梁秋艷 潘小莉 仇志鋒 周海波

摘要為確保雙級(jí)振動(dòng)精密排種器工作時(shí)在充種均勻的前提下實(shí)現(xiàn)連續(xù)播種，設(shè)計(jì)智能定量供種系統(tǒng)。為提高定量供種精度，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)勺式外槽輪供種裝置建立定量供種預(yù)測(cè)模型，建立隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)為6的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果表明，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步數(shù)為71步時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的均方誤差為4.61×10-5，小于設(shè)定值5×10-5;采用16個(gè)理論供種模型樣本與測(cè)試樣本進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)測(cè)試，結(jié)果表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型仿真得到的預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差較小，其精度高于理論供種模型的精度，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)誤差均小于5%，獲得的樣本誤差平方和為5.59×10-4，小于設(shè)定目標(biāo)值8×10-4，滿足預(yù)先設(shè)定要求;最后，利用建立的定量供種預(yù)測(cè)模型，對(duì)4種不同千粒重的超級(jí)稻種子進(jìn)行仿真，得到振幅分別為0、5、10、15 μm下的排種輪轉(zhuǎn)速與供種量關(guān)系，該研究結(jié)果可為確定定量供種器的工作參數(shù)提供理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);定量供種;建模;仿真

中圖分類號(hào)S223.1+3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

文章編號(hào)0517-6611（2019）02-0197-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.02.061

雜交稻的技術(shù)要求為精量播種，即播種量為2～4粒/穴（或取秧面積），而單產(chǎn)為10.5～12.0 t/hm2的超級(jí)稻機(jī)械化種植的農(nóng)藝要求包括用種量小、精量播種、少傷種、高成秧率等，播種要求提升為精準(zhǔn)播種，要求播種數(shù)量精量和投種位置準(zhǔn)確，即（2±1）粒/穴（或取秧面積），定量供種、控制每穴（取秧面積）種子數(shù)量是研究的主要技術(shù)難點(diǎn)之一[1-2]。

超級(jí)稻精密播種裝置中的排種器是實(shí)現(xiàn)定量供種和均勻排種的關(guān)鍵部件[3]，現(xiàn)有的排種器主要有凸棒輪式[4]、外槽輪式[5]和振動(dòng)式[6]等，將種子從種箱中排出主要依靠排種輪的凸棒或種槽[7-11]。首先，這類排種器只有排種的功能，不具備勻種功能，因此排種均勻性較低;其次，這類排種器依靠種子重力來(lái)完成充種，隨著排種過(guò)程的完成，種箱內(nèi)種層變薄導(dǎo)致充種能力下降，最終降低定量供種的精度。玉大略等[12]、譚祖庭等[13]、鹿芳媛等[14]集成電磁振動(dòng)勺式外槽輪定量供種與氣動(dòng)振動(dòng)V-T型勻種技術(shù)為一體，成功研制一種雙級(jí)振動(dòng)式精密排種器，具有機(jī)械結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、不傷種、槽輪定量供種、播種量可調(diào)等特點(diǎn)。周海波等[15]介紹了雙級(jí)振動(dòng)精密排種器的電磁振動(dòng)勺式外槽輪定量供種裝置的結(jié)構(gòu)和工作原理，以及關(guān)鍵零部件的設(shè)計(jì)過(guò)程，并分析電磁振動(dòng)幅值和排種輪轉(zhuǎn)速對(duì)實(shí)際供種量的影響規(guī)律，結(jié)果表明，當(dāng)電磁振動(dòng)的振幅為5、10和15 μm時(shí)，定量供種理論供種量與實(shí)際供種量的相對(duì)誤差分別為7%～9%、0.8%～4.0%和0.1%～3.1%。根據(jù)定量供種器的結(jié)構(gòu)和修正后水稻種子形狀，建立的理論定量供種模型與實(shí)際供種量存在一定差距，尤其在振幅較小時(shí)誤差較大，影響供種精度，而目前若想從理論上建立精確的供種模型仍較困難。筆者基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立智能定量供種預(yù)測(cè)模型，使預(yù)測(cè)精度達(dá)到實(shí)際使用要求，從而為確定定量供種器的工作參數(shù)提供理論依據(jù)。

1定量供種預(yù)測(cè)模型

根據(jù)定量供種器的結(jié)構(gòu)和修正后水稻種子的形狀建立的理論定量供種模型，一方面受到理論模型精確度的限制，另一方面在實(shí)際供種時(shí)排種輪轉(zhuǎn)速提高也會(huì)帶來(lái)多種不利因素，從而影響實(shí)際供種量，最終導(dǎo)致定量供種精度不高。該研究應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行定量供種模型預(yù)測(cè)，使預(yù)測(cè)精度達(dá)到實(shí)際使用要求，從而運(yùn)用該模型更為準(zhǔn)確地為定量供種器確定工作參數(shù)。

1.1BP網(wǎng)絡(luò)的建立

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，應(yīng)用最廣泛且研究最深入的是具有誤差反向傳播（backpropagation，BP）學(xué)習(xí)功能的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)是典型的多層前向網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱層、輸出層組成，層與層之間多采用全連接方式。該網(wǎng)絡(luò)模型具有結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、工作狀態(tài)穩(wěn)定、可操作性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于預(yù)測(cè)、模式識(shí)別等領(lǐng)域[16]。因此，該研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為建模的主要理論工具，利用定量供種試驗(yàn)結(jié)果作為樣本數(shù)據(jù)，建立智能供種量預(yù)測(cè)模型，降低誤差，提高供種精度，指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)中定量供種器工作參數(shù)的選擇。

BP算法的學(xué)習(xí)過(guò)程包括信號(hào)的正向傳播和誤差的反向傳播2個(gè)過(guò)程。正向傳播的過(guò)程是從輸入層輸入試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)，中間經(jīng)過(guò)各隱層逐層處理，處理后的結(jié)果傳向輸出層。如果輸出層的實(shí)際輸出與期望的輸出存在偏差，那么將進(jìn)入誤差的反向傳播過(guò)程。誤差反向傳播是將輸出的誤差以某種形式經(jīng)過(guò)隱層向輸入層逐層反傳，同時(shí)在反傳的過(guò)程中將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元，進(jìn)而獲得各層單元的誤差信號(hào)，此誤差信號(hào)即作為修正各單元權(quán)值的依據(jù)。這種利用信號(hào)正向傳播和誤差反向傳播對(duì)各層權(quán)值進(jìn)行調(diào)整的過(guò)程是循環(huán)往復(fù)進(jìn)行的，對(duì)權(quán)值不斷調(diào)整的過(guò)程即是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程，該學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程直到完成預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)或者網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差達(dá)到允許的范圍內(nèi)為止[17]。

運(yùn)用Matlab語(yǔ)言編制基于BP算法的供種量預(yù)測(cè)程序，包括測(cè)試樣本的數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)初始化、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及測(cè)試，具體程序流程見(jiàn)圖1。

1.2樣本數(shù)據(jù)及預(yù)處理

對(duì)雙級(jí)振動(dòng)精密排種器進(jìn)行定量供種試驗(yàn)，試驗(yàn)裝置見(jiàn)圖2，裝置外槽輪直徑D=60 mm，勺形種槽個(gè)數(shù)為11，適于秧盤播寬為345 mm。試驗(yàn)共獲得96個(gè)樣本數(shù)據(jù)，其中隨機(jī)抽取80個(gè)數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，其余16個(gè)數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)測(cè)試樣本。為提高BP網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的穩(wěn)定性，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理，采用的方法是通過(guò)簡(jiǎn)單的線性變化，使BP網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出數(shù)據(jù)在[0.1，0.9]的網(wǎng)絡(luò)空間變化。利用線性變換法對(duì)數(shù)值參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序設(shè)計(jì)中對(duì)輸入數(shù)據(jù)按式（1）做如下變換：

xin=0.1+0.8×（x-xmin）/（xmax-xmin）????? （1）

式中，x為歸一化前的數(shù)值;xin為歸一化后的數(shù)值;xmin為樣本數(shù)據(jù)集中的最小值;xmax 為樣本數(shù)據(jù)集中的最大值。

同理，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸出向量是供種量，應(yīng)依據(jù)式（2）做相應(yīng)的反歸一化處理，使其接近于實(shí)際要求的輸出量。

yout=ymin+（y-0.1）×（ymax-ymin）/0.8? （2）

式中，y為輸出的預(yù)測(cè)值;yout為反歸一化后的數(shù)值;ymin為輸出數(shù)據(jù)集中的最小值;ymax為輸出數(shù)據(jù)集中的最大值。

1.3網(wǎng)絡(luò)初始化

網(wǎng)絡(luò)初始化的目的是對(duì)隱層數(shù)及隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、隱層及輸出層傳遞函數(shù)、訓(xùn)練函數(shù)及訓(xùn)練誤差等參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，主要包含以下幾個(gè)方面[18]。

（1）為降低誤差，提高精度，可增加隱層數(shù)，但這會(huì)使得網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜化，增加網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的訓(xùn)練時(shí)間，該研究采用3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型，即1個(gè)輸入層、1個(gè)隱層和1個(gè)輸出層。

（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能與隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的數(shù)量密切相關(guān)，同時(shí)，其數(shù)量的選擇還應(yīng)綜合考慮其對(duì)逼近誤差和泛化誤差的影響。選擇節(jié)點(diǎn)數(shù)的通常原則是在能正確反映輸入輸出關(guān)系的前提下，盡量選用較少的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)，從而使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。該研究確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的方法是試驗(yàn)試湊法，即使用同一樣本集對(duì)具有不同隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直到權(quán)值不再變化、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定為止。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)訓(xùn)練時(shí)的收斂性及逼近誤差大小，確定建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)為6。建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖3，該模型具有3個(gè)輸入層，分別是千粒重、振幅和轉(zhuǎn)速，1個(gè)輸出層為供種量。

（3）采用雙曲正切S型函數(shù)（tansig）作為所建網(wǎng)絡(luò)模型的隱層傳遞函數(shù)，線性傳遞函數(shù)作為輸出層傳遞函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的算法有很多，目前普遍采用動(dòng)量BP算法、學(xué)習(xí)速率可變的BP算法、擬牛頓法和LM算法（levenbergmarquardt）。該研究采用LM算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，該算法訓(xùn)練時(shí)間短，誤差收斂快，能夠快速地將誤差減小到要求范圍內(nèi)，其他參數(shù)具體設(shè)置是初始學(xué)習(xí)率為0.01，學(xué)習(xí)增長(zhǎng)率為1，下降率為0.7，動(dòng)量因子為0.04，最大訓(xùn)練次數(shù)3 000次。

（4）在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，需采用訓(xùn)練誤差控制函數(shù)作為其逼近目標(biāo)輸出的一個(gè)指標(biāo)，選擇均方誤差（mean square error，MSE），即樣本誤差平方和的平均值作為整個(gè)樣本訓(xùn)練集的全局誤差，其具體數(shù)學(xué)公式：

MSE=ni=1（y′i-yi）2/n（3）

式中，y′i為第i個(gè)訓(xùn)練樣本的網(wǎng)絡(luò)期望輸出;yi為第i個(gè)訓(xùn)練樣本的網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出;n為訓(xùn)練樣本的總數(shù)。

為減少出現(xiàn)“過(guò)度學(xué)習(xí)”的異常情況，在初始化中可將訓(xùn)練樣本均方誤差設(shè)為5×10-5，當(dāng)樣本訓(xùn)練集的均方誤差達(dá)到此設(shè)定值范圍內(nèi)時(shí)，即可結(jié)束學(xué)習(xí)過(guò)程。

47卷2期梁秋艷等基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能定量供種系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2BP網(wǎng)絡(luò)模型驗(yàn)證

2.1網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練就是學(xué)習(xí)過(guò)程，即首先由樣本向量構(gòu)成的樣本集合，然后將該樣本集合輸入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，但在輸入過(guò)程中要按照一定的方式去調(diào)整神經(jīng)元之間的聯(lián)接權(quán)，目的是使網(wǎng)絡(luò)能將樣本集的內(nèi)涵以聯(lián)接權(quán)矩陣的方式存儲(chǔ)起來(lái)，從而使得在網(wǎng)絡(luò)接受輸入時(shí)，可以給出適當(dāng)?shù)妮敵?。該研究在?xùn)練過(guò)程中，當(dāng)期望的輸出與網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)際輸出之間的誤差達(dá)到誤差允許的范圍之內(nèi)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練結(jié)束，進(jìn)行測(cè)試。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差隨訓(xùn)練步數(shù)的變化趨勢(shì)見(jiàn)圖4。從圖4中可以看出，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步數(shù)達(dá)到71步時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的均方誤差為4.61×10-5，該誤差值小于設(shè)定值5×10-5，可以結(jié)束訓(xùn)練過(guò)程。

2.2網(wǎng)絡(luò)測(cè)試與分析

為了驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力和預(yù)測(cè)精度，對(duì)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，當(dāng)泛化誤差小于設(shè)定的目標(biāo)值且單個(gè)測(cè)試樣本的相對(duì)誤差均在5%以內(nèi)時(shí)，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)模型有很好的預(yù)測(cè)精度，符合實(shí)際預(yù)測(cè)的要求，保存網(wǎng)絡(luò)模型，反之重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。對(duì)建立的網(wǎng)絡(luò)模型，采用4組共16個(gè)測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試，每組種子的千粒重分別為26.5、25.5、24.5、20.0 g，電磁振動(dòng)器的振幅選擇0、5、10、15 μm 4個(gè)水平，得出每組種子在不同轉(zhuǎn)速下理論供種量與實(shí)際值之間的相對(duì)誤差以及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的相對(duì)誤差，結(jié)果見(jiàn)表1。從表1可以看出，當(dāng)g種=26.5 g/千粒時(shí)，理論供種量的相對(duì)誤為0.28%～18.67%，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差為0.20%～1.34%，理論供種量的相對(duì)誤差僅在排種輪轉(zhuǎn)速為0.8 r/min時(shí)小于預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差，隨著轉(zhuǎn)速的提高，理論供種量的相對(duì)誤差急劇增加，原因是轉(zhuǎn)速的提高將對(duì)勺式外槽輪的充種效果產(chǎn)生不利的影響，對(duì)實(shí)際供種量也產(chǎn)生間接影響，因此理論供種模型僅在一定范圍內(nèi)具有較高精度，在排種輪較高轉(zhuǎn)速下存在局限性。

此外，當(dāng)g種=25.5 g/千粒時(shí)理論供種量的相對(duì)誤差為0.52%～17.49%，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差為0.42%～2.96%;當(dāng)g種=24.5 g/千粒時(shí)理論供種量的相對(duì)誤差為3.01%～18.65%，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差為0.03%～1.53%;當(dāng)g種=20.0 g/千粒時(shí)理論供種量的相對(duì)誤差為3.82%～15.24%，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差為0.79%～4.02%。由此可知，每組情況下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差均較小，精度均高于理論模型的精度，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)誤差均小于5%，獲得的樣本誤差平方和為5.59×10-4，低于設(shè)定的目標(biāo)值8×10-4，滿足預(yù)先設(shè)定要求，因此對(duì)所建立的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行保存，用于實(shí)際供種量的預(yù)測(cè)。

3定量供種模型仿真與應(yīng)用

決定定量供種器供種量的3個(gè)主要因素包括排種輪轉(zhuǎn)速、水稻種子千粒重和電磁振動(dòng)器振幅。利用上述建立的定量供種預(yù)測(cè)模型，對(duì)4種不同千粒重的超級(jí)稻種子進(jìn)行了仿真，振幅分別為0、5、10、15 μm下的排種輪轉(zhuǎn)速與供種量關(guān)系見(jiàn)圖5。

假設(shè)仿真模型選擇秀優(yōu)5號(hào)超級(jí)稻，種子千粒重為26.5 g，缽體盤總穴數(shù)為25×15，450盤/h，每穴供種3粒，則實(shí)際供種量為223.6 g/min。從圖5可以看出，供種量223.6 g/min對(duì)應(yīng)4種振幅的排種輪轉(zhuǎn)速分別為1.21、1.23、1.28、1.54 r/min。因參考文獻(xiàn)[19]中已得出的結(jié)論，當(dāng)排種輪轉(zhuǎn)速在

0.80～5.15 r/min時(shí)，小振幅的供種量變異系數(shù)較大，當(dāng)振幅B≥10 μm時(shí)，供種量的變異系數(shù)較小，此時(shí)可選擇B=10 μm進(jìn)行定量供種。因此，圖5a中，供種量為223.6 g/min、振幅為10 μm時(shí)，對(duì)應(yīng)的排種輪轉(zhuǎn)速n=1.23 r/min。當(dāng)水稻品種和供種量確定后，對(duì)于振幅和轉(zhuǎn)速的選擇，有4種不同組合，依此可智能精準(zhǔn)地確定定量供種器的工作參數(shù)。

上述模型僅適用于秧盤播寬B秧=345 mm的缽體盤，對(duì)于其他規(guī)格的秧盤供種量可根據(jù)表2進(jìn)行換算后再計(jì)算。

若缽體毯狀盤B秧=280 mm，當(dāng)g種=26.5 g，供種量G種=600 g/min時(shí)，應(yīng)先對(duì)G種進(jìn)行修正，即G種修正=345280×600=739.29 g/min，最后再由圖5a確定排種輪轉(zhuǎn)速，其他千粒重的超級(jí)稻確定排種輪轉(zhuǎn)速原理相同。

4結(jié)論

（1）根據(jù)定量供種器的結(jié)構(gòu)和修正后水稻種子形狀，建立的理論定量供種模型與實(shí)際供種量存在一定差距，影響供種精度，目前若想從理論上建立精確的供種模型仍較困難。該研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立智能定量供種預(yù)測(cè)模型，使預(yù)測(cè)精度達(dá)到實(shí)際使用要求，從而為確定定量供種器的工作參數(shù)提供依據(jù)。

（2）基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立智能定量供種預(yù)測(cè)模型。經(jīng)過(guò)樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理，網(wǎng)絡(luò)初始化后建立隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)為6的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，結(jié)果表明，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步數(shù)達(dá)到71步時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的均方誤差為4.61×10-5，小于設(shè)定值5×10-5，滿足要求。

（3）隨機(jī)采用16個(gè)測(cè)試樣本進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)測(cè)試，得到4組不同千粒重種子在不同排種輪轉(zhuǎn)速下，理論供種量與實(shí)際值之間的相對(duì)誤差以及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的相對(duì)誤差，結(jié)果表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型仿真得到的預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差較小，其精度高于理論供種模型的精度，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)誤差均小于5%，獲得的樣本誤差平方和為5.59×10-4，小于設(shè)定目標(biāo)值8×10-4，滿足預(yù)先設(shè)定要求。

（4）利用建立的智能定量供種預(yù)測(cè)模型，對(duì)4種不同千粒重的超級(jí)稻種子進(jìn)行仿真，得到振幅分別為0、5、10、15 μm下的排種輪轉(zhuǎn)速與供種量關(guān)系，當(dāng)水稻品種和供種量確定后，對(duì)于振幅和轉(zhuǎn)速的選擇，有4種不同組合，以此智能精準(zhǔn)地確定定量供種器的工作參數(shù)。

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