基于大数据分析的农业机械性能优化系统设计

引言

传统的农业机械设计方法已经难以满足现代农业生产的需求，迫切需要引入先进的设计理念和技术。数字化设计技术作为现代设计领域的重要发展方向，其在工业领域的应用已经十分广泛。将数字化设计技术应用于农业机械设计，可以有效提高设计效率和质量，缩短产品开发周期，降低设计成本。

1 农业机械的结构设计目标与要求

1) 提高工作效率。农业机械设计应优化作业速度和作业质量 , 保证高效完成各项农业任务 , 减少作业时间。2) 可靠性与耐用性。机械需要能够在恶劣环境下长时间稳定运行 , 因此设计时要保证结构的强度与耐用性 ,减少故障发生。3) 降低能耗与排放。设计时应采用节能技术, 优化动力系统,降低燃料消耗与废气排放 , 符合环保要求。4) 降低成本。通过合理的结构设计与材料选择 , 降低生产与维护成本 , 提升机械的性价比。5) 提高安全性与舒适性。设计需确保操作安全, 考虑人机工程学, 提供舒适的操作环境,减少操作者疲劳。

2 基于大数据的农业机械自动化控制系统设计

2.1 数据采集模块

数据采集模块是农业机械自动化控制系统的重要组成部分，其主要任务是实时采集农业生产过程中的各种数据，为后续的数据处理分析和自动化控制提供基础。该模块采用先进的物联网技术和传感器技术，在农机设备上安装各种类型的传感器，如 GPS 传感器、加速度传感器、温湿度传感器、土壤水分传感器等，实时采集农机设备的位置、速度、加速度、引擎转速等运行参数，以及农田环境的温度、湿度、土壤水分等数据。传感器采集的数据通过 CAN 总线、RS485 等现场总线技术进行汇聚和预处理，然后通过 GPRS、4G 等无线通信技术实时上传到数据处理分析模块。为了保证数据采集的可靠性和完整性，该模块采用多种数据采集冗余机制，例如多传感器融合技术，通过将多个传感器的数据进行交叉验证和校准，提高数据的准确性；又如双通道备份技术，对关键数据进行双通道采集和传输，一旦出现单通道故障，可以自动切换到备用通道，保证数据传输的连续性。

2.2 智能控制系统与自适应制造

智能控制系统在农业机械制造过程中，通过集成传感器网络实时收集的大量生产环境和设备状态数据，并将这些数据与先进的算法（如模糊逻辑专家系统或深度学习）相结合进行分析处理，从而对生产过程进行智能控制，使自适应制造得以发挥作用，动态调整工艺参数（切割速度、进给量、温度等）来应对生产中的不确定性因素，例如检测到材料硬度变化时，能自动调整刀具路径、切削参数来保证加工质量和效率。同时，智能控制系统还能根据生产需求的变化，对生产线进行优化配置和调度，从而达到柔性生产的目的。

2.3 智能化制造

随着工业 4.0 和智能制造理念的推进 , 自动化与智能化制造技术在新型农业机械的生产中逐渐得到应用 , 智能化制造不仅提高了生产效率 , 还大幅提升了产品质量和制造灵活性 , 同时有效降低了人力成本和生产过程中的人为错误。自动化和智能化的结合是推动农业机械制造迈向更高层次的关键。自动化系统负责高效、精准地执行任务 , 而智能化系统则通过数据分析、决策支持和优化算法 , 通过实时数据反馈 , 自动检测零部件的装配质量 , 优化装配顺序和方式 , 在全程设计及制造过程中可以实现预测性维护 , 通过安装传感器监控关键设备的状态 ( 如温度、压力、振动等 ), 利用大数据和 AI 分析设备的健康状况, 预测设备故障并进行预防性维护。

2.4 基于物联网的远程监控与智能诊断设计

在农机融合创新的前沿，构筑基于物联网的远程监控及智能诊断体系意义重大。为农业机械集成感应器群，实时收集设备操作记录，诸如气温、震颤、油压等，信息经无线网络传输至云端平台。无论何时何地，农户与维修人员皆在服务一线，只需手机 APP 或电脑端软件即可远程实时监测农机工作状态，预知潜在故障隐患，合理实施作业与维护活动，防止农机在关键农忙时段出现故障。与此同时，系统装备先进智能诊断算法，数据异常波动阶段能敏捷精准捕捉故障点，给出全面的维修方案，此举有效缩短了维修作业周期，减少维修开销，农机整体性能有望进一步增强，促进农业高效实施，赋能农业现代化管理体系。

2.5 虚拟样机技术的应用

首先，根据产品的三维 CAD 模型，在虚拟样机软件中进行机械系统的搭建，如 ADAMS、RecurDyn 等。在搭建过程中，需要准确定义各个部件之间的运动副关系，如旋转副、移动副等，以及部件的质量、转动惯量等属性参数。其次，在虚拟样机模型中添加驱动和载荷，模拟实际工作状态，如定义电机驱动、施加作业载荷等。再次，进行运动学和动力学仿真分析，得到机械系统的运动轨迹、速度、加速度、力和力矩等数据。在仿真过程中，需要合理选择积分方法和步长，如采用 Newmark-β 法、Hilber-Hughes-Taylor 法等，设置合适的步长和收敛精度，确保仿真结果的稳定性和精确性。最后，对仿真结果进行后处理分析，如提取关键节点的运动和受力数据，绘制曲线图表，评估机械系统的运动平稳性、动载荷分布等性能指标。如果不满足设计要求，则需要进行机构优化和参数修正，如优化机构布局、调整参数取值等，直至满足设计要求为止。

结语

综上所述，通过对农业生产过程的多源异构数据进行采集、存储、处理和挖掘分析，并利用自动控制技术和机电一体化技术实现农机设备的精准控制和自动化作业，能有效提高农机作业效率和质量，优化资源配置，推动农业生产的智能化和可持续发展。未来，随着物联网、人工智能等新一代信息技术的不断发展和成熟，基于大数据的农机自动化控制系统还将不断优化和升级，向更高的智能化和自主化水平迈进，为现代农业装备的发展注入新的动力，助力农业强国建设。

参考文献

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[2] 焦永红，李俊 . 农业机械自动化控制技术分析 [J]. 时代汽车，2023（23）：22-24.

[3] 徐垚 . 自动化控制技术在农业机械中的应用 [J]. 河北农机，2023（18）：28-30.