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绳牵引并联机器人具有结构简单、运动惯性小、可重构、响应速度快等特点，成为近年来机器人领域研究的热点。而绳驱柔性机械手由于其驱动绳索的柔弹性为任务操作提供了一定的适应性和柔顺性，能够实现作业对象与机械手良好的动态交互，提高防破损耦合的能力，引起了农业机器人领域科研人员的广泛关注。由于农业采摘机器人的作业环境具有非结构化、不确定的特点，而大多数的果实外表皮脆弱易损，因此对直接与果实接触的采摘机械手要求更严格，既要满足稳定抓持又不能损伤果实。为实现采摘机器人高效精准作业，与生物友好交互的轻量化柔性末端执行机构是急需重点突破的关键理论技术之一。首先，阐述了具有商业应用前景的绳驱柔性机械手的特点及发展概况；然后，详细综述了国内外研究人员对绳驱柔性机械手的设计、建模和控制等理论的研究进展，进一步概述了绳驱柔性机械手在肢体康复和灵巧操作领域的应用开发，详细分析绳驱柔性机械手在农业采摘领域应用的意义，并对绳驱柔性机械手在番茄、苹果、草莓和黑莓采摘的研究现状进行分析；最后，针对现阶段绳驱柔性机械手在农业采摘存在的采摘准确度不高、通用性差和成本高、造成损伤、采摘效率低下等问题，指出今后绳驱柔性机械手商业化应用亟须在农机农艺协同、模块化与可重构设计、提高交互安全性、多传感器融合、采摘序列规划与强鲁棒控制等方面开拓创新，为果蔬机械化无损采摘机构的设计提供新的思路和方法。
针对丘陵山区果园除草作业困难、除草效率低、智能化水平不高等问题，设计了一种小型山地果园除草机器人。为提高履带式除草机器人作业路径的跟踪精度，开展了履带式除草机器人路径跟踪控制算法研究。采用“倒三角形旋接结构”设计了一种仿形浮动底盘，搭载“Y型”甩刀组件进行粉碎除草作业，由增程式油电混合动力系统提供动力支持，针对斜坡转向滑移大等问题提出了基于模型预测控制（MPC）的斜坡转向控制策略，采用往返式路径规划方法对果园进行全覆盖路径规划，结合BDS定位导航技术及全覆盖路径规划方式，确保履带式除草机器人在作业过程中具备高跟踪精度。构建履带除草机器人运动学模型，在MATLAB软件中，对履带除草机器人在斜坡上的转向动力学及其控制策略进行了仿真分析。仿真试验结果表明，设计的坡面转向模型在15°条件下路径跟踪平均误差仅为0.039 m，展现了良好的精确度。田间试验表明，提出的MPC控制器能够有效改善坡面转向工况下路径跟踪效果，在坡度角为15°时，上下坡工况下平均误差相较于PID控制器分别减小了51.76%，63.77%。融合北斗导航功能的除草机器人，有效除草率高于97%，可在25°坡面上正常行走。该研究成果为丘陵山地除草机器人的研制提供了参考。
苹果园生产管理面临着劳动力成本上升和人口老龄化的双重挑战，为提高作业效率、降低生产成本、提升果品质量，机械化、智能化技术在苹果园生产管理中的应用愈来愈重要。研究综述宽行密植和间伐提干改造园宜机化作业栽培模式立地条件下苹果园生产管理中智能机械化技术的研究进展；阐述分析果园割草、施药、花果管理、果实采收运输、果树枝条处理等关键环节的机械化技术与装备、智能化技术与装备研究进展，发现现阶段尽管灌溉和施肥等环节机械化程度较高，修剪、疏花、疏果、套袋取袋、采摘等环节仍依赖人工，机械化程度低；且智能技术如无人机、物联网在果园管理中的应用尚不广泛，精准农业和自动化控制等方面有待加强；现有技术独立发展，缺少有效集成，影响生产效率和果品质量提升；技术集成度不高与数据采集与分析能力不足等问题。针对现阶段智慧果园建设的技术模式，需要研发适应不同立地条件的果园机械装备，创建全程机械化示范基地；重点研发关键生产环节的机械化智能化技术，推广易操控的智能机械；利用多源信息感知设备，实现果园环境信息的数字化感知；进行智能决策和精准作业，提高作业效率和质量，通过智慧果园运维系统实现任务分配与调度、作业控制与监测的需求，为构建苹果园生产全程机械化典型应用场景提供技术支撑。
在大数据时代的推动下，智能问答系统在各个领域得到广泛应用，为用户提供高效的答案，相比传统的文本知识收集和网络搜索引擎检索，具有明显优势。随着知识图谱技术的快速发展，智能问答系统迎来了新的发展阶段。本研究响应了智慧农业的需求，构建了一个基于知识图谱的农作物病虫害智能问答系统，旨在为用户提供与农作物病虫害相关的问答服务。主要工作包括：（1） 农作物病虫害数据获取：利用分布式爬虫框架爬取农作物病虫害相关网页数据，并进行数据清理、分析、结构化等预处理操作。（2） 知识图谱构建：对数据进行分析后，定义知识本体的实体类别与关系类别，完成知识图谱的模式层构建。利用基于规则的三元组模板对半结构化文本进行实体提取，构建数据层，并将三元组存储至Neo4j图数据库。（3） 问答算法设计：利用BERT-BiLSTM-CRF模型进行问句实体识别，BERT-RNN模型进行问题分类。匹配模板后通过Cypher语句进行查询，将答案处理为自然语言形式并返回。（4） 问答系统实现与可视化：结合农作物病虫害知识图谱与问答算法，使用Flask框架和多种web技术实现用户提问、实体识别、知识检索和答案返回等功能。试验结果表明，实体识别与问题分类模型的准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分别达到了93.22%、92.69%、92.21%和94.37%、93.92%、92.66%。与其他搜索途径相比，问答系统展现出了较高的准确性和稳定性。这项研究为农业信息化提供了一种智能化的解决方案，为用户获取农作物病虫害知识提供了新途径。
外观品质是评价干燥花质量的重要指标。为了实现对干燥过程中菊花外观品质的快速无损检测，本研究将计算机视觉技术应用于菊花的红外辅助热风干燥过程中，基于Python语言开发了一种图像处理算法来获取在不同温度下（35 ℃，50 ℃和65 ℃）的干燥过程中菊花花瓣和花蕊表面收缩率和色泽参数的变化信息，并作为外观品质的评价指标，以此实现对干燥过程的精准控制。干燥动力学研究表明：菊花的干燥过程中始终处于降速干燥阶段，且干燥温度的升高导致了干燥时间的显著（p<0.05）缩短和干燥速率的显著升高。基于平方确定系数（R2）、残差平方和（RSS）、均方误差（MSE）值评估了常用的薄层干燥数学模型与试验数据的拟合程度，发现Henderson and Pabis模型、Page模型、Lewis模型与试验数据拟合度更高，能更好地描述菊花的干燥过程。此外，基于图像处理获取的不同干燥阶段菊花的表面收缩率及亮度值（L*）、红/绿值（a*）和黄/蓝值（b*）发现菊花形态和色泽的变化取决于干燥温度和干燥时间的共同作用，更低的干燥温度和更短的干燥时间更有利于抑制菊花在干燥过程的外观品质的劣变。进一步对零阶、一阶和一阶分数模型预测的收缩率和色泽（L*、a*和b*）值与试验数据进行线性回归分析，发现一阶分数模型能更为精准地预测菊花在干燥过程中收缩率以及色泽的变化规律。
植保机械是农业综合生产力的重要组成部分，先进的植保装备有利于提高农药利用率、提升粮食品质，保障农业可持续发展。从世界范围来看，美国、西欧、日本的施药装备在国际上处于领先水平，相关产品自动化和智能化程度高，作业效率和效果普遍优于国产水平，他们占据了绝大多数的市场份额，我国仅在植保无人机上具有一定的技术优势。为了准确把握植保机械的研究现状和未来发展方向，本研究整理了国内外地面、航空、田间管理机器人等典型植保装备的发展历程，根据大田和果园病虫害防治需求和特点，将植保机械细分为施药、部件及智能化3个技术分支。对变量施药、对靶施药、静电喷雾、风幕风送等施药技术方法进行了总结，对底盘、喷杆平衡、机器人驱动等装备技术原理进行了分析，对无人驾驶、对行行走、视觉导航等智能化技术应用进行了阐述，还从远程管理的角度阐述包括作业规划、调度决策、作业评价以及数字化平台的智能化构建。通过国内外装备技术水平的对比，认为未来植保机械技术发展的重点在于低量精准的施药方式、系列化专业化的装备部件以及无人化和智能化的作业模式。随着人工智能技术的不断发展，具有智能感知、分析决策和自主作业的智能化植保装备将成为未来主流的发展方向。
果蔬产地冷链是降低产品损耗、提高产品品质的首要环节，更是薄弱环节。随着大数据技术在冷链物流中的应用，智能化设备与技术已成为提高果蔬产地冷链物流效率、延长果蔬保鲜期、降低果蔬损耗的重要载体，在果蔬预冷、分拣包装、检测、仓储、运输等方面有着诸多优势。本文通过研究总结国内外近几年发展迅速、使用广泛的智能化技术，包括以电磁或光学技术为基础的AGV智能搬运，以传感器、电子光学等技术为基础的智能分拣，以计算机视觉技术为基础的智能检测，以透视成像技术为基础的智能运输等，分析研究各学者在果蔬冷链仓储、分拣、检测、运输等环节中智能化技术应用的创新研究及取得的成果，提高了果蔬冷链物流效率。然而，智能化技术在果蔬冷链物流中的应用也面临诸多问题。成本高、技术融合难度高和人才短缺等挑战，使得智能化技术在果蔬冷链领域的发展受到一定限制。为解决当前存在的问题，提出通过自主研发、技术创新等手段进行成本控制，降低小型企业进入门槛。加强智能化技术与冷链物流系统的集成，提高数据安全性和系统兼容性。同时，政府应出台相关政策，提供必要的资金支持和人才培养机制。加快制定和完善冷链物流领域的智能化技术标准。通过技术创新、成本控制、人才培养和政策引导，推动农业产业升级，为果蔬冷链物流提质增效提供思路。
随着农业生产对田间管理要求的不断提升，传统的农机设备已逐渐难以适应现代智慧农业的生产需求。在这一背景下，土壤墒情监测技术作为现代农田管理中获取土壤含水率信息的关键手段，正扮演着推动农机向自动化、智能化发展的重要角色。为此，深入梳理和分析国内外土壤墒情监测技术研究现状，重点围绕土壤墒情监测的方式及原理、模型构建算法以及信号处理方法这3个方面技术的研究进展进行阐述，通过对比分析，归纳与总结了国内外在监测方式、原理、模型构建算法和信号处理方法上的异同以及实际应用中存在的问题和面临的挑战，并提出了土壤墒情监测技术在这3个方面未来的发展趋势：土壤墒情监测方式方面，构建多源土壤墒情监测信息平台，以实现更全面的数据收集和分析；模型构建算法方面，通过采用机器学习和深度学习算法，为不同土壤环境和作业场景量身定制模型算法模块，提高监测设备准确性和适用性；信号处理方面，加强多源信号融合技术的应用，降低作业环境对监测设备的影响。
近年来，随着半导体激光器技术的不断进步，在农业领域应用的激光技术备受关注。激光光源具有单色性强、电光转换效率高、使用成本低等优势，为提高农作物质量、增加产量提供了新的技术支持。为了研究不同光质激光对人参生长、生理生化指标以及多糖、皂苷积累等方面的影响，选取二年生人参载子进行试验。从展叶期到叶片枯萎前的每日上午7：00—11：00，下午14：00—18：00分别利用全波长LED灯、红色激光灯（R3）、蓝色激光灯（B3）、混合激光灯（R2B1、R3B2）（光量子通量密度分别为4.48 μmol/（m2·s），4.61 μmol/（m2·s））补光，针对不同光质补光的影响，本研究设立了不补光作为空白对照组，研究发现，人参的净光合作用能力、叶片的气孔导度等都有所改善。特别是LED处理组的净光合速率表现最为突出，而蓝光处理组则在蒸腾速率和胞间CO2浓度方面取得了最显著的效果提升。R3B2处理组气孔导度最大。就生长情况而言，人参在红蓝混合光处理下表现最佳，相比于对照组，蓝光能够显著提高植株的高度、增加叶片的长度和宽度，LED补光组根重、叶重均高于其他处理；从营养物质积累方面来看，蓝光处理下多糖含量最高，红光处理下皂苷含量积累普遍高于蓝光处理组，说明红光促进人参皂苷含量的积累，R2B1处理组Rg1、Rb1皂苷含量最高，远高于其他处理，R3B2处理时Re皂苷含量与红光处理组结果相当，高于其他4个处理。在未来的研究中，我们将选取最适宜人参生长及营养物质积累的激光补光条件，为缩短人参生长周期、提质增效而提供可行性方法。
实现茶芽的自动识别与定位是优质茶叶智能采摘设备研发的基础。针对茶芽细小，且采摘环境受光照影响较大等问题，本研究提出了一种基于深度学习网络模型的茶芽识别方法，开展识别系统的光源设计，能够为实现全天候和高效率的智能茶芽采摘设备提供技术支撑。首先，搭建铝合金框架的密闭遮光黑暗环境；然后，通过调节横杆高度和光源亮度创造出3种高度和3种光照强度组合；最后，采集不同组合情况下的茶芽图像数据集，利用改进YOLOv5模型对一芽一叶和一芽两叶开展识别测试。试验结果表明，YOLOv5s的总体准确率为77.13%，总体平均精度均值为86.14%，对于改进后的识别模型YOLOv5s-SPD的总体准确率为80.30%，总体平均精度均值为87.3%，单张图片的平均检测时间为5.7 ms，满足实时检测的要求，比原YOLOv5s总体准确率提升3.17%，总体平均精度均值提升1.16%，有效地提升了茶芽的识别性能。在高度90 cm和亮度L7（0.164~0.328 μ m o l / m 2 ）的条件下，一芽一叶和一芽两叶的检测准确率、召回率和AP平均值分别为86.70%、92.45%和95.00%。该方法可以有效快速地检测茶芽，光源设计方案为全天候优质茶叶智能采摘设备的研发提供了支持。
水稻幼苗需要充足的光照才能正常生长，早春育苗的增温需求推动了温室、大棚和工厂化设施育苗的发展，但由于玻璃、塑料等棚膜材质对阳光的反射和吸收，设施育苗缺光问题凸显。补充光照可以较好解决设施育苗缺光问题，以LED为代表的补光光源已经在设施育苗中得到推广应用，但其依然存在能耗居高不下的问题。激光是人工光源中唯一与太阳光具有平行光特性的光源，具有相关性好、单色性好、方向性好、亮度高、能量大、光电转换效率高、节能等特点。但以氦氖激光为代表的传统激光光源体积大、成本高，难以在作物生长中应用和普及。采用半导体激光器结合匀光技术开发新型激光光源，体积小、成本低，可以实现对水稻秧苗的大面积均匀激光辐照，其单灯照射面积可以达到60~70 m2。同时新型激光光源在保留传统激光相关性、单色性、方向性的同时，还具有高效节能的特点，能耗仅为传统LED光源1/30。研究表明，在水稻育苗过程中采用新型激光光源进行合理辐照，可以提升秧苗品质，插秧后返青快，分蘖多，抽穗早，最终实现水稻的稳产、增产。自2021年以来在全国多地试验结果表明，采用新型激光光源在插秧前辐照水稻秧苗20 d左右，可以实现超过10%的增产。这一结果不仅为我国水稻提质增效提供了重要的技术支撑和保障，也为其他植物在各阶段补光提供了新的方法和手段。
氮素是水稻生长发育的重要元素之一，精准估测氮素浓度对指导水稻精准施肥、辅助氮高效品种选育是十分重要的。传统田间采样方式难以实时获取水稻氮素浓度，随着信息技术的快速发展，目前通过机器学习方法建立无人机高光谱数据与氮素浓度的关系，是作物氮素营养诊断的主要技术路线之一。研究以连续投影算法筛选的无人机冠层高光谱数据特征波段为输入，实测氮素浓度数据为输出构建反演模型。极限学习机（ELM）与同类型的机器学习方法相比，具有速度快、泛化能力强的优势，但由于其随机生成的连接权重和神经元阈值，导致其训练稳定性存在不足，且容易陷入局部最优解。白鲸优化算法（BWO）是一种以白鲸行为为灵感而设计的求解单模态和多模态优化问题的竞争算法，本研究通过白鲸优化算法对极限学习机的输入层与隐含层之间的连接权重、隐含层初始权重进行优化，构建BWO-ELM水稻氮素浓度无人机高光谱反演模型，实现对水稻氮素浓度的快速估测。研究结果表明：连续投影算法筛选出特征波段10个，分别为673、703、727、823、850、877、895、952、961和985 nm。基于BWO-ELM构建的氮素浓度反演模型训练集R2 与RMSE分别为0.742 5、0.382 6%，测试集R2 与RMSE分别为0.702 8、0.487 7%。预测能力优于基于ELM构建的氮素浓度反演模型。综上所述，基于BWO-ELM的水稻氮素浓度无人机高光谱反演模型可以快速准确获取水稻氮素浓度，为水稻营养监测提供新的方法。
激光作为一种新兴的人造光源，是20世纪以来最伟大的发明之一，具有功率密度高、方向性好和优良的单色性等优点，在农业领域得到了广泛的应用。激光技术在植物生产、动物管理和菌物研究方面展现了显著优势。文章主要对激光技术在农业领域的研究进展和发展动态进行深入剖析。在植物生产方面，介绍了激光技术在植物诱变育种、促进植物生长发育、提高产量和品质、植物保护、植物检测和植物表型中的应用情况。在动物管理方面，主要分析了激光技术在动物遗传育种、动物生长、动物医疗和动物产品检测方面的研究。在菌物研究方面，重点总结激光技术在菌物育种、菌物生长发育及菌物检测和鉴定中的应用详情。最后，针对激光技术与农业生产研究相结合所面临的困难和挑战，从提升激光技术在农业生产管理中的精度和扩展其适用范围角度出发，提出了激光技术在植物生产精准化、动物生产管理优化和菌物生产科学化的发展方向。虽然激光技术在农业领域已经取得了一系列的成果，但在未来的研究中，应探索更多创新应用，并与人工智能和大数据技术相结合，进一步推进激光技术与农业产业的深度融合，以实现更高效、更智能的农业生产管理模式，为现代农业的发展带来更多机遇和突破。
随着农业科技发展，农作物秸秆利用更加多元化，其需求量也随之增加。为解决丘陵山地小型圆捆机存在的草捆易散落、缠网层数不可调、自动化程度低等缺点，对圆捆机的缠网装置进行了模块化设计，包括送网机构、切网机构、检测机构以及控制电路的设计，对送网机构进行了力学分析，加工制造样机并完成试验验证。该装置通过检测机构检测运行参数，经控制器处理后向送网机构和切网机构发出相应的执行指令，从而实现了送网、缠网和切网的自动化作业，并实现了缠网层数可调。在缠网时，其摩擦限矩组件对丝网施加拉力，使丝网缠绕更加紧实，经力学分析得出丝网拉力大小取决于压紧弹簧弹力，可通过调节压紧弹簧改变丝网拉力大小，并提供了相应的调节方法。性能试验结果表明：该装置性能稳定，工作可靠，可对 Φ 500 mm×700 mm的干草捆进行自动缠网作业，丝网布满草捆侧面，无漏缠现象；在缠网层数为3层时，缠网成功率为95%，抗摔率为83.3%；在缠网层数为4层时，缠网成功率为100%，抗摔率为90%；在缠网层数为5层时，缠网成功率和草捆抗摔率均为100%。设计了一种丘陵山地小型圆捆机自动缠网装置，经试验验证，作业机性能稳定可靠，满足设计要求。在缠网层数为3层时，平地作业性价比最高，丘陵山地作业时，需根据作业坡度，调至4~5层。
三七是我国种植规模最大，开发利用较多的大宗药材之一，而云南省作为我国三七主要的产区，由于地形和农艺要求的影响，传统农业机具难以进入移栽区域进行作业，导致目前三七移栽仍采用传统人工作业方式，为此，研制一款三七移栽机对于促进三七产业化发展尤为重要。车架作为移栽机车身重要的承载结构，对整车性能的优劣有着至关重要的影响。为此，针对移栽机车架进行结构分析，旨在提升车架结构及整车的性能，为车架结构设计提供理论依据。利用SolidWorks软件建立车架三维模型，并导入ANSYS软件中进行静态有限元分析，通过静态电测试验确定有限元分析的应力值和试验真实应力值的相对误差范围后，对不同工况下车架动载性能进行分析以及前8阶模态振动变形分析，基于分析结果可知车架具有良好强度性能，但座椅位置存在较大变形，结构的刚度不足的问题。采用拓扑优化对车架进行优化设计，在保证车架应力分布合理的情况下减少车架变形情况通过改变斜撑支架结构布置实现减小变形的目的。根据优化设计结果，使车架总质量增加8.739%，变形量减小88.268%，最大应力减小11.693%。改进后的车架最大应力有所降低，并且车架变形有何明显改善，研究表明通过有限元法以及拓扑优化技术对于指导移栽机车架的结构设计具有较好的适用性。
为了在复杂环境中有效识别茶叶嫩芽并在最大限度避免伤害茶树的情况下，提高智能化采摘精度，本研究针对传统目标检测算法在茶园中存在的检测精度低、鲁棒性差等问题，提出一种基于改进YOLOv7的茶叶嫩芽识别与检测的模型YOLOv7-tea，从而实现对茶叶嫩芽的快速识别与检测。首先，采集茶叶嫩芽图像并完成嫩芽图像的标注和数据增强，构建茶叶嫩芽数据集。其次，通过在YOLOv7主干网络的3个特征提取层中引入CBAM注意力机制模块，增强模型对特征提取的能力；采用SPD-Conv模块替换颈部网络下采样模块中的SConv模块，以减少小目标特征的丢失；通过EIoU损失函数优化框回归损失，提升预测框的准确率。最后，以茶叶嫩芽图像数据集为样本将其他目标检测模型与YOLOv7-tea模型进行对比试验，并对不同距离、不同角度拍摄的茶叶嫩芽图像进行识别效果检测。试验结果表明，YOLOv7-tea网络模型比YOLOv7模型的精确率（Precision， P）、召回率（Recall， R）和识别平均精度（mAP）值分别高出2.87、6.91和8.69个百分点，且模型的检测速度更快，在复杂背景下对茶叶嫩芽的识别与检测具有更高的置信度分数。该研究构建的YOLOv7-tea模型对小尺寸茶叶嫩芽的识别效果较好，减少了漏检和误检的情况，具有良好的鲁棒性和实时性，可为茶叶的产量预估和智能化采摘提供参考。
传统的角度传感器在拖拉机导向轮偏转角度的测量中存在准确度不足、安装调试复杂等问题，这些问题制约了拖拉机在自动导航作业时的高精度、高稳定性的需求。鉴此，本文旨在构建并验证一种新型系统，该系统基于全球导航卫星系统（global navigation satellite system， GNSS）和惯性导航系统（inertial navigation system， INS）的技术原理，能够实现对拖拉机导向轮动态角度的实时解算。首先，对GNSS/INS融合原理进行了深入的分析，并设计了相应的GNSS/INS数据测量台架试验，以获取角度传感器的测量值。随后，采用卡尔曼滤波（Kalman filter， KF）、扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter， EKF）和无迹卡尔曼滤波（untraced Kalman filter， UKF）三种滤波算法对角度测量值的滤波处理，以超调量、响应时间和稳定性等指标进行评价，结果表明UKF在本系统中表现最优。其次，针对不同工况（沥青路面和农田），进行了拖拉机在自动导航下转向和直线性能测试。在转向性能测试中，进行了1°、5°和15°的不同角度的固定测量，结果显示在1°时两种环境的响应时间最小，但均产生了最大超调量，同时随着角度的增加，系统对稳态误差的降低有明显作用。直线自动导航性能测试中，沥青路面和农田的最大横向偏差分别为17.51 mm和18.52 mm，系统误差分别为10.45 mm（2σ）和21.07 mm（2σ）。通过对比两种工况，沥青路面的各项性能指标上均优于农田环境，但两种工况在精度、响应时间和平稳性上均满足自动导航系统需求，可应用于拖拉机的自动导航作业中。
针对4WID高地隙自走式电动喷雾机在复杂工况下，面对来自外部道路坡度改变及内部药液喷洒带来整备质量下降，从而导致喷雾机行驶速度稳定性差、作业质量恶化等问题，在分析4WID高地隙自走式电动喷雾机结构与纵向动力学特性基础上，设计一种定速巡航分层控制算法。控制算法模型接收用户设定的期望行驶车速，经过算法计算后对纵向动力学系统模型输入加速度控制信号，实现喷雾机对期望车速的跟踪。搭建的纵向动力学系统结构主要包括5个部分：逆纵向动力学模型、加速与制动切换模型、转矩分配模型、电机模型和纵向动力学模型。通过对斜坡行驶状态下喷雾机的车身状态进行受力分析可获得其逆纵向动力学及纵向动力学模型；同时，为建立合理的四轮转矩分配策略，在喷雾机车身同时具有俯仰及侧倾的条件下进行分析，以各驱动轮的附着率作为分配依据，满足不同工况下各车轮的最佳驱动力矩，确保喷雾机动力的均衡性。模型定速巡航控制采用分层控制方法，通过建立上层PID控制及下层的模糊PID控制实现对喷雾机车速的有效跟踪，通过制定模糊控制规则，自动对下层控制器的PID参数进行整定，保证在各种复杂工况下喷雾机定速巡航系统的良好适应性。应用Matlab/Simulink建立控制模型，对控制系统进行仿真分析。试验结果表明，在典型工况下，设计的定速巡航控制系统能够有效地对喷雾机的速度进行控制。具体而言，在系统输入外部干扰及自重变化条件下，该控制系统的表现良好，超调量在2%以内，响应时间小于0.2 s，稳态误差趋于0，验证了所采用控制算法的准确性。
针对小型谷物联合收获机在丘陵区作业倾斜角度大、通过性差等问题，开展谷物联合收获机底盘自动升降液压系统设计与试验。本研究设计了底盘自动升降液压系统总体结构，对内置位移传感器液压缸、比例换向阀等关键部件进行设计和选型，提出了基于横向倾斜角度伸缩液压缸进行调平和升降的方法，采用自动调平控制和手动调平两种调平模式对底盘进行调平。应用AMEsim开展液压系统的仿真分析，发现换向时液压缸压力与流量稳定，位移速度平稳。设计了以PLC控制器和PID控制方法为核心的调平控制策略，通过调节液压缸长度实现对底盘的姿态调节，并开展静态调平试验。结果表明：比例换向阀开度范围为20%~45%时，能有效控制液压缸伸缩速度；调节时间随倾斜角度增加而增加，在倾斜角度7.7°范围内的总体调节误差低于0.5°，可满足谷物联合收获机对底盘横向调平的需求。该研究提出了依据横向偏角实现调平的液压系统和控制方法，为小型谷物联合收获机底盘调平液压系统设计提供参考。
中国丘陵山地耕地面积、农作物播种面积分别占全国34.62%、34.20%，覆盖人口达54.2%，GDP仅占全国的30%，整体农业机械化水平未达50%，研究如何加快推进丘陵山区农业机械化是建设农业强国的迫切需求。本研究以我国耕作制度区划为基础，结合丘陵山区分布等因素开展丘陵山区农业机械化区划；以各地区资源禀赋条件、经济社会情况、产业经济效益为基础，梳理我国丘陵山区农业机械化发展现状，从丘陵山区耕地条件、土壤和农艺等方面分析我国丘陵山区农机应用特殊场景，结合农机研发制造和推广应用等因素分析我国丘陵山区农业机械化发展的瓶颈；围绕丘陵山区应用场景探讨提出紧凑型轻量化的专用发动机、轻量化及减黏降阻的先进材料、轻简化的整机结构设计等十大农机共性技术需求以及黏重土壤的高效低耗耕整地装备、缓坡地黏重土壤的大宗粮油糖和高山蔬菜播种装备、缓坡地黏重土壤的油菜和高山蔬菜移栽装备等十大农机适用装备需求；借鉴日本、韩国等丘陵山区农业机械化发展经验，从良机—良种—良法—良田—良制深入融合和研产推用四位一体化的角度提出系统推进丘陵山区机械化的思路与举措，以促进丘陵山区农业机械化高质量发展。
随着我国养殖业的规模化、集约化发展，畜禽粪污排放量显著递增，对周边大气、土壤、水体等造成严重污染，影响到人类的生存健康，同时也阻碍了养殖业的可持续发展。国家出台了一系列环保和鼓励使用有机肥的政策，鼓励使用畜禽废弃物生产有机肥，用有机肥替代化肥。为响应国家环保政策的要求和破解养殖业畜禽粪污处理的难题，研制了畜禽粪污卧式发酵滚筒，将畜禽粪污与发酵菌种等辅料混合后上料到滚筒内，并辅助加热、曝气、翻搅，实时监测物料温度并可设置电加热和滚筒的启停及运行时长，有利于畜禽粪污完成好氧发酵过程，达到无害化处理的目的。阐述了滚筒的结构组成、工作原理及主要技术参数，根据好氧发酵原理和注意事项，设计了牛粪好氧发酵工艺流程，并按流程完成了粪污卧式发酵滚筒牛粪发酵性能试验。试验结果显示，有机质含量为5.2%、总养分（N+P2O5+K2O）含量为5.1%，各指标均符合NY525—2012《有机肥料》标准，蛔虫卵死亡率和大肠菌群数都在NY884—2012《生物有机肥》标准范围内。该卧式发酵滚筒结构简单，粪污处理效果好，处理周期短，操作简便、经济适用，可满足中小型养殖企业畜禽粪污的无害化处理和资源化利用。
肥料通过调控植物生长发育而直接影响农作物产量，是推动现代集约化农业实现作物高产优质的重要因素；然而，尿素、含尿素复合肥生产过程中极易产生副产物缩二脲，目前由于肥料中缩二脲含量过高造成农田作物毒害问题不容忽视。建立高效的肥料中缩二脲检测方法对保障肥料生产安全、促进我国农业绿色高质量发展具有现实意义。本研究立足于我国现代农业发展对优质肥料的迫切需求，构建基于碳基结构材料敏感响应的电化学传感界面，实现肥料中缩二脲的在线快速评估，有效克服液相色谱法、紫外分光光度法存在的样品预处理繁琐、分析成本高、样品浊度干扰大等不足。首先，制备了兼具碳基结构表面特性和纳米金优良导电性质的石墨烯—纳米金复合物，并将其作为传感界面修饰材料固定于电极表面；其次，利用缩二脲对铜离子电化学信号的抑制作用，建立了铜离子响应电流随缩二脲浓度变化的线性回归方程，借助智能手机获取信号，进而实现缩二脲的电化学快速分析。实验结果表明，铜离子产生的响应电流与缩二脲浓度在1~80 mmol/L范围内呈良好的线性关系，检出限为0.50 mmol/L（S/N=3）；利用该电化学传感体系用于肥料样品中缩二脲的分析，检测结果与高效液相色谱法分析结果相对误差不超过6.9%。该电化学分析方法应用于肥料中缩二脲的在线检测便携程度高、可靠性好、准确度高，为肥料中缩二脲快速评估提供了新方法，科技创新赋能农作物高产优质。
近年来，发展中国家农村生活水平的提高和农村工业经济的不断升级，使得农村污水排放也愈加严重。这些来自生产生活污水、农田尾水以及养殖废水的农村污水会严重破坏生态环境，影响居民的幸福指数和经济的发展。本文指出了传统生态法和生物处理法存在的处理周期长、受环境影响大、存在二次污染等局限性，进一步探讨了等离子体技术在处理农村污水时应用范围广、处理效率高、无二次污染的优势，填补了等离子体技术在处理农业污水的空白。虽然等离子体的某些反应机理还不明确，对装置要求比较高，这些仍需不断改善，但未来还可以通过与其他技术的结合，进一步提高等离子体技术的效率和适用范围，使其在污水处理领域发挥更大的作用，优化和改进发展中国家农村污水综合处理过程。
大田智能化植保机械是提高农药利用率、提升粮食品质、保障农业可持续发展的重要手段。为了解植保机械智能化技术的研究现状、明确未来发展方向，围绕高地隙植保机智能化作业的规模农田大尺度下的处方施药、地块级小尺度下的对靶喷药以及随速变量喷药三大主流方向，从感知、分析、决策、控制等方面，阐述了融合高精度卫星定位的处方图构建、空间坐标变换方法和处方识别的技术原理、对靶喷药技术路线及杂草识别关键技术研究水平，认为基于在线处方的高精度喷药是未来研究的重点；针对随速变量喷药的高精度测速这一关键技术，进行了4种测速模式的优缺点对比分析，随着卫星定位在农机上的广泛应用，卫星测速以其更加通用、便捷、精准将成为高精度测速的主要方式。为探究变量喷药控制的发展现状，对压力控制变量喷药和管路截流式流量控制变量喷药两种控制方式及实现方法进行了总结，从结构复杂性、实现的安全性和系统稳定性方面综合来看，管路截流式流量控制是实现变量喷药的主要方式，并从技术原理、实现过程及优化应用情况对流量控制的分段控制、脉宽调制、PID控制3种控制算法进行了论述，认为基于机器学习的PID控制将是改善流量调控性能重要方向。随着人工智能技术的不断发展，融合智能感知、分析决策和自主作业能力的植保机器人将成为植保机械未来主流的发展方向。
我国是水果生产和消费大国，产量和面积常年居世界首位。然而我国果园长期面临复杂环境，传统人工作业存在成本高、劳动力紧缺、效率低等问题，随着标准化、规模化果园的建立，传统模式已不适应现代果园的发展。多功能作业技术平台集成采摘、开沟、施肥、喷雾、运输等功能，有效提升果园作业效率，节约成本，成为现代林果业高效发展的关键工具。主要概述了多功能作业平台结构组成及工作原理，包括对升降结构与底盘系统两大关键部分，并对国内外标准化果园作业平台的发展动态进行概述，从简单移动平台到可扩展平台，后续加入导航与自动调平系统等一系列改进，通过对比不同类型果园作业平台的特点和优势，明晰国内多功能作业平台发展不足，并总结归纳分析出国内外多功能作业平台主要研究重心聚焦在自动调平技术、通用底盘技术、导航避障技术、升降技术、底盘通过性技术、动力系统协调管理技术、系统品质提升技术等方面，并且探讨了我国多功能作业平台发展所面临的瓶颈，如信息化、智能化不足，政策支持相对滞后等。最后，针对我国作业平台与国外作业平台发展差距提出建议，如推进果园种植规范化、标准化，向信息化、智能化发展等，以期为我国果园高品质机械化作业提供发展思路。
针对高粱收获过程中的籽粒损失、破碎和含杂等问题，研究成熟时期和机收速率等因素对联合收获作业效果的影响规律。以晋杂22号高粱为研究对象，采用小区作业试验方案，分别在乳熟期、蜡熟期和完熟期设置3个机收速率水平进行高粱联合收获作业，机收速率设置为0.5 m/s，1.0 m/s，1.5 m/s，并测定破碎率、含杂率、总损失率与含水率等指标，获得成熟时期与机收速率对收获效果的影响规律。结果表明：成熟时期和机收速率对高粱籽粒含杂率、破碎率、总损失率等收获指标影响均极显著，对3项收获指标影响最大的因素均为成熟时期；在蜡熟期和机收速率为1.0 m/s时进行高粱联合收获作业能取得最佳效果，此时籽粒含水率为14.756%～15.746%，含杂率为0.14%，破碎率为0.29%，总损失率为5.48%。该研究获得了成熟时期和机收速率对高粱收获效果的影响规律，可为高粱机械化收获成熟时期合理选择与收获技术推广提供理论依据。
农业机器人是农业机械领域的研究热点之一。国内外对温室/农田/果园作业（除草、施肥、喷药、采摘等）机器人移动平台的研究已取得初步成果，但对农田土样采集机器人移动平台的研究鲜有出现。在土壤的物理力学特性研究过程中，原状土壤样品的采集是一个重要前提。如果土样的原状度无法保障，后期实验室物理力学测试分析难以得出准确的研究结果。本研究针对这一问题，研发了一台结构紧凑、通过性强、取土质量好、取土效率高的农田土壤采集机器人移动平台，给出了机械系统、控制系统设计方案，并开展了初步的田间试验研究。本研究的主要内容如下：（1）机器人移动平台本体设计方面，确定了差速转向的转向方式；进行了机械系统设计，完成了相关硬件选型分析和控制系统设计以及软件编写。移动平台轴距为960 mm、轮距为600 mm，轮毂电机功率1 000 W，实现了基于调速转把和遥控手柄的移动平台协调运动控制，满足试验要求。（2）土样采集装置方面，对分段原状取土装置进行了设计。通过对比分析选用液压传动作为动力源和直压旋入式入土方式。通过理论分析确定了取土器主要技术参数，并对其入土关键部件进行有限元分析，验证了其结构参数设计的合理性。（3）通过田间试验，考察整机的移动性能和取土质量。移动性能测试试验结果表明：最大垂直越障高度80 mm，最大爬坡坡度35°。土样抗剪强度检测试验结果表明：在获取0~200 mm深度土样时，环刀法和新系统所取土样的内摩擦角方差在0.05的置信水平下，P值等于0.866；在获取0~100 mm和100~200 mm深度土样时，环刀法和取土装置所取土样的凝聚力方差在0.05的置信水平下，P值分别为0.145和0.717。取土效率对比试验结果表明：该取土装置完成一次取土仅需3~5 min。
气力集排技术具有播种效率高、广适性好、种子损伤低等优势，在研究中发现种子分配器的形式和结构参数对气力集排系统排种均匀性影响较大。本研究分别提出了M型、T型和Y型种子分配器，阐述了气力集排系统的总体结构和工作原理，以小麦为研究对象，开展了分配器内种子颗粒群体在气流作用下的受力和运动分析。基于CFD-DEM气固耦合方法，分别建立了小麦种子和分配器的仿真模型，以各行排量均匀性变异系数为指标，开展了不同出口型式对分配器性能影响的仿真试验研究，确定了M型种子分配器为最优结构。在此基础上通过单因素试验研究了不同出口管倾角、顶盖圆锥角、入口直径、圆角半径和气流输送速度对M型种子分配器内部流场均匀性的影响，确定了显著性因素及其水平范围。分别以（出口管倾角、顶盖圆锥角、圆角半径）为因素开展了3因素3水平正交试验研究，以各行排量均匀性变异系数为指标，通过响应面分析，确定了M型种子分配器最优结构参数，在西北农林科技大学试验农场开展了台架和田间验证试验。仿真和试验研究结果表明：与T型和Y型种子分配器相比，M型种子分配器显著提高了小麦种子的排种质量，排种均匀性变异系数分别降低了7.41%和3.72%。当顶盖圆锥角为117.03°，出口管倾角为59.50°圆角半径为69.46 mm时，种子分配器均匀性最佳，各行播种均匀性变异系数为6.05%。M型种子分配器仿真结果与台架和田间试验验证结果的绝对误差分别为1.00%和1.55%。该研究为气力集排系统的设计提供参考和技术支撑。
在我国大力发展牧草收获机械的背景下，为适应内蒙古地区搂草作业地面环境复杂，减小机具运输占地面积，提高工作效率本文主要对BL-600型指盘式搂草机的整体结构、主要零部件弹齿进行了应力分析、连杆机构进行了设计，解决了机器运输体积大、不易掉头且弹齿容易变形和断裂等问题。分别采用Proe/Mechanica模块建模仿真等手段对弹齿的应力进行分析，根据仿真结果确定可靠有效的弹齿材料。通过对搂草运动的分析确定工作机具的结构和位置以及油缸的行程。进而提高了整体机具对工作环境的适应能力。同时，针对机具进行了试验验证，搂草机漏搂率为2%，达到设计要求，该机型性能稳定、具有较强的实用性和推广价值。
