谷物联合收割机远程测产系统开发及降噪试验

为降低田间振动干扰对谷物产量检测精度的影响，同时增加测产系统的实用性，设计了一种基于CAN总线技术、无线通信技术以及计算机网络技术的新型谷物智能测产系统。系统包括车载子系统和远程监测子系统2个部分，实现了谷物产量的现场监测、产量图绘制、远程监控与收获作业管理等功能。车载部分设计了弧形冲量传感器，提出了机械减振和双板差分方法来降低收割机振动对谷物流量测量的影响，采用数字阈值滤波的方法来提高谷物产量的测量精度，并建立了总产量和单位面积产量的数学模型。田间动态试验结果表明双板回归差分方式滤除干扰的效果优于直接差分，其最大测产误差为8．03％，测产平均误差为3．27％，最大测产误差比直接差分方式降低了...

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Published in农业工程学报 Vol. 30; no. 2; pp. 1 - 8
Main Author 李新成 李民赞 王锡九 郑立华 张漫 孙茂真 孙红
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 青岛农业大学机电工程学院，青岛 266109%现代精细农业系统集成研究”教育部重点实验室，中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083%山东省桓台县农业局,淄博,256400%农业部农业信息获取技术重点实验室，中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083 2014
现代精细农业系统集成研究”教育部重点实验室，中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083
Subjects
产量图
传感器
测产
精细农业
试验
谷物
降噪
谷物
试验
experiments
降噪
产量图
yield map
yield estimation
测产
precision agriculture
sensors
denoise
grain
传感器
精细农业
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ISSN1002-6819
DOI10.3969/j.issn.1002-6819.2014.02.001

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Summary:为降低田间振动干扰对谷物产量检测精度的影响，同时增加测产系统的实用性，设计了一种基于CAN总线技术、无线通信技术以及计算机网络技术的新型谷物智能测产系统。系统包括车载子系统和远程监测子系统2个部分，实现了谷物产量的现场监测、产量图绘制、远程监控与收获作业管理等功能。车载部分设计了弧形冲量传感器，提出了机械减振和双板差分方法来降低收割机振动对谷物流量测量的影响，采用数字阈值滤波的方法来提高谷物产量的测量精度，并建立了总产量和单位面积产量的数学模型。田间动态试验结果表明双板回归差分方式滤除干扰的效果优于直接差分，其最大测产误差为8．03％，测产平均误差为3．27％，最大测产误差比直接差分方式降低了7．12个百分点，最后绘制了试验地块的产量分布图。另外，系统的远程监控部分开发了界面友好的收获作业管理系统，实现了谷物产量的远程监测与管理。系统总体运行性能良好，满足了测产需要。
Bibliography:11-2047/S
grain; sensors;experiments; yield estimation; denoise; yield map; precision agriculture
Li Xincheng1＇2, Li Minzan1, Wang Xijiu3, Zheng Lihua1, Zhang Man4, Sun Maozhen3, Sun Hong4 （1. Key Laboratory of Modern Precision Agriculture System Integration Research, Ministry of Education, College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China; 2. College of Mechanical and Electrical Engineering Qingdao Agricultural University, Qingdao 266109, China; 3. Huantai County Agriculture Bureau of Shandong Province, Zibo 256400, China; 4. Key Laboratory of Agricultural Information Acquisition, Ministry of Agrieulture, College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China）
Since grain yield in farmland has spatial variability, and the size of production can reflect the growth and management situation of grain, it is necessary to obtain accurate information on spatial distribution of production for implementing precision ag
ISSN:1002-6819
DOI:10.3969/j.issn.1002-6819.2014.02.001