基于GPS的联合收割机智能测产仪器研制

发布于:2007/6/12 8:54:20 | 452 次阅读

 

    摘  要提出了一种低成本GPS定位、数据采集和存储的实现方法,开发了智能谷物测产系统。
    关键词
定位系统;低成本;CF卡;智能测产 


1
    农业
(Precision Agriculture)  是指利用遥感技术RS(Remote Sensing)、地理信息系统GISGeography Information System)、定位系统GPS(Global Position System)等信息技术,在定位采集地块信息的基础上,根据地块土壤肥力、作物病虫害、杂草、产量等在时间与空间上的差异,按农艺要求进行定位、变量耕种、变量施肥、变量灌水、变量用药的农业技术,从而达到提高效益、避免资源浪费、减少环境污染的目的。目前,经济发达国家已开始推广精准农业耕作,广大发展中国家也广泛开展应用研究和实验示范。
    作为精准农业的重要组成部分——基于
GPS的联合收割机智能测产系统,从20006月开始,我们与上海市精准农业技术有限公司及上海市农工商集团合作,立足于我国国情,根据不同用户层面需求,开发了3种类型的智能谷物测产系统。
2
测产原理和系统结构

2.1
测产原理

2.1.1
硬件
    产量传感器安置在联合收割机谷仓顶部,接收来自于刮板的谷物冲量,如图
1所示。经过其内置的全桥平衡电路,采用应变感应方式,完成谷物冲量到电流信号的变换(这样可实现温度变化的自动补偿和提高传感器的响应特性)。为整个系统供电方便,全部传感器电源均为直流24V24V直流电源由车载电源经升压稳压器得到。这里产量传感器的电源为直24V,信号输出为010mA,该原始信号经精密电阻可得到05VTTL电压(精密电阻阻值,由实际收割对象的不同——力学性质不同而选择,以便得到的读入)。该TTL电压信号,由Philips 80C552单片机A/D口读入,经该控制单元进行处理、显示、保存(保存在主控制单元上的Compact Flash卡中,即CF卡中)。在该系统中,刮板冲击频率是15Hz,每一刮板冲击对应电流波形采样点为200个,即该系统能保证采样频率为15×200=3kHz在实验中一般取2.25kHz。为降低成本,采用国产产量传感器,实验证明,满足使用要求。

    湿度传感器安置在联合收割机谷仓顶部,在产量传感器的下面。选用北京宝力马传感技术有限公司S401B型湿度器,测量范围:0100RH;测量:±2RH;信号输出:010mA;输入电源:1224V。其信号标定由实验数据确定。由于湿度数值在本系统中的变化缓慢,故其测量的次数较少(每10m1次),测量要求不高。这样做的好处是,降低了主控制单元单片机的处理负担和CF卡的存储负担,并能进一步地提高系统的采样频率,提高系统。经实验看,该湿度传感器能满足系统要求,且价格极低(仅是国外类似湿度传感器的1/40)。
    因为该系统中的收割面积等于速度×时间×割幅,所以速度传感器对实验结果非常重要。使用接近开关记数,以达到计量收割面积的目的(速度×时间×割幅)。但受收割机轮子打滑的影响,较低且受地形影响不稳;但成本很低。在收割机的驱动主轴上安装了电容式接近开关,利用主轴相对于轮毂的转动读取脉冲次数,并且利用主轴和轮子相对减速比,计算出每一脉冲所对应收割机前进的距离。同时为防止由于轮子打滑等原因而引起的位移误差,在软件算法上,用
GPS解算出收割机的相对位移,而加以校正(每100m校正)。这样使用安装接近开关辅以GPS解算校正的方法,实现了国外常用的多普勒雷达的测量,并且价格仅是后者的1/50
    割台传感器使用限位开关,用以指示收割机是否工作。当割台抬起时,系统不工作。
    在
GPS25LP基础上开发了定位系统,水平可达10m以内。
2.1.2
软件
    在软件算法上,为了保证系统的定位,借鉴卡尔曼滤波(
Kalman Filter)原理进行估计。在处理产量传感器信号时,由于在实际情况下收割机会引起机械振动,而导致测量误差的增大,严重时该噪声会完全淹没谷物冲击传感器产生的输出信号[2]。这样对这两种信号进行谱分析,得到其信号源的数字特征,通过在硬件和软件上的滤波,增强自适应能力,以获得更好的数据。
2.2
系统结构

    该基于
GPS的联合收割机智能测产系统,是在约翰·迪尔(John Deere1075型联合收割机的基础上改进而成。
    包括主控制单元(
Philips 80C552单片机,及液晶屏)、CF卡,改进型GPS及相关传感器。
    智能测产系统结构框图,如图
2所示。产量传感器和湿度传感器分别取得谷物重量和湿度的信号,速度传感器反映了当前收割机的速度,可根据此算出亩产量。GPS 指示出每一测试点的经纬度。割台信号控制系统的运行。这些信息通过Philips 80C552处理后,存入CF卡并在液晶屏上显示。该系统组成具有成本低、可靠性高、软件通用性好及适应市场能力强等优点。选用CF卡作为系统的海量存储器。

        CF卡,如图3所示。由集成的ATAAT attachment)控制器和闪速存储器构成。它以512B为擦除单位。不需要在操作系统下装入新的软件,模拟磁盘功能在集成的ATA 控制器上完成。CompactFlash体积小、重量轻,而它抗冲击能力相当强,可以承受2000g的冲击;同时读写速率快,分别为80MB/s4.0MB/sCompactFlash具有良好的硬件兼容性,可以与PCATA完全兼容,适用于ATA标准的任何计算机,只要将CompactFlashPC卡适配器插入Ⅱ类或Ⅲ类槽中即可使用。它也具有良好的软件兼容性,在MS-DOSWindows95WindowsNT等环境下,可以当作IDE盘直接被使用。

2.3系统软件程序框图
    系统主程序工作框图,如图
4所示。单片机(Philips 80C552)上电后,系统进行初始化。
    通过初始化,更新系统默认值——系统的采样模式、传感器
/测距方式、割幅宽度。

    因为电子盘使用标准的IDE接口,是以扇区为单位读写的,就是最小的读写单位是512B。而Philips 80C552的内部RAM只有256B,因此,必须接片外RAM来作为数据缓冲区。当片外RAM的数据达到512B的整数倍时,性的写入电子盘。本设计中选用了静态RAM CY62256,这样当RAM CY62256写满32kB,产生标志位,置Flag为“1”,进入电子盘存盘中断服务程序。否则,系统单片机进行A/D转换(产量传感器和湿度传感器)、I/O读取(速度传感器和割台传感器)、串口操作(读取GPS经度/纬度)。
    进行电子盘写操作后,同时把系统主要数据或状态显示在
LCD(经/纬度、产量、系统状态等)。同时置Flag为“0”。
    本系统电子盘写操作和
LCD显示公用一个标志位Flag
2.4
校正

    测产系统存在真实产量和数值产量的区别,两者之间有常数
KK随收割对象等外部条件的不同而改变)。
        K=Weight
(真实产量)/M(数值产量)
    而瞬间产量
Y=KM/(W×V) 
式中
M——谷物流量
        W
——割幅
        V
——瞬时速度
3
数学模型

    对于产量传感器变换过来的信号,要建立数学模型,以便转成与实际产量对应的数值产量。对产量传感器变换过来的信号进行分析,如图
5所示。



4实验结果和讨论
4.1
冲击信号特性

    产量传感器变换过来的电流信号,如图
1所示。实际的冲击电流信号,如图6所示。可见理论上和实际上的冲击信号是相近的,经实验得出,理论数据和实际产量的相对小于±8,从而实现了本系统的数据要求。

    一段产量信号高速采样的仿真图,如图7所示。这时微处理器只处理产量信号,从而实现了高速采样(采样频率可达3kHz,表明该系统具有良好的信号相应特性。

4.2 实验结果
    根据以上实验数据,形成产量图,为整个精准农业实施者、决策者提供依据,以提升整个农业水平。本次实验于今年
6月份,在上海农工商集团五四农场,收割小麦(约13.33hm2)而完成的。图8是其中的一块试验地的收割轨迹。图中,各种彩色线即是联合收割机的行走路径,其中横线(沿X轴方向)是收割机卸粮食的轨迹。GPS等级≤2m95%概率下)。某一块试验地的产量图,如图9所示。

5 结论
    本系统由单片机实施对
CompactFlash卡的读取,具有高抗振性、高可靠性、高的优点,并且功耗低、成本少、重量体积小,系统的总体成本 < 2000 (若大面积推广,成本还可进一步降低)

参考文献

[1]张柏.中国发展精准农业耕作的基本分析及设计[J].地理科学,200020(20)110114.
[
2][JP2]孙宇瑞,汪懋华,马道坤,黄季平.冲量法谷物流量测量系统的试验研究[J].农业机械学报,2001324):4850.
[3]CF+& CompactFlash Specification Revision1.4[Z]. COMPACTFLASH ASSOCIATION, 1998.
[4]Durrence, J. S., C. D. Perry, G. Vellidis, D. L. Thomas, and C. K. Kvien.Mapping Peanut Yield Variability with an Experimental Load Cell Yield Monitoring System[A]. Proc. 4th Int. Conf. on Precision Agriculture[C]. American Society of Agronomy. Madison, WI,1998.
[5]Blackmore B.S., and C.J. Marshall. Yield Mapping, Errors and Algorithms. In Precision Agriculture, ASA-CSSA-SSSA,1996:403
415.
[6]Borgelt S.C.Sensing and Measurement Technologies for Site Specific Management. In Soil Specific Crop Management, ASA-CSSA-SSSA, 1993:141
157.
[7]Karl Wild. A weighing system for local yield monitoring of forage crops in round balers[J]. Computers and Electronics in Agriculture,1999,23:119
132

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