9、动物粪便收集与绵羊内脏收获技术研究

动物粪便收集与绵羊内脏收获技术研究

1. 动物粪便收集机分析

1.1 电机功率与速度要求

在动物粪便收集机的设计中,驱动轴所需的最小扭矩是一个关键参数。假设电机和齿轮效率为 85%,所需的电机功率为 Preq = (Pth/0.85) = 123.4 W。这表明驱动输送系统的电机可以比车辆驱动电机小很多。为避免粪便堆积增加车辆阻力,当车辆以 0.2 m/s 的最大前进速度行驶时,输送系统的运行速度应始终高于 1.67 rad/s。

1.2 转向机制

为简化设计,该车辆采用手动转向,类似于船用舵的转向方式,这是一种“平行四边形转向机制”。这种机制仅适用于低速应用,因为高速行驶会导致轮胎或车轮严重磨损以及侧向拖动。相比之下,“阿克曼转向机制”能使两个车轮都与各自的转向圆相切,可避免车轮磨损和高地面摩擦。但由于该车辆主要用于沙地,如海滩或沙漠,“平行四边形”转向机制被认为足以适应这种环境。

1.3 实地测试结果

  • 初始原型问题 :基于初始设计的第一个原型在沙地收集动物粪便的成功率仅约 10%。马和骆驼的粪便往往会从耙子的“直齿”上向前滚动掉落。此外,新的或潮湿的粪便容易粘在耙齿上,需要手动清除。
  • 解决方案尝试 :添加“清洁耙”可部分解决粪便粘连问题,它能将粘性粪便推入收集箱。同时,增加“固定弯曲坡道”试图防止粪便从耙齿上掉落,但结果是坡道会在车辆前方堆积粪便,并非有效的解决方案。

1.4 耙子设计改进

  • 弯曲齿设计 <
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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