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基于数字孪生的拖拉机混流装配智能排产仿真评价

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农业机械学报 2024年第4期55卷 385-393页

作者：王纪章刘哲高志恒王涛江苏大学农业工程学院镇江212013

车间排产对提高车间的效率至关重要,智能排产可以极大提高加工的自动化和智能化水平。但传统生产过程中大多采用固定的工时数据进行产线作业时间估算,而拖拉机混流装配以工人作业为主,工人作业时间不固定甚至存在较大差异。为满足智能... 详细信息

车间排产对提高车间的效率至关重要,智能排产可以极大提高加工的自动化和智能化水平。但传统生产过程中大多采用固定的工时数据进行产线作业时间估算,而拖拉机混流装配以工人作业为主,工人作业时间不固定甚至存在较大差异。为满足智能排产要求,提出通过数字孪生车间对生产计划进行仿真评价以增强与实际车间的交互与反馈。搭建与现场拖拉机装配线一致的数字孪生三维模型场景及人机交互界面,根据MES系统中的过点信息实现装配线模型实时驱动,建立了一个拓展性强、可灵活复用的数字孪生系统。分析了生产计划评价指标,提出通过生产计划管理系统与孪生装配线的交互反馈,实现对基于数字孪生装配线的生产计划仿真运行及评价。通过数字孪生装配线采集到的实际工时仿真运行生产计划,可以得到优化后的生产计划。将低产、正常和高产月份各5 d内的实际生产计划与本系统生成的计划进行对比,结果表明本系统仿真评价后得到的生产计划更优越。

关键词：智能排产拖拉机装配线数字孪生实时驱动仿真评价

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灰霉病早期胁迫下花椰菜多酚氧化酶活性的高光谱研究

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 534-541页

作者：王凯薛建新李尧迪张明月山西农业大学农业工程学院山西晋中030801

利用高光谱技术实现灰霉病早期胁迫下花椰菜多酚氧化酶(PPO)活性的快速无损检测。为了使预测效果更好,在900~1700 nm光谱范围内采集253个健康花椰菜样本及257个染病花椰菜样本的光谱信息,并使用分光光度计法对样本中多酚氧化酶活性进行... 详细信息

利用高光谱技术实现灰霉病早期胁迫下花椰菜多酚氧化酶(PPO)活性的快速无损检测。为了使预测效果更好,在900~1700 nm光谱范围内采集253个健康花椰菜样本及257个染病花椰菜样本的光谱信息,并使用分光光度计法对样本中多酚氧化酶活性进行测定。对健康及染病花椰菜样本PPO活性均值进行分析,发现健康花椰菜PPO活性均值(10.257 U·g^(-1))小于染病花椰菜PPO活性均值(12.324 U·g^(-1))。利用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法对样本进行校正集(健康样本193个,染病样本197个)和预测集(健康样本60个,染病样本60个)的划分,对划分后的样本集进行六种单一预处理(卷积平滑算法SG、去趋势算法DT、中值滤波MF、归一化处理NOR、标准正态变量变换SNV、基线校正Baseline)。利用相关系数(R)和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标,发现预处理能够有效提高模型的精度和稳定性,其中健康样本经NOR预处理后的预测集建模效果最好;染病样本经DT预处理后的预测集建模效果最好。采用连续投影算法(SPA)与回归系数法(RC)提取特征波长,建立PPO活性值的偏最小二乘回归(PLSR)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)及BP神经网络三种预测模型,探究不同特征波长提取方法对模型精度的影响,比较不同建模方式对花椰菜PPO活性预测的准确度。结果说明提取特征波长可以优化光谱信息,SPA和RC对两种样本提取的波长个数分别为9,12,7和11,其中SPA优化后的光谱数据对健康样本PPO活性预测效果较好,RC优化后的光谱数据对染病样本PPO活性预测效果较好。对比分析模型效果,发现LS-SVM模型对两种样本和其对应的酶活性产生了很好的拟合效果。最终发现,SPA-LS-SVM模型对于健康花椰菜PPO活性预测效果较好,其预测相关系数(Rp)为0.832,预测均方根误差(RMSEP)为1.676;RC-LS-SVM模型对于染病花椰菜PPO活性预测效果较好,其Rp为0.848,RMSEP为1.156。研究结果表明高光谱技术可以实现灰霉病早期胁迫下花椰菜多酚氧化酶活性的测定,为快速检测花椰菜多酚氧化酶活性及便携式仪器开发提供了科学依据。

关键词：花椰菜灰霉病多酚氧化酶高光谱无损检测

高光谱结合离散二进制粒子群算法对久保桃可溶性固形物含量的检测

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光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 656-662页

作者：张立秀张淑娟孙海霞薛建新景建平崔添俞山西农业大学农业工程学院山西晋中030801

可溶性固形物(SSC)是评价久保桃内部品质的重要指标。传统的SSC检测有损、费时、费力;快速、无损检测久保桃的SSC含量对于其品质分级有着重要意义。离散二进制粒子群算法(BPSO)是在标准粒子群算法(PSO)的基础上,更新速度公式得到的,具... 详细信息

可溶性固形物(SSC)是评价久保桃内部品质的重要指标。传统的SSC检测有损、费时、费力;快速、无损检测久保桃的SSC含量对于其品质分级有着重要意义。离散二进制粒子群算法(BPSO)是在标准粒子群算法(PSO)的基础上,更新速度公式得到的,具有精度高,收敛快的特点,多用于离散空间的优化问题。基于高光谱技术结合BPSO算法及BPSO的组合特征波长选择算法对久保桃的SSC含量预测进行研究。首先采集198个久保桃样本的高光谱信息,获取久保桃900~1700nm范围内的光谱信息,计算感兴趣区域的平均光谱作为有效光谱数据,同时测量久保桃的SSC值。采用K-S(Kennard-Stone)算法将样本划分为校正集(147个)和预测集(51个)。使用BPSO特征波长选择算法对久保桃的原始光谱数据进行特征波长提取,并与竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影法(SPA)、无信息变量选择法(UVE)等特征波长选择算法比较。同时为了避免单一算法建模中的不稳定问题,提出了基于BPSO的一次组合(BPS0+CARS、BPSO+SPA、BPSO+UVE)和二次组合[(BPSO+CARS)-SPA]、[(BPSO+SPA)-SPA]、[(BPSO+UVE)-SPA]特征波长提取方法。基于上述10种特征波长提取方法分别建立支持向量机(LS-SVM)模型和遗传算法(GA)优化的支持向量机模型(GA-SVM)模型。结果表明,基于BPSO算法提取特征波长建立的模型预测性能均高于其他单一特征波长方法,建立的两种模型预测集决定系数R_(p)^(2)均达到0.97以上;基于BPSO的组合算法中,二次组合(BPSO+SPA)-SPA算法建立的LS-SVM在特征波长数量较少的情况下对久保桃SSC含量预测性能最高,校正集和预测集决定系数R_(c)^(2)为0.982,R_(p)^(2)为0.955,均方根误差RMSEC为0.108,RMSEP为0.139。该模型预测性能略低于BPSO算法,但其仅用了22个特征波长进行建模,极大地简化了模型。说明(BPSO+SPA)-SPA是一种有效的特征波长提取方法,为水果SSC含量的无损检测提供了新的检测方法。

关键词：高光谱离散二进制算法特征光谱变量久保桃可溶性固形物

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三元锂电池热失控射流可视化及速度场测试

化工进展 2024年第2期43卷 703-712页

作者：刘昊东张鹏飞黄钰期浙江大学能源工程学院浙江杭州310027

三元锂电池在电动汽车领域得到了越来越广泛的应用。对电池发生热失控时的喷阀射流速度场开展研究,将有助于反推热失控过程中电池内部的临界压力及压力变化,对辅助优化电池设计、准确预测火焰传播等具有重要意义。但是,锂电池在热失控... 详细信息

三元锂电池在电动汽车领域得到了越来越广泛的应用。对电池发生热失控时的喷阀射流速度场开展研究,将有助于反推热失控过程中电池内部的临界压力及压力变化,对辅助优化电池设计、准确预测火焰传播等具有重要意义。但是,锂电池在热失控过程中往往存在两次喷射,喷射产物不仅包括电池内的化学反应产气、电解液蒸发等,还包含部分颗粒和电池内部各部件的碎片等;此外,蒸发后的电解液也会在遇冷后凝结,使整个喷阀射流过程呈现气-液-固三相混合状态,提高了速度场辨识与测试的难度。因此,为实现在高温情况下喷阀射流的可视化及速度场辨识计算,本研究搭建了主要由高速相机、激光系统和电池防爆箱组成的实验台架,采用高速相机对电池热失控射流过程进行拍摄及处理。首先对流场流态开展初步分析;然后通过自适应滤波算法,有效降低成像时噪声的影响,并增强液滴的边缘细节信息;同时利用直方图均衡化进一步提高图像的对比度;最后,采用基于亚像素精度插值的互相关算法对喷射流场的速度场进行分析计算,得到了不同时刻的二维平面下的速度场数据,并进一步对不同时刻不同区域的速度特性进行了分析,为后续电池热失控机理研究和电池安全性能提升工作提供了基础。

关键词：成像电解液两相流图像预处理速度场

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圆柱壳体动力响应中的模态参与问题研究

振动工程学报 2024年第1期37卷 83-94页

作者：徐港辉祝长生浙江大学电气工程学院浙江杭州310027

以两端简支圆柱壳体为例,研究了考虑正、余弦模态成分影响的圆柱壳体动力响应中的模态参与问题,提出了根据模态参与因子的分布特征判定模态截断阶次的方法,采用正、余弦模态叠加得到了圆柱壳体在冲击激励及旋转行波激励作用下的动力响应... 详细信息

以两端简支圆柱壳体为例,研究了考虑正、余弦模态成分影响的圆柱壳体动力响应中的模态参与问题,提出了根据模态参与因子的分布特征判定模态截断阶次的方法,采用正、余弦模态叠加得到了圆柱壳体在冲击激励及旋转行波激励作用下的动力响应,基于响应的收敛性验证了判定方法的可靠性。理论计算与有限元仿真结果表明,与圆柱壳体模态特性分析不同,在求解圆柱壳体动力响应时必须同时考虑正、余弦模态成分的影响;冲击激励作用下,圆柱壳体各阶正、余弦模态在响应中的参与程度与激振点和观测点的位置相关;旋转行波激励作用下,圆柱壳体各阶正、余弦模态在响应中的参与程度与激励的阶次和频率密切相关。

关键词：圆柱壳体正余弦模态模态参与模态叠加模态截断动力响应

面向锂电池少量循环的二维支持域直推式健康状态预测

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数字孪生技术在农业生产管控中的应用现状与展望

控制理论与应用 2024年第3期41卷 474-483页

作者：王一航冯良骏赵春晖浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州 310027

锂离子电池的健康状态(SOH)是反映电池老化程度的关键指标,但由于电池老化的非线性和不确定性使得SOH难以精确估计,并且受到电池数据收集的高时间成本和容量再生现象的影响,传统的数据驱动方法在历史充放电循环数较少时效果较差.针对上... 详细信息

锂离子电池的健康状态(SOH)是反映电池老化程度的关键指标,但由于电池老化的非线性和不确定性使得SOH难以精确估计,并且受到电池数据收集的高时间成本和容量再生现象的影响,传统的数据驱动方法在历史充放电循环数较少时效果较差.针对上述问题,本文创新性地提出了一种二维支持域直推式学习(2D-RoSTL)建模思路,建立了数据由粗到细的精准划分方法,用于少量充放电循环下的SOH预测.一方面,考虑同型号多块电池的批次特性,利用历史数据和批次数据构造二维支持域扩充模型信息来源,提供了粗范围的大量可供选择的样本;另一方面,首次尝试以直推式学习的方式解决SOH预测的任务,利用离线和在线样本特征空间的信息,对每个样本进行细致划分,提升少量充放电循环情况下模型的预测可靠性.基于NASA的公开数据集,所提出的二维支持域直推式建模方法在4个电池上的预测误差均小于1.56％,实现了对锂电池充放电历史初期及再生点的精确预测.

关键词：锂电池健康状态少量充放电循环二维支持域直推式学习

来源：博看期刊评论

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农业机械学报 2024年第9期55卷 1-20页

作者：王纪章王涛付益辉袁俊杰胡永光江苏大学农业工程学院镇江212013

数字孪生技术作为一种多尺度、多物理的技术手段,能够实现物理世界与信息世界的实时同步和高保真度的数据交互与融合,因此这项技术在实现生产过程中的实时监控、预测分析和决策优化方面具有巨大发展潜力,开始初步应用于农业生产过程管... 详细信息

数字孪生技术作为一种多尺度、多物理的技术手段,能够实现物理世界与信息世界的实时同步和高保真度的数据交互与融合,因此这项技术在实现生产过程中的实时监控、预测分析和决策优化方面具有巨大发展潜力,开始初步应用于农业生产过程管控中。为了分析数字孪生技术在农业生产管控中的应用现状和发展趋势,本文概括并分析了数字孪生技术在大田、果园、温室、畜牧以及农业装备等不同生产场景中的应用实例,探讨了其发展现状。然后探讨了农业生产过程中的数字孪生五维模型,并分析了物理实体数据感知、虚拟实体构建和虚实交互与数据驱动等关键技术。最后,根据现有应用和关键技术分析,提出了数字孪生技术应用于农业生产智慧管理的发展趋势为:必须跳出单一场景和阶段的应用框架,实现对农业生产全过程的数字孪生与智慧管控服务。

关键词：数字孪生农业生产智慧管控综述

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褐土全氮含量Vis/NIRS组合预测模型的构建

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光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2310-2317页

作者：张秀全马世兴李志伟郑德聪宋海燕山西农业大学农业工程学院山西太谷030801 山西农业大学信息科学与工程学院山西太谷030801

准确掌握农田土壤全氮含量对于评估土壤肥力,合理施用氮肥具有重要意义。为综合利用各个单预测模型的优势,提升整体预测性能、降低模型方差,提高鲁棒性,以农田褐土土壤为研究对象,基于近红外-可见光高光谱数据,提出了一种基于标准差的... 详细信息

准确掌握农田土壤全氮含量对于评估土壤肥力,合理施用氮肥具有重要意义。为综合利用各个单预测模型的优势,提升整体预测性能、降低模型方差,提高鲁棒性,以农田褐土土壤为研究对象,基于近红外-可见光高光谱数据,提出了一种基于标准差的预测有效度组合预测模型(CPM),用于预测土壤全氮含量。对原高光谱数据采用Savitzky-Golay平滑和一阶微分变换,采用树模型进行特征波段提取,利用决策树回归(DTR)(模型1)、高斯核回归(GKR)(模型2)、随机森林回归(RF)(模型3)、LASSO回归(模型4)、多层感知器回归(MLP)(模型5)5个单预测模型,通过单预测模型的线性组合建立组合预测模型。结果表明:(1)通过广义简约梯度优化算法求得组合预测模型中5个单预测模型的权重分别为ω_(1)*=0.407,ω_(2)*=0.378,ω_(30*=0.215,ω_(4)*=0,ω_(5)*=0;(2)对于所有数据,基于5种单预测模型和组合预测模型对土壤全氮含量预测的预测有效度分别为M_(1)=0.855,M_(2)=0.856,M_(3)=0.847,M_(4)=0.785,M_(5)=0.796,M_(CPM)=0.880;与单模型预测有效度最大值相比,组合预测模型预测有效度提高了2.924%;(3)对于所有数据,基于5种单预测模型和组合预测模型对土壤全氮含量预测的预测精度和标准差分别为E(A_(1))=0.924,σ(A_(1))=0.075,E(A_(2))=0.928,σ(A_(2))=0.077,E(A_(3))=0.923,σ(A_(3))=0.082,E(A_(4))=0.882,σ(A_(4))=0.109,E(A_(5))=0.889,σ(A_(5))=0.104,E(A_(CPM))=0.937,σ(A_(CPM))=0.066,与单模型预测精度最大值相比,组合预测模型预测精度提高了0.970%,模型稳定性提高了12.000%,且为优性组合预测。组合预测模型可用于可见光-近红外光谱数据的农田褐土土壤全氮含量的有效估测,可为农田土壤全氮含量的快速监测提供依据和参考。

关键词：可见光-近红外高光谱预测全氮含量组合预测模型

基于FPGA加速的Mask R-CNN稻瘟病高通量自适应识别模型研究

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农业机械学报 2024年第7期55卷 298-304,314页

作者：杨宁程巍张钊源方啸毛罕平江苏大学电气信息工程学院镇江212013 江苏大学农业工程学院镇江212013

针对基于图像的稻瘟病现场检测技术依赖先验知识且受制于算力与田间网络状况,无法实现自适应实时检测的问题,提出一种可利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)加速的Mask R-CNN(Mask region-based convolutional ne... 详细信息

针对基于图像的稻瘟病现场检测技术依赖先验知识且受制于算力与田间网络状况,无法实现自适应实时检测的问题,提出一种可利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)加速的Mask R-CNN(Mask region-based convolutional neural network)稻瘟病高通量自适应快速识别模型。首先将骨干网络改进为MobileNetV2,利用其倒残差模块降低计算量,提高模型并行处理能力;随后增加用于稻瘟病多尺度特征融合的特征金字塔网络模块,使模型具备多尺度自适应处理能力;最后由全卷积网络(Fully convolutional network,FCN)分支输出稻瘟病病斑的实例分割,同时使用交叉熵损失函数完成稻瘟病的定位与分类。稻瘟病实测数据集对模型的验证结果表明:当输入为全高清图像时,模型平均推理时间减少至85 ms,相较GPU服务器、同级别GPU边缘计算平台,速度分别提高86.2%、63.0%。在交并比为0.6时,准确率可达98.0%,病斑捕获能力平均提升21.2%。提出的Mask R-CNN自适应快速识别模型能够在田间恶劣网络状况下实现稻瘟病的快速现场检测,具有更好的抗噪能力和鲁棒性能,为水稻病害实时检测、察打一体提供了高效实时的片上系统方案。

关键词：稻瘟病检测目标检测 Mask R-CNN 现场可编程门阵列

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