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植保无人机故障会影响其正常作业进度,造成停机损失甚至安全事故.为识别植保无人机在现场作业时系统的运行状态,探究故障演化规律,提出一种基于故障随机点过程判别流程的故障时间点预测方法.将植保无人机视为可修复系统,采集单架植保无人机在累计作业时长 300 h 定时截尾条件下的连续故障时间数据,利用趋势图检验、Laplace 检验、Military-Handbook 检验等统计检验方法,得出植保无人机的系统故障率随累计运行时间增加呈单调上升趋势.以威布尔分布作为系统故障潜在分布分别建立 NHPP 和 GRP 模型,并采用时间重标定残差增量的方法,通过绘制残差增量 Q-Q图、K-S 检验、残差增量序列图,以及计算样本自相关系数进行模型有效性检验.结果表明,NHPP 和 GRP 模型残差检验结果均可接受.在此基础上,采用AIC 和BIC 准则进行模型优选,得出GRP 模型的AIC 和BIC 值均小于NHPP 模型,更适合描述该型植保无人机系统的故障随机点过程.通过建立蒙特卡洛仿真流程,完成 GRP 模型下植保无人机系统故障时间点的预测.仿真结果表明,随着故障预测次序的增加,未来系统平均故障间隔不断缩短,系统运行状态呈持续劣化特征.所提出的故障时间点预测模型分析方法可为植保无人机健康维护、故障预警等相关研究提供理论基础.
植保无人机故障时间点预测随机点过程识别广义更新过程时间重标定残差蒙特卡洛仿真
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为解决大载荷农用无人机作业过程中因旋翼下洗风场过强易损伤作物,进而导致飞行高度升高、雾滴漂移加剧的问题,设计了一种可有效降低下洗气流速度的扰流装置.以自主研发的无人机为试验平台,结合自研风速传感器与计算流体力学仿真技术(Computational fluid dynamics,CFD),对扰流装置在不同参数下的风场削弱效果进行定量测试与分析,确定了扰流装置的最优参数组合,有效验证了其在削弱旋翼下洗气流方面的工程可行性与技术优势,并针对其参数选取制定了科学、可行的技术方案.首先基于扰流装置的工作原理,结合空气动力学、动量理论及牛顿第三定律等基本物理模型,确定扰流装置的关键参数类型;其次,根据无人机工作状态时下洗风场的轨迹线云图与速度云图,明确各参数变量的梯度变化范围;然后,通过计算流体力学(CFD)仿真与正交试验相结合的方法,综合分析并优化得出各参数的最佳取值.随后,对各关键参数进行多变量耦合分析与优化设计,获得了最优参数组合;最后,通过机载飞行试验对扰流装置的稳定性和有效性进行了验证.正交试验结果表明,安装扰流装置后,风场优化效果与拉力损失率的比值约为9.7,表明该装置在有效削弱下洗气流的同时,对升力性能的影响较小.飞行试验表明,安装扰流装置后无人机拉力损失约10％,风场平均风速减小了约38.6％,风场优化效果较好.且无人机安装扰流装置后飞行稳定.
大载荷农用无人机下洗气流扰流装置CFD正交试验
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针对多山体条件下直升机植保作业面临的三维地形连续覆盖、避山与经济性协同优化关键技术难题,提出一种基于分层螺旋法(LSM)和快速随机搜索树星算法融合蚁群算法(DIRA)的路径规划方法.该方法首先针对单山体作业,通过分层螺旋法,生成坡度敏感的螺旋施药航线;其次,DIRA 框架集成了改进蚁群算法与概率密度引导的 RRT*算法,分别优化多山体访问序列和动态避山路径.仿真实验表明,在喷幅 30 m 工况下,该方法作业综合覆盖率达 97.38%,优于所有对比算法.多山体间调度航线长度较基准算法减少 8.1%、7.2%和 1.5%,完全消除山体碰撞,且无航向突变导致的能量损耗.LSM 和 DIRA 框架解决了传统分层规划中全局序列与实际地形脱节的问题,显著提升航线的可行性与经济性.
直升机全覆盖智能算法多山体环境路径规划
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为解决农用无人机长期田间作业导致的机体结构损伤问题,保障植保作业安全,首先分析农用无人机机身、机臂、起落架的损伤类型;然后通过目视检测、无损检测、工况分析等检测方法,分析各类损伤的原因;最后总结具体的维修技术方案.受田间复杂工况的影响,无人机容易出现结构损伤,而科学的检测和维修可降低设备故障发生率,提升农用无人机作业稳定性,可为无人机运维工作提供技术参考.
农用无人机机体结构结构损伤损伤检测维修方法
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作物营养失衡与病虫害发生均会引起叶片颜色、纹理、形态及光谱响应的变化,及时识别这些异常信息对田间营养管理和病虫害防治具有重要意义.本文围绕图像检测技术在作物营养状态检测与病虫害识别中的应用展开综述,梳理可见光、多光谱和高光谱图像的获取及预处理方法,分析颜色、纹理、形态等人工特征的提取方式,并讨论卷积神经网络(CNN)、迁移学习和注意力机制等方法在图像识别中的应用特点.结合氮、磷、钾营养异常及植物病害表型变化,比较不同图像检测方法的适用范围与识别特点.现有研究表明,图像检测具有非接触、检测速度快和覆盖范围较广等特点,可用于作物营养胁迫和病虫害症状的早期识别.将其与无人机、卫星遥感及物联网平台结合,可进一步扩大监测尺度并提高农情信息获取效率,为作物营养调控和病虫害精准防治提供技术参考.
作物营养状态图像检测深度学习精准农业
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无人机装备通过搭载多种传感器,已经广泛用于巡航、搜索、监测,可以实现实时监控.本文以农业作物监测和病虫害防治为研究对象,分析无人机在作物生长监测、病虫害检测与防治中的应用现状与技术优势,并提出目前农用无人机仍然面临作业环境复杂、数据处理需求高、作业稳定性差的问题,并提出未来应该将无人机与人工智能、大数据等技术结合,通过数据分析与智能决策支持系统的融合,提升农业无人机的智能化水平和作业效率,推动农业智能化向数字化方向发展.
农业无人机作物监测病虫害防治精准农业人工智能大数据
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随着智慧农业的快速发展,无人机在植保喷洒、农情监测、变量施肥等领域的应用日益广泛.与传统人工作业相比,无人机作业具有作业效率高、适应性强、人机分离安全性高等优势,已成为现代农业生产的重要装备.笔者根据实践经验,梳理了无人机在应用过程中易出现的问题,并提出相应对策,供大家参考.
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针对多旋翼植保无人机在大规模作业中续航不足、需人工频繁更换电池与药箱的问题,联合路面换电加液基站,提出了具有动态回归机制的多旋翼植保无人机覆盖路径规划算法.采用区域分割法与螺旋覆盖算法,根据多旋翼植保无人机能源、药液变化情况与外部风速干扰程度在抉择点位选择恰当回归策略,从而动态规划多旋翼植保无人机路径,并对路径进行平滑优化,确保无人机作业安全且作业时间最短.通过 MatLab 进行仿真试验,结果表明:对比传统往复式覆盖,该算法作业时间缩短 8.69%,路线总长度减少10.80%,各航次路径长度平均值降低363.49 m、最高值降低474.31 m,总体覆盖率达到 99.98%,符合大部分作业需求.存在外界环境干扰时,该算法可动态调整路径,通过及时返航增加航次,有效避免了多旋翼植保无人机因外界环境干扰导致电量耗尽而作业中断的现象.所提出的算法在大规模作业条件下具有显著优势,能够有效平衡路径最优性与能量消耗,为多旋翼植保无人机的自动化作业提供了技术支撑.
多旋翼植保无人机覆盖路径规划回归机制区域分割法螺旋覆盖算法
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无人机作为现代农业植保体系的关键装备,已在小麦、水稻、玉米等主粮产区实现规模化应用,其能有效提升作业效率、降低人工成本、规避人员中毒风险,并在丘陵山地等复杂地形中展现独特适应性.然而,无人机仍面临专用飞防药剂与助剂研发滞后、作业标准体系不健全、复杂环境适应性不足、药害风险防控薄弱等瓶颈.系统梳理植保无人机在农田病虫害精准防控中的实践成效,结合典型案例,深入剖析当前应用中的关键挑战,并提出发展路径,如深化雾滴飘移控制与静电喷雾等硬件技术创新;构建"空-天-地"一体化监测体系等.通过技术适配与模式创新双轮驱动,推动植保无人机在保障国家粮食安全、促进农药减量增效、规避药害风险、服务中小农户,并在助推绿色农业转型中发挥其核心价值,为农业高质量发展提供持续技术支撑.
植保无人机病虫害飞防药效"空-天-地"一体化监测体系
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在精细农业智能化发展背景下,植保无人机作为农田病虫害防控的重要设备,其航迹规划方案直接影响农药喷洒效果和资源利用率.当前,大部分植保无人机作业仍然依靠飞手人工规划路径,常出现路径重叠、重喷漏喷、雾滴漂移、药液沉积不均等问题,降低农药利用率.文章阐述了植保无人机航迹优化提升农药利用率的核心意义,综合低空航测、多源传感器监测、边缘计算等技术,融合农田地貌、作物长势、病虫害空间分布等多维度信息,构建一套包含基础标准化航迹、环境动态自适应航迹、病虫害分区靶向航迹、航迹与喷施参数协同调控、全流程航迹智能校验在内的航迹优化策略体系,以期为提高植保作业精细化水平,推动农业绿色低碳发展,完善精准植保技术体系奠定基础.
精准农业植保无人机航迹优化农药利用率
