赵 杰

(山西铁道职业技术学院,太原 030000)

0 引言

随着人口的不断增长和资源的有限性,农业生产面临着日益严峻的挑战。传统农业生产方式存在低效率、低产量和环境污染等问题,为了提高农业生产效益并减少对环境的负面影响,精准农业成为了当前农业发展的重要方向。

在精准农业的实现过程中,机电一体化技术是精准农业机械实现过程中的关键技术之一[1-2],将机械结构与电子控制系统相结合,通过传感器、执行器和控制系统的协同作用,实现对农业机械设备的自动化、智能化和精确化控制,可以提高农业生产的效率和质量,减少资源浪费和环境污染,对农业可持续发展具有重要意义[3-5]。

本研究通过分析精密播种机的工作原理和功能需求,提出一种基于机电一体化的玉米精密播种机设计方案,并通过试验验证其可行性和优越性。通过本研究的开展,可以为基于机电一体化技术的精准农业机械设计提供实用的参考和指导,推动农业生产方式的转型升级,促进农业可持续发展。

1 机电一体化技术在精准农业机械设计种的应用

1.1 传感器技术

机电一体化系统利用多种传感器来实时监测农田的环境参数和作物生长状况,如光电传感器、声波传感器和温湿度传感器等,能够准确获取土壤湿度、光照强度、温度等关键信息,为精准农业提供重要的数据支持[6]。

1)土壤湿度传感器。机电一体化系统可以实时监测土壤的水分含量,随后基于土壤湿度的实时数据,农户或农场管理者可以根据作物的生长阶段和需水量,精确地调控灌溉系统,避免过度或不足的灌溉,提高水资源利用效率。

2)光照强度传感器。通过监测光照强度,农户可以根据作物对光照需求调整种植密度、种植位置和遮荫措施,以最大程度地满足作物的光合作用需求,促进作物生长发育。

3)温湿度传感器。实时监测农田的温度和湿度情况,对于作物的生长和病虫害防治至关重要。通过分析温度、湿度数据,农户可以及时采取措施来预防或控制病虫害的发生,例如调整通风系统、施用适当的农药等。

1.2 智能控制技术

机电一体化系统通过微控制器、PLC等控制系统实现对农业机械的集中控制和协同作业,为精准农业提供了强大的功能,同时能够根据传感器获取的数据进行实时分析和决策,以实现对农业机械参数的自动调整和优化。

在实际工作过程中,首先通过微控制器和PLC等控制系统处理传感器采集的大量数据,并根据预设的算法和逻辑进行实时分析。通过对数据的分析,控制系统能够判断农田的状态和作物的需求,例如土壤湿度是否达到需水阈值、光照强度是否符合作物生长要求等。然后控制系统根据分析的结果,可以对农业机械的参数进行自动调整和优化。例如,在灌溉系统中,控制系统可以根据土壤湿度传感器的数据,自动控制灌溉设备的开关和水流量,以实现精确的灌溉。同样,在施肥系统中,控制系统可以根据作物的需求和土壤的养分情况,自动调节施肥设备的投放量和频率,实现精准施肥[7]。

此外,机电一体化系统还可以通过互联网技术实现远程监控和远程操作。农田中安装的传感器和控制系统可以与互联网相连接,将数据传输到云平台或农场管理中心。通过远程监控,农户和农场管理者可以随时了解农田的状态和作物的生长情况,及时采取措施。同时,远程操作功能使得农户可以通过手机或电脑对农业机械进行遥控,实现远程决策支持和设备操作,提高工作效率,减少人力成本。

1.3 数据处理与决策技术

机电一体化技术在数据处理和决策支持方面发挥着重要作用。通过将农田采集的大量数据进行集中存储和处理,利用数据挖掘、统计分析等方法,可以揭示出作物生长的趋势、关键因素及与病虫害的相关性等,通过集成机电一体化系统所提供的数据和模型结果,决策支持系统能够为农户和农场管理者提供决策建议和优化方案。例如,根据作物生长模型和水肥模型的结果,决策支持系统可以推荐最佳的灌溉和施肥方案。另外,基于病虫害预测模型,决策支持系统可以提前预警并建议防治措施,帮助农户及时采取应对措施,最大限度地保护作物的产量和质量[8]。

2 玉米精密播种机机电一体化控制方案设计

2.1 设计要求

1)精确的播种深度控制。通过传感器获取土壤特性和作物需求的相关信息,并通过控制系统实时调整播种机工作状态,以确保种子的准确埋入适宜的深度。

2)精准的行距控制。根据作物生长特性和农田管理要求,通过控制系统调整播种机工作参数,确保行距的一致性和准确性,以避免过密或过疏的种植情况。

3)稳定的种子数量控制。设计的机电一体化控制方案需要能够稳定地控制种子的排放量,通过控制系统自动调整播种机的工作参数,确保每个行程中种子数量的精确控制,以保证作物的均匀种植密度。

4)自动化操作和智能化控制。基于集成微控制器、PLC等控制系统,实现对播种机的自主作业和路径规划,减轻农民的劳动强度,并提高作业效率和一致性。

5)数据采集和分析功能。控制方案应具备数据采集和分析功能,能够实时监测和采集播种过程中的关键数据,如播种深度、行距、种子数量等,通过数据分析。

6)可远程监控和操作。控制方案应具备远程监控和操作的能力,通过互联网技术实现对玉米精密播种机的远程监控和参数调整,并实时监测播种机的工作状态和数据,及时进行调整和优化。

2.2 总体方案

控制系统在机电一体化控制方案中起着至关重要的作用,本文基于机电一体化技术的玉米精密播种机采用模块化设计方案(图1),将控制部分分为播种速度采集、播种电机驱动、播种状态监测、播种深度测量、人机交互及报警和CAN通信等几个关键模块。

图1 精密播种机智能控制方案

3 玉米精密播种机智能控制系统硬件设计

本章主要介绍玉米精密播种机智能控制系统的硬件设计。根据控制系统的要求和相关参数计算,确定控制芯片、驱动电机、传感器及显示屏等相关硬件设备的型号。

3.1 控制方案

精密玉米播种机智能控制方案主要包括两个主控模块,用于对播种电机、播种监测和播深监测进行控制(图2),通过两个主控模块的协同工作,精密玉米播种机智能控制方案可以实现对播种电机的精确控制,确保种子的准确排放和播种力度。同时,播种监测和播深监测模块可以实时提供播种状态和深度信息,为控制系统提供实时调整和优化参数。

图2 基于机电一体化下玉米精密播种机硬件控制系统框图

3.2 关键部件设计与选型

3.2.1 主控模块

1)主控模块1负责对播种电机进行控制,通过接收来自传感器的反馈信号,能够监测播种机的工作状态和播种效果。根据预设的播种参数和种植要求,该模块可以实时调整播种电机的转速和运行时间,从而控制种子的排放速度和播种深度,以达到精准播种的目的。

2)主控模块2数据处理和决策支持功能,能够实时监测播种机的工作状态、土壤湿度、光照强度等环境参数,以及播种深度等关键数据。基于这些数据,实现数据分析、模型建立和决策支持,提供精准的播种建议、施肥调整等决策支持。

播种电机控制主控模块1选择Arduino Mega 2560,主控模块2选择Raspberry Pi 4,主要性能参数如表1所示,通过将Arduino Mega 2560和Raspberry Pi 4组合,可以实现对播种电机的精确控制和对播种数据的实时处理与决策支持,为精密玉米播种机的智能控制方案提供强大的计算和控制能力,帮助优化播种过程,提高种植效果和农作物产量[9-10]。

表1 播种电机控制主控模块型号及性能参数

3.2.2 播种电机选型

针对播种过程中工作环境恶劣、电机处于高负荷工作及需要较大扭矩的要求,本文选择直流无刷电机作为排种轴的驱动电机,具有调速性能好、稳定性高、扭矩输出大等特点,非常适合用作排种轴的驱动电机。通过合适的电机控制器和控制算法,可以实现对直流无刷电机的精确控制和优化,以满足播种机在恶劣工作环境下的要求,其基本结构如图3所示。

图3 直流无刷电机基本结构

3.2.3 传感器的选型

1)播种检测传感器选型。在精密玉米播种机中,播种检测传感器用于监测播种过程中的种子排放和播种状态。目前常用的播种监测传感器主要包括光电传感器、霍尔传感器、压力传感器、电容传感器和振动传感器等。本文综合考虑田间工作要求选择压力传感器,型号为MPXV5010DP,具有高稳定性和快速响应等应用优势,能够实时检测压力变化。

压力传感器可以安装在播种机的排种器部分,在种子排放过程中,传感器会感知到种子的排放压力变化,并将压力信号转化为相应的电压信号输出。通过检测和分析输出信号,可以判断种子的排放情况和播种状态,从而实现精准的播种控制。

2)播深测量传感器选型。在精密玉米播种机中,播深测量传感器用于测量播种机在土壤中的播种深度,本文选择超声波传感器,利用超声波的发射和接收来测量播种机与土壤之间的距离,从而计算播种深度。传感器发射超声波信号并接收回波,通过测量回波的时间来确定播种深度。

相关研究表明,温度会影响声波在空气中的传播速度,而超声波传感器测量距离是基于声波的传播时间来计算的。因此,在使用超声波传感器进行数据采集时,进行温度补偿是必要的,以确保采集到的数据的准确性。声波在空气中的传播速度与温度之间的变化规律如式(1)

(1)

式中 c—声波速度,m/s;

T—环境温度,℃。

综上所述,本研究选择US-100 超声波传感器,具有快速的测量响应时间,能够实时获取播种深度信息,同时具有较大的测量范围,适用于不同播种深度的测量需求和准确的距离测量。

4 智能控制系统软件设计

4.1 编程语言及开发环境

4.1.1 编程语言

在精密玉米播种机智能控制方案中,针对主控模块的编程语言和开发环境,本文选择Python进行编程,适用于快速开发、原型验证和数据处理等应用,可以快速实现复杂的算法和数据处理逻辑,方便进行数据分析和决策支持。

4.1.2 开发环境

1)Arduino开发环境。对于使用Arduino Mega 2560作为播种电机控制主控模块的情况,使用Arduino开发环境进行编程。Arduino开发环境提供了简单易用的集成开发环境(IDE),适用于Arduino板的编程和上传。它具有丰富的库函数和示例代码,方便进行硬件控制和通信。

2)Raspberry Pi开发环境。对于使用Raspberry Pi 4作为数据处理与决策支持主控模块的情况,本章节采用Raspberry Pi开发环境进行编程。Raspberry Pi开发环境支持多种编程语言,如Python和C/C++,并提供了丰富的开发工具和资源,可以方便地连接到互联网,并支持远程开发和操作。

4.2 控制系统程序设计

4.2.1 主程序设计

控制系统主程序设计是精密玉米播种机智能控制方案中的关键,本文设计的主程序部分如图3所示,该程序可以通过不断循环进行数据采集、数据处理与决策,以及控制输出,实现对播种电机的启停控制,并根据播种监测传感器的状态进行相应的决策处理。

4.2.2 子程序设计

子程序设计是精密玉米播种机智能控制系统的关键部分,用于实现特定功能的模块化代码,部分运行程序如图4所示。本文定义了两个子程序:seed_detection()用于种子检测和处理,motor_control()用于播种电机的控制。这些子程序可以被主程序循环调用,以实现播种过程的监测和控制。

图4 基于机电一体化技术下玉米精密播种机主程序设计

图5 基于机电一体化技术下玉米精密播种机子程序设计

seed_detection()子程序根据传感器引脚的状态判断种子的排放情况,并根据检测结果执行相应的操作。在这个示例中,简单地使用if语句来模拟种子排放正常和异常的情况,并根据情况执行不同的操作。

motor_control()子程序根据传入的状态参数控制播种电机的启停。通过判断状态参数,可以使用GPIO.output()来控制播种电机引脚的状态,从而实现启动或停止播种电机的运行。

5 田间试验验证

本次试验内容主要包括单粒监测试验,单粒监测试验旨在验证播种机的单粒监测功能,以确保种子的准确排放和播种质量。

根据《单粒(精密)播种机试验方法》(GB/T 6973—2005)中的规定,本次试验中测定的样本数量应大于等于250组数据。为此,在每一个种箱中放入300粒玉米种子作为试验样本,并设置一个收纳装置用于收集播下的玉米种子。在播种后,记录检测系统监测到的播种数量。为了避免试验结果受到偶然性因素的影响,本次试验进行了5次重复,每次试验中,播种数量设定为300粒玉米种子,检测到的播种数量是通过监测系统实时记录的。试验结果如表2所示,系统监测精准率较高,但是根据表格中记录的数据可知,每次试验中检测到的播种数量略低于设定的播种数量。主要是是由于种子排放过程中的一些因素,如种子粘连或堵塞等。

表2 玉米单粒测试试验结果

6 结论

本文针对玉米精密播种机的智能控制系统进行了设计和研究。通过机电一体化技术的应用,结合各种传感器和控制系统,实现了对播种电机、播种监测和播深监测的精准控制和监测。主要得到以下结论:

1)在硬件系统的设计中,本文选择Arduino Mega 2560作为播种电机控制主控模块,具有良好的调速性能和稳定性,能够满足播种机在恶劣环境下的高负荷工作要求。选择Raspberry Pi 4作为数据处理与决策支持主控模块,利用其强大的计算能力和互联网连接功能,实现对农田环境参数和作物生长状况的实时监测、数据分析和决策支持。

2)在软件系统中,本文选择Python进行编程,可以快速实现复杂的算法和数据处理逻辑,方便进行数据分析和决策支持。

3)通过田间试验验证了播种机的单粒播种功能,结果显示,播种机能够稳定地排放种子,具有较高的播种准确性和一致性。