【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及除草机器人，具体为果园智能除草机器人自适应散热方法。
技术介绍
1、随着果园种植规模的不断扩大和农业自动化进程的推进，果园智能除草机器人应运而生，其在提高除草效率、降低人工成本方面发挥着重要作用，除草机器人能够自动识别杂草并进行除草作业，大大减轻了农民的劳动强度，除草机器人的使用使得果园的管理更加高效，农民可以更加专注于其他重要的农事活动，通过提高除草效率和减少化学药物的使用，除草机器人有助于提升果园的经济效益，除草机器人在果园中的应用具有重要意义和作用，它不仅能够提高除草效率、保证果园品质，还能够减少化学药物的使用，为果农带来更多的经济利益。然而，果园环境复杂多变，除草机器人在作业过程中面临诸多挑战，尤其是散热问题严重制约了其性能的提升与稳定运行。
2、在果园环境中，温度、湿度和风速等因素在不同季节、不同时段以及不同区域差异显著，传统的散热方法往往缺乏对这种复杂环境的适应性考量，传统的散热方法往往采用单一的散热方式，如固定转速的风扇散热或简单的液冷系统，无法根据机器人所处的复杂果园环境以及自身工作状态的变化进...
【技术保护点】
1.果园智能除草机器人自适应散热方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的果园智能除草机器人自适应散热方法，其特征在于，在S1、传感器安装与初始化步骤中，温度传感器的安装位置依据发热部件的热分布模型确定，所述热分布模型通过以下方式构建：
3.根据权利要求1所述的果园智能除草机器人自适应散热方法，其特征在于，在S2、数据采集步骤中，各传感器的数据采集时间间隔采用动态调整策略，数据采集时间间隔的动态调整依据以下公式确定：其中，I为实际数据采集时间间隔，单位为毫秒，I0为初始设定的数据采集时间间隔，单位为毫秒，Q为当前计算得出的...
【技术特征摘要】
1.果园智能除草机器人自适应散热方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的果园智能除草机器人自适应散热方法，其特征在于，在s1、传感器安装与初始化步骤中，温度传感器的安装位置依据发热部件的热分布模型确定，所述热分布模型通过以下方式构建：
3.根据权利要求1所述的果园智能除草机器人自适应散热方法，其特征在于，在s2、数据采集步骤中，各传感器的数据采集时间间隔采用动态调整策略，数据采集时间间隔的动态调整依据以下公式确定：其中，i为实际数据采集时间间隔，单位为毫秒，i0为初始设定的数据采集时间间隔，单位为毫秒，q为当前计算得出的散热需求指数，q0为预设的标准散热需求指数，当机器人处于稳定工作状态且散热需求等级较低时，数据采集时间间隔为每20毫秒采集一次，当机器人处于高负荷工作状态和散热需求等级较高时，数据采集时间间隔为每5毫秒采集一次。
4.根据权利要求1所述的果园智能除草机器人自适应散热方法，其特征在于，在s3、传感器融合与散热需求判断步骤中，加权系数k1、k2、k3的确定过程如下：
5.根据权利要求1所述的果园智能除草机器人自适应散热方法，其特征在于，在s4、散热控制策略调整步骤中风扇转速的调整依据以下公式：n＝n0×(1+λ×(q-q0))，其中，n为调整后的风扇转速，单位为转/分钟，n0为初始风扇转速，单位为转/分钟，λ为根据风扇特性和机器人散热系统匹配确定的转速调整系数，q为当前散热需求指数，q0为预设的标准散热需求指数，设置一个转速调整阈值δn，当计算得出的转速调整量超过δn时，对风扇转速进行实际调整，在调整风扇转速时，采用基于声学模型的优化算法，该声学模型基于风扇叶片的气动声学原理构建，通过分析风扇叶片的形状、数量、转速以及气流速度因素与噪音产生的关系，对风扇转速调整进行约束优化。
6.根据权利要求1所述的果园智能除草机器人自适应散热方法，其特征在于，在s4、散热控制策略调整步骤中，冷却液流量的调整采用基于模糊逻辑控制的方法，定义输入变量为散热需求指数q和冷却液当前温度tc，输出变量为冷却液流量调整比例f，建立模糊控制规则表，当散热需求指数q高且冷却液当前温度tc也高时，冷却液流量调整比例f较大，当散热需求指数q低且冷却液当前温度tc低时，冷却液流量调整比例f较小，模糊化过程采用三角形隶属度函数对输入变量进行模糊化处理，推理过程采用mamdani模糊推理方法，去模糊化采用重心法得到精确的冷却液流量调整比例f，根据冷却液流量调整比例f计算实际的冷却液流量调整量δv：δv＝f×v0，其中，v0为初始冷却液流量，单位为升/分钟。
7.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：王淑嵩，解晓琳，王恒，王鹏，金鑫，杜新武，赵越云，彭蕴博，
申请(专利权)人：龙门实验室，
类型：发明
国别省市：
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