节能减排是智能农机装备提质增效、转型升级的关键。混合动力拖拉机是全球新能源农机装备产业发展的重点机型，也是加快推动中国农机向高端化、智能化、绿色化转型的关键技术路径。近年来，国内外结合本地农业生产特点，以市场需求为导向，持续催生、迭代新技术和新产品，并通过多场景、多层次的示范及应用，逐步形成完整的技术研发与应用体系，加速推动产品成熟推广。本文在概述混合动力拖拉机发展历程与发展特点的基础上，从设计开发、动力控制、智能化和试验验证4方面归纳分析了该领域关键技术的发展现状，着重分析了国内外机型的技术差异，并指出了制约领域发展的关键问题。最后，在政策引导与技术创新协同的大背景下，从人工智能、大数据等新兴技术赋能农业现代化的角度，展望了混合动力拖拉机产业的发展方向，并提出其在整机优化设计、协同优化控制、专用性能测试装备、智能作业管控等方面的未来发展趋势。

针对传统通信网络布线方式难以满足自主作业氢燃料电池拖拉机对信息传输高效性、稳定性及功能扩展需求的问题，本文基于SAE J1939协议和ISO 11783标准提出一种多速率控制器局域网（Control area network，CAN）总线架构。首先，结合田间自主作业流程，对传感、定位与驱动控制等数据流进行需求分析。其次，依据图论最小复杂度原则，对比多种拓扑结构，确定网关加三总线结构，并根据自主作业氢燃料电池拖拉机结构及其作业工况特点，划分CAN通信网络节点并定义各节点的功能。进而，基于图论建立网络拓扑的数学模型，对不同结构的每秒总信息量N和每秒节点信息量Z进行分析和比较。在此基础上，设计高速（500 kb/s）与低速（250 kb/s）双速率总线结构，通信报文格式与系统软件开发严格遵循SAE J1939协议和ISO 11783标准。最后，利用CANoe软件对通信系统的硬件功能和通信效果进行测试，并在整车上开展实车验证。测试结果表明，各总线的负载率分别为28.22%、19.20%、22.85%，均低于50%的要求，研究结果可为自主作业氢燃料电池拖拉机通信网络设计提供理论依据和参考。

发展农业新能源动力装备对推动农业绿色低碳转型、保障国家粮食安全和实现农业现代化意义重大。本文系统阐述了农业新能源动力装备的国内外研究进展，重点分析新能源拖拉机、新能源微耕机、新能源作业平台及新能源农用低空航空器四大类装备的现状及发展趋势。新能源农机领域，拖拉机呈纯电、混动与清洁燃料并行演进；新能源微耕机正由“纯电主导”向“电-混并进、智能自走化”演进；新能源作业平台正沿“电驱为主、氢/生物燃料补充，轮/履/轮腿多形态协同”的技术路径演进；新能源农用低空航空器正沿“电驱为主、氢能增航”的技术路线协同发展。然而，当前农业新能源装备面临核心技术适配不足、标准检测体系不完善、产业链协同薄弱、基础设施滞后、市场服务体系不健全等问题与挑战。为此，提出未来应在顶层设计与政策支持、关键“三电”与专用底盘技术攻关、产业链协同与基础设施建设、标准检测与中试验证、场景化示范与服务体系完善等方面协同推进，提升新能源农机适配性与可靠性，促进电动农机推广应用。

丘陵山区是我国重要的粮食生产基地，针对该地区农田地块面积小、坡度大和道路窄等特点，本文设计了一种适用于轻简型稻麦收获机作业的电动智能底盘，采用分布式电驱动设计实现灵活转向，采用宽履带设计适应丘陵山区水稻机收作业，开展了运动工况分析，完成了电驱系统与电池系统参数设计，解决了燃油动力底盘响应慢的问题；开展了运动控制系统软硬件设计，实现了底盘遥控操作和自主导航。开展了性能测试试验和作业参数优化试验，以收获速度、脱粒滚筒转速、清选风机转速为试验因素，破碎率、含杂率、损失率为评价指标，设计Box-Behnken试验并进行方差分析，建立了评价指标与试验因素的回归模型，以破碎率、含杂率、损失率最小为寻优目标，对试验因素进行寻优求解，获得最优工作参数组合：收获机收获速度为0.8 m/s、脱粒滚筒转速为1000 r/min、清选风机转速为2 786.15 r/min。田间试验结果表明，最优参数组合下破碎率为0.42%、含杂率为4.05%、损失率为0.87%，作业期间整机运行平稳，作业指标基本符合稻麦机械化收获标准，设计的电动智能底盘能满足收获机作业需求。

针对传统施肥方式均一化投入易造成资源浪费、环境污染以及现有变量施肥系统滞后补偿方法适应性不足的问题，本研究设计了一种基于时空耦合补偿的处方图式稻麦变量施肥系统。采用低成本STM32F407控制芯片和CAN总线控制架构对控制系统和核心中央控制器进行设计，结合ArcMap地理信息系统平台提出基于农学专家决策的数字化变量施肥处方图生成方法，开发了支持GPS报文接收、解析、处方图加载与高效检索的人机交互软件，提出了施肥量调节位置时空耦合校正模型，通过排肥口动态定位数学建模和滞后时间自学习算法，实现了系统响应时间的现场自动标定与动态补偿。台架试验表明，滞后时间自学习算法在不同作业速度（4~8 km/h）和施肥量梯度（0~450 kg/hm²、0~750 kg/hm²、450~750 kg/hm²）下的计算准确率均在90.5%以上；田间试验显示，开启时空耦合校正后，50 m作业段内平均施肥量精度达97.4%，较无校正状态提升8.0个百分点，且作业速度增至8 km/h时精度波动仅2.5个百分点。该系统为稻麦变量施肥提供了高精度、低成本的智能化解决方案。

拖拉机作为实现农业现代化与高效生产的核心动力装备，其技术发展水平直接关系到农业生产的效率、成本与可持续性，产业正加速向高端化、智能化、绿色化方向演进，而新型动力传动技术则成为这一变革中最为关键与活跃的创新领域。本文从新型传动理论研究、关键技术开发与国内外产业化应用3个维度，对国内外拖拉机新型动力传动技术的研究现状进行全面综述。研究聚焦于动力换挡传动、液压机械无级变速传动、纯电驱动系统、油电混合动力、氢能混合动力和甲烷混合动力的多元化技术路线。深入剖析了动力传动系统的基本结构、工作原理与性能特征，结合国内外典型拖拉机产品，分析了关键技术发展现状，以及实际应用成效与产品化路径。归纳并总结了当前新型动力传动关键技术亟待突破的瓶颈问题，主要包括电池容量和充电速率、控制精度和稳定性、电驱动系统环境适应性、多能量源能量管理、新型能源制备与存储等问题。最后，展望了未来拖拉机新型动力传动系统的发展趋势，提出在全局能量高效利用、全场景自适应适配以及模块化多功能拓展三大方向深度融合。

针对干热河谷区葡萄种植中灌溉用水利用率低、管理水平落后等问题，本研究采集葡萄作物生境与生理大数据，融合农艺理论数据，基于综合多元数据耦合分析进行水肥一体化智能调控系统设计。该系统采用标准Modbus协议传感器进行数据采集，并使用可自由设定时间的LORA低功耗无线组网传输模块。结合云盒子、网关和数据传输单元等设备，搭建了一个土壤及环境物联网监测采集系统，实现了土壤和环境的连续在线监测与数据收集。LORA采用Modbus-RTU协议进行数据传输。采用修订的PM模型优化模糊PID控制算法，构建了一个作物栽培模型。通过该模型，系统能够驱动灌溉和施肥管理决策形成，优化农业生产过程，实现在线式的水肥一体化灌溉设备控制，减少了人工操作需求。试验结果表明，相较于传统PID和模糊PID，系统超调量分别减少13.6、3.6个百分点，系统响应率分别提升58.2%和26.6%；用水量分别减少25.0%和13.5%，用肥量分别减少30.0%和17.1%。实现了干热河谷区葡萄种植中灌溉和施肥智能化管理，显著提高了资源利用效率。

为探析撂荒耕地复耕适宜性，以提高耕地利用率，本文以吉林省梨树县为研究区，基于谷歌地球引擎平台和梨树县2022年Sentinel-2影像数据，通过计算光谱特征、植被特征、纹理特征、地形特征等共46个特征，运用随机森林算法构建最优特征集，最终筛选39个特征参与分类，得出撂荒耕地范围。采用AHP-CRITIC-TOPSIS模型，分别从自然、土壤、社会经济条件3个维度构建撂荒耕地复耕适宜性评价模型，并将适宜程度划分为高度适宜、中度适宜、勉强适宜和不适宜4个等级，从而提出撂荒耕地复耕可行性方案。研究结果表明，2022年梨树县土地利用类型分类结果精度较高，总体分类精度以及Kappa系数均在95%以上，表明分类结果与实际地类一致程度高，整体分类效果好。梨树县撂荒耕地中不适宜复耕的撂荒耕地面积为1 673.73 hm²，主要位于研究区东南部地区；高度适宜复耕撂荒耕地面积为1 071.67 hm²，主要位于研究区西北部海拔较低的平原地区。目前国家耕地保护政策的落实对农村耕地利用情况确有改善，但农村耕地抛荒、利用效率低等问题依旧突出，研究结果可为梨树县以及周边地区提高耕地质量、保证粮食安全提供科学依据。

小麦作为全球重要粮食作物之一，对其病虫害进行及时诊断与防治可有效减少粮食损失。然而，深度学习方法通常依赖于大量的训练数据和高性能计算资源，在小样本学习数据和资源有限情况下存在限制。为了解决上述问题，提出一种基于知识增强的轻量化多模态小麦病虫害识别模型Blend-CNN（Multi-modal blend convolutional neural network）。该模型以双分支卷积神经网络为主体框架，在采用EfficientNet骨干网络提取病虫害图像特征基础上，引入多路TextCNN骨干网络提取病虫害文本描述特征，以得到更多的病虫害特征信息，从而提高模型识别准确率；提出基于卷积网络的多模态学习方法，使模型能够从全局上更优地融合2种模态信息。为了减少传统多模态方法的准确率损失，构建了梯度拼配损失函数；为了验证所提模型的有效性，在包含880个样本的自建数据集上进行了对比实验。结果表明，所提模型不仅在该数据集上取得最高识别准确率（96.95%），并且与其他对比模型相比，参数量更少、复杂度更低，更加轻量化，可以用于边缘设备，可为小样本和资源有限场景下的小麦病虫害识别提供一定理论支撑。

针对拖拉机电液悬挂力位综合耕深控制过程中，人工设定力位综合度难以适应土壤条件复杂多变的作业环境问题，提出了一种基于最优力位综合度的耕深控制方法。搭建了拖拉机电液悬挂力位综合耕深控制与加载系统试验平台并采用系统辨识方法进行系统建模。针对系统等效传递函数参数不确定问题，设计了一种全局滑模控制算法，并引入反正切函数以降低系统抖振。设计全因子样本试验，采用折衷规划法建立综合作业评价指标，得到不同工况下的期望力位综合度并基于粒子群优化的最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）建立最优力位综合度模型。利用搭建的控制系统试验平台对控制系统效果进行了验证。结果表明，本文算法上升时间为1.06 s且无明显抖振；相比于固定力位综合度为0.5的耕深控制方法，本文方法在目标耕深140、220 mm的耕深偏差率分别减小19.5%和13.9%，耕深均匀性提高16.6%和11.2%。该方法可以根据土壤比阻和耕深实现力位综合度的自适应调节，面对复杂田间作业环境适应性更强，为耕深控制方法研究提供了参考。