农业机械化系统设计与优化研究

摘要：本研究旨在探索农业机械化系统设计与优化的科学方法提升系统运行效率和适应性以推动农业生产的现代化与可持续发展，本文采用理论分析与实际应用相结合的方法明确了农业生产工艺流程的关键节点和机械化需求，结果表明系统设计与优化的综合方法在农业机械化应用中具有良好的实践效果，为农业生产效率提升和资源合理配置提供了有力支撑。

关键词：农业机械化；系统设计；资源利用率

农业机械化是现代农业发展的核心技术手段之一，对提高劳动生产率、保障粮食安全和促进农业可持续发展具有重要作用。随着全球农业生产向高效、智能和绿色方向的转型，结合农业生产工艺特点开展面向实际应用的机械化系统设计与优化研究，可以解决现有系统运行中的瓶颈问题还能够为农业现代化提供重要的技术支撑。

1 农业机械化系统设计

1.1 农业生产工艺流程分析与需求确定

明确农业生产工艺流程的关键节点和机械化需求是确保系统高效运行的基础，不同类型的农业生产具有独特的工艺特点，如粮食种植、园艺作物管理和畜牧业等领域在作业方式、设备需求和操作条件上存在差异，调研农业生产的实际场景和工艺流程可以明确关键环节中对机械化设备的作业精度、能耗水平、适应性和环境友好性等性能需求，结合地域特点和作物种类的多样性确定机械化系统设计的功能模块，如种植机械的播种深度控制模块、施肥机械的精量施肥模块以及收获机械的高效分离模块。农业生产中粮食种植的主要工艺流程阶段如图1所示。

种植流程的需求分析需要结合农业生产的核心环节和实际作业需求明确各阶段对机械化系统的性能要求。土壤准备阶段需求集中于深耕深度的均匀性、土壤破碎程度和地表平整度以改善土壤理化性质，为后续作业提供良好基础；播种阶段种植机械需要满足作物品种特性对种植深度、行距和播种密度的精准控制避免种子浪费或生长不均；田间管理阶段需兼顾除草、施药等多功能作业的机械设备确保操作高效性和对作物的低损伤性。需求分析的关键在于将农业生产目标与机械化性能指标有效对接，为系统设计明确优化方向和技术参数依据。

1.2 系统设计方案的技术架构

农业机械化系统的技术架构设计需要从硬件和软件两个层面着手，以模块化和智能化为核心构建体系确保系统的高效运行和可扩展性。硬件架构以模块化为原则包括作业设备模块、传感器模块、动力模块和通信模块。作业设备模块涵盖种植、施肥和收获机械，每个设备用标准化接口与系统连接便于快速更换和升级；传感器模块分布于关键位置实时监测土壤湿度、种植深度、施肥量等环境和设备参数，数据从通信模块传输到中央控制器；动力模块采用集中供能方式优化能耗分配并确保作业稳定性。

软件架构包含数据采集与存储、控制算法和作业任务管理三大模块是系统运行的核心。数据采集采用多传感器融合技术实时获取设备和环境参数并用通信模块传输到数据中心，从农场农业生产种植中采集到的土壤湿度、播种深度、施肥量、环境温度等关键指标如表1所示。

表1数据分析表明，土壤湿度为22.5%，温度为18.5℃，酸碱度pH值为6.8，各指标均处于作物生长的理想范围。播种深度为5.3 cm，均匀度达到95.0%，施肥量稳定在1.2 g/m²，作业速度为4.2 km/h，能耗为15.6kWh，体现了高效和精准的作业能力。土壤电导率为0.45 dS/m表明盐分适中，未对作物生长造成不利影响。这些数据为后续的系统控制算法提供了依据，有助于实时调整作业策略提高作业效率和作物生产质量。

数据存储模块采用分布式数据库，支持高频数据读写和历史数据追溯为控制算法提供数据基础[1]。控制算法采用模型预测控制（MPC），根据实时采集数据动态调整设备操作，以优化系统性能。控制过程可表示为：

其中，u（t）是控制输入，包括设备作业速度、动力输出等；Sd（t）是实时设备状态；St（t）是目标状态；Ce（t）是能耗；L（t）是作业误差；α1，α2，α3是权重系数。优化目标函数系统能够动态调整操作策略，实现作业精度和能效的最佳平衡。

作业任务管理模块负责将高层任务分解为具体设备操作指令并协调设备间的协同作业，任务管理流程包括任务分解、路径规划和任务分配三部分[2]。路径规划采用改进的A*算法生成最优作业路径以最短路径完成作业任务，基本原理是以节点为单位搜索路径，从起点开始逐步扩展到目标点，每次选择总代价最小的节点进行扩展，代价函数定义为：

其中，g（n）表示从起点到当前节点的实际成本，h（n）

是从当前节点到目标点的启发式估计值。改进部分包括动态权重调整和搜索空间限制，动态调整h（n）的权重以提高路径质量的同时限制无效节点的搜索范围减少冗余计算。

2 农业机械化优化效果验证与应用场景示范

为了验证优化方案的实际效果，选择一个典型的农业种植场景作为测试实例，应用改进后的农业机械化系统进行作业并与优化前的系统性能进行对比分析。测试场景为农田的春季播种作业，作业面积为50公顷涉及土壤准备、播种和施肥等关键环节，测试中使用的设备包括改进后的种植机械、施肥设备和协同控制系统，使用优化的路径规划算法和多任务调度机制完成作业任务。测试过程中记录作业时间、能耗、播种精度、路径规划效率等关键性能指标如表2所示。

从表2数据可以看出，优化后的系统在作业时间上减少了23.3%，平均能耗下降18.8%，表现出明显的效率提升。播种深度误差从1.5 cm降至0.8 cm，施肥均匀度从85.0%提高到95.0%，显著提高了作业精度和效果。路径规划效率从82.0%提升至94.5%，路径生成速度和准确性均有改善。数据采集延迟从220 ms减少至80 ms进一步增强了系统实时性。大幅提升作业效率和精度的同时还有效降低了资源消耗，具有较高的实际应用价值和推广潜力。

3 结论

农业机械化系统设计与优化研究聚焦于提升农业生产效率和资源利用率，分析了农业生产工艺流程和明确机械化需求，提出了模块化和智能化结合的系统设计方案并在硬件布局、传感器数据采集、控制算法优化和任务协同方面进行了系统性改进。优化后的系统在作业效率、能耗、精准度和资源配置方面表现显著提升，验证结果表明优化方案在播种深度控制、施肥均匀度和路径规划效率等关键指标上均优于传统系统，验证了智能算法与模块化硬件架构在实际应用中的优越性，能够有效推动农业机械化向高效、智能和绿色方向发展，为现代农业生产提供强有力的技术支撑和实践指导。

参考文献

[1] 侯方安.我国农业机械化高质量发展的理论思考[J].农机科技推广，2024（11）：9-10.

[2] 沈露萍.基于电子技术的智能农业机械控制系统设计[J].南方农机，2024，55（22）：59-61.