陆宗明
(昆山市耕地质量与植物保护站,江苏 昆山 215300)
随着农业现代化的发展,植保无人机的应用日益广泛[1]。相比传统的人工喷洒,植保无人机可以大幅提高作业效率,降低劳动成本。但是,植保无人机喷洒时产生的药液雾滴容易受到气流影响而飘移,可能污染环境或损害非目标植物,因此雾滴飘移控制是植保无人机的关键技术难题之一。本研究拟设计和建造一套室内植保无人机雾滴飘移测试试验台,在控制变量的条件下开展飘移试验,记录和分析不同参数下的雾滴飘移轨迹及飘移距离数据,解析飘移发生的机理,提出针对性的控制对策。
为了科学系统地开展雾滴飘移行为的测试分析,需要对试验台提出明确的技术指标需求[2]。1)试验台工作空间需要足够大,以容纳不同型号的植保无人机进行测试,通常要求空间尺寸大于无人机机翼展宽的5 倍以上,同时要考虑喷口到测量装置的最小水平距离,保证测量精度。2)试验台需要具备控制环境条件如温度、湿度、光照等参数的能力,以排除环境对试验结果的影响,保证试验的重复性。3)要能够模拟无人机不同类型、不同参数的喷雾系统,进行可控、稳定的喷雾产生,喷雾量、粒径、速度等参数应可调。4)需要配置激光粒度分析仪等专业设备分析喷雾雾滴,动态跟踪测量其飞行轨迹。
考虑到试验台的技术指标需求,经技术论证,本研究选取了风洞试验台方案。这一方案具有以下优势:风洞试验可精确控制气流参数,通过变频风机和稳流装置可产生0~30 m/s速度范围的气流,满足模拟飞行状态的需要;风洞空间尺寸可自定义,应足以容纳不同型号无人机;传感器布设可实现对整个空间气流和雾滴分布的监测;喷雾系统设置在上游,采用精密压电喷雾器头,可实现对雾滴大小和喷雾流量的精确控制[3];高速摄像系统可全方位捕捉雾滴运动状态;与激光粒度分析仪结合,可实现对微小雾滴的动态检测;风洞内部材料经特殊处理,有利于雾滴的稳定飘移[4]。
基于风洞试验方案,本试验台主要由风洞主体、环境控制系统、喷雾系统、测量系统四大部分组成。
1)风洞主体采用返风式矩形气流循环风洞,包含定频变频风机、蜂窝稳流器、流顺整流装置、工作段、回流段等。风机为功率100 kW 的变频潜流风机,最高风速为55 m/s。蜂窝稳流器采用尼达素蜂窝材质,孔隙率92%,厚度150 mm,可将湍流减小至0.5%。工作段尺寸为宽1 500 mm、深1 500 mm、高1 500 mm,壁面采用不锈钢材料,表面粗糙度小于0.2 μm,以减少边界层效应对气流的影响。工作段内布置多组X模向热线风速传感器,测量工作段内气流速度分布,传感器测量范围为0.2 m/s~35 m/s,精度±0.5 m/s。
2)环境控制系统包含温度调节范围为0 ℃~40 ℃的电加热器以及湿度调节范围为30%RH~90%RH 的蒸汽发生装置,通过PID 控制实现环境参数的准确调节,温度控制精度±0.5 ℃,湿度控制精度±2%RH。
3)喷雾系统采用精密压电振膜式喷头,振动频率可调范围为30 kHz~120 kHz,喷雾液体流速可调范围为50 mL/min~300 mL/min,可控制产生直径5 μm~50 μm的雾滴,喷头布置矩阵实现全空间喷洒。
4)测量系统包含632 nm 激光粒度仪、1 000 fps高速摄像系统、多组风速/温湿度/液滴传感器,数据输出到工控机进行同步采集和分析。
为了全面系统地考察各参数对雾滴飘移的影响,需要确定试验台中可控参数的取值范围。主要测试参数如下:
1)气流速度:通过调节风洞风机频率,测试0~30 m/s范围内的气流速度影响,间隔2 m/s设置试验点。
2)气流方向:通过控制风机角度,测试横向和纵向气流对雾滴飘移的差异[5]。
3)喷雾参数:测试不同喷雾量(100 mL/min~500 mL/min)、喷雾粒径(5 μm~100 μm)以及喷雾高度(0.5 m~3 m)的影响。
4)环境温湿度:测试温度为10 ℃~40 ℃、湿度为30%RH~90%RH时的雾滴蒸发情况。
5)无人机参数:测试不同尺寸、不同旋翼叶片设计的无人机,分析机体结构对气流的影响。
本研究采用单因素控制的试验方法[6],主要试验流程如下:1)开展无人机空载试验,确定不同机型、不同转速下的气流场,使工作段内平均气流速度达到设定值,进行气动环境预调节。2)对工作段环境控制系统进行参数设定,设置温湿度至需求值,保持稳定后进入下一步骤。3)设置喷雾系统参数,打开喷雾装置,调节喷雾量、粒径等参数,产生稳定的雾滴喷雾流。4)打开测量系统,对气流速度、温湿度、雾滴参数进行检测,确保达到预设要求。5)将无人机置于工作段,开启旋翼,模拟飞行状态,使气流吹拂雾滴,进行雾滴飘移试验。6)激光粒度仪和高速摄像系统全程记录雾滴在气流作用下的运动状态变化,传感器采集风速、温湿度等数据。7)改变单一影响因素,重复步骤1~6,获得该因素梯度下的试验数据。8)对所有影响因素依次进行单因素测试,记录完整试验数据。9)对测试数据进行统计分析,得出不同因素对雾滴飘移的影响规律[7]。
本研究采用多源异构传感网络对试验数据进行采集,主要内容如下。
1)激光粒度仪实时采集通过测量区域的雾滴粒径ds和速度v数据,精度达到±1 μm及±0.1 m/s。
2)高速摄像系统以1 000 fps 速度采集雾滴运动图像,传输到图像处理计算机进行边缘识别,提取雾滴在气流作用下的运动轨迹。
3)风速传感器获取0.01 s 时间分辨率的气流速度数据,温湿度传感器获取环境参数,液滴传感器获取雾滴空间分布与沉积情况。
4)工控机通过高速数据采集卡实现对各传感器数据的同步采集和存储。
处理系统对采集的数据进行标定、去噪、同步等预处理,得到准确、连续的雾滴飘移试验数据集。此外,采用数字图像处理算法,获得雾滴随时间的空间坐标、运动速度数据。最后结合气象数据,可以定量评估各影响因素对雾滴飘移的作用效应。
本研究通过对采集的数据进行统计分析,得到了不同参数设置下的飘移性能指标结果。研究发现,随着气流速度的增加,雾滴的飘移距离和飘移速率明显增大,在气流速度为20 m/s 时,飘移距离达到5.2 m,是10 m/s 时的2.3 倍,增加的原因是气流动能的明显提升,对雾滴运动的推动作用更为强烈[8]。而飘移角度也随气流速度增加而增大,在低速时接近水平飘移,而高速时飘移角度可达50°,这是由于高速气流形成明显的上升气流,影响了雾滴飘移方向。另外,随着雾滴粒径的增大,飘移速率降低,在粒径为5 μm时飘移速率可达2 m/s,而粒径为50 μm 时飘移速率降至0.8 m/s,这是因为空气动力学阻力的上升抑制了大粒径雾滴的运动速度。
为了验证所设计试验台的性能,进行了一系列的田间试验,以模拟实际农田环境中的情况,这些试验贴近实际情况,以便更准确地评估植保无人机的雾滴飘移行为[9]。首先,考察了不同气流速度条件下的影响。结果显示,当气流速度从5 m/s 增加到15 m/s时,观察到50 μm 雾滴的平均飘移距离增加了92%。在20 m/s 的高速气流下,飘移距离显著增加,达到了5.2 m,这是10 m/s 条件下的2.3 倍,表明气流速度的增加显著增强了雾滴的飘移能力,对目标区域的药液覆盖产生了积极影响。其次,在相同的气流条件下测试了不同雾滴粒径的飘移速率。结果显示,10 μm 雾滴的飘移速率达到了2 m/s,而50 μm 雾滴的飘移速率降至0.8 m/s,这是因为大粒径雾滴受到更大的空气动力学阻力,导致速率下降,减小了飘移距离,这也表明雾滴的粒径选择对于控制雾滴飘移非常关键。最后,考察了温度和湿度对雾滴飘移的影响,发现较低的温度和较高的湿度条件降低了雾滴的蒸发损耗,有利于维持有效覆盖率。相反,高温干燥条件会加重雾滴的蒸发损耗,降低飘移效果。以上田间试验的结果深刻揭示了雾滴飘移行为在实际环境中的特性,为植保无人机作业参数的优化和决策制定提供了重要的参考依据。
通过大量的试验数据分析,确定了影响雾滴飘移的主要因素包括气流参数、喷雾参数和环境条件。
1)随着气流速度的增加,平流区的气流动能明显增强,对雾滴产生更大的飘移推力,从而导致飘移距离、飘移高度和飘移速率显著增加。当气流速度从5 m/s 提高到15 m/s 时,50 μm 雾滴的平均飘移距离增加了92%。另外,高速气流形成的上升气流使得雾滴飘移方向发生上扬,飘移角度增大,降低了对目标地面的有效覆盖率[10]。
2)喷雾参数也对雾滴飘移产生重要影响。随着雾滴直径的增大,受到的气动阻力也增加,导致飘移速率下降,从而减小了飘移距离。相同气流条件下,10 μm 雾滴的飘移距离是50 μm 雾滴的2.1 倍。增加喷雾量会提高空气含水量,强化气流对雾滴的载运作用,但也会增加雾滴碰撞、合并的可能,对飘移距离的影响需要进一步研究。
3)环境条件通过影响雾滴的蒸发损耗进而影响飘移过程。例如,温度降低和湿度升高会抑制雾滴蒸发,减少飘移损耗,有利于保持有效覆盖率。相反,高温干燥条件会加重雾滴的蒸发损耗,降低飘移效果。
为进一步改进无人机植保系统的作业效果,可以从以下几个方面提出优化建议:
1)优化无人机机身与旋翼设计,降低对气流场的扰动,减少旋翼尖端涡的生成,可以有效减缓气流速度的快速衰减,延长平流区范围,有利于雾滴向目标区域的有效传输。
2)优化喷雾系统参数,采用粒径较小、密度较大的雾滴,可以减小飘移过程中的速率衰减和蒸发损耗,延长有效飞行时间,增加飘移距离,但需要考虑小粒径雾滴的飘移可能对非目标区域产生污染。
3)开发快速变径喷头技术,实现对雾滴粒径的智能控制。根据气象条件和飘移距离的变化,实时优化喷雾粒径,既可确保覆盖效果,又可降低非目标污染风险。
本文设计并搭建了一套室内无人机植保模拟试验台,采用风洞试验方案,可以准确控制气流环境,配合喷雾系统、测量系统,开展了系统的雾滴飘移机理研究。研究结果验证了试验台的功能,为解析雾滴飘移机理奠定了坚实的基础,可为无人机植保系统的结构优化、工作参数设计提供科学依据。