優化聯合收獲機脫粒滾筒角速度控制

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摘要:脫粒滾筒是聯合收獲機的核心部件，其性能決定了聯合收獲機的工作質量和生產效率。由于不同地塊和不同作物的濕度、密度不同，聯合收獲機的行走速度和喂入量也不同，因此脫粒滾筒的轉速也應做出適當的調整，使滾筒的線速度保持在一個有較好脫粒效果的狀態。為此，提出了一種新的雙滾筒脫粒滾筒結構，該結構利用傳感器采集滾筒信息，形成了滾筒轉速的閉環反饋調節機制，并采用小波神經網絡算法對轉速的精度進行調節，提高了脫粒滾筒的作業精度。最后，對基于小波神經網絡算法的雙滾筒脫粒滾筒的性能進行了實驗測試和仿真模擬，測試和仿真模擬得到的籽粒破碎率基本吻合，驗證了實驗的可靠性。對滾筒的脫凈率進行了進一步的實驗測試發現，利用神經網絡算法和小波神經網絡算法的脫粒滾筒脫凈率都比較高，且小波算法要比單純使用設計網絡算法脫凈率高。

關鍵詞:聯合收獲機;脫粒滾筒;神經網絡;小波算法;脫凈率

0引言

聯合收獲機是農業生產過程中最重要的裝備之一，對于提高農業生產的質量和作業效率發揮了重要的作用，大大降低了農民的作業成本和勞動強度。但是，聯合收獲機作業過程中普遍存在脫粒效果差、可靠性低及機械故障高等問題，這主要是由于聯合收獲機一般采用人工操作，對于不同的作業環境，駕駛員不能及時對工作狀態做出相應的調整，從而導致脫粒滾筒的負荷較大，造成一系列的故障。脫粒滾筒是聯合收獲機的核心部件，也是堵塞故障率最高的部件，為了提高脫粒的效率、降低故障率，需要對脫粒滾筒結構進行改進。因此，采用適當的控制方法對滾筒進行控制，對于提高聯合收獲機的整體效率和降低整體故障率具有重要的意義。

1聯合收獲機滾筒結構改進

聯合收獲機工作過程中，脫粒是最主要的作業流程，主要是將谷物顆粒從谷物穗上脫下，同時將谷物顆粒和其他莖稈等脫出物分離。收獲機作業時，通過行走自動地將谷物送入脫粒滾筒，在抓取力的作用下進入滾筒和凹板的脫粒間隙;脫粒元件對谷物進行沖擊和揉搓，然后將谷粒和脫出物中的秸稈和穎殼分離，進行清選作業。聯合收獲機脫粒滾筒的工藝流程主要包括谷物的脫粒和清選過程，其性能的要求是脫粒干凈、不損傷谷物顆粒、脫粒滾筒的功率消耗低、生產效率高及綜合性能好。根據性能要求可以對脫粒滾筒進行改進，采用雙滾筒或者多滾筒的布置形式，可以有效地提高脫粒的綜合效果。本研究對傳統的聯合收獲機結構進行了改進，采用雙滾筒橫軸流的布置形式，滾筒前后布置，其結構和運動參數不同，具體結構如圖2所示。圖2中，前滾筒的作用主要是脫粒作用，將成熟和易脫粒的谷穗先脫下，滾筒轉速較低，脫粒的間隙較大，凹板結構為脫粒性能好的柵格凹板;后滾筒的主要作用是分離，主要作用是將剩余顆粒脫凈和將谷物顆粒與脫出物分離，滾筒轉速一般較高，脫粒間隙較小，凹板采用大間距柵格。滾筒的轉動是由電機通過軸來帶動的，當喂入量不同時，滾筒內切齒受到的阻力不同，會影響滾筒的總體轉速。當滾筒總體轉速較低時，需要適當加大驅動電機的轉速，滾筒的轉速可以通過傳感器進行監測，其中，Dg表示滾筒直徑，vg表示滾筒的線速度。一般可以通過經驗值來判斷脫粒效果較好的線速度，然后推算出較適宜的角速度。轉筒速度的控制可以通過傳感器反饋信息，進行閉環控制，利用適當的算法可以提高控制過程的精度。本次選用小波神經網絡算法對轉筒轉速進行調節，其流程如圖4所示。圖4中，首先通過反復試驗得到脫粒效果比較好的滾筒轉速和喂入速度;然后利用傳感器對喂入量進行實時監測，通過喂入量調整滾筒的速度。當滾筒轉速和脫粒效果達到指定的精度時，收獲機機械工作;如果滾筒轉速達不到指定的轉速精度，脫粒效果不佳，則通過小波神經網絡對控制精度進行調節，提高滾筒脫粒的自適應性。

2滾筒速度控制小波神經網絡算法

小波算法主要是基于傅里葉變化過程中存在的不足發展而來，小波變換可以實現離散時間內的定點監測，從而可以對被監測信號進行定時分析和下一時刻的預測。小波變換一般是將基本的小波函數Ψ(t)進行平移b后，在不同尺寸下將待分析信號a與其做內積。小波神經網絡將小波算法和神經網絡算法結合了起來，將神經網絡的傳遞函數設置為隱含層的節點，信號向前傳播時誤差會反向傳播，從而提高了神經網絡算法的控制精度。假設滾筒轉速的不同時刻輸入信號為x1，x2，…，xk，小波神經網絡的預測輸出信號為y1，y2，…，yk，其結構如圖5所示。小波函數通過修正權值的方法，使小波神經網絡的滾筒轉速預測值和期望值不斷逼近，輸出層的表達式為y(k)=∑ωkh(i)(4)小波神經網絡的預測誤差為e=∑yn(k)－y(k)(5)根據預測誤差，對小波基函數系數和神經網絡權值進行修正，其表達式為wi+1n，k=win，k+Δwi+1n，k(6)ai+1k=aik+Δai+1k(7)bi+1k=bik+Δbi+1k(8)其中，Δwi+1n，k、Δai+1k、Δbi+1k的數值可以根據網絡預測計算得到，則有Δwi+1n，k=－ηΔewin，k(9)Δai+1k=－ηΔeaik(10)Δbi+1k=－ηΔebik(11)其中，η表示學習效率。小波神經網絡算法的滾筒轉速預測和調節過程主要分為5個步驟，具體如下:1)小波神經網絡初始化。設置小波函數的伸縮和平移因子ak、bk，設置設計網絡權值和學習效率k、η。2)將樣本進行分類。樣本分為訓練和測試樣本，訓練樣本通過輸入信號得到，測試樣本測試預測精度。3)預測滾筒轉速輸出。通過訓練樣本，計算預測值和期望值的誤差。4)權值修正。根據誤差值對權值和小波參數進行修正，使網絡輸入值和期望輸出值逼近。5)結束。根據輸出值和誤差，判斷計算是否結束。利用小波神經網絡，可以對滾筒的轉速進行預測和調節，可大大提高脫粒滾筒轉速的控制精度，提高脫粒效果。

3脫粒滾筒性能實驗和仿真模擬

收獲機脫粒滾筒性能好壞直接決定脫粒的脫凈率和破碎率等性能，在實驗和仿真模擬時，可以以脫凈率和破碎率作為參考結果。本次測試使用玉米聯合收獲機為研究對象。本次采用的聯合收獲機上設計了改進后的雙滾筒裝置，并利用單片機實現小播神經網絡控制算法。為了驗證測試的可靠性，建立了仿真虛擬模型和測試實驗結果進行對比。根據脫粒滾筒的三維設計結合尺寸，采用三維CAD軟件建立了脫粒滾筒的仿真模型。其中，凹板部分設計為不規則的曲面，利用離散元軟件將模型分獲成若干的小三角形;設置碰撞接觸邊界條件后，可以對脫粒過程進行仿真模擬，其模擬過程如圖8所示。其中，谷物顆粒和脫粒工具接觸后脫落，通過不斷地迭代計算，可以得到最終谷物顆粒的破碎率。實驗測試和仿真模擬的破碎率結果如表1所示。由表1可以看出:通過仿真模擬得到的破碎率和實驗測試得到的破碎率基本吻合，從而驗證了實驗測試的可靠性。為了進一步研究小波神經網絡算法對滾筒轉速調節和脫凈率的影響，對不同滾筒轉速下使用不同算法得到的脫凈率進行了測試。測試過程使用玉米果穗作為研究對象，一次性投入10穗，選擇6種不同的滾筒轉速，分別對神經網絡算法和小波神經網絡算法下的脫凈率進行了測試，其測試結果如圖9所示。由測試結果可以看出:使用神經網絡算法和小波神經網絡算法都可以提高果穗的脫凈率，但小波神經網絡算法要比神經網絡算法的脫凈率高，從而驗證了小波神經網絡算法在提高脫凈率方面發揮的作用，可以將其應用在聯合收獲機滾筒的設計中。

4結論

設計了一種雙滾筒脫粒滾筒，利用傳感器采集滾筒信息形成了閉環反饋調節機制;采用小波神經網絡算法對轉速進行了精確調整，從而較大幅度地提高了脫粒滾筒的脫粒效率和精度，以及聯合收獲機整體的可靠性。

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作者：李鑫 孫祥云 李凌雁 單位：邢臺職業技術學院