智能农机控制系统结构组成与应用

王 芸,王 宏,李 强

(新疆工程学院,乌鲁木齐 830023)

0 引言

随着全球人口的不断增长和农村劳动力短缺,现代农业面临着越来越大的挑战。传统的人工农业生产模式已经不能满足现代农业高效、精准、绿色的发展要求[1]。因此,智能化农业作为一种新的农业生产方式,成为了当前农业发展的热点和趋势。

智能农机控制系统作为智慧农业的重要组成部分,可以实现对农机作业过程的智能化监控和优化,其关键技术主要包括机器视觉、传感器、数据采集和处理、控制算法等[2]。

本文对智能农机控制系统的组成与应用进行介绍,着重探讨其在现代化农业生产中的作用和前景。同时,将分析该系统的优缺点及未来发展方向,为智能化农业的推广和发展提供参考。

1 智能农机控制系统组成

智能农机控制系统主要包括硬件和软件两个部分。硬件系统组成主要包括机器视觉设备、传感器、执行机构等,以实现对农机行驶和作业过程的实时监测和控制;软件系统主要包括数据采集、处理、控制算法等模块,以实现对农机作业过程的智能化控制和优化[3]。本章节主要对各个关键设备及技术进行说明与分析。

1.1 硬件系统

1.1.1 机器视觉设备

机器视觉设备是智能农机控制系统的重要组成部分,可以实现对农田环境和农机作业过程的实时监测和分析,从而帮助农机实现更高效、更精准的作业[4-5]。

机器视觉系统主要包括高分辨率的摄像头和图像处理芯片等。摄像头可以捕捉农机作业过程中的图像数据,而图像处理芯片则可以对图像进行实时处理和分析。在图像处理过程中,需要进行特征提取、目标检测、识别和路径跟踪等处理[6],进而实现对农业机械执行机构的控制,并通过传感器设备实现农业机械与外部环境的信息交互(图1)。在农机收获作业过程中,机器视觉设备可以实现对作物的实时监测和识别,判断作物生长状态和收获时间,对收获过程中的损耗情况进行实时监测和控制。此外,在农机施肥、喷药等作业过程中,机器视觉设备可以通过对土壤、植株和农机作业过程中的图像进行分析和处理,分析土壤质量、植株生长状态及植株叶片颜色等信息,从而确定植物的营养需求,基于分析结果,系统可以智能地调整施肥装置的操作,控制施肥剂的投放量和位置,以实现精确的施肥和喷药等操作[7]。

图1 农业机械机器视觉导航系统结构

1.1.2 传感器

智能农机控制系统需要配备各种类型的传感器,以实现对农机作业过程中的参数和状态的实时监测和控制。例如,气象传感器可以监测空气温度、湿度、风速等参数,从而实现对农机作业过程的优化;土壤传感器可以监测土壤温度、湿度、养分含量等参数,从而实现对施肥和灌溉过程的控制。传感器可以与智能农机控制系统相连,将实时采集的数据传输给系统,系统通过分析和处理这些数据,实现对农机作业过程的实时监测和控制,从而提高作业效率和准确性,并根据不同作物需求进行智能化调节。

1.1.3 执行机构

智能农机控制系统与各种类型的执行机构配合实现对农机运动和作业过程的实时控制和调节。常见的执行机构主要包括电机、液压系统、气动系统等,通过控制系统进行调控,从而实现对农机作业效率和农作物生产质量的优化[8]。除了上述执行机构外,智能农机控制系统还需要配备传感器、执行器、控制器等各种硬件和软件组件。这些组件通过互联网、传输协议等技术手段进行联通,实现对农机作业过程的实时监测和控制,从而提高农机作业效率和农作物生产质量。

1.2 软件系统

1.2.1 数据采集和处理

智能农机控制系统需要对各种类型的数据进行采集和处理,以实现对农机作业过程的智能化控制和优化[9]。常见的数据采集和处理技术主要包括数据挖掘分析和决策模型算法。

1)数据挖掘和分析。通过运用数据挖掘和分析技术,智能农机控制系统可以从大量数据中发现模式、趋势和规律,并提供决策支持。例如,通过分析历史数据和作物生长模型,系统可以预测作物的生长情况,以及对农机作业参数进行优化调整。

2)决策模型和算法。基于采集和处理的数据,智能农机控制系统可以建立决策模型和算法,用于实现对农机作业过程的智能化控制和优化。这些模型和算法可以根据作物需求、土壤条件、气象因素等因素,自动调整农机作业参数,如施肥量、灌溉量、作业速度等。

1.2.2 控制算法

智能农机控制系统需要配备各种类型的控制算法,以实现对农机作业过程的智能化控制和优化。常见的控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。其中,PID控制是一种经典的控制算法,通过对偏差、积分和微分等因素的控制,实现对农机作业过程的稳定控制和调节。模糊控制则是一种基于模糊逻辑的控制方法,可以根据作业任务和环境参数等信息,对农机作业过程进行实时控制和调节。而神经网络控制则是一种基于神经网络的控制方法,可以通过学习和优化算法,实现对农机作业过程的自适应控制和优化。

在农机作业过程中,需要根据作业任务和环境参数等信息,选择合适的控制算法进行控制和调节。例如,SprayMaster200变量喷药系统可以实现对农机喷药过程的实时监测和调节。该系统配备了高精度的流量计和液位传感器等设备,可以实现对农机喷药量的准确控制和调节,从而实现农机喷药过程的精准化管理和优化。SprayMaster200系统可以根据喷药过程中的流量、压力、液位等参数信息,自动调节喷药泵的工作状态,实现对喷药量的精准控制。同时,系统还可以实现对农机喷雾宽度和喷雾角度等参数的调节,从而实现对农机喷药过程的全面控制。

2 智能农机控制系统的应用

2.1 农田作业

智能农机控制系统可以实现对农田作业过程的实时监测和调节。本章节以播种和收获过程为例开展相关分析。

2.1.1 播种过程

在播种过程中,智能农机控制系统可以根据土壤湿度和温度等参数,实现对播种深度、作业速度、种子投放量的控制和优化,并提供地块识别和管理功能,以及数据记录和分析支持(表1)。这些应用可以根据土壤和环境条件智能调整播种操作,提高种子的生长潜力和整体播种效率。

表1 智能农机控制系统在播种作业中的应用

2.1.2 收获过程

智能农机控制系统在收获作业中的应用主要包括刀具状态监测、作业效率监测、速度和刀具转速调节、异常检测和报警,可以实时监测和调节收割机的状态和参数(表2),提高收割效率、农作物生产质量。

表2 智能农机控制系统在收获作业中的应用

2.2 灌溉施肥

2.2.1 智能灌溉

通过智能灌溉系统,可以根据作物的水分需求、土壤湿度、气象条件等因素,实现对灌溉过程的精确控制和自动调节,以提高水资源利用效率、节约成本,并最大程度地满足农作物的生长需求。应用优势主要包括以下几个方面。

1)精确灌溉。智能农机控制系统通过实时监测土壤湿度和气象参数等信息,能够精确控制灌溉水量和时间。根据作物水分需求和土壤湿度变化,系统可以自动调节灌溉设备,确保作物得到适量的水分供给,避免灌溉过度或不足。

2)提高水资源利用。系统通过精确的灌溉量调节和灌溉时间控制,最大限度地减少水的消耗,提高水资源的利用效率。

3)自动化操作。智能农机控制系统能够自动调节灌溉设备的工作,无需人工干预。系统根据预设的灌溉计划和决策结果,自动控制灌溉设备的开关、阀门或泵的工作状态,实现灌溉过程的自动化操作。

4)实时监测与反馈。通过实时监测和数据分析,系统可以对灌溉效果进行评估和优化,及时调整灌溉策略,确保作物的健康生长。

2.2.2 变量施肥

智能农机控制系统通过实时监测土壤养分含量和气象参数等信息,系统可以自动调节肥料的喷洒量和时间,以满足作物养分需求和环境条件的变化。主要工作原理与流程如下。

1)数据采集。系统通过传感器实时监测土壤养分含量和气象参数等信息。土壤养分传感器测量土壤中的氮、磷、钾等养分含量,而气象传感器测量空气温度、湿度、降雨量、风速等气象参数。

2)数据分析。采集数据通过算法和模型进行分析,系统根据作物的生长阶段和养分需求,以及环境条件的变化,对土壤养分含量和气象参数进行评估和分析。

3)决策制定。基于数据分析结果,系统根据作物的养分需求、土壤养分水平和环境条件等因素,计算出最佳肥料喷洒量和时间。

4)控制执行。通过控制器控制智能农机中的肥料喷洒装置,过调节喷洒装置的开关、阀门或泵的工作状态,自动调节肥料喷洒量和时间,实现精确的肥料喷洒控制。

5)监测和反馈。系统持续监测作物的生长情况、土壤养分变化和环境条件等。通过传感器的反馈和实时数据的比对,系统可以验证肥料喷洒效果和作物的响应情况。

3 智能农机控制系统发展趋势

随着智能农业技术的不断发展和应用,智能农机控制系统的应用范围和能力也将不断扩展和增强。未来智能农机控制系统将在以下方面展现更多的潜力和优势。

3.1 多机协同

智能农机控制系统的多机协同发展利用通信和协作实现农机之间的数据共享和指令传递,实现任务协同与分工,提高农田作业效率和资源利用。通过空间协同和路径规划,避免冲突和浪费,实现农机之间的协调行动。多机协同发展能够提升农田管理效果、优化资源利用,为农业生产带来更高效益和可持续发展。

3.2 多元信息融合

智能农机控制系统的多元信息融合发展利用多种传感器数据、地理信息系统、历史记录和决策支持系统的融合,实现对农田管理的全面、准确支持。通过整合不同来源的信息,系统能够提供更精确的农田状况和作物需求的数据,帮助农民和农业专业人员做出科学决策,提高农田管理效率和资源利用效果,促进农业的可持续发展和提高农作物的产量和质量。

3.3 生态友好

智能农机控制系统可以通过优化作业路径和调整作业参数,实现农机的节能减排,同时精准施用肥料和农药,减少过量使用对土壤和水源的污染风险。此外,智能农机控制系统还识别和保护农田中的生态要素,促进资源循环利用,鼓励有机废弃物和农作物残渣的再利用,并通过精细管理和保护土壤,维护其生态功能和肥力。

4 结语

本文以智能农机控制系统结构组成及关键技术为主要研究内容，系统阐述了智能农机控制系统的结构，并进一步说明了智能农机控制系统在作物播种、收获及智能灌溉、施肥作业中的应用，并总结了未来智能农机控制系统应该逐步实现多机协同作业，其次通过将农田的地理位置、土壤质地、坡度、降雨分布等信息与农机数据进行关联，可以更好地了解农田的特征和变化，从而进行更精确的决策和管理，此外，应该通过采用环保技术和策略，减少对环境的负面影响，实现可持续农业发展。