智能農機控制系統結構組成與應用

王 蕓,王 宏,李 強

(新疆工程學院,烏魯木齊 830023)

0 引言

隨著全球人口的不斷增長和農村勞動力短缺,現代農業面臨著越來越大的挑戰。傳統的人工農業生產模式已經不能滿足現代農業高效、精準、綠色的發展要求[1]。因此,智能化農業作為一種新的農業生產方式,成為了當前農業發展的熱點和趨勢。

智能農機控制系統作為智慧農業的重要組成部分,可以實現對農機作業過程的智能化監控和優化,其關鍵技術主要包括機器視覺、傳感器、數據采集和處理、控制算法等[2]。

本文對智能農機控制系統的組成與應用進行介紹,著重探討其在現代化農業生產中的作用和前景。同時,將分析該系統的優缺點及未來發展方向,為智能化農業的推廣和發展提供參考。

1 智能農機控制系統組成

智能農機控制系統主要包括硬件和軟件兩個部分。硬件系統組成主要包括機器視覺設備、傳感器、執行機構等,以實現對農機行駛和作業過程的實時監測和控制;軟件系統主要包括數據采集、處理、控制算法等模塊,以實現對農機作業過程的智能化控制和優化[3]。本章節主要對各個關鍵設備及技術進行說明與分析。

1.1 硬件系統

1.1.1 機器視覺設備

機器視覺設備是智能農機控制系統的重要組成部分,可以實現對農田環境和農機作業過程的實時監測和分析,從而幫助農機實現更高效、更精準的作業[4-5]。

機器視覺系統主要包括高分辨率的攝像頭和圖像處理芯片等。攝像頭可以捕捉農機作業過程中的圖像數據,而圖像處理芯片則可以對圖像進行實時處理和分析。在圖像處理過程中,需要進行特征提取、目標檢測、識別和路徑跟蹤等處理[6],進而實現對農業機械執行機構的控制,并通過傳感器設備實現農業機械與外部環境的信息交互(圖1)。在農機收獲作業過程中,機器視覺設備可以實現對作物的實時監測和識別,判斷作物生長狀態和收獲時間,對收獲過程中的損耗情況進行實時監測和控制。此外,在農機施肥、噴藥等作業過程中,機器視覺設備可以通過對土壤、植株和農機作業過程中的圖像進行分析和處理,分析土壤質量、植株生長狀態及植株葉片顏色等信息,從而確定植物的營養需求,基于分析結果,系統可以智能地調整施肥裝置的操作,控制施肥劑的投放量和位置,以實現精確的施肥和噴藥等操作[7]。

圖1 農業機械機器視覺導航系統結構

1.1.2 傳感器

智能農機控制系統需要配備各種類型的傳感器,以實現對農機作業過程中的參數和狀態的實時監測和控制。例如,氣象傳感器可以監測空氣溫度、濕度、風速等參數,從而實現對農機作業過程的優化;土壤傳感器可以監測土壤溫度、濕度、養分含量等參數,從而實現對施肥和灌溉過程的控制。傳感器可以與智能農機控制系統相連,將實時采集的數據傳輸給系統,系統通過分析和處理這些數據,實現對農機作業過程的實時監測和控制,從而提高作業效率和準確性,并根據不同作物需求進行智能化調節。

1.1.3 執行機構

智能農機控制系統與各種類型的執行機構配合實現對農機運動和作業過程的實時控制和調節。常見的執行機構主要包括電機、液壓系統、氣動系統等,通過控制系統進行調控,從而實現對農機作業效率和農作物生產質量的優化[8]。除了上述執行機構外,智能農機控制系統還需要配備傳感器、執行器、控制器等各種硬件和軟件組件。這些組件通過互聯網、傳輸協議等技術手段進行聯通,實現對農機作業過程的實時監測和控制,從而提高農機作業效率和農作物生產質量。

1.2 軟件系統

1.2.1 數據采集和處理

智能農機控制系統需要對各種類型的數據進行采集和處理,以實現對農機作業過程的智能化控制和優化[9]。常見的數據采集和處理技術主要包括數據挖掘分析和決策模型算法。

1)數據挖掘和分析。通過運用數據挖掘和分析技術,智能農機控制系統可以從大量數據中發現模式、趨勢和規律,并提供決策支持。例如,通過分析歷史數據和作物生長模型,系統可以預測作物的生長情況,以及對農機作業參數進行優化調整。

2)決策模型和算法。基于采集和處理的數據,智能農機控制系統可以建立決策模型和算法,用于實現對農機作業過程的智能化控制和優化。這些模型和算法可以根據作物需求、土壤條件、氣象因素等因素,自動調整農機作業參數,如施肥量、灌溉量、作業速度等。

1.2.2 控制算法

智能農機控制系統需要配備各種類型的控制算法,以實現對農機作業過程的智能化控制和優化。常見的控制算法包括PID控制、模糊控制、神經網絡控制等。其中,PID控制是一種經典的控制算法,通過對偏差、積分和微分等因素的控制,實現對農機作業過程的穩定控制和調節。模糊控制則是一種基于模糊邏輯的控制方法,可以根據作業任務和環境參數等信息,對農機作業過程進行實時控制和調節。而神經網絡控制則是一種基于神經網絡的控制方法,可以通過學習和優化算法,實現對農機作業過程的自適應控制和優化。

在農機作業過程中,需要根據作業任務和環境參數等信息,選擇合適的控制算法進行控制和調節。例如,SprayMaster200變量噴藥系統可以實現對農機噴藥過程的實時監測和調節。該系統配備了高精度的流量計和液位傳感器等設備,可以實現對農機噴藥量的準確控制和調節,從而實現農機噴藥過程的精準化管理和優化。SprayMaster200系統可以根據噴藥過程中的流量、壓力、液位等參數信息,自動調節噴藥泵的工作狀態,實現對噴藥量的精準控制。同時,系統還可以實現對農機噴霧寬度和噴霧角度等參數的調節,從而實現對農機噴藥過程的全面控制。

2 智能農機控制系統的應用

2.1 農田作業

智能農機控制系統可以實現對農田作業過程的實時監測和調節。本章節以播種和收獲過程為例開展相關分析。

2.1.1 播種過程

在播種過程中,智能農機控制系統可以根據土壤濕度和溫度等參數,實現對播種深度、作業速度、種子投放量的控制和優化,并提供地塊識別和管理功能,以及數據記錄和分析支持(表1)。這些應用可以根據土壤和環境條件智能調整播種操作,提高種子的生長潛力和整體播種效率。

表1 智能農機控制系統在播種作業中的應用

2.1.2 收獲過程

智能農機控制系統在收獲作業中的應用主要包括刀具狀態監測、作業效率監測、速度和刀具轉速調節、異常檢測和報警,可以實時監測和調節收割機的狀態和參數(表2),提高收割效率、農作物生產質量。

表2 智能農機控制系統在收獲作業中的應用

2.2 灌溉施肥

2.2.1 智能灌溉

通過智能灌溉系統,可以根據作物的水分需求、土壤濕度、氣象條件等因素,實現對灌溉過程的精確控制和自動調節,以提高水資源利用效率、節約成本,并最大程度地滿足農作物的生長需求。應用優勢主要包括以下幾個方面。

1)精確灌溉。智能農機控制系統通過實時監測土壤濕度和氣象參數等信息,能夠精確控制灌溉水量和時間。根據作物水分需求和土壤濕度變化,系統可以自動調節灌溉設備,確保作物得到適量的水分供給,避免灌溉過度或不足。

2)提高水資源利用。系統通過精確的灌溉量調節和灌溉時間控制,最大限度地減少水的消耗,提高水資源的利用效率。

3)自動化操作。智能農機控制系統能夠自動調節灌溉設備的工作,無需人工干預。系統根據預設的灌溉計劃和決策結果,自動控制灌溉設備的開關、閥門或泵的工作狀態,實現灌溉過程的自動化操作。

4)實時監測與反饋。通過實時監測和數據分析,系統可以對灌溉效果進行評估和優化,及時調整灌溉策略,確保作物的健康生長。

2.2.2 變量施肥

智能農機控制系統通過實時監測土壤養分含量和氣象參數等信息,系統可以自動調節肥料的噴灑量和時間,以滿足作物養分需求和環境條件的變化。主要工作原理與流程如下。

1)數據采集。系統通過傳感器實時監測土壤養分含量和氣象參數等信息。土壤養分傳感器測量土壤中的氮、磷、鉀等養分含量,而氣象傳感器測量空氣溫度、濕度、降雨量、風速等氣象參數。

2)數據分析。采集數據通過算法和模型進行分析,系統根據作物的生長階段和養分需求,以及環境條件的變化,對土壤養分含量和氣象參數進行評估和分析。

3)決策制定。基于數據分析結果,系統根據作物的養分需求、土壤養分水平和環境條件等因素,計算出最佳肥料噴灑量和時間。

4)控制執行。通過控制器控制智能農機中的肥料噴灑裝置,過調節噴灑裝置的開關、閥門或泵的工作狀態,自動調節肥料噴灑量和時間,實現精確的肥料噴灑控制。

5)監測和反饋。系統持續監測作物的生長情況、土壤養分變化和環境條件等。通過傳感器的反饋和實時數據的比對,系統可以驗證肥料噴灑效果和作物的響應情況。

3 智能農機控制系統發展趨勢

隨著智能農業技術的不斷發展和應用,智能農機控制系統的應用范圍和能力也將不斷擴展和增強。未來智能農機控制系統將在以下方面展現更多的潛力和優勢。

3.1 多機協同

智能農機控制系統的多機協同發展利用通信和協作實現農機之間的數據共享和指令傳遞,實現任務協同與分工,提高農田作業效率和資源利用。通過空間協同和路徑規劃,避免沖突和浪費,實現農機之間的協調行動。多機協同發展能夠提升農田管理效果、優化資源利用,為農業生產帶來更高效益和可持續發展。

3.2 多元信息融合

智能農機控制系統的多元信息融合發展利用多種傳感器數據、地理信息系統、歷史記錄和決策支持系統的融合,實現對農田管理的全面、準確支持。通過整合不同來源的信息,系統能夠提供更精確的農田狀況和作物需求的數據,幫助農民和農業專業人員做出科學決策,提高農田管理效率和資源利用效果,促進農業的可持續發展和提高農作物的產量和質量。

3.3 生態友好

智能農機控制系統可以通過優化作業路徑和調整作業參數,實現農機的節能減排,同時精準施用肥料和農藥,減少過量使用對土壤和水源的污染風險。此外,智能農機控制系統還識別和保護農田中的生態要素,促進資源循環利用,鼓勵有機廢棄物和農作物殘渣的再利用,并通過精細管理和保護土壤,維護其生態功能和肥力。

4 結語

本文以智能農機控制系統結構組成及關鍵技術為主要研究內容，系統闡述了智能農機控制系統的結構，并進一步說明了智能農機控制系統在作物播種、收獲及智能灌溉、施肥作業中的應用，并總結了未來智能農機控制系統應該逐步實現多機協同作業，其次通過將農田的地理位置、土壤質地、坡度、降雨分布等信息與農機數據進行關聯，可以更好地了解農田的特征和變化，從而進行更精確的決策和管理，此外，應該通過采用環保技術和策略，減少對環境的負面影響，實現可持續農業發展。