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农作物秸秆收获机控制系统的设计与试验研究

农机化研究 2025年第2期47卷 91-95页

作者：苏雅拉图呼伦贝尔学院内蒙古呼伦贝尔021008

农作物秸秆打捆收获是可以将农作物秸秆整理成捆并运输到其他地方使用,能够减少农田中秸秆的数量,提高秸秆利用效率,打捆后的秸秆可以用作饲料、生物质能源或肥料。为了提高农作物秸秆收获机械的工作效率及智能化工作水平,基于CAN总线... 详细信息

农作物秸秆打捆收获是可以将农作物秸秆整理成捆并运输到其他地方使用,能够减少农田中秸秆的数量,提高秸秆利用效率,打捆后的秸秆可以用作饲料、生物质能源或肥料。为了提高农作物秸秆收获机械的工作效率及智能化工作水平,基于CAN总线设计了一种秸秆收获控制系统,并结合人机交互模式实现对秸秆收获过程中机器行进速度、工作载荷及秸秆打捆的智能控制。最后,通过田间试验对控制系统的应用进行测试,结果表明:秸秆收获控制系统可以在田间正常工作,控制系统响应速度较快,可以满足秸秆收获及打捆要求。研究结果可为秸秆收获系统智能化发展提供技术参考。

关键词：秸秆打捆液压系统控制

基于集成学习的时序自适应MMC子模块开路故障诊断方法

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福州大学学报(自然科学版) 2025年

作者：魏银图张旸温步瀛王怀远福州大学电气工程与自动化学院新能源发电与电能变换重点实验室福建

针对模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)子模块开路故障诊断中固定时刻诊断方法及时性和准确性难以平衡的问题,提出基于集成学习的时序自适应MMC子模块开路故障诊断方法.首先,分析MMC子模块的开路故障特性,选择子模... 详细信息

针对模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)子模块开路故障诊断中固定时刻诊断方法及时性和准确性难以平衡的问题,提出基于集成学习的时序自适应MMC子模块开路故障诊断方法.首先,分析MMC子模块的开路故障特性,选择子模块的电容电压作为故障监测和定位的故障特征参量.然后,基于代价敏感法构建两个具有相反诊断倾向性的集成模型,分别得到确定样本和不确定样本.接着,将当前阶段不确定样本交由下一时刻的模型继续诊断,直至诊断出所有样本的结果.最后,通过实验验证所提出诊断方法的有效性.结果表明,该方法能在更短的诊断周波内显著提高模型的诊断性能.

关键词：模块化多电平换流器子模块开路故障故障诊断集成学习时序自适应

基于激光雷达点云投影的多视图融合目标检测方法

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光学学报 2025年

作者：周牧冉浩成王勇杜楠重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心唐山师范学院计算机科学技术系

在自动驾驶领域，汽车周围的环境信息能够通过3D点云很好地呈现出来，而激光雷达则是获取3D点云数据的关键来源。然而，但对于现有的3D目标检测任务而言，直接处理点云数据会因其数据量庞大而占用大量计算资源；另外，利用点云数据生成... 详细信息

在自动驾驶领域，汽车周围的环境信息能够通过3D点云很好地呈现出来，而激光雷达则是获取3D点云数据的关键来源。然而，但对于现有的3D目标检测任务而言，直接处理点云数据会因其数据量庞大而占用大量计算资源；另外，利用点云数据生成的投影视图进行检测，又会因其视角的限制而增加漏检和错检的风险。为此，本文提出一种基于激光雷达点云投影的多视图融合目标检测方法来解决上述问题。具体来说，本方法首先，将点云投影并编码为三通道2D鸟瞰图(Bird's-Eye View,BEV)和距离视图(Range View,RV)完成数据预处理；然后，分别将编码后的BEV和RV分别输入到增加了有效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块的Complex-YOLOv4和YOLOv5s网络中进行目标检测，得到初步检测结果；最后，基于引入证据权的Dempster-Shafer证据理论将两个视图的目标检测结果进行多视图决策融合，得到最终检测结果。实验结果表明，相较于基于单个BEV或RV视图的方法，本文所提方法的平均精度均值(mean Average Precision,m AP)分别提升了4.07%和4.18%，显著提升了目标检测性能。

关键词：目标检测多视图融合激光雷达 D-S证据理论注意力机制

基于机器学习的农田土壤抗剪强度参数检测方法研究

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农机化研究 2025年第1期47卷 7-15页

作者：于艳艳朱龙图刘鹤吉林农业大学信息技术学院长春130118 云南农业大学机电工程学院昆明650201 农业农村部长江中下游农业装备重点实验室武汉430070

土壤抗剪强度参数包括粘聚力和内摩擦角,是评价土壤侵蚀敏感性和反映耕层耕作性能的重要指标。为实现农田土壤抗剪切强度参数的快速检测,提出了一种基于机器学习的土壤抗剪切强度参数检测方法。以STM32单片机为核心处理器,采用圆锥杆、... 详细信息

土壤抗剪强度参数包括粘聚力和内摩擦角,是评价土壤侵蚀敏感性和反映耕层耕作性能的重要指标。为实现农田土壤抗剪切强度参数的快速检测,提出了一种基于机器学习的土壤抗剪切强度参数检测方法。以STM32单片机为核心处理器,采用圆锥杆、滚珠丝杆滑台、三角支架等构建土壤数据采集装置,利用DYMH-103柱式压力传感器和FlexiForce薄膜传感器分别检测圆锥杆贯入土壤的锥尖阻力和锥侧压力,采用CSF11土壤水分传感器获取土壤含水率信息,通过多传感器数据特征向量提取构建建模数据集。数据集相关性分析结果表明:土壤抗剪强度参数与锥尖阻力、锥侧压力和土壤含水率之间具有明显相关性。利用蒙特卡罗交叉验证(Monte Carlo Cross Validation,MCCV)剔除了数据集中的4个异常样本;同时,提出了一种ELM-PLSR组合建模算法,以决定系数R^(2)和RPD为评价指标,对比评估了ELM、PLSR和ELM-PLSR 3种不同机器学习模型,结果表明:ELM-PLSR模型预测性能优于ELM模型和PLSR模型;检测粘聚力时,对应的R^(2)、RPD分别为0.919和3.475;检测内摩擦角时,对应的R 2和RPD分别为0.910和3.304。研究结果可为土壤抗剪强度参数快速测量提供参考。

关键词：机器学习土壤抗剪强度多传感器特征向量预测模型

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人工智能在刨花板外观质量检测方面的应用

世界林业研究 2025年

作者：沈胤熙周海燕樊晨龙刘英杨雨图习爽南京林业大学机械电子工程学院

随着人工智能技术的持续创新与广泛应用，以机器视觉代替人眼，采集刨花板图像，采用人工智能算法实现刨花板外观质量检测，这已成为促进林业人工智能发展的关键任务之一。文中在介绍图像分类算法、目标检测与语义分割算法、基于大语言... 详细信息

随着人工智能技术的持续创新与广泛应用，以机器视觉代替人眼，采集刨花板图像，采用人工智能算法实现刨花板外观质量检测，这已成为促进林业人工智能发展的关键任务之一。文中在介绍图像分类算法、目标检测与语义分割算法、基于大语言模型的检测算法等基于人工智能的图像缺陷检测算法的基础上，阐述了人工智能在刨花板外观缺陷检测方面的应用；并从优化软硬件设备、构建标准的刨花板缺陷图像公共数据集，综合应用多模态信息检测刨花板缺陷，建立刨花板、纤维板等人造板领域检测大模型，加快科技成果的转化与推广等方面给出了建议，以期为刨花板企业的智能化转型升级与可持续发展注入强劲动力。

关键词：刨花板缺陷检测人工智能

基于网络药理学和实验验证探究柳蒿芽脂溶性成分调节2型糖尿病的作用机制

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天然产物研究与开发 2025年

作者：徐艳华华谦何祥那仁朝克图孙鑫颖乌云嘎王青虎内蒙古民族大学附属医院内蒙古民族大学蒙医药学院内蒙古呼伦贝尔市蒙医医院

利用网络药理学和实验验证研究柳蒿芽脂溶性成分（liposoluble components of Artemisia integrifolia L. bud，AILC）调节2型糖尿病（type 2 diabetes melitus，T2DM）的作用机制。首先，制备了AILC，并分离得到了24个化合物；运用Swis... 详细信息

利用网络药理学和实验验证研究柳蒿芽脂溶性成分（liposoluble components of Artemisia integrifolia L. bud，AILC）调节2型糖尿病（type 2 diabetes melitus，T2DM）的作用机制。首先，制备了AILC，并分离得到了24个化合物；运用SwissTargetPrediction数据库获取AILC靶点；利用GenCards、OMIM和TTD数据库获取T2DM疾病靶点。然后通过Venn、Cytoscape3.10.1、String和DAVID数据库分析AILC调节T2DM的潜在活性成分、核心靶点及作用通路之间的关系。最后，通过建立T2DM大鼠模型进行实验验证。网络药理学结果显示，AILC作用于T2DM关键靶点可能为蛋白激酶B、肿瘤坏死因子、白细胞介素-6、血管内皮生长因子A（vascular endothelial growth factor A，VEGFA）、氧化物酶体增殖物激活受体等。这些靶点主要富集在缺氧诱导因子-1信号通路、磷脂酰肌醇3激酶/蛋白激酶B信号通路、人类巨细胞病毒感染、非小细胞肺癌、松弛素信号通路。动物实验结果显示，AILC能明显降低大鼠血清总胆固醇、甘油三酯、血糖含量；免疫组化和蛋白质免疫印记法验证表明，AILC显著下调大鼠VEGFA表达量（P成分通过调节VEGFA蛋白表达，调节糖脂代谢紊乱而对T2DM起到治疗作用。

关键词：柳蒿芽脂溶性成分网络药理学血管内皮生长因子A 2型糖尿病糖脂代谢