Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современное состояние и задачи развития технических и программных средств информационного обеспечения и реализации агроприёмов по технологии точного земледелия 9
1.1 Анализ развития информационных основ точного земледелия 9
1.1.1. Моделирование продукционного процесса сельскохозяйственных культур и программирование урожаев 9
1.1.2. Эволюция развития информационных технологий в земледелии 19
1.1.3. Точное земледелие как новый этап программирования урожаев 25
1.2 Концепция и основные элементы системы точного земледелия 31
1.2.1 Концепция точного земледелия 31
1.2.2. Подсистемы точного земледелия 35
1.2.2.1. Навигационная подсистема 35
1.2.2.2. Технические средства для получения и обработки информации 37
1.2.2.3. Технические средства для реализации технологии в поле 40
1.3. Теоретические и практические проблемы и задачи совершенствования точного земледелия 42
1.4. Цель исследований и задачи разработки по развитию информационного обеспечения точного земледелия 46
Глава 2. Программно-математические средства по информационному обеспечению точного земледелия 50
2.1 Алгоритмические основы информационного обеспечения 50
2.1.1 Система поддержки принятия решений (СППР) 53
2.1.2. Математические модели и их использование в информационном обеспечении . 58
2.2. Технология включения и использования математических моделей в СППР 65
2.2.1. Методические аспекты 65
2.2.2. Схема подключения математической модели 61
2.2.3. Программно-алгоритмическое обеспечение по использованию математических моделей в СППР 69
2.3 Требования к программным модулям, содержащим подключаемые модели 77
Глава 3. Программно-технические средства по выявлению почвенной неоднородности и созданию геоинформационной базы данных 79
3.1 Мобильный автоматизированный комплекс для агрохимического обследования сельскохозяйственных полей 80
3.2 Методика автоматизированного обследования сельскохозяйственных угодий 87
3.2.1. Геоинформационное обеспечение обследования сельскохозяйственных угодий 89
3.2.2. Навигационное обеспечение обследования сельскохозяйственных угодий 90
3.2.3 Организация и схема обследования опытного поля 90
3.3. Результаты обследования и геоинформационная база для апробации технологии точного земледелия 94
Глава 4. Схемы баз данных и баз знаний при апробации информационной технологии точного земледелия 98
4.1 Методика апробации (схема вычислительного эксперимента) 98
4.2. Схемы баз знаний и данных и их наполнение 104
4.3. Алгоритмическая и программная реализация математических моделей, включённых в схему вычислительного эксперимента 110
Глава 5. Результаты апробации и перспективы оптимизации агроприёмов в системе точного земледелия 113
5.1 Выбор техники и настройка оборудования по внесению минеральных удобрений и
агрохимикатов 113
5.1.1. Обоснование выбора и комплектация рабочих органов 113
5.1.1.1. Центробежный распределитель минеральных удобрений 115
5.1.1.2. Навесной опрыскиватель 117
5.1.2. Комплектация и настройка оборудования 119
5.2 Полевые испытания в режимах предварительного планирования и реального времени 124
5.2.1. Режим предварительного планирования 124
5.2.2. Режим реального времени 127
5.3 Перспективы оптимизации агроприёмов в системе точного земледелия 131
5.3.1. Математические методы расчёта и распределения органических удобрений.. 133
5.3.2. Перспективы автоматизации процесса формирования информационной базы технологических решений 136
Заключение 140
Литература
- Моделирование продукционного процесса сельскохозяйственных культур и программирование урожаев
- Математические модели и их использование в информационном обеспечении
- Методика автоматизированного обследования сельскохозяйственных угодий
- Схемы баз знаний и данных и их наполнение
Введение к работе
Развитие точного земледелия (ТЗ) во всём мире в настоящее время является одним из самых перспективных направлений совершенствования производства растениеводческой продукции. Точное земледелие — это система хозяйствования на земле с использованием новейших достижений в области информатики и техники, опирающаяся на использование компьютерных систем генерации агротехнологических решений, глобальных систем позиционирования (ГСП), геоинформационных технологий (ГИС), новейших информационных технологий, дистанционных и бортовых датчиков, автоматических исполнительных органов сельхозмашин.
Процесс получения продукции растениеводства реализуется в пространстве и времени на конкретной территории. Эта территория не является однородной даже в пределах одного поля. В традиционном земледелии при выполнении тех или иных агротехнических операций их параметры (условия её выполнения и соответствующие воздействия) являлись, как правило, одинаковыми для всех участков поля. Точное же земледелие предполагает динамическую оптимизацию этих параметров для каждого однородного участка поля в зависимости от складывающихся агрохимических, агрофизических, фитосанитарных факторов. Иначе говоря, все технологические операции, проводимые на поле, дифференцируются с учётом погодных условий не только во времени, но и в пространстве.
Для реализации технологии точного земледелия требуются современная сельскохозяйственная техника, управляемая бортовой ЭВМ, и технические средства - автоматические пробоотборники, различные сенсоры и измерительные комплексы, уборочные машины с автоматическим учётом урожая, приборы дистанционного зондирования. Ядром же этой технологии является программное наполнение, обеспечивающее автоматизированное формирование и ведение пространственно-атрибутивных данных сельскохозяйственных полей, создание и совершенствование специализированных баз знаний, а также генерацию, оптимизацию и
реализацию агротехнических решений с учётом вариабельности характеристик возделываемого поля.
Исследования по точному земледелию в мире развертываются весьма интенсивно, начиная с 90-х годов ХХ-го столетия. Во многих странах налажено широкое производство сельскохозяйственной техники для работы по этой технологии. К настоящему времени решены все основные вопросы, относящиеся к техническому оснащению парка машин: почвообрабатывающим агрегатам, посевной и посадочной технике, опрыскивателям и распределителям удобрений, уборочным комбайнам. Решена также проблема точной навигации мобильных агрегатов с помощью ГСП.
Вместе с тем, как было сказано в одном из пленарных докладов на 4-й Европейской конференции по точному земледелию, проходившей в Берлине в 2003 году, работы по этому направлению находятся ещё «в конце начала», и альтернативы в подходах к совершенствованию технологии земледелия нет. Решающую же роль в процессе развития точного земледелия будут играть исследования по совершенствованию информационного обеспечения методов принятия решений - моделей, баз данных и баз знаний, экспертных систем. Не случайно центр тяжести исследований и разработок переместился в настоящее время в область комплексирования измерительной информации, получаемой из различных источников, в том числе и с помощью современных мобильных систем, создания новых и адаптации имеющихся прогностических моделей продукционного процесса сельскохозяйственных культур и состояния среды их обитания, а также совершенствования методов выработки управленческих решений на основе моделей, баз данных и баз знаний.
В этой связи, проведенные исследования и представленные в этой работе были направлены на разработку, адаптацию и совершенствование методологического, алгоритмического и программного обеспечения по реализации информационной технологии точного земледелия. Диссертация выполнялась в рамках проводимых Агрофизическим институтом
исследований по базовой научно-технической программе «Разработать теорию и методы управления продукционным процессом сельскохозяйственных культур в адаптивно-ландшафтном земледелии» (2001 - 2005 гг.), в ходе выполнения научно-исследовательских работ по контракту с правительством Ленинградской области «Система автоматизированного мониторинга полей и оперативного прогнозирования урожаев» (2001-2003 гг.), а также в соответствии с распоряжением Минпромнауки России №04.900.43/078 от 15.04.2003г. осуществлялось создание программно-аппаратного комплекса «Компьютерная система генерации и реализации технологических решений в точном земледелии».
Цель данной диссертационной работы заключалась в разработке алгоритмических, программных и технических средств по совершенствованию формирования и реализации баз знаний и данных как составной части информационного обеспечения технологии точного
земледелия с одновременной адаптацией и апробацией технических
комплексов по внесению удобрений и агрохимикатов на Меньковской
опытной станции Агрофизического института.
Для достижения указанной цели необходимо было решить следующие
задачи:
разработать концепцию совершенствования информационного
обеспечения баз знаний и данных в рамках программно-аппаратного
комплекса по информационно-измерительному обеспечению,
генерации и реализации технологии точного земледелия;
развить понятийный аппарат представления процедурных знаний: разработать программный интерфейс, реализующий управление и обмен данными с подключаемыми математическими моделями, а также разработать требования по их программной реализации;
создать мобильный комплекс для дискретного агрохимического обследования опытных полей с геоинформационным и навигационным обеспечением, разработать методику обследования и провести обследование опытного поля;
разработать схему реализации вычислительного эксперимента на опытных полях по апробации агроприёмов внесения минеральных удобрений и агрохимикатов в системе точного земледелия;
скомплектовать и настроить робототехнические комплексы по внесению удобрений и агрохимикатов по технологии точного земледелия в плановом и оперативном режимах; провести натурные испытания.
В первой главе диссертации приведен анализ современного состояния точного земледелия. Показано, что методология этого направления является естественным этапом развития агрономических исследований, который учитывает все ранее полученные результаты, включая и наработки в области ландшафтного земледелия и адаптивного растениеводства.
Во второй главе описан разработанный программный интерфейс, реализующий подключение математических моделей в систему поддержки принятия агротехнологических решений.
В третьей главе описывается разработка и применение программно-технических средств по выявлению внутрипольной почвенной неоднородности и созданию геоинформационной базы данных, при агрохимическом обследовании сельскохозяйственных полей на опытной станции Агрофизического института.
В четвёртой главе приведена разработанная схема вычислительного эксперимента по апробации информационной технологии точного земледелия. Приведён контрольный пример агротехнологии, используемой в эксперименте. Описано развитие информационного обеспечения баз данных и знаний за счёт предложенных типизации атрибутивных данных и алгоритма программной реализации математических моделей, включённых в схему эксперимента.
В пятой главе описана практическая реализация агроприёмов по внесению минеральных удобрений по технологии точного земледелия с применением усовершенствованного информационного обеспечения и
показаны перспективы оптимизации агроприемов за счет применения математических методов.
Разработанные и адаптированные программно-аппаратные средства по информационному обеспечению и реализации технологии точного земледелия демонстрировались на международных специализированных выставках «АгроРусь» (Санкт-Петербург, 2003 и 2004 г.г.) и «Золотая осень» (Москва, 2004 г.), где были отмечены двумя дипломами и серебряной медалью.
Моделирование продукционного процесса сельскохозяйственных культур и программирование урожаев
Начавшийся в конце 60-х годов XX века в агрономической науке переход от экспериментального описательного уровня к количественным закономерностям и теоретическим обобщениям обеспечил возможность создания математических моделей продукционного процесса различной сложности. Теоретической базой моделирования явилась количественная теория продуктивности агроэкосистем, разработанная в 1956 г. А.А.Ничипоровичем [1] и концепция информационного обеспечения «земледелия будущего», концентрируемая понятием «электронный агроном», сформулированная в 1955 г. создателем Агрофизического института (АФИ) академиком А.Ф.Иоффе [2].
Продукционный процесс представляет собой уникальное явление, в котором тесно переплетаются природные и антропогеннные факторы. В природе сбалансированность экосистемы по круговороту веществ достигается большим многообразием населяющих эту территорию видов растений и животных. Агроценоз, как правило, представлен одной сельскохозяйственной культурой, и достичь гармонизации в такой агроэкосистеме довольно сложно. Так как узкая специализация посева предполагает нарушение биологического равновесия, то посев не в состоянии самостоятельно противостоять болезням и вредителям, активизирующимся при отсутствии естественных конкурентов. По этой причине без учета балансов энерго-массообмена в агроэкосистеме применение минеральных удобрений и средств защиты растений, без которых немыслимо сейчас сельскохозяйственное производство, привносит дополнительные элементы разбалансированности системы.
Экспериментальные и другие данные, характеризующие агроценоз, можно представить в виде таблиц (это находит в настоящее время широкое применение) или регрессионных зависимостей, являющихся выражением количественной зависимости данного явления от того или иного фактора, а также в виде динамических моделей. В одной динамической модели не возможно одновременно описать всё многообразие взаимосвязанных непрерывных процессов, протекающих в почве, растении и приземном слое атмосферы, поэтому модели разбиваются на блоки. Каждый блок отражает какой-то определенный срез процессов, происходящих в системе: накопление биомассы, влагоперенос, азотный цикл, наступление фенофаз и т.п. При этом используются самые современные теоретические представления в каждой области исследования, что делает модели актуальными.
Взаимообмен энергией и веществом внутри блока и между блоками осуществляется на основе балансовых отношений на каждый отрезок вегетации растений, длящийся от нескольких секунд (тепло- и влагоперенос, диффузия СО2 из атмосферы в межклеточное пространство листьев) до нескольких суток (изменение архитектоники посева). Общий круговорот веществ, учитывающий поступление в систему элементов питания с удобрениями, семенами, атмосферными осадками, пожнивными и корневыми остатками, а также отчуждение питательных веществ с урожаем, вымыванием атмосферными осадками в грунтовые воды, потерями азота при денитрификации, должен замкнуться за период, равный году. При этом каждая статья баланса должна иметь своё объяснение. В модели также фиксируется баланс и на отрезке формирования урожая, так как в стадии вегетативного роста растений выделяются определенные периоды, отличающиеся друг от друга по интенсивности и направленности протекающих процессов.
Моделирование продукционного процесса сельскохозяйственных культур как самостоятельное научное направление активно начало развиваться в нашей стране с середины 70-х годов прошлого столетия. Весомый вклад в создание основ теории моделирования продукционного процесса внесен учеными Агрофизического института академиком Н.Ф.Бондаренко, член-корреспондентами С.В.Нерпиным и И.Б.Усковым, профессорами Р.А.Полуэктовым, А.Ф.Чудновским, Ю.А. Пыхом, Д.А.Куртенером и Е.Е.Жуковским [3-9], а также исследователями и коллективами из других научных учреждений - О.Д.Бихиле, Х.А.Молдау, Л.В.Глоговым, Ю.К.Россом, Х.Г.Тоомингом, О.Д.Сиротенко и др. [10-14].
С расширением теоретических представлений о продукционном процессе в Агрофизическом НИИ была построена соответствующая базовая модель (Полуэктов Р.А., Вол И.А., Заславский Б.Г., Нагиев А.Т., Пых Ю.А.). Таким образом, появилась возможность выяснить степень влияния детальности описания отдельных составляющих и накопить опыт моделирования сложных систем [15]. Базовая модель имеет блочную структуру и построена таким образом, что существует возможность постоянной модернизации и совершенствования.
Математические модели и их использование в информационном обеспечении
Центральным звеном СППР, её интеллектуальным ядром является база знаний. Она включает в себя базу декларативных (базовые агротехнологии и технологические адаптеры) и процедурных (математические модели) данных. С помощью специального редактора СППР пользователь (эксперт) может формализовать агротехнологические знания в электронном виде. Ему предлагается заполнить так называемый шаблон представления знаний. Структура шаблона состоит из первичных конструкций описания различных компонент технологических операций, в том числе особенностей их применения в конкретных почвенно-климатических и экономических условиях. Первичные конструкции описания технологических операций определяют также порядок и последовательность выборки и обработки атрибутивной информации из базы данных, специфику той или иной операции применительно к конкретному полю. С помощью шаблонов формируется реальная база агротехнологических знаний и на основе этого реализуется древовидный алгоритм выбора оптимальной технологии для заданного поля [41,43,44,48].
В процессе генерации технологических решений с помощью специально разработанного шаблона автоматически формируется задание на выполнение конкретной операции, которое затем загружается в бортовой компьютер сельскохозяйственной техники. В зависимости от режима реализации операции различают два типа задания[53,66,67]: Карта операции (режим функционирования "off-line") Карта агротребований на выполнение операции (режим "on-line") Карта операции - электронная карта поля, где для каждой однородной единицы управления (однородного участка поля - элементарного участка) указана норма технологического воздействия.
Карта агротребований — это таблица, которая устанавливает взаимосвязь между сигналом, полученным от датчика, установленного на технике (например, на комбайне или тракторе), и нормой технологического воздействия на поле. Ниже мы подробно рассмотрим эти аспекты информационной технологии точного земледелия на примере операции по внесению минеральных удобрений.
В О И IP предусмотрена возможность использования компьютерных моделей (процедурных знаний), которые обычно оформляются в виде отдельных программных модулей. Разработанный понятийный аппарат и его программная реализация [40-44, 48] по включению математических моделей в схему выработки решений ограничивает возможности информационного обеспечения технологии точного земледелия. Так как соответствующая интеграция математических моделей с управляющим блоком СППР [40,44] предполагает обмен данными через специальные промежуточные файлы. При таком комплексировании декларативных и процедурных знаний пользователю необходимо работать с включаемой моделью (внешней программой) в СППР как с отдельной программой.
В этой связи далее в данной главе рассмотрим более подробно методологию использования математических моделей в информационном обеспечении технологии точного земледелия и технические аспекты их включения в СППР.
Понятие о модели как о некоторой абстрактной характеристике изучаемой системы, как в реальных, так и гипотетических ситуациях, появилось вместе с научными знаниями. Однако в настоящее время в этот древний термин мы вкладываем особый смысл, различая «модель явления» и «теорию явления». Это обособление термина «моделирование» обязано своим происхождением развитию и широкому проникновению во все отрасли человеческих знаний компьютерной техники.
Действительно, только с появлением быстродействующих вычислительных машин появилась возможность ставить и решать задачи с большим числом неизвестных. При этом оказалось, что A) реальную ситуацию невозможно описать точно; Б) этого и не следует делать, поскольку нас всегда интересуют конкретные ответы на вполне конкретные вопросы; B) для каждого реального явления можно построить в принципе неограниченное число моделей разной степени детализации и, следовательно, Г) каждая модель должна быть целенаправленной, т.е. должна строиться для решения вполне определённого круга задач. Появился термин «технология моделирования», означающий последовательность операций, которую следует выполнить при разработке моделей, начиная с определения системы и сбора необходимых данных и кончая разработкой технической документации. Тем самым моделирование превратилось из абстрактных занятий математиков в практическую инженерную деятельность. Таким образом, на базе компьютерной техники и прикладной математики сформировалось качественно новое «математическое обеспечение» всего общественного производства и в первую очередь науки как одной из его форм. Была развита новая методология получения знаний о функционировании сложных систем, и возникло новое направление управления ими - системный анализ.
Каковы же функции моделей в современной науке и практике? Как отмечают многие авторы [8], таких функций пять. Модели можно рассматривать как: 1. средство общения специалистов; 2. средство познания действительности; 3. средство обучения и тренажа; 4. средство целенаправленного планирования экспериментов; 5. инструмент для принятия решений при управлении сложными системами.
Методика автоматизированного обследования сельскохозяйственных угодий
Первый фактор был определяющим. Он давал название методики. Например, если предметной областью было агрометеорология, то мы имеем дело с методикой агрометеорологического обследования. Если предметной областью была гидрология, то разрабатывалась методика гидрологического обследования.
Второй фактор традиционно играл вспомогательную роль. Его задача состояла в том, чтобы зафиксировать местоположение точки или области, где брались пробы или проводились наблюдения. Обычно это сводилось к тому, что рисовались схемы взятия проб и районирования территории поля по определённым в ходе исследования показателям.
Методы агрохимического обследования предусматривают определённый порядок разбивки сельскохозяйственного поля на элементарные участки, характеризующиеся одной объединённой почвенной пробой. В «Методических указаниях по проведению комплексного агрохимического обследования почв сельскохозяйственных угодий» [88] рекомендуется, предварительно изучив историю угодья, разбивать его на участки, в зависимости от количества применяемых фосфорных удобрений. Если фосфора вноситься по действующему участку менее 60 кг/га, то площадь участка составляет 5 га. При норме внесения на 1 га 60..90 кг Р2О5 образец берётся с участка площадью 4 га, а при более 90 кг — 2 га.
Полевые работы проводятся при температуре не ниже +5 С. На полях, где доза внесения составляла не более 90 кг/га д.в., отбор проб можно проводить в течение всего вегетационного сезона, если больше — спустя 2-2,5 месяца после внесения. На полях, где интенсивно применяются пестициды, отбор проб проводится через 1,5-2 месяца после обработки. Зараженные радионуклидами территории обследуются до посева сельскохозяйственных культур или во время уборки. Внесение органических удобрений на сроки отбора образцов не влияет.
При этом агрохимик должен изучить почвенную карту, удостовериться в однородности почвенного покрова и только после этого провести вышеуказанную работу. На практике же чаще всего используют картографическую основу предварительных туров обследования, и если агроном (заказчик) не проявит должного внимания к этой работе, делают всё по схеме предыдущего тура обследования [72]. Причём размеры, местоположение элементарного участка и взятие на нём проб определяются без точной топографической привязки, приблизительно, что соответственно даёт приблизительный результат. Это особенно сказывается на сравнении результатов анализа по разным годам, так как при очередном обследовании проба берётся, как правило, не в том же самом месте, а с погрешностью в десятки метров или более.
Подобные методы обследования сельскохозяйственных полей во всём мире считаются устаревшими и не соответствуют требованиям информационной технологии точного земледелия. Новым в предлагаемой методике является то, что каждая взятая проба привязывается к единой системе позиционирования, что в дальнейшем позволяет более точно оценивать результаты последовательно проведённых туров обследования.
Наряду с точным фиксированием и хранением в ЭВМ координат каждой взятой пробы на обследуемой территории, новая технология обеспечивает автоматическое создание электронной карты-схемы обследования с заданными размерами элементарного участка. Электронная карта-схема обследования определяет структуру будущей геоинформационной базы данных. Рассмотрим более подробно навигационное и геоинформационное обеспечение новой технологии обследования сельскохозяйственных угодий с применением автоматизированного мобильного комплекса. Программное обеспечение и оборудование, установленное на мобильном комплексе позволяют создавать привязанные к координатам пространственные объекты, которые являются элементами геоинформационной базы данных для обследуемого поля. Рассмотрим порядок создания геоинформационных объектов на обследуемом поле.
В автоматическом режиме создаём электронную карту поля (контур) привязанную к координатам с точностью до 0,5 м. Для этого в режиме «полигон» объезжаем поле и сохраняем в памяти бортового компьютера полученный контур. Автоматически рассчитывается площадь контура, что позволяет уточнить реальную площадь обследуемого поля. Также, при необходимости, мы можем нанести на карту особенности поля. Например, это могут быть опоры электропередач, деревья, неиспользуемые участки.
Затем накладываем на полученный контур сетку, ячейкой которой является элементарный участок поля. Размер элементарного участка и его геометрическая форма (квадрат или прямоугольник) задаются оператором путём ввода конкретных значений сторон участка - в метрах или площади участка - в гектарах. Сетка накладывается произвольно и программа позволяет перемещать и вращать её относительно контура поля, для того чтобы визуально определить оптимальное размещение границ элементарных участков. После этого сетка записывается в память компьютера, причём края сетки выходящие за границу контура обрезаются. Элементарным участкам (ячейкам сетки) автоматически присваиваются порядковые номера. При взятии проб с каждого элементарного участка номеру пробы присваивается порядковый номер участка.
При отборе проб с помощью мобильного комплекса на панели бортового компьютера отображается контур поля, разбитый на элементарные участки и местоположение мобильного комплекса в реальном времени с точностью до 0,5 м. Причём размер и цвет линий и точек отображаемых объектов может настраиваться для удобства визуального наблюдения. Оператор, управляя автомобилем, выбирает маршрут движения по полю, руководствуясь визуальной оценкой местоположения комплекса. Это может быть движение к определённому элементарному участку или движение внутри участка.
При отборе проб оператор, двигаясь внутри элементарного участка, делает 10-12 уколов автоматическим пробоотборником, останавливаясь при каждом уколе. На панели бортового компьютера записывается пройденный путь и сохраняется в памяти компьютера.
Программное обеспечение позволяет также осуществлять навигацию к отмеченной в бортовом компьютере оператором точке на поле. При этом на дисплее будет указываться направление и расстояние до точки. Это удобно при движении к месту последней взятой пробы для продолжения работ или к проблемному участку, где необходимо провести дополнительные исследования
Схемы баз знаний и данных и их наполнение
Выбор фирмы-производителя обусловлен широкой известностью немецкой фирмы AMAZONEN-Werke (далее Amazone) на рынке и достаточно большим опытом производства техники для точного земледелия. Также весьма интересен проект фирмы по освоению Российского рынка, в рамках которого запущено производство сельхозтехники в Самаре по лицензии Amazone, что упрощает сервисное обслуживание техники, если в этом возникнет необходимость.
Приведём основные характеристики приобретённого нами распределителя. Центробежный распределитель Amazone ZA-M предназначен для внесения сухих, гранулированных, дражированных и кристаллических удобрений, а также семенного материала и отравленной зерновой приманки для борьбы со слизнями. Распределение удобрений возможно на склонах с наклоном до 20 %.
Распределитель агрегатируется с трактором на трёхточечное гидравлическое навесное устройство категории II. Распределитель оснащён карданами (приводами от вала отбора мощности (ВОМ)) как для отечественных тракторов, так и для импортных. К тому же, на современных тракторах Минского тракторного завода предусмотрен сменный тип шлицевого соединения ВОМ.
Распределитель укомплектован двумя сменными распределяющими дисками Omnia-Set. Эти распределяющие диски вращаются против направления движения изнутри наружу и оснащены одной короткой и одной длинной лопастями. Спиральные мешалки в воронковидных наконечниках бункера обеспечивают равномерный поток удобрений на распределяющие диски. Медленно вращающиеся спиральные сегменты мешалки равномерно подают удобрения к соответствующему выпускному отверстию.
Регулировка нормы внесения удобрений производится при помощи шиберных заслонок с гидравлическим приводом, посредством установки различной ширины выпускных отверстий. Шиберные заслонки приводятся в действие с помощью гидравлического цилиндра простого действия независимо друг от друга. Подключение гидравлических шлангов производится к двум клапанам управления простого действия на тракторе. На тракторах лишь с одним клапаном управления простого действия возможно подключение при помощи двухходового устройства, которое поставляется дополнительно, по заказу.
Масса распределителя — 275 кг, объём бункера без дополнительной оснастки — 1500 л (с дополнительной оснасткой может быть увеличена на 500 и 1000 л), полезная нагрузка - 2000 кг. Диапазон вносимых доз может варьироваться достаточно широко, в зависимости от типа удобрения и рабочей скорости при внесении. Например, при внесении мочевины 46% (круглый гранулят, диметром 2,4 мм, соотношение масса/объём = 0,76), при диапазонах рабочих скоростей от 8 до 12 км/ч и рабочей ширины от 10 до 28 м доза может варьироваться от 28 кг/га до 1059 кг/га. А при посадке люцерны или клевера (соотношение масса/объём = 0,85 и 0,84 соответственно) доза/норма может варьироваться от 4,3 кг/га до 101 кг/га.
Наиболее важной характеристикой рассматриваемого распределителя, является возможность автоматической регулировки дозы распределяемого вещества в соответствующем диапазоне под управлением бортового компьютера.
Навесной опрыскиватель Amazone UF 800 (Рис 5.2.) предназначен для транспортировки и внесения химических средств защиты растений (инсектициды, фунгициды, гербициды и др.) в форме суспензий, эмульсий и смесей, а также жидких удобрений. Движение по склонам может производиться с наклоном до 20 %.
Опрыскиватель агрегатируется с трактором на трёхточечное гидравлическое навесное устройство категории II. Распределитель оснащён карданами (приводами от вала отбора мощности (ВОМ)) как для отечественных тракторов, так и для импортных.
Детали опрыскивателя устойчивы к воздействию активных веществ жидких удобрений и средств защиты растений, но всё же здесь есть несколько ограничений, указанных в инструкции по эксплуатации. Главное правило при использовании агрессивных веществ обязательная промывка водой всех деталей опрыскивателя. Необходимая оснастка опрыскивателя состоит из комбинации: Базового агрегата, Рабочей арматуры, Насоса, Штанг опрыскивателя и Специальной оснастки
Базовый агрегат, это несущая рама опрыскивателя и ёмкость для рабочего раствора и воды, а также необходимые крепежи и детали. Полная ёмкость бака опрыскивателя UF 800 - 980 литров. Бак для воды - 50 литров.
Рабочая арматура (Рис 5.2/1) - специальное дозирующее устройство, управляющее расходом удобрений. Рабочая арматура калибруется на заводе изготовителе, но может быть откалибрована вручную, исключая некоторые компоненты арматуры, которые калибруются на специальном оборудовании и имеют уникальные для каждого образца свойства. Рабочая арматура, пожалуй, одна из самых важных систем для управления дозой, входящая в комплект опрыскивателя и работающая в прямой связи с бортовым компьютером. Управляющей частью рабочей арматуры можно назвать пульт управления SKS непосредственно соединённый с бортовым компьютером (Рис 5.2/4). Пульт позволяет вручную, когда это необходимо, управлять штангами опрыскивателя — включать и отключать их, менять рабочее давление, переходить из режима ручной установки дозы в автоматическую.
