为解决云贵湘等烟草产区烟叶人工采收劳动强度大、作业效率低、烟叶损伤严重和适用采收装备缺乏等问题，本文优化设计了一种面向丘陵山区的履带自走式烟叶半自动采收机底盘。整机采用龙门式车架，可实现3垄烟叶同时采收。基于降低烟叶机械损伤、低速平稳作业要求，设计了双电机独立驱动系统和机械式自动对行行走装置。同时，基于CAN总线技术，开发了集手动和远程遥控于一体的整车控制系统，以适应不同场景下的控制需求。开展了整机的稳定性分析与性能试验。结果显示，烟叶采收机底盘的最高行驶速度为5 km/h，最小转弯半径为903 mm，最大爬坡度为23°，横向极限倾翻角为24.7°；在横向侧倾角度为15°~20°的坡地等高线行驶时无侧滑、倾翻现象；在坡度为10°~15°的纵向坡道上，沿上、下方向可停靠时间均大于5 min；田间采收时整机运行平稳，动力充足，能够实现速度0~4.5 km/h自由变换，对烟叶人工采收作业适应性强，烟叶平均机械通过损伤率0.73片/（次·hm²），烟株平均机械通过损伤率仅0.083株/（次·hm²）。研究结果表明，设计的履带自走式烟叶半自动采收机底盘能够满足狭小地块、缓坡地烟叶人采机运作业要求，对推动烟草生产全程机械化具有重要意义。

针对在智能化落梳过程中，刀具对香蕉果柄自适应性差且落梳成功率低等问题，本文根据香蕉果穗及果柄形态参数并结合落梳生产要求设计了一种新型末端执行器，利用可变落梳张合式刀具切割弧适应不同大小的香蕉果柄，从而实现香蕉连续落梳。设计了落梳末端执行器关键参数与主要结构；建立了落梳刀具插切香蕉果柄过程力学分析模型，并开展了强度仿真，结果表明在落梳过程中落梳刀具最大应力为58.147 MPa，小于刀具材料屈服强度205 MPa。搭建了落梳机器人试验平台，并得到影响落梳效果的显著性因素排序为落梳入切角、刀刃角、落梳速度。为获得最佳参数组合，以峰值切割力和切口质量作为评价指标，利用Design-Expert软件进行了三因素三水平组合试验，得到试验因素与评价指标间的数学回归模型。对回归模型进行多目标优化，得到最佳参数组合为：落梳速度2 m/s、落梳入切角5.77°、刀刃角5°。最佳参数组合验证试验结果表明，峰值切割力为31.49 N，切口质量为84分，与回归模型预测结果相对误差均小于5%，落梳成功率为92%，表明张合式香蕉落梳末端执行器能有效适应香蕉果柄形态且获得较好的切口质量。

针对现有滚筒式棉秆粉碎与残膜回收联合作业机残膜回收率低、残膜含杂率高及揉搓式残膜打包机构容易丢膜且打包带容易变形等问题，设计了棉秆粉碎与残膜回收打包一体机。通过原理分析与计算确定了锤片式秸秆粉碎机构与螺旋输送机构的关键参数；改进了残膜捡拾机构与地轮驱动机构，确定了拾膜滚筒的尺寸及临界转速、地轮与拾膜滚筒之间的传动比、捡膜齿尺寸与捡膜齿间距等参数；通过理论分析，确定了螺旋排杂机构与脱膜机构的结构参数及工作参数；通过分析残膜打包过程，确定了打包带与水平面之间的夹角、打包带线速度以及支撑辊数量与间距等参数。田间试验表明，机具前进速度为10 km/h、捡膜齿深度为25 mm、留茬高度为10 cm时，作业效果最佳，验证试验表明，在上述最佳工作参数下，机具的残膜回收率为89.78%，残膜含杂率为11.15%，粉秆合格率为94.79%，各项性能指标均满足设计要求。

针对拖拉机动力学模型准确性评价环节缺失以及系统化、标准化评价手段缺乏等问题，基于模型仿真系统的校核、验证与验收理论，提出了一种基于时间响应误差与灰色关联度的模型准确性评价方法，构建了包含相位误差、幅值误差和形状误差的分层验证指标体系，并采用灰色关联度法对动态响应曲线进行分段评估。设计了4组包含明确误差成分的理想算例，采用本文方法与传统数值误差分析方法进行对比，结果表明，本文方法能够对各算例多重误差特征进行有效解耦和准确识别，精确反映误差来源与分布的同时，其综合评价结果准确性优于传统方法。在此基础上以自主构建的动力换挡拖拉机纵向动力学模型为应用实例，采用所提方法评价不同工况下的模型准确性。结果显示，模型准确性综合结果均值为90.95，在高速及复杂路面等条件下，各误差特征评分明显降低，部分极端工况综合结果小于88，反映出所建模型针对不同工况存在一定局限，符合客观事实，验证了所提评价方法的有效性和全面性。

针对谷子联合收获过程中清选环节对多组分异质颗粒缺乏精准建模与参数支撑的问题，本文开展了谷子脱出物建模与参数标定。基于谷子脱出物组成特性，构建了籽粒、谷码和茎秆3类典型颗粒模型，采用离散元方法结合自动填充技术分别进行球体、异形体和圆柱体建模，并通过填充球面数量与形态差异度分析优化建模形态。在颗粒物理参数测定基础上，以休止角为指标，采用Plackett-Burman试验、最陡爬坡法与Box-Behnken响应面优化相结合的参数标定方法，实现了籽粒、谷码、短茎秆接触参数修正，仿真与实际休止角平均误差分别为1.94%、3.72%、1.16%。为验证模型精度，开展高速摄像验证试验，利用TEMA软件提取颗粒轨迹并与仿真结果进行对比，结果显示3类颗粒轨迹重合度均大于0.75，所得平均绝对误差与均方根误差均处于较低水平，说明仿真轨迹在幅值与趋势方面均与实测结果高度一致，验证了模型预测动态行为的精度与可行性。研究结果表明，本文所构建的建模方法与标定参数具备良好的物理一致性与工程适用性，可为谷子清选过程颗粒动力学仿真与机理研究提供支撑。

针对原茬地免耕精量播种机传统机械式调节方式地轮总成不能适应地形变化，导致清秸效果不稳定，地轮滑移率增大等问题，设计一种液控式仿形限深地轮总成，液压系统可快速调节地轮高度，并保持位置恒定，确保刀齿入土深度稳定，缓冲弹簧可减弱地面传递到播种机的冲击，提高清秸装置稳定性。通过理论分析确定仿形限深地轮总成主要结构参数，利用仿真试验获得缓冲弹簧最优刚度为1.2×10⁵N/m。田间对比试验表明，液控式仿形限深地轮总成工作稳定且具有较小的滑移率，当刀齿入土深度判定标准为（50±10）mm时，机械调节地轮总成与液控式仿形限深地轮总成的刀齿入土深度合格率分别为62%和82%，液控式仿形限深地轮总成刀齿入土深度合格率比机械调节地轮总成高20个百分点，液控式仿形限深地轮滑移率明显小于机械式调节地轮，随着作业速度增加，两种调节方式地轮滑移率都在增加，但液控式仿形限深地轮的增长趋势小于机械式调节地轮。

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。

近红外光谱技术已被广泛用于秸秆理化特性的快速分析研究，具有检测速度快、效率高、无损等优点。然而实际应用时，秸秆的粒径不同会降低模型的检测精度及其稳定性。针对几何粒径水稻秸秆样本，分别获取其在10 000~4 000 cm^-1波段的近红外光谱。采用多项式拟合（Polynomial fitting，PF）消除秸秆样本光谱信号中的背景信号。使用单因素方差分析对多项式拟合的几何粒径秸秆样本光谱特征信号进行统计学检验（P<0.05）。运用主成分分析（Principal component analysis，PCA）及Biplot解析光谱特征信号对几何粒径秸秆样本光谱差异的贡献度。分别利用Pearson与Spearman相关性分析筛选关键光谱特征信号。根据二次多项式拟合数学模型，假设吸光度由粒径相关光谱信息（Particle size related spectrum information，PSRSI）与非粒径相关光谱信息（Non-particle-size-related spectrum information，nPSRSI）构成，提出了一种基于关键光谱特征信号吸光度与粒径的粒径回归校正方法（Particle size regression correction method，PSRCM）。结果表明：几何粒径秸秆样本5 180 cm^-1光谱特征信号存在极显著差异性（P≤0.05，P≤0.01，P≤0.001）且与粒径呈现极显著相关性（Pearson's r为0.96）。基于二次多项式数学模型的表现最优，决定系数R²与均方根误差（RMSE）的平均值分别为0.53和0.002 1。PSRCM可有效校正6 824、5 360、5 180 cm^-1等特征信号引起的几何粒径秸秆样本光谱差异，校正效果明显优于标准正态变量变换（Standard normal variate transformation，SNV）与乘性散射校正（Multiplicative scatter correction，MSC）。本研究为秸秆近红外光谱无标样模型传递校正方法提供了理论依据。

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。

为实现巨菌草种茎有序排种，提升播种效率和精度，防止种芽损伤，设计了一种往复辊式巨菌草精量排种器，由往复式送种机构、辊式排种器机构和导种部件组成。根据西北地区巨菌草种茎的物理特性和种茎埋栽种植农艺要求，对送种装置的送种、排种和出种过程进行理论分析，确定了关键部件结构及参数。采用EDEM法对排种器的工作过程进行仿真，分析种茎的受力及运动，确定种茎在送种阶段无损伤；以重充率、堵塞率和株距合格率为试验指标，设计二次回归正交旋转组合仿真试验，确定排种辊最佳结构参数组合为：凹槽深度16 mm、凹槽宽度24 mm、表面间距7 mm；出种口较优结构参数为：侧板倾角45°、开口宽度45 mm、开口长度30 mm；为确定排种器最佳作业参数，以株距合格率和株距变异系数为试验因素，进行二次回归正交旋转组合台架试验。试验结果表明，当排种辊转速为11.57 r/min、出种口与地面相距高度为191.56 mm、导种板倾斜角度为35.77°时，株距合格率达到96.4%，株距变异系数为9.98%，排种器工作性能满足巨菌草种植农艺要求。