農業機械化系統設計與優化研究

摘要：本研究旨在探索農業機械化系統設計與優化的科學方法提升系統運行效率和適應性以推動農業生產的現代化與可持續發展，本文采用理論分析與實際應用相結合的方法明確了農業生產工藝流程的關鍵節點和機械化需求，結果表明系統設計與優化的綜合方法在農業機械化應用中具有良好的實踐效果，為農業生產效率提升和資源合理配置提供了有力支撐。

關鍵詞：農業機械化；系統設計；資源利用率

農業機械化是現代農業發展的核心技術手段之一，對提高勞動生產率、保障糧食安全和促進農業可持續發展具有重要作用。隨著全球農業生產向高效、智能和綠色方向的轉型，結合農業生產工藝特點開展面向實際應用的機械化系統設計與優化研究，可以解決現有系統運行中的瓶頸問題還能夠為農業現代化提供重要的技術支撐。

1 農業機械化系統設計

1.1 農業生產工藝流程分析與需求確定

明確農業生產工藝流程的關鍵節點和機械化需求是確保系統高效運行的基礎，不同類型的農業生產具有獨特的工藝特點，如糧食種植、園藝作物管理和畜牧業等領域在作業方式、設備需求和操作條件上存在差異，調研農業生產的實際場景和工藝流程可以明確關鍵環節中對機械化設備的作業精度、能耗水平、適應性和環境友好性等性能需求，結合地域特點和作物種類的多樣性確定機械化系統設計的功能模塊，如種植機械的播種深度控制模塊、施肥機械的精量施肥模塊以及收獲機械的高效分離模塊。農業生產中糧食種植的主要工藝流程階段如圖1所示。

種植流程的需求分析需要結合農業生產的核心環節和實際作業需求明確各階段對機械化系統的性能要求。土壤準備階段需求集中于深耕深度的均勻性、土壤破碎程度和地表平整度以改善土壤理化性質，為后續作業提供良好基礎；播種階段種植機械需要滿足作物品種特性對種植深度、行距和播種密度的精準控制避免種子浪費或生長不均；田間管理階段需兼顧除草、施藥等多功能作業的機械設備確保操作高效性和對作物的低損傷性。需求分析的關鍵在于將農業生產目標與機械化性能指標有效對接，為系統設計明確優化方向和技術參數依據。

1.2 系統設計方案的技術架構

農業機械化系統的技術架構設計需要從硬件和軟件兩個層面著手，以模塊化和智能化為核心構建體系確保系統的高效運行和可擴展性。硬件架構以模塊化為原則包括作業設備模塊、傳感器模塊、動力模塊和通信模塊。作業設備模塊涵蓋種植、施肥和收獲機械，每個設備用標準化接口與系統連接便于快速更換和升級；傳感器模塊分布于關鍵位置實時監測土壤濕度、種植深度、施肥量等環境和設備參數，數據從通信模塊傳輸到中央控制器；動力模塊采用集中供能方式優化能耗分配并確保作業穩定性。

軟件架構包含數據采集與存儲、控制算法和作業任務管理三大模塊是系統運行的核心。數據采集采用多傳感器融合技術實時獲取設備和環境參數并用通信模塊傳輸到數據中心，從農場農業生產種植中采集到的土壤濕度、播種深度、施肥量、環境溫度等關鍵指標如表1所示。

表1數據分析表明，土壤濕度為22.5%，溫度為18.5℃，酸堿度pH值為6.8，各指標均處于作物生長的理想范圍。播種深度為5.3 cm，均勻度達到95.0%，施肥量穩定在1.2 g/m2，作業速度為4.2 km/h，能耗為15.6kWh，體現了高效和精準的作業能力。土壤電導率為0.45 dS/m表明鹽分適中，未對作物生長造成不利影響。這些數據為后續的系統控制算法提供了依據，有助于實時調整作業策略提高作業效率和作物生產質量。

數據存儲模塊采用分布式數據庫，支持高頻數據讀寫和歷史數據追溯為控制算法提供數據基礎[1]。控制算法采用模型預測控制（MPC），根據實時采集數據動態調整設備操作，以優化系統性能。控制過程可表示為：

其中，u（t）是控制輸入，包括設備作業速度、動力輸出等；Sd（t）是實時設備狀態；St（t）是目標狀態；Ce（t）是能耗；L（t）是作業誤差；α1，α2，α3是權重系數。優化目標函數系統能夠動態調整操作策略，實現作業精度和能效的最佳平衡。

作業任務管理模塊負責將高層任務分解為具體設備操作指令并協調設備間的協同作業，任務管理流程包括任務分解、路徑規劃和任務分配三部分[2]。路徑規劃采用改進的A*算法生成最優作業路徑以最短路徑完成作業任務，基本原理是以節點為單位搜索路徑，從起點開始逐步擴展到目標點，每次選擇總代價最小的節點進行擴展，代價函數定義為：

其中，g（n）表示從起點到當前節點的實際成本，h（n）

是從當前節點到目標點的啟發式估計值。改進部分包括動態權重調整和搜索空間限制，動態調整h（n）的權重以提高路徑質量的同時限制無效節點的搜索范圍減少冗余計算。

2 農業機械化優化效果驗證與應用場景示范

為了驗證優化方案的實際效果，選擇一個典型的農業種植場景作為測試實例，應用改進后的農業機械化系統進行作業并與優化前的系統性能進行對比分析。測試場景為農田的春季播種作業，作業面積為50公頃涉及土壤準備、播種和施肥等關鍵環節，測試中使用的設備包括改進后的種植機械、施肥設備和協同控制系統，使用優化的路徑規劃算法和多任務調度機制完成作業任務。測試過程中記錄作業時間、能耗、播種精度、路徑規劃效率等關鍵性能指標如表2所示。

從表2數據可以看出，優化后的系統在作業時間上減少了23.3%，平均能耗下降18.8%，表現出明顯的效率提升。播種深度誤差從1.5 cm降至0.8 cm，施肥均勻度從85.0%提高到95.0%，顯著提高了作業精度和效果。路徑規劃效率從82.0%提升至94.5%，路徑生成速度和準確性均有改善。數據采集延遲從220 ms減少至80 ms進一步增強了系統實時性。大幅提升作業效率和精度的同時還有效降低了資源消耗，具有較高的實際應用價值和推廣潛力。

3 結論

農業機械化系統設計與優化研究聚焦于提升農業生產效率和資源利用率，分析了農業生產工藝流程和明確機械化需求，提出了模塊化和智能化結合的系統設計方案并在硬件布局、傳感器數據采集、控制算法優化和任務協同方面進行了系統性改進。優化后的系統在作業效率、能耗、精準度和資源配置方面表現顯著提升，驗證結果表明優化方案在播種深度控制、施肥均勻度和路徑規劃效率等關鍵指標上均優于傳統系統，驗證了智能算法與模塊化硬件架構在實際應用中的優越性，能夠有效推動農業機械化向高效、智能和綠色方向發展，為現代農業生產提供強有力的技術支撐和實踐指導。

參考文獻

[1] 侯方安.我國農業機械化高質量發展的理論思考[J].農機科技推廣，2024（11）：9-10.

[2] 沈露萍.基于電子技術的智能農業機械控制系統設計[J].南方農機，2024，55（22）：59-61.