優(yōu)化聯(lián)合收獲機(jī)脫粒滾筒角速度控制

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摘要:脫粒滾筒是聯(lián)合收獲機(jī)的核心部件，其性能決定了聯(lián)合收獲機(jī)的工作質(zhì)量和生產(chǎn)效率。由于不同地塊和不同作物的濕度、密度不同，聯(lián)合收獲機(jī)的行走速度和喂入量也不同，因此脫粒滾筒的轉(zhuǎn)速也應(yīng)做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，使?jié)L筒的線(xiàn)速度保持在一個(gè)有較好脫粒效果的狀態(tài)。為此，提出了一種新的雙滾筒脫粒滾筒結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)利用傳感器采集滾筒信息，形成了滾筒轉(zhuǎn)速的閉環(huán)反饋調(diào)節(jié)機(jī)制，并采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)轉(zhuǎn)速的精度進(jìn)行調(diào)節(jié)，提高了脫粒滾筒的作業(yè)精度。最后，對(duì)基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的雙滾筒脫粒滾筒的性能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試和仿真模擬，測(cè)試和仿真模擬得到的籽粒破碎率基本吻合，驗(yàn)證了實(shí)驗(yàn)的可靠性。對(duì)滾筒的脫凈率進(jìn)行了進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)測(cè)試發(fā)現(xiàn)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)算法脫凈率高。

關(guān)鍵詞:聯(lián)合收獲機(jī);脫粒滾筒;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);小波算法;脫凈率

0引言

聯(lián)合收獲機(jī)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中最重要的裝備之一，對(duì)于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量和作業(yè)效率發(fā)揮了重要的作用，大大降低了農(nóng)民的作業(yè)成本和勞動(dòng)強(qiáng)度。但是，聯(lián)合收獲機(jī)作業(yè)過(guò)程中普遍存在脫粒效果差、可靠性低及機(jī)械故障高等問(wèn)題，這主要是由于聯(lián)合收獲機(jī)一般采用人工操作，對(duì)于不同的作業(yè)環(huán)境，駕駛員不能及時(shí)對(duì)工作狀態(tài)做出相應(yīng)的調(diào)整，從而導(dǎo)致脫粒滾筒的負(fù)荷較大，造成一系列的故障。脫粒滾筒是聯(lián)合收獲機(jī)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(duì)脫粒滾筒結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)。因此，采用適當(dāng)?shù)目刂品椒▽?duì)滾筒進(jìn)行控制，對(duì)于提高聯(lián)合收獲機(jī)的整體效率和降低整體故障率具有重要的意義。

1聯(lián)合收獲機(jī)滾筒結(jié)構(gòu)改進(jìn)

聯(lián)合收獲機(jī)工作過(guò)程中，脫粒是最主要的作業(yè)流程，主要是將谷物顆粒從谷物穗上脫下，同時(shí)將谷物顆粒和其他莖稈等脫出物分離。收獲機(jī)作業(yè)時(shí)，通過(guò)行走自動(dòng)地將谷物送入脫粒滾筒，在抓取力的作用下進(jìn)入滾筒和凹板的脫粒間隙;脫粒元件對(duì)谷物進(jìn)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(jìn)行清選作業(yè)。聯(lián)合收獲機(jī)脫粒滾筒的工藝流程主要包括谷物的脫粒和清選過(guò)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(chǎn)效率高及綜合性能好。根據(jù)性能要求可以對(duì)脫粒滾筒進(jìn)行改進(jìn)，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(duì)傳統(tǒng)的聯(lián)合收獲機(jī)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)，采用雙滾筒橫軸流的布置形式，滾筒前后布置，其結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)不同，具體結(jié)構(gòu)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(zhuǎn)速較低，脫粒的間隙較大，凹板結(jié)構(gòu)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(zhuǎn)速一般較高，脫粒間隙較小，凹板采用大間距柵格。滾筒的轉(zhuǎn)動(dòng)是由電機(jī)通過(guò)軸來(lái)帶動(dòng)的，當(dāng)喂入量不同時(shí)，滾筒內(nèi)切齒受到的阻力不同，會(huì)影響滾筒的總體轉(zhuǎn)速。當(dāng)滾筒總體轉(zhuǎn)速較低時(shí)，需要適當(dāng)加大驅(qū)動(dòng)電機(jī)的轉(zhuǎn)速，滾筒的轉(zhuǎn)速可以通過(guò)傳感器進(jìn)行監(jiān)測(cè)，其中，Dg表示滾筒直徑，vg表示滾筒的線(xiàn)速度。一般可以通過(guò)經(jīng)驗(yàn)值來(lái)判斷脫粒效果較好的線(xiàn)速度，然后推算出較適宜的角速度。轉(zhuǎn)筒速度的控制可以通過(guò)傳感器反饋信息，進(jìn)行閉環(huán)控制，利用適當(dāng)?shù)乃惴梢蕴岣呖刂七^(guò)程的精度。本次選用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)轉(zhuǎn)筒轉(zhuǎn)速進(jìn)行調(diào)節(jié)，其流程如圖4所示。圖4中，首先通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)得到脫粒效果比較好的滾筒轉(zhuǎn)速和喂入速度;然后利用傳感器對(duì)喂入量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，通過(guò)喂入量調(diào)整滾筒的速度。當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速和脫粒效果達(dá)到指定的精度時(shí)，收獲機(jī)機(jī)械工作;如果滾筒轉(zhuǎn)速達(dá)不到指定的轉(zhuǎn)速精度，脫粒效果不佳，則通過(guò)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)控制精度進(jìn)行調(diào)節(jié)，提高滾筒脫粒的自適應(yīng)性。

2滾筒速度控制小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

小波算法主要是基于傅里葉變化過(guò)程中存在的不足發(fā)展而來(lái)，小波變換可以實(shí)現(xiàn)離散時(shí)間內(nèi)的定點(diǎn)監(jiān)測(cè)，從而可以對(duì)被監(jiān)測(cè)信號(hào)進(jìn)行定時(shí)分析和下一時(shí)刻的預(yù)測(cè)。小波變換一般是將基本的小波函數(shù)Ψ(t)進(jìn)行平移b后，在不同尺寸下將待分析信號(hào)a與其做內(nèi)積。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將小波算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合了起來(lái)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳遞函數(shù)設(shè)置為隱含層的節(jié)點(diǎn)，信號(hào)向前傳播時(shí)誤差會(huì)反向傳播，從而提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的控制精度。假設(shè)滾筒轉(zhuǎn)速的不同時(shí)刻輸入信號(hào)為x1，x2，…，xk，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)輸出信號(hào)為y1，y2，…，yk，其結(jié)構(gòu)如圖5所示。小波函數(shù)通過(guò)修正權(quán)值的方法，使小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾筒轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)值和期望值不斷逼近，輸出層的表達(dá)式為y(k)=∑ωkh(i)(4)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)誤差為e=∑yn(k)－y(k)(5)根據(jù)預(yù)測(cè)誤差，對(duì)小波基函數(shù)系數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行修正，其表達(dá)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(shù)值可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)計(jì)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(xué)習(xí)效率。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的滾筒轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)和調(diào)節(jié)過(guò)程主要分為5個(gè)步驟，具體如下:1)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化。設(shè)置小波函數(shù)的伸縮和平移因子ak、bk，設(shè)置設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和學(xué)習(xí)效率k、η。2)將樣本進(jìn)行分類(lèi)。樣本分為訓(xùn)練和測(cè)試樣本，訓(xùn)練樣本通過(guò)輸入信號(hào)得到，測(cè)試樣本測(cè)試預(yù)測(cè)精度。3)預(yù)測(cè)滾筒轉(zhuǎn)速輸出。通過(guò)訓(xùn)練樣本，計(jì)算預(yù)測(cè)值和期望值的誤差。4)權(quán)值修正。根據(jù)誤差值對(duì)權(quán)值和小波參數(shù)進(jìn)行修正，使網(wǎng)絡(luò)輸入值和期望輸出值逼近。5)結(jié)束。根據(jù)輸出值和誤差，判斷計(jì)算是否結(jié)束。利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以對(duì)滾筒的轉(zhuǎn)速進(jìn)行預(yù)測(cè)和調(diào)節(jié)，可大大提高脫粒滾筒轉(zhuǎn)速的控制精度，提高脫粒效果。

3脫粒滾筒性能實(shí)驗(yàn)和仿真模擬

收獲機(jī)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(shí)驗(yàn)和仿真模擬時(shí)，可以以脫凈率和破碎率作為參考結(jié)果。本次測(cè)試使用玉米聯(lián)合收獲機(jī)為研究對(duì)象。本次采用的聯(lián)合收獲機(jī)上設(shè)計(jì)了改進(jìn)后的雙滾筒裝置，并利用單片機(jī)實(shí)現(xiàn)小播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法。為了驗(yàn)證測(cè)試的可靠性，建立了仿真虛擬模型和測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。根據(jù)脫粒滾筒的三維設(shè)計(jì)結(jié)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(shè)計(jì)為不規(guī)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(shè)置碰撞接觸邊界條件后，可以對(duì)脫粒過(guò)程進(jìn)行仿真模擬，其模擬過(guò)程如圖8所示。其中，谷物顆粒和脫粒工具接觸后脫落，通過(guò)不斷地迭代計(jì)算，可以得到最終谷物顆粒的破碎率。實(shí)驗(yàn)測(cè)試和仿真模擬的破碎率結(jié)果如表1所示。由表1可以看出:通過(guò)仿真模擬得到的破碎率和實(shí)驗(yàn)測(cè)試得到的破碎率基本吻合，從而驗(yàn)證了實(shí)驗(yàn)測(cè)試的可靠性。為了進(jìn)一步研究小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)滾筒轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)和脫凈率的影響，對(duì)不同滾筒轉(zhuǎn)速下使用不同算法得到的脫凈率進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試過(guò)程使用玉米果穗作為研究對(duì)象，一次性投入10穗，選擇6種不同的滾筒轉(zhuǎn)速，分別對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法下的脫凈率進(jìn)行了測(cè)試，其測(cè)試結(jié)果如圖9所示。由測(cè)試結(jié)果可以看出:使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都可以提高果穗的脫凈率，但小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的脫凈率高，從而驗(yàn)證了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在提高脫凈率方面發(fā)揮的作用，可以將其應(yīng)用在聯(lián)合收獲機(jī)滾筒的設(shè)計(jì)中。

4結(jié)論

設(shè)計(jì)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(huán)反饋調(diào)節(jié)機(jī)制;采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)轉(zhuǎn)速進(jìn)行了精確調(diào)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(lián)合收獲機(jī)整體的可靠性。

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作者：李鑫 孫祥云 李凌雁 單位：邢臺(tái)職業(yè)技術(shù)學(xué)院