的斷裂面與試驗相比較為符合。仿真與試驗所得到的數(shù)據(jù)基本一致，說明該參數(shù)組合可靠，可為后續(xù)紅黏土的離散元仿真提供理論依據(jù)。

摘要:針對酸棗收獲過程中人工采收效率低、大型機械采收困難等問題，設(shè)計了手持搖枝式酸棗振動采摘裝置。通過建立酸棗“果實-枝條”單擺動力學(xué)模型，分析受迫振動下果實脫落條件，求解動力學(xué)模型，確定影響酸棗采摘效果的主要影響因素為振動頻率、振幅、夾持位置；利用ANSYS仿真軟件對酸棗植株模型進(jìn)行自由模態(tài)響應(yīng)與諧響應(yīng)分析，結(jié)果表明：當(dāng)振動頻率為4~12 Hz、振幅為10~20 mm、夾持位置為0.3~0.7時，主枝、掛果枝位移明顯且對樹體損傷較小。為確定采摘裝置最佳工作參數(shù)，以酸棗摘凈率為評價指標(biāo)，進(jìn)行三因素三水平振動采摘試驗，得到酸棗摘凈率和各影響因素的數(shù)學(xué)回歸模型，利用Design-Expert軟件對試驗數(shù)據(jù)和響應(yīng)曲面進(jìn)行分析優(yōu)化，確定最佳工作參數(shù)組合為：振動頻率5.91 Hz、振幅15.30 mm、夾持位置0.45，此時酸棗摘凈率為93.33%，驗證試驗表明，酸棗摘凈率為94.18%，與優(yōu)化值接近，模型優(yōu)化可靠。

摘要:本文針對目前山地茶園機械轉(zhuǎn)場穩(wěn)定性差的問題和作業(yè)姿態(tài)調(diào)整的需求，基于四點中心不動調(diào)平法原理，設(shè)計了一種搭載于底盤上，匹配多種作業(yè)機具的全向動態(tài)調(diào)平裝置；開展調(diào)平裝置關(guān)鍵部件參數(shù)設(shè)計和力學(xué)分析，建立了各支腿受力的數(shù)學(xué)模型，并仿真驗證了模型的準(zhǔn)確性。搭建樣機并對整機的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析，然后在丘陵山地綜合性能測試平臺上進(jìn)行了轉(zhuǎn)場及斜坡作業(yè)試驗。試驗結(jié)果表明：在轉(zhuǎn)場試驗中，底盤俯仰角和側(cè)傾角幅值分別為17.9°、16.5°，平臺俯仰角和側(cè)傾角分別為6.4°、4.3°，平臺俯仰角和側(cè)傾角均值都小于1.8°；在斜坡4種作業(yè)工況下，底盤傾斜度均值分別為14.1°、15.2°、15.5°、14.1°，平臺傾斜度均值分別為1.8°、1.6°、1.7°、1.6°，且平臺的傾斜度標(biāo)準(zhǔn)差均小于底盤傾斜度標(biāo)準(zhǔn)差。研究表明該全向動態(tài)四點調(diào)平裝置精度和穩(wěn)定性滿足山地茶園機具轉(zhuǎn)場和坡地作業(yè)的需求。

摘要:針對玉米-花生帶狀復(fù)合種植模式施藥農(nóng)藝要求，設(shè)計了一款基于STM32單片機控制系統(tǒng)的電動自走式玉米-花生帶狀復(fù)合種植模式施藥機。對施藥機的驅(qū)動電機、轉(zhuǎn)向機構(gòu)、噴桿及防飄裝置、施藥管路等關(guān)鍵部件進(jìn)行了選型與設(shè)計；采用流量傳感器和速度傳感器實時采集管路藥液流量和底盤行駛速度，通過增量式PID算法實時調(diào)節(jié)比例控制閥開度，實現(xiàn)了變量施藥控制；開發(fā)了基于Android手機的APP控制軟件，實現(xiàn)了對施藥機的遠(yuǎn)程控制。流量控制精度試驗表明，調(diào)控后單個噴頭目標(biāo)流量與實際流量的相對誤差η≤4.0%；變量施藥試驗表明，施藥系統(tǒng)平均超調(diào)量為2.7%，施藥量與理論值相差2.1%；霧滴沉積試驗表明，霧滴沉積個數(shù)極差為4個/cm2，單位面積最低沉積量為35個/cm2，符合國家標(biāo)準(zhǔn)。

摘要:構(gòu)建生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)是優(yōu)化區(qū)域景觀結(jié)構(gòu)、提升生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的常用方法，但對于生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與特定生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能間的關(guān)系鮮有報道。本研究基于多源遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品，以邯鄲西部為研究區(qū)，分析了固碳功能及生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的時空演變特征，研究了生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征與固碳功能之間的相關(guān)性。結(jié)果表明，2000—2020年間，研究區(qū)植被凈初級生產(chǎn)力總量平均值為2.17×108 kg/(m2·a)，固碳功能呈上升趨勢；研究區(qū)生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)整體連接性較高，模塊結(jié)構(gòu)明顯，不均勻性極強，20年間結(jié)構(gòu)變化趨勢顯示，網(wǎng)絡(luò)連接性基本穩(wěn)定，不均勻性略有升高；研究區(qū)節(jié)點介數(shù)、PageRank、度3個指標(biāo)與固碳功能之間存在明顯的正相關(guān)性，其中節(jié)點介數(shù)相關(guān)性最為明顯，PageRank和度次之，這3個指標(biāo)為生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點固碳功能的潛在有效判斷指標(biāo)。研究結(jié)果對于生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與優(yōu)化、區(qū)域固碳功能提升具有重要參考價值。

摘要:目前玉米地上生物量（Aboveground biomass，AGB）的預(yù)測方法集中在使用從無人機圖像中提取光學(xué)植被指數(shù)，通過線性模型或機器學(xué)習(xí)算法與AGB建立關(guān)系，原始圖像信息損失嚴(yán)重，玉米生長后期的飽和效應(yīng)會嚴(yán)重降低模型精度。針對此問題，本文收集了玉米拔節(jié)期、吐絲期和乳熟期的無人機圖像和地面數(shù)據(jù)。分析了不同生育期玉米干地上生物量、鮮地上生物量與8個植被指數(shù)(Vegetation indexes, VIs)之間的相關(guān)性。分別以最優(yōu)植被指數(shù)作為輸入建立多層感知機(Multilayer perceptron, MLP）模型、以無人機多光譜圖像作為輸入建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network, CNN）模型來估算玉米干地上生物量、鮮地上生物量。結(jié)果表明，基于MLP的玉米干地上生物量估算模型隨著玉米生育期推進(jìn)，模型的精度急劇下降，3個生長期MLP模型驗證集R2分別為0.65、0.23、0.32，RMSE分別為0.27、2.15、5.03 t/hm2。CNN模型能夠較好地克服光譜飽和問題，具有良好的精度和適用性，3個生育期驗證集R2分別提高27.69%、191.30%、171.88%，RMSE分別降低22.22%、38.14%、45.53%。基于MLP的玉米鮮地上生物量估算模型在玉米生長后期模型的精度同樣較低，吐絲期、乳熟期驗證集的R2分別為0.27、0.37，RMSE分別為11.57、14.98 t/hm2。CNN模型2個生育期驗證集的R2分別提高159.26%、129.73%，RMSE分別降低26.62%、54.01%。使用原始多光譜圖像作為輸入的CNN模型取得了最好的估計結(jié)果，可為玉米不同生育期的監(jiān)測研究、精準(zhǔn)管理提供指導(dǎo)。

摘要:高效、及時獲取作物長勢信息對作物生產(chǎn)管理具有重要作用。目前針對小區(qū)域農(nóng)作物長勢監(jiān)測多以無人機光譜信息反演來實現(xiàn)，但綜合考慮農(nóng)作物不同生育期階段的表面特征信息進(jìn)行小區(qū)域農(nóng)作物長勢監(jiān)測的方法需進(jìn)一步研究。本文以冬小麥為研究對象，基于冬小麥株高和葉面積指數(shù)（Leaf area index，LAI）按照變異系數(shù)法構(gòu)建綜合長勢監(jiān)測指標(biāo)（Comprehensive growth monitoring indicators，CGMI），提出一種融合無人機光譜信息與紋理特征的冬小麥綜合長勢監(jiān)測方法。以搭載多光譜鏡頭的無人機獲取冬小麥4個生育期影像，得到12種植被指數(shù)和各波段的8類紋理特征。采用Person相關(guān)性分析方法，篩選出與CGMI相關(guān)性較好的植被指數(shù)與紋理特征，進(jìn)而采用隨機森林回歸（Random forest，RF）、偏最小二乘回歸（Partial least squares regression，PLSR）、支持向量機回歸（Support vector regression，SVR）3種機器學(xué)習(xí)方法分別構(gòu)建基于植被指數(shù)和基于植被指數(shù)與紋理特征的2個長勢監(jiān)測模型，通過比較得到較優(yōu)長勢監(jiān)測模型，最終獲得研究區(qū)冬小麥長勢空間分布信息。結(jié)果表明：3種機器學(xué)習(xí)方法中，基于植被指數(shù)與紋理特征的SVR長勢監(jiān)測模型精度最高（訓(xùn)練集R2為0.789，MAE為0.03，NRMSE為4.8%，RMSE為0.04），與基于植被指數(shù)的SVR長勢監(jiān)測模型相比，該模型決定系數(shù)提高5.1%，平均絕對誤差降低3.3%，標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差降低8.3%，均方根誤差降低10%。研究結(jié)果證明該方法精確、可靠，可為冬小麥長勢監(jiān)測提供參考。

摘要:準(zhǔn)確及時地監(jiān)測區(qū)域作物種植面積對保障我國糧食安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本研究利用Google Earth Engine（GEE）云平臺和融合的Sentinel-1 SAR雷達(dá)影像與Sentinel-2 SR地表反射率影像，對黃淮海平原2021年冬小麥進(jìn)行了監(jiān)督分類。通過對Sentinel時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行不同時間尺度合成與平滑處理，并對極化特征、光譜特征、植被指數(shù)、諧波系數(shù)和紋理特征進(jìn)行優(yōu)選，以探究不同時間尺度的影像序列及特征優(yōu)選對黃淮海平原冬小麥識別精度和泛化能力的影響。結(jié)果表明：特征優(yōu)選過程可以提高模型分類精度，在各類特征因子中，光譜特征重要性最高，其次為諧波系數(shù)、極化特征和紋理特征。隨著影像序列時間尺度的縮減，可以得到更高的分類精度，尺度30、20、10d平均總體精度分別為95.4%、95.6%和96.4%；但泛化能力也隨之降低，對應(yīng)的泛化能力分別為0.935、0.919和0.918。短時間尺度影像序列能夠更準(zhǔn)確地捕獲地物的特征細(xì)節(jié)，展現(xiàn)出更高的分類精度，但其對數(shù)據(jù)變化的適應(yīng)能力更差。此外，模型泛化能力在空間上呈現(xiàn)“越近越相關(guān)”的規(guī)律。利用GEE平臺及Sentinel系列衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對黃淮海平原冬小麥面積的準(zhǔn)確識別。整體上，混淆矩陣總體精度（OA）和F1值均在90%以上，分類結(jié)果在空間細(xì)節(jié)上與高分辨率圖像高度一致，同時提取的冬小麥種植面積與市級官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)高度相關(guān)（決定系數(shù)R2>0.9）。

摘要:農(nóng)作物精細(xì)分類在農(nóng)業(yè)資源調(diào)查、農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)監(jiān)管等諸多領(lǐng)域具有重要意義。極化合成孔徑雷達(dá)（Polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）能夠有效探測偽裝和穿透掩蓋物，提取多種散射特征信息，獲取覆蓋農(nóng)作物生長關(guān)鍵物候階段的連續(xù)時序信息，有效提升表達(dá)作物遙感特征的豐富度，在農(nóng)作物分類中獨具優(yōu)勢。但多時相和多特征的引入必然導(dǎo)致模型運算量劇增，不利于工程應(yīng)用。針對上述問題，本文提出了一種基于多特征優(yōu)化的PolSAR數(shù)據(jù)農(nóng)作物精細(xì)分類方法，首先對PolSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行多種極化目標(biāo)分解及參數(shù)提取以獲得多個散射特征；然后使用基于棧式稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)和ReliefF優(yōu)選的方法進(jìn)行特征增強與優(yōu)化，獲取最優(yōu)特征集；最后構(gòu)建具有2個分支結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，融合不同卷積深度輸出的特征，完成農(nóng)作物的高精度分類。通過對單時相數(shù)據(jù)的特征分析、單時相數(shù)據(jù)初步分類實驗和多時相數(shù)據(jù)不同特征集結(jié)合分類器的對比實驗，證明本文所提方法能夠在低維特征輸入的前提下，最大程度提取不同作物之間的差異性特征，準(zhǔn)確高效地實現(xiàn)對農(nóng)作物的精細(xì)分類，最高分類精度和Kappa系數(shù)分別達(dá)到97.69%和97.24%。

摘要:目前關(guān)于不同楊樹品種抗旱性的研究主要集中在利用傳統(tǒng)測量方法獲取形態(tài)結(jié)構(gòu)和生理生化表型參數(shù)進(jìn)而分析楊樹的抗旱性，依據(jù)多源成像傳感器提取的表型參數(shù)指標(biāo)確定楊樹干旱脅迫等級的方法較為少見。為了闡明楊樹耐旱的表型機制、篩選抗旱性樹種和明確楊樹抗旱等級，本文以楊樹不同性別的喜水和耐旱品種為研究對象，在楊樹苗期進(jìn)行梯度干旱脅迫處理，通過熱紅外以及RGB多源成像傳感器獲取楊樹冠層溫度參數(shù)與顏色植被指數(shù)表型數(shù)據(jù)，并建立基于1DCNN的多任務(wù)分類模型劃分楊樹苗期品種抗旱等級與干旱脅迫等級等2個分類任務(wù)，探究楊樹性別與生長時間對楊樹干旱脅迫響應(yīng)機制的影響。結(jié)果表明，以27組數(shù)據(jù)變量降維后的4個特征作為模型變量，與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法SVM、RF、XGBoost相比，本文提出的1DCNN多任務(wù)分類模型在楊樹品種抗旱等級分類與單株干旱脅迫等級分類2個任務(wù)中的模型分類精度皆達(dá)到最優(yōu)，分類準(zhǔn)確率分別為81.8%和62.3%；引入楊樹的性別和生長時間后共6個特征作為模型的輸入變量后，楊樹苗期品種抗旱等級與干旱脅迫等級的分類精度顯著提高，1DCNN多任務(wù)分類模型在2個分類任務(wù)中的準(zhǔn)確率分別達(dá)到93.5%與76.6%，模型分類準(zhǔn)確率分別提高11.7個百分點與14.3個百分點。研究結(jié)果表明，通過熱紅外與RGB成像傳感器獲取多源表型數(shù)據(jù)，并建立1DCNN多任務(wù)分類模型對實現(xiàn)楊樹干旱脅迫等級評估的可行性，同時表明楊樹的性別和生長時間作為模型輸入變量能夠有效提升模型的分類精度，可為篩選楊樹抗旱性品種提供新的思路與方法。

摘要:為實現(xiàn)對獼猴桃園區(qū)果樹整體生長健康狀況的快速、大規(guī)模監(jiān)測，以獼猴桃園冠層葉片為研究對象，基于無人機拍攝果園多光譜圖像，然后利用Pix4Dmapper軟件拼接多光譜圖像，獲取果園的正射影像圖，并進(jìn)行輻射校正。切分正射影像為420個區(qū)域圖像作為樣本，采用最大類間方差法（Otsu）分割樣本圖像的冠層葉片與土壤背景，并實測每個樣本的冠層SPAD值，構(gòu)建冠層葉片多光譜數(shù)據(jù)集。采用箱線圖法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常值檢測，剔除異常樣本；然后利用多光譜圖像多通道的數(shù)據(jù)特點，提取圖像的相鄰?fù)ǖ雷兓屎?3種常用植被指數(shù)，以及二者組合作為樣本特征值，接著利用CARS、LARS、IRIV等3種特征篩選算法優(yōu)選特征，分別結(jié)合偏最小二乘回歸（PLSR）、支持向量回歸（SVR）、嶺回歸（RR）、多元線性回歸（MLR）和極限梯度提升樹（XGBoost）、最小絕對收縮和選擇算子回歸（Lasso）、隨機森林回歸（RFR）、高斯過程回歸（GPR）等8種方法構(gòu)建模型，識別獼猴桃園冠層SPAD值；最后對比分析以不同樣本特征構(gòu)建的24個模型的性能，實驗結(jié)果表明：以相鄰?fù)ǖ雷兓蕿樘卣鹘⒌哪Ｐ椭校珿PR模型性能最好，R2、RMSE分別為0.770、3.044；以植被指數(shù)和相鄰?fù)ǖ雷兓式M合特征建立的模型中，GPR模型性能也最好，R2、RMSE分別為0.783、2.957；以植被指數(shù)為數(shù)據(jù)特征建立的XGBoost模型性能最優(yōu)，R2、RMSE分別為0.787、2.933；因此基于無人機遙感的智能檢測模型能夠?qū)麍@冠層葉綠素含量進(jìn)行準(zhǔn)確評估。

摘要:移動單線激光雷達(dá)（Laser detection and ranging，LiDAR）掃描（Mobile single-layer LiDAR scanning，MSLS）樹冠葉面積估計方法使用單一視角的單線激光雷達(dá)采集樹冠點云數(shù)據(jù)，獲取的冠層信息不夠全面，限制了樹冠葉面積估計精度。本文提出一種基于移動多線LiDAR掃描（Mobile multi-layer LiDAR scanning，MMLS）的樹冠葉面積估計方法，使用多線LiDAR從多個視角采集樹冠點云數(shù)據(jù)，提升樹冠葉面積估計精度。首先，將多線LiDAR采集的點云數(shù)據(jù)變換到世界坐標(biāo)系下，通過感興趣區(qū)域（Region of interest，ROI）提取出樹冠點云。然后，提出一種MMLS樹冠點云融合方法，逐個融合單個激光器采集的樹冠點云，設(shè)置距離閾值刪除重復(fù)點，添加新點。最后，構(gòu)建MMLS空間分辨率網(wǎng)格，建立基于樹冠網(wǎng)格面積的樹冠葉面積估計模型。實驗使用VLP-16型多線LiDAR傳感器搭建MMLS系統(tǒng)，設(shè)置1、1.5 m 2個測量距離和間隔45°的8個測量角度對6個具有不同冠層密度的樹冠進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，共得到96個樹冠樣本。采用本文方法，樹冠葉面積線性估計模型的均方根誤差（Root mean squared error，RMSE）為0.104 1 m2，比MSLS模型降低0.057 8 m2，決定系數(shù)R2為0.952 6，比MSLS模型提高0.067 5。實驗結(jié)果表明，本文方法通過多線LiDAR多視角樹冠點云數(shù)據(jù)采集、MMLS樹冠點云融合和空間分辨率網(wǎng)格構(gòu)建，有效提升了樹冠葉面積估計精度。

摘要:以多肉植物盆栽為研究對象，使用手持式RGB相機采集11個多肉植物盆栽的視頻數(shù)據(jù)，通過將視頻轉(zhuǎn)換為圖像幀、選取優(yōu)質(zhì)清晰圖像幀、計算相機位姿得到含豐富信息的RGB圖像數(shù)據(jù)。提出一種改進(jìn)神經(jīng)輻射場的多肉植物三維重建方法，根據(jù)實際場景提出新的射線采樣策略，同時引入改進(jìn)的圖像修復(fù)模塊與隱式模型重建點云方法，并根據(jù)點云重建結(jié)果提取多肉植株的葉片數(shù)、株高、冠圍、凸包體積、葉長、葉寬和葉色共7個表型參數(shù)。最后選取具有代表性、易測量的葉片數(shù)、株高、冠圍、葉長和葉寬5個表型參數(shù)進(jìn)行精度評估與誤差原因分析，平均絕對百分比誤差（MAPE）分別為2.32%、3.95%、4.95%、5.59%和9.55%，均方根誤差（RMSE）分別為0.86片和1.95、17.54、1.87、1.27 mm，決定系數(shù)(R2)分別為0.99、0.99、0.86、0.91和0.89。精度評估結(jié)果表明，所提取的表型參數(shù)能夠準(zhǔn)確、高效地反映多肉植株生長狀態(tài)，充分發(fā)揮RGB圖像新視角合成技術(shù)、圖像處理技術(shù)與三維點云重建技術(shù)的優(yōu)勢，實現(xiàn)多肉植株盆栽的表型參數(shù)高精度、非破壞性提取，能夠為多肉植物的種植和養(yǎng)育以及為非固定、多視角的RGB數(shù)據(jù)獲取研究提供重要的技術(shù)支持。

摘要:在實現(xiàn)果園作業(yè)全自動化的過程中，亟需直接構(gòu)建自然環(huán)境下果樹枝干三維模型的方法。本文通過對自然環(huán)境下以不同角度采集的果樹點云進(jìn)行配準(zhǔn)，并針對采樣一致性（SAC-IA）+迭代最近點（ICP）配準(zhǔn)算法在點云配準(zhǔn)中耗時較長以及精度不高的問題，結(jié)合點云法向量夾角提取源點云和目標(biāo)點云的特征點，并通過點云法向量夾角的余弦值在源點云和目標(biāo)點云的特征點中查找待匹配點對的方法，提出了一種基于果樹點云待匹配點對的改進(jìn)SAC-IA+ICP點云配準(zhǔn)算法；借助最小包圍盒劃分的分塊技術(shù)對配準(zhǔn)后的果樹點云進(jìn)行分塊，然后利用點云的幾何特征，對劃分的子塊進(jìn)行枝葉粗分割，最后使用歐氏聚類完成枝葉的精細(xì)分割。對比實驗結(jié)果顯示，改進(jìn)后的SAC-IA+ICP算法在平均旋轉(zhuǎn)誤差上相較于原始SAC-IA+ICP算法減少85.44%，配準(zhǔn)均方根誤差相較于原始SAC-IA+ICP算法減少71.74%，配準(zhǔn)時間相較于原始SAC-IA+ICP算法減少97.99%；同時，改進(jìn)后的SAC-IA+ICP算法在平均旋轉(zhuǎn)誤差上相較于SAC-IA+NDT算法減少90.38%，配準(zhǔn)均方根誤差相較于SAC-IA+NDT算法減少85.39%，配準(zhǔn)時間相較于SAC-IA+NDT算法減少98.04%。另外，本文采用的枝葉分割算法能夠完成枝葉分割，且相較于人工分割其分割準(zhǔn)確度可達(dá)94.77%。

摘要:在茶園水資源管理中，蒸散量（Evapotranspiration，ET）是評估作物水分需求的關(guān)鍵指標(biāo)，由于茶園蒸散量預(yù)測具有時序性、不穩(wěn)定性以及非線性耦合等特點，目前的茶園蒸散量預(yù)測模型存在預(yù)測精度較低的問題，針對此問題本文提出了一種新型的茶園蒸散量預(yù)測模型。首先使用互信息算法（Mutual information，MI）與主成分分析算法（Principal component analysis，PCA）相融合的數(shù)據(jù)處理算法（MIPCA），篩選強相關(guān)的特征并提取主成分；其次將時域卷積網(wǎng)絡(luò)（Temporal convolutional network，TCN）與Transformer融合，利用灰狼算法（Grey wolf optimization，GWO）優(yōu)化超參數(shù)，捕捉茶園數(shù)據(jù)的全局依賴關(guān)系；最后整合2個網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了MIPCA-TCN-GWO-Transformer模型，通過消融試驗和對比試驗驗證了模型性能，并對模型在不同時間步長下的性能進(jìn)行測試。結(jié)果表明，該模型平均絕對百分比誤差（Mean absolute percentage error，MAPE）、均方根誤差（Root mean square error，RMSE）和決定系數(shù)（Coefficient of determination, R2）3個評價指標(biāo)分別為0.015 mm/d、0.312 mm/d和0.962，優(yōu)于長短期記憶模型 (Long short term memory，LSTM)等傳統(tǒng)預(yù)測模型。在小時尺度、日尺度和月尺度下的R2分別為0.986、0.978和0.946，在不同時間步長下展現(xiàn)了良好的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。本文構(gòu)建的MIPCA-TCN-GWO-Transformer模型具有較高的預(yù)測精度和穩(wěn)定性，可為茶園水資源優(yōu)化管理和灌溉制度制定提供科學(xué)參考。

摘要:及時獲取大田作物根區(qū)土壤含水率（Soil moisture content，SMC）對于實現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉至關(guān)重要。本研究采用無人機多光譜技術(shù)，通過連續(xù)2年（2021—2022年）田間試驗，采集了大豆開花期不同土壤深度的SMC數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的無人機多光譜圖像，建立了與作物參數(shù)具有較強相關(guān)性的植被指數(shù)及冠層紋理特征。通過分析植被指數(shù)和紋理特征與各深度土層SMC的相關(guān)性，分別篩選出與各深度土層SMC相關(guān)系數(shù)達(dá)顯著相關(guān)（P<0.05）的參數(shù)作為模型的輸入變量（組合1：植被指數(shù)；組合2：紋理特征；組合3：植被指數(shù)結(jié)合紋理特征），分別利用支持向量機（Support vector machine，SVM）、梯度提升模型（Extreme gradient boosting，XGBoost）和梯度提升決策樹（Gradient boosting decision tree，GDBT）對各深度土層SMC進(jìn)行建模。結(jié)果表明，與20~40 cm和40~60 cm土層深度相比，植被指數(shù)和紋理特征在0~20 cm土層深度中與SMC表現(xiàn)出更高的相關(guān)性。XGBoost模型為SMC估算的最佳建模方法，特別是對于0~20 cm土層深度。該深度估計模型驗證集決定系數(shù)為0.881，均方根誤差為0.7%，平均相對誤差為3.758%。本研究結(jié)果為大豆根區(qū)SMC無人機多光譜監(jiān)測提供了基礎(chǔ)，為水分脅迫條件下作物生長的快速評估提供了參考。

摘要:針對寧夏中部干旱區(qū)馬鈴薯產(chǎn)量不高和土壤質(zhì)量較低等問題，本研究探討和評價寧夏中部旱區(qū)馬鈴薯農(nóng)田土壤質(zhì)量狀況，馬鈴薯產(chǎn)量與農(nóng)田環(huán)境因子的相互關(guān)系，以提高馬鈴薯產(chǎn)量和農(nóng)田土壤質(zhì)量。以馬鈴薯農(nóng)田為研究對象，2年試驗采用三因素完全隨機設(shè)計，灌溉處理設(shè)置灌溉定額（2 250 m3/hm2，W3）、節(jié)水20%（1 800 m3/hm2，W2）、節(jié)水40%（1 350 m3/hm2，W1）；施氮處理設(shè)置施氮量（195 kg/hm2，N3）、減氮20%（156 kg/hm2，N2）、減氮40%（117 kg/hm2，N1），以當(dāng)?shù)夭皇┑屎筒还嗨疄镃K處理，測定土壤養(yǎng)分含量、酶活性、微生物量碳氮磷含量及產(chǎn)量，并將其納入土壤質(zhì)量指數(shù)（SQI），與馬鈴薯產(chǎn)量進(jìn)行擬合分析。結(jié)果表明：水氮調(diào)控對土壤速效鉀、有效磷、硝態(tài)氮、銨態(tài)氮、全氮、全磷、全鉀、有機質(zhì)含量均有顯著影響，不同水氮調(diào)控下0~20 cm土層過氧化氫酶活性（SP）、蔗糖酶活性（SS）、土壤脲酶活性（SU）、土壤堿性磷酸酶活性（SAP）W2N2處理最大，較CK處理增加23.66%、86.28%、58.66%、56.92%，并隨土壤深度增加呈逐漸降低趨勢。馬鈴薯產(chǎn)量、土壤微生物量碳氮磷含量及化學(xué)計量在W2N2（1 800 m3/hm2、156 kg/hm2）處理最大。通過SQI得出中水中氮（W2N2）土壤質(zhì)量等級最高，通過擬合發(fā)現(xiàn)W2N2處理能夠協(xié)同提升土壤綜合質(zhì)量與馬鈴薯產(chǎn)量，該研究結(jié)果可為中國北方干旱地區(qū)馬鈴薯可持續(xù)生產(chǎn)和土壤質(zhì)量提升提供理論依據(jù)。

摘要:為分析明渠內(nèi)框架式流速儀流場特性與運動姿態(tài)，同時對流速儀倍常數(shù)K和摩阻系數(shù)C進(jìn)行率定，根據(jù)不可壓縮流體流動的Navier-Stokes方程和SST k-ω湍流模型，結(jié)合VOF多相流模型，建立動態(tài)網(wǎng)格下的6自由度(6DOF)剛體動力學(xué)耦合數(shù)值仿真模型，對水沖擊流速儀旋槳使之被動旋轉(zhuǎn)過程進(jìn)行了仿真，分析了流速儀在不同位置對流速儀倍常數(shù)K和摩阻系數(shù)C的影響規(guī)律。結(jié)果表明：采用動網(wǎng)格6DOF模型可以較好地模擬框架式流速儀在明渠的流動狀態(tài)，仿真結(jié)果可靠性較高；通過對不同時刻轉(zhuǎn)速與流速擬合曲線分析可知，流速儀位置不同會影響流速儀摩阻系數(shù)C，對流速儀倍常數(shù)K影響不大。研究結(jié)果可為進(jìn)一步研究框架式流速儀優(yōu)化和不同含沙水流條件下對流速儀的磨損提供參考。

摘要:為探尋節(jié)水灌溉條件下施入生物炭與有機肥對黑土區(qū)稻田凈碳排放的影響，于2023年開展田間試驗。試驗設(shè)置常規(guī)淹灌（F）和控制灌溉（C）兩種灌溉模式，同時在每種灌溉模式下設(shè)置生物炭還田（B）和有機肥還田（O）2種物料還田形式，以及無物料還田（N）作為對照組，共計6個處理。分析了兩種灌溉模式下施入生物炭與有機肥對稻田土壤CH4、CO2、N2O排放和水稻產(chǎn)量的影響，并結(jié)合土壤有機碳含量的變化，計算各處理的凈溫室氣體排放量（NGHGE）。結(jié)果表明：在施入相同物料下，控制灌溉處理CH4排放總量較常規(guī)灌溉減少71.06%~85.39%；CO2、N2O排放總量較常規(guī)灌溉分別增加41.89%~47.97%、27.56%~38.26%。與對照處理相比，生物炭施入使稻田N2O、CH4排放總量分別降低14.31%~23.90%、15.10%~23.83%，CO2排放總量增加23.03%~26.63%；有機肥施入使稻田N2O、CH4、CO2排放總量分別增加8.22%~12.09%、18.36%~19.22%、51.48%~53.48%。生物炭與有機肥施入均能增加土壤有機碳儲量與水稻產(chǎn)量，且控制灌溉下增幅效果更加明顯。控制灌溉處理NGHGE均顯著小于常規(guī)灌溉（P<0.05），且在控制灌溉下，與對照處理相比，施入生物炭與有機肥處理NGHGE分別減少44.01%、6.38%。綜合來看，控制灌溉下施入生物炭提高了水稻產(chǎn)量，同時增加了土壤有機碳儲量，并有效減少了黑土區(qū)稻田凈碳排放。該研究結(jié)果可為東北黑土區(qū)稻田制定節(jié)水、增產(chǎn)、固碳減排的水碳管理策略提供科學(xué)依據(jù)，對保障東北地區(qū)可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要意義。

摘要:氮素是水稻生長所必需的營養(yǎng)元素。為了提高產(chǎn)量往往過量施加氮肥，這不僅導(dǎo)致氮肥利用率低，還破壞了土壤質(zhì)量，減少氮肥施用則會導(dǎo)致水稻減產(chǎn)。為探究土壤改良劑（生物炭）能否補償減氮帶來的負(fù)面影響，本研究采用盆栽試驗，設(shè)置常規(guī)施氮（氮肥施用量110 kg/hm2，CK）、減氮10%（C1）及減氮10%條件下配施2.5%生物炭（C2）和5%生物炭（C3）4個處理，探討在減少氮肥使用條件下生物炭對土壤肥力及水稻產(chǎn)量的補償效應(yīng)及機制。結(jié)果表明：減氮10%對土壤綜合肥力無顯著影響，施加生物炭可有效地提高土壤肥力，且添加5%生物炭對土壤肥力的提升效果優(yōu)于添加2.5%生物炭。減氮10%導(dǎo)致水稻產(chǎn)量顯著降低，而生物炭施加可一定程度補償減氮造成的減產(chǎn)，其中添加2.5%生物炭對水稻產(chǎn)量的補償效果優(yōu)于添加5%生物炭，但仍未恢復(fù)到常規(guī)施氮水平。采用結(jié)構(gòu)方程探究減氮和施加生物炭條件下水稻產(chǎn)量的驅(qū)動因素，結(jié)果表明，減氮配施生物炭通過改變土壤pH值、全鉀含量、銨態(tài)氮含量和硝態(tài)氮含量，進(jìn)而直接或間接影響水稻產(chǎn)量，其中銨態(tài)氮含量和硝態(tài)氮含量是主要的調(diào)控因子，其不僅直接影響水稻產(chǎn)量，還可通過調(diào)控每穗粒數(shù)、有效穗數(shù)和千粒質(zhì)量間接影響水稻產(chǎn)量的形成；pH值和全鉀含量對水稻產(chǎn)量有負(fù)面效應(yīng)。本研究可為東北黑土區(qū)水稻種植業(yè)化肥減量和生物炭的高效利用提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:為探究農(nóng)牧交錯區(qū)暗管條件下種植耐鹽牧草對改良鹽漬土的效應(yīng)，在河套灌區(qū)紅衛(wèi)試驗基地開展為期2年的種植不同牧草田間試驗。試驗設(shè)置暗管條件下種植苜蓿（TM）、甜高粱（TB）、蘇丹草（TS）和無牧草（T），以空白地為對照（CK），共5種處理。結(jié)果表明，2年種植苜蓿（TM處理）0~60 cm土層平均容重最小，為1.416 g/cm3，較CK下降9.4%（P<0.05）；相比對照處理，暗管條件下種植牧草可顯著提高鹽漬土壤孔隙度，增幅為10.3%~24.3%（P<0.05），2年試驗后苜蓿孔隙度最高，為51.6%；各處理土壤有機質(zhì)（SOM）含量隨土層深度增加而減少，T處理0~60 cm土層有機質(zhì)流失嚴(yán)重，2年試驗期平均降低20.3%（P<0.05），而暗管+牧草處理可有效緩解SOM流失，TM處理效果較佳，2年SOM含量平均提高5.0%（P<0.05）。2021年暗管條件下牧草鮮質(zhì)量較2020年提高24.6%~49.2%（P<0.05），TM處理增產(chǎn)效果最大，為49.2%。綜上，暗管條件下種植苜蓿改良鹽漬土壤效果較佳，可實現(xiàn)河套灌區(qū)鹽漬土結(jié)構(gòu)改善與SOM含量提高，達(dá)到提高牧草產(chǎn)量的目標(biāo)，可為農(nóng)牧交錯區(qū)實施暗管工程+生物改良鹽漬土提供理論基礎(chǔ)與技術(shù)支撐。

摘要:針對傳統(tǒng)炭化工藝溫度不均、尾氣凈化難、能量消耗大的問題，設(shè)計了一種小型攪拌熱解氣回燃式生物質(zhì)炭化設(shè)備。采用雙螺旋帶攪拌，使生物質(zhì)橫向?qū)α鳎軣峋鶆颍辉O(shè)計熱解氣引流裝置使其回流至燃燒室引燃，減少熱解氣排放的同時，為生物質(zhì)炭化提供能量，降低了炭化能量投入。基于計算機仿真技術(shù)建立了樣機模型，并對炭化爐溫度場及熱流場進(jìn)行了矢量分析，計算結(jié)果表明爐內(nèi)溫度分布均勻。設(shè)計了炭化爐樣機，以稻殼為原料進(jìn)行生物質(zhì)炭化試驗。結(jié)果表明，熱解氣引燃后炭化室溫度能夠保證生物質(zhì)炭化所需條件。正交試驗結(jié)果表明，最佳炭化率因素水平組合為：螺旋攪拌器轉(zhuǎn)速為43 r/min、炭化室物料充滿系數(shù)為88.68%、炭化時間為15 min，此時，炭化率最高為50.86%。

摘要:為實現(xiàn)枇杷采后快速、準(zhǔn)確篩選，本文以MobileViT為主干特征提取網(wǎng)絡(luò)，通過分別在Layer1和Layer2層之后嵌入注意力模塊CBAM（Convolutional block attention module），強化網(wǎng)絡(luò)在通道和空間上對細(xì)節(jié)特征的提取能力，構(gòu)建了一種輕量化網(wǎng)絡(luò)模型MobileViT-CBAM。相較于MobileViT，在驗證集和測試集上本文方法對疤痕、機械傷、腐爛等缺陷果的識別準(zhǔn)確率分別提高1.17、1.23個百分點。試驗結(jié)果表明，MobileViT-CBAM模型與VGG16、ResNet34、MobileNetV2相比較，準(zhǔn)確率最高（97.86%），同時兼具內(nèi)存占用量小（3.768 MB）、推理時間短（每幅圖像需42 ms）的優(yōu)勢。該輕量化網(wǎng)絡(luò)模型可部署于嵌入式系統(tǒng)。本研究為構(gòu)建枇杷在線檢測系統(tǒng)提供了缺陷識別理論基礎(chǔ)，為枇杷等農(nóng)產(chǎn)品外部品質(zhì)檢測提供了一個高效、準(zhǔn)確的方法。

摘要:針對遠(yuǎn)洋捕撈追溯流程缺少產(chǎn)品新鮮度定量分析，分析結(jié)果可信度差等問題，以三文魚為例，詳細(xì)分析遠(yuǎn)洋捕撈追溯流程，基于層次分析法建立了遠(yuǎn)洋捕撈產(chǎn)品新鮮度指標(biāo)評價體系，提出新鮮度得分公式，實現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的產(chǎn)品新鮮度評價。結(jié)合ECDSA簽名技術(shù)與智能合約實現(xiàn)了追溯責(zé)任的精準(zhǔn)定位，通過引入信譽積分?jǐn)?shù)據(jù)，建立了獎勵、懲罰、補償機制三位一體的企業(yè)雙向信譽評價模型，保障了信譽評價主體的積極性及新鮮度得分?jǐn)?shù)據(jù)的真實性，實現(xiàn)了產(chǎn)品新鮮度的可信追溯。安全性分析表明信譽積分的攻擊難度等價于ECDSA私鑰的破解難度，證明了信譽評價模型可信、安全及不可篡改的特性。性能測試結(jié)果顯示，追溯數(shù)據(jù)讀寫吞吐量保持在500筆/s與150筆/s以上，讀寫成功率分別為100%與98%，數(shù)據(jù)寫入平均耗時為0.416 s，數(shù)據(jù)查詢平均耗時為0.142 s，相比基于可靠企業(yè)信譽評估機制的區(qū)塊鏈農(nóng)產(chǎn)品可信追溯模型，存儲與查詢效率分別提升55.8%與63.4%，基本滿足產(chǎn)品實際追溯業(yè)務(wù)需求。

摘要:針對熱泵式低溫循環(huán)糧食烘干機監(jiān)控手段落后、信息化程度低等問題，設(shè)計了基于物聯(lián)網(wǎng)的熱泵式低溫循環(huán)烘干機監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)采用感知層、傳輸層和應(yīng)用層相結(jié)合的體系架構(gòu)，以可編程控制器（Programmable logic controller，PLC）和HMI觸摸屏為核心，設(shè)計開發(fā)控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對烘干機和熱泵的實時監(jiān)測、圖形化顯示、安全保護(hù)和自動化控制；采用Linux的CentOS系統(tǒng)開發(fā)服務(wù)端系統(tǒng)框架，通過EG8000mini模塊將采集的數(shù)據(jù)接入AP基站并存儲至數(shù)據(jù)庫，使用戶可以通過計算機端或手機APP對熱泵式低溫循環(huán)糧食烘干機進(jìn)行遠(yuǎn)程實時監(jiān)控。試驗驗證結(jié)果顯示，系統(tǒng)通信成功率高于98%，對環(huán)境溫度、熱風(fēng)溫度、熱風(fēng)相對濕度及熱風(fēng)風(fēng)速實時檢測平均絕對誤差分別為0.3℃、0.26℃、1.2%和0.47 m/s，可滿足熱泵式低溫循環(huán)烘干機遠(yuǎn)程監(jiān)控需求。

摘要:針對水熱提取反應(yīng)目前主要依靠微波強化，存在穿透深度小、加熱均勻性差的問題，利用加熱均勻性更好的射頻波為熱源，基于常見的水平式平行極板射頻加熱系統(tǒng)設(shè)計了一套適用于射頻強化的水熱反應(yīng)器。該水熱反應(yīng)器主要由雙層反應(yīng)釜、壓力調(diào)節(jié)裝置、光纖測溫計和氣動磁力攪拌器4部分構(gòu)成，首先對整機結(jié)構(gòu)及工作原理進(jìn)行闡述，然后基于內(nèi)壓薄壁圓筒應(yīng)力分析理論和磁力耦合傳動理論對雙層反應(yīng)釜和氣動磁力攪拌器的關(guān)鍵零部件進(jìn)行設(shè)計，并完成了壓力調(diào)節(jié)裝置和測溫方式的設(shè)計和選型，最后完成射頻強化水熱反應(yīng)試驗平臺的搭建，并選取攪拌轉(zhuǎn)速、液固比和射頻極板間距對水熱反應(yīng)器的攪拌和升溫性能進(jìn)行了測試。結(jié)果表明：當(dāng)液固比大于20 mL/g時，攪拌轉(zhuǎn)速與對照樣品純水無顯著差異（p>0.05），此時液固比不再是影響攪拌轉(zhuǎn)速的主要因素；當(dāng)液固比小于40 mL/g、攪拌轉(zhuǎn)速大于150 r/min時，極板間距是影響物料升溫速率的主要因素，隨著極板間距的減小，升溫速率不斷加快，當(dāng)極板間距為130 mm時，升溫速率可達(dá)到8~10℃/min。

摘要:針對純電動拖拉機工況隨機性大、動態(tài)負(fù)荷變化頻繁導(dǎo)致能量利用率低等問題，提出了基于負(fù)載自適應(yīng)的蓄電池/超級電容混合電源的純電動拖拉機動力電源供能系統(tǒng)。通過分析純電動拖拉機的作業(yè)工況特點以及功率需求，采用動態(tài)規(guī)劃分析方法找出動力系統(tǒng)最優(yōu)控制模式，并且從動態(tài)規(guī)劃分析結(jié)果中提出分段式控制規(guī)則，建立了功率劃分參數(shù)模型與負(fù)載統(tǒng)計量之間的函數(shù)關(guān)系。在此基礎(chǔ)上提出了一種基于負(fù)載自適應(yīng)規(guī)則的電動拖拉機能量管理策略，并對平穩(wěn)路況組合負(fù)載周期和非平穩(wěn)路況隨機負(fù)載周期模式進(jìn)行了驗證實驗。實驗結(jié)果表明，與普通控制規(guī)則的能量管理策略相比，本文所提出的電動拖拉機負(fù)載自適應(yīng)能量管理策略具有更強的電池保護(hù)和節(jié)能能力，能實現(xiàn)負(fù)載自適應(yīng)模式下的最優(yōu)能量管理，其中在不同工況下電池安培小時吞吐量及電源系統(tǒng)總能量損失分別降低10.5%~15.7%和8.7%~15.1%，表明所提出的電動拖拉機負(fù)載自適應(yīng)能量管理策略能夠以較低的計算成本實時在線實現(xiàn)最優(yōu)的能量管理。

摘要:針對狹小空間內(nèi)工作機器的需求，根據(jù)基于方位特征集的并聯(lián)機構(gòu)拓?fù)湓O(shè)計理論和方法，設(shè)計了12個移動副驅(qū)動的單回路空間兩平移并聯(lián)機構(gòu)，并對其進(jìn)行了自由度計算；對其中8個機構(gòu)進(jìn)行運動學(xué)建模，分別推導(dǎo)出其一元八次方程（封閉解）和符號式反解，并進(jìn)行數(shù)值算例驗證；運用差分進(jìn)化算法以限定尺度約束下的可達(dá)工作空間最大為優(yōu)化目標(biāo)，分別對其中8個機構(gòu)進(jìn)行尺度優(yōu)化，并求得其對應(yīng)的可達(dá)工作空間，對比分析后優(yōu)選出2個具有最大可達(dá)工作空間的兩平移并聯(lián)機構(gòu)；為剛度分析、動力學(xué)分析及結(jié)構(gòu)設(shè)計奠定了基礎(chǔ)。

摘要:針對靜液壓驅(qū)動的工程及農(nóng)業(yè)裝備中典型泵控馬達(dá)系統(tǒng)低壓回路存在連續(xù)功率損失，回路油液溫度隨負(fù)載及油箱溫度變化大等問題，本文提出一種基于變補油及沖洗回路(ACFC)聯(lián)控的節(jié)能熱管理方法。在典型泵控馬達(dá)系統(tǒng)低壓回路中引入電比例恒壓變量泵及電比例節(jié)流閥，實現(xiàn)沖洗流量可控調(diào)節(jié)及補油流量自動適應(yīng)，以提供回路溫度的控制自由度；基于實驗測試數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于損失模型的泵控馬達(dá)系統(tǒng)產(chǎn)熱模型;依據(jù)系統(tǒng)產(chǎn)熱模型設(shè)計了一種基于前饋+PD反饋控制算法的熱管理方法對回路溫度進(jìn)行控制；采用基于功率跟隨的泵控馬達(dá)系統(tǒng)調(diào)速策略,在不同負(fù)載、不同初始溫度等工況下，對典型泵控馬達(dá)系統(tǒng)和基于ACFC的泵控馬達(dá)系統(tǒng)開展對比實驗。實驗結(jié)果表明,所建立的損失模型可實現(xiàn)對泵控馬達(dá)系統(tǒng)產(chǎn)熱功率實時估計，估計精度達(dá)到±10%，驗證了所建系統(tǒng)產(chǎn)熱模型的正確性；在ACFC具有一定散熱裕度的條件下，提出的熱管理方法可使回路溫度控制精度達(dá)到±0.5℃，并降低低壓回路功率消耗24.7%~66.7%，使系統(tǒng)總傳動效率提高0.9%~3.9%，有效驗證了所提熱管理方法的溫控及節(jié)能性能。基于ACFC的熱管理方法可為靜液壓驅(qū)動的工程及農(nóng)業(yè)裝備節(jié)能控制及熱管理提供一種思路及方法。