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电子信息工程在农业机械自动控制系统中的应用研究

2025-05-05 80 上传者：管理员

摘要：随着现代农业向智能化和精细化方向发展，电子信息工程在农业机械自动控制系统中的应用日益广泛。基于此，文章系统分析了农业机械自动控制系统的组成和工作原理，探讨了传感器技术、通信与数据传输技术、嵌入式系统与控制器设计及人机交互界面在农业机械中的具体应用，研究了机器视觉、物联网(IoT)及人工智能等先进技术在农业机械自动控制系统智能化中的作用，并进行了农业机械自动控制系统的应用案例分析。研究结果表明，基于电子信息工程的农业机械自动控制系统在增加作物产量、减少资源浪费、降低劳动力成本以及提高系统的可靠性和安全性方面表现出显著优势。本研究可为农业机械的自动化和智能化发展提供一定的技术参考，推动农业生产的可持续发展。

关键词：
人工智能
传感器技术
农业机械
电子信息工程
自动控制系统
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随着农业科技的发展,在提高农业生产效率和作业精度方面,农机自动控制系统的作用日益显著｡传统农机依靠人力作业,作业精度不高,效率低｡现代农业机械自动控制系统通过集成传感器技术､通信技术､嵌入式系统和控制器设计以及人机交互界面等,实现了农业机械的智能化和自动化｡本文旨在系统探讨电子信息工程在农业机械自动控制系统中的应用,并对其关键技术及其在实际应用中的效果进行分析｡

1、农业机械自动控制系统概述

1.1农业机械自动控制系统的基本组成

农业机械自动控制系统的基本组成主要包括传感器组件､数据处理单元､执行机构和人机交互界面4个核心部分,如图1所示｡

图1农业机械自动控制系统基本组成

传感器组件负责采集农田环境和机械状态的各种数据,如土壤湿度传感器､作物高度传感器､GPS定位模块和环境温度传感器等｡这些传感器将实时数据传输给数据处理单元,即中央控制器或嵌入式系统,该单元通常基于微处理器或微控制器,能够对收集到的数据进行处理和分析,并根据预设的控制算法生成控制指令｡执行机构包括电机､液压泵､电磁阀等,用于执行控制器发出的动作命令,如调整播种深度､控制喷洒量或调节耕作速度等｡人机交互界面则通过显示屏和输入设备(如触摸屏､键盘或遥控器)为操作者提供实时反馈和控制指令输入,使得操作者可以根据实际情况调整控制参数｡

1.2自动控制系统的工作原理

农业机械自动控制系统的工作原理基于闭环控制机制,主要是通过传感器采集环境和机械状态数据,经由数据处理单元进行分析处理,并根据预设的控制算法生成控制指令,最终由执行机构执行这些指令｡传感器(如土壤湿度传感器､作物高度传感器等)实时采集数据,并将这些数据发送给中央控制器｡控制器根据控制算法(如PID控制算法)计算出适当的控制信号:

其中,u(t)是控制信号;e(t)是误差信号(设定值与实际值之差),Kp､Ki和Kd分别是比例､积分和微分增益｡

控制器将计算出的控制信号发送给执行机构(如电机､液压泵等),执行机构根据信号调整机械动作,从而实现精确控制[1]｡

1.3自动控制系统在农业机械中的应用场景

自动控制系统在农业机械中应用广泛,涵盖了播种､施肥､灌溉､收割等多个环节｡在播种环节,通过GPS定位模块和土壤湿度传感器,自动控制系统可实现精确播种和深度控制;在施肥环节,施肥量､施肥位置等通过作物高度感应器､土壤养分感应器等进行自动调节;在灌溉环节,通过土壤湿度传感器和气象资料,实现智能灌溉,节约水资源;在采收环节,通过作物识别感应器和机器视觉技术,实现精准切割､分离｡

2、电子信息工程在农业机械自动控制系统中的应用

2.1传感器技术及其应用

在农业机械自动控制系统中,传感器用于环境和机械状态数据的实时采集,为控制系统提供决策依据｡例如,土壤中的水分含量可以通过土壤湿度传感器进行测量,与土壤湿度成正比的信号输出,公式如下:

其中,Smoisture表示传感器输出信号;H表示土壤湿度;k和b是校准系数｡

这些数据被传送到中央控制器处理,以决定灌溉的需要量｡而作物高度感应器则被用来监测作物生长状况,帮助调整施肥和喷洒药剂的策略[2]｡

2.2通信与数据传输技术

在农业机械自动控制系统中,通信和数据传输技术主要包括无线通信协议(如ZigBee､LoRa和WiFi)和CAN总线､RS-485等有线通信标准｡例如,ZigBee具有低功耗和自组网能力,能够实现实时监测土壤湿度､温度和光照等环境参数,非常适合在农田中部署传感器网络｡LoRa适用于广域覆盖的农田监控,因为它具有远距离的传输能力和低功耗的特性｡Wi-Fi则适用于视频监控等高带宽需求场景,其近场高速传输特性支持大容量数据交互｡CAN总线和RS-485则通过确保传感器数据准确无误地传输到控制器,在农机内部提供可靠的有线通信｡

2.3嵌入式系统与控制器设计

在农业机械自动控制系统中,嵌入式系统主要基于高性能微控制器(如ARMCortex-M系列)或微处理器(如RaspberryPi),集成了数据处理､逻辑控制和通信功能｡控制器设计需要考虑实时性和可靠性,采用实时操作系统(RTOS)如FreeRTOS或μC/OS-II来管理任务调度和中断处理｡嵌入式系统通过处理来自各种传感器的数据,执行复杂的控制算法,生成精确的控制指令,确保农业机械在不同作业环境下的高效运行｡例如,嵌入式系统可以实时分析土壤湿度传感器的数据,并根据预设的控制策略调整灌溉系统的工作状态｡嵌入式系统还负责与其他子系统通信,如通过CAN总线或Wi-Fi与上位机交互,实现远程监控和数据上传｡

2.4人机交互界面与控制终端

农业机械自动控制系统的人机交互界面一般包括触摸屏､显示器､物理按键､语音控制系统等,使操作员能直观地监控和控制农业机械的各项功能｡同时,具有图形化用户界面GUI的触摸屏界面,允许操作员实时查看传感器数据系统状态和历史记录,并可通过简单的触摸操作调整参数设置｡物理按键用于快速访问常用功能,如启动､停止､紧急停机等｡现代控制终端还集成了远程监控功能,操作员可通过移动应用程序或Web界面从任何地点实时获取设备状态并进行远程控制,这是基于现代技术实现的｡系统可靠性高,安全性强｡语音控制系统可以使操作员用语音指令与系统进行交互,提高了操作的便捷性和安全性｡

3、农业机械自动控制系统的智能化技术应用

3.1机器视觉与图像处理技术

3.1.1作物识别与状态分析

在农业机械自动控制系统中,利用机器视觉和图像处理技术｡在农业机械上安装高清摄像机,利用计算机视觉算法对农田进行实时的图像捕捉和处理｡这些算法包括帮助系统准确识别不同类型作物及其生长状态的特征提取､图像分割和模式识别｡作物识别一般以色彩､质地､形态特征为主要特征｡例如,通过计算作物图像的颜色直方图与已知样本的相似度来实现作物种类的识别,可以使用颜色直方图来描述作物的颜色分布｡状态分析依赖于图像分割技术,从背景中分离出作物区域,并对作物的健康状况进行进一步的分析[3]｡常用的图像分割方法有以模型为基础的阈值分割､边缘检测算法等｡例如,通过Otsu阈值法确定最优阈值:

其中,T是阈值;ω1(T)和ω2(T)分别是前景和背景的概率;u1(T)和u2(T)是其各自的平均灰度值｡

3.1.2障碍物检测与避障技术

在农业机械自动控制系统中,系统可以通过农业机械上的摄像头和传感器实时采集环境图像,并利用机器视觉与图像处理技术进行障碍物的识别和分类｡系统通过图像预处理技术(如灰度化､滤波和增强)去除噪声并增强图像特征｡利用边缘检测算法(如Canny边缘检测)提取图像中的边缘信息,进而通过形态学运算(如膨胀和腐蚀)进一步突出物体轮廓｡障碍物检测通常采用基于特征的方法和基于学习的方法｡特征方法包括模板匹配､Hough变换等,而基于学习的方法则利用机器学习或深度学习技术,如卷积神经网络(CNN),进行训练以识别不同类型的障碍物｡例如,通过使用支持向量机(SVM)进行分类:

其中,x是输入特征向量;αi是拉格朗日乘子;yi是标签;K(xi,x)是核函数;b是偏置项｡

一旦检测到障碍物,系统将通过路径规划算法(如A*算法或Dijkstra算法)生成绕过障碍物的最佳路径｡系统还可以结合雷达和激光雷达(LiDAR)数据进行多传感器融合,提高障碍物检测的准确性和鲁棒性｡

3.2物联网(IoT)技术

3.2.1数据采集与实时监控

在农业机械自动控制系统中,物联网(IoT)技术的应用显著提升了数据采集与实时监控的效率和精度,具体流程如图2所示｡

图2数据采集与实时监控流程

农田中部署了各种类型的传感器(如土壤湿度传感器､温度传感器､光照传感器､作物高度传感器等),对环境参数､作物生长数据等进行实时采集｡这些传感器通过ZigBee､LoRa或Wi-Fi等无线通信模块向本地嵌入式网关设备传输数据｡网关设备对资料进行初步加工､汇总,保证资料完整､准确｡网关设备通过Internet向云端服务器上传数据｡云端伺服器以IoT平台储存､管理､分析接收到的资料｡经过处理后的数据,会通过先进的数据分析和机器学习算法产生有用的信息,比如土壤湿度的变化趋势､作

物生长状况评估等,这些信息都是可以利用的｡这些信息通过可视化界面展示给机手,机手可以实时查看农田状况､接收到警报信息,还可以通过手机App或Web界面对农机的工作参数进行远程调节[4]｡该系统还能将远程监控功能整合起来,通过图像处理技术,利用高清摄像机对农田进行影像拍摄,对作物状况及潜在问题进行识别｡

3.2.2远程诊断与设备维护

该系统通过在农机上安装传感器和通信模块,对发动机温度､油压､振动频率等机械的运行状态和关键参数进行实时监控｡通过无线通信技术(如ZigBee､LoRa､Wi-Fi)将这些传感器数据传输到本地网关,再通过互联网将这些数据上传到云端服务器｡云端服务器利用物联网平台,通过大数据处理技术及机器学习算法,储存分析接收到的资料,实时监控装置运转状况并预测故障｡同时,系统会自动触发警报,并在侦测异常时以电邮或短信方式通知维护者｡系统还能生成详细的故障报告,为维修人员快速定位问题所在,并提供可能的故障原因和建议的维修措施｡此外,远程诊断系统还可以根据历史数据和设备使用情况对未来的维修需求进行预测,从而为减少设备故障造成的停机时间和维修费用安排预防性维修计划｡

3.3人工智能与算法优化

3.3.1路径规划与自动驾驶算法

路径规划与自动驾驶算法,使系统能够获得农田地图信息和机械位置数据,然后利用这些数据进行最优作业路径的生成,以最大限度地提高农业机械的使用效率｡常用的路径规划算法有A*算法､Dijkstra算法､遗传算法等｡其中,A*算法以启发式搜索为基础,寻找起点到终点的最短路径｡A*算法定义了一个评价函数来对最短路径进行评分,公式如下:

其中,g(n)表示从起点到节点n的实际代价;h(n)是从节点n到终点的估计代价｡

算法通过扩展当前最佳节点,逐步构建最优路径｡自动驾驶算法是利用传感器数据来实时感知周围环境,利用机器视觉技术来识别障碍物和作物行,将多传感器数据融合起来做出准确的决策,控制农业机械的转向加速和制动,从而保证机械沿着规划路径安全高效地作业[5]｡

3.3.2自适应控制与决策支持系统

自适应控制系统通过对传感器数据的实时监测,根据当前环境条件对机械的工作参数进行动态调整,如根据土壤湿度､温度和作物生长状态对施肥量､灌溉量和喷药剂量进行适当调整｡同时,利用机器学习算法对历史数据进行学习并预测未来的需求,从而对资源配置进行优化｡而决策支持系统整合了多种数据源,包括气象信息､土壤类型和历史产量数据等,为农民提供科学的种植建议,并运用数据分析和预测模型,帮助农民在种植中做出更合理的决策[6]｡

4、农业机械自动控制系统应用案例分析

4.1应用案例背景

在一个现代化农场中,为了提高作物种植的效率和精度,农场管理者引入了一套基于物联网(IoT)和人工智能技术的自动控制系统[7]｡该系统集成了多种传感器(如土壤湿度传感器､温度传感器和作物高度传感器)､GPS定位模块以及高清摄像头,旨在通过实时数据采集和智能分析,实现精准施肥､灌溉和病虫害防治｡通过这套系统,农场希望能够减少资源浪费,提高作物产量,并降低劳动成本｡

4.2系统应用方案

在这个现代化的农场里,通过部署土壤湿度感应器､温度感应器和作物高度感应器,自动控制系统能够对农田环境和作物生长状况进行实时监控｡GPS定位模块以图像处理技术确保农机按预定路径精确作业,以高清摄像机识别病虫害[8]｡该系统利用物联网平台,将采集到的数据上传到云端分析处理｡并以这些数据为基础,通过智能控制器指挥农机执行任务,系统生成优化的施肥､灌溉､病虫害防治方案,做到精细化管理｡

4.3应用效果评估

通过引入基于物联网(IoT)和人工智能技术的自动控制系统,农场在多个关键指标上实现了显著提升,如表1所示｡土壤湿度均匀度从65%提高到90%,灌溉用水量从1200t/季减少到800t/季,施肥量从200kg/hm2减少到150kg/hm2,作物产量从5.0t/hm2增加到6.5t/hm2,劳动力成本从20万元/季降低到15万元/季,病虫害发生次数从4次/季减少到1次/季,系统故障率从5次/季减少到1次/季｡这些数据显示,自动控制系统显著提高了资源利用效率,降低了成本,并提升了作物产量和系统的可靠性[9-11]｡

表1应用效果

5、结语

基于电子信息工程的农业机械自动控制系统在增加作物产量､减少资源浪费､降低劳动力成本以及提高系统的可靠性和安全性方面表现出显著优势｡未来,随着技术的不断进步,电子信息工程将在农业机械自动控制系统中发挥更加重要的作用,推动农业生产的进一步智能化和可持续发展｡

参考文献:

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[3]苏永辉.物联网技术在自动控制系统中的应用研究[J].信息与电脑(理论版),2024,36(2):32-34.

[4]潘瑞娟.基于大数据的农业信息监测与自动控制系统研究[D].合肥:安徽大学,2022.

[5]张俊玲.物联网技术支持下的智能农业自动控制系统[J].电子技术与软件工程,2020(7):124-126.

[6]王斌.浅谈人工智能在电子信息技术中的应用[J].内燃机与配件,2017(24):138-139

[7]宋鹏.基于人工智能算法的农业机械自动化控制方法研究[J].南方农机,2024,55(8):63-65.

[8]张海霞.人工智能技术在农业机械中的应用分析[J].南方农机,2023,54(11):80-82.

[9]胡庆松.人工智能技术在现代农业机械中的应用研究[J].南方农机,2023,54(6):63-65.

[10]林红.人工智能技术在现代农业机械中的应用[J].河北农机,2023(22):40-42.

[11]郑燕玲.试论人工智能技术在现代农业机械中的应用[J].中国新通信,2023,25(20):59-61.

文章来源:郭羿江.电子信息工程在农业机械自动控制系统中的应用研究[J].南方农机,2025,56(08):155-158.

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期刊名称：南方农机

期刊人气：1525

期刊详情

主管单位：江西省农业农村厅

主办单位：江西省农业机械研究所

出版地方：江西

专业分类：农业

国际刊号：1672-3872

国内刊号：36-1239/TH

邮发代号：44-110

创刊时间：1970年

发行周期：半月刊

期刊开本：大16开

见刊时间：4-6个月

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