優(yōu)化聯(lián)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(lián)合收獲機的核心部件，其性能決定了聯(lián)合收獲機的工作質(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筒的線速度保持在一個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)機制，并采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對轉(zhuǎn)速的精度進行調(diào)節(jié)，提高了脫粒滾筒的作業(yè)精度。最后，對基于小波神經(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(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)計網(wǎng)絡(luò)算法脫凈率高。

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

0引言

聯(lián)合收獲機是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中最重要的裝備之一，對于提高農(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)成本和勞動強度。但是，聯(lián)合收獲機作業(yè)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(lián)合收獲機一般采用人工操作，對于不同的作業(yè)環(huán)境，駕駛員不能及時對工作狀態(tài)做出相應(yīng)的調(diào)整，從而導(dǎo)致脫粒滾筒的負荷較大，造成一系列的故障。脫粒滾筒是聯(lián)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(jié)構(gòu)進行改進。因此，采用適當(dāng)?shù)目刂品椒▽L筒進行控制，對于提高聯(lián)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(lián)合收獲機滾筒結(jié)構(gòu)改進

聯(lián)合收獲機工作過程中，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，同時將谷物顆粒和其他莖稈等脫出物分離。收獲機作業(yè)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(yè)。聯(lián)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(chǎn)效率高及綜合性能好。根據(jù)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(tǒng)的聯(lián)合收獲機結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)和運動參數(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)動是由電機通過軸來帶動的，當(dāng)喂入量不同時，滾筒內(nèi)切齒受到的阻力不同，會影響滾筒的總體轉(zhuǎn)速。當(dāng)滾筒總體轉(zhuǎn)速較低時，需要適當(dāng)加大驅(qū)動電機的轉(zhuǎn)速，滾筒的轉(zhuǎn)速可以通過傳感器進行監(jiān)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(jīng)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(zhuǎn)筒速度的控制可以通過傳感器反饋信息，進行閉環(huán)控制，利用適當(dāng)?shù)乃惴梢蕴岣呖刂七^程的精度。本次選用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對轉(zhuǎn)筒轉(zhuǎn)速進行調(diào)節(jié)，其流程如圖4所示。圖4中，首先通過反復(fù)試驗得到脫粒效果比較好的滾筒轉(zhuǎn)速和喂入速度;然后利用傳感器對喂入量進行實時監(jiān)測，通過喂入量調(diào)整滾筒的速度。當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)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(zhuǎn)速達不到指定的轉(zhuǎn)速精度，脫粒效果不佳，則通過小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對控制精度進行調(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程中存在的不足發(fā)展而來，小波變換可以實現(xiàn)離散時間內(nèi)的定點監(jiān)測，從而可以對被監(jiān)測信號進行定時分析和下一時刻的預(yù)測。小波變換一般是將基本的小波函數(shù)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(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，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，信號向前傳播時誤差會反向傳播，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)速的不同時刻輸入信號為x1，x2，…，xk，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測輸出信號為y1，y2，…，yk，其結(jié)構(gòu)如圖5所示。小波函數(shù)通過修正權(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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差為e=∑yn(k)－y(k)(5)根據(jù)預(yù)測誤差，對小波基函數(shù)系數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)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(shù)值可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)預(yù)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(xué)習(xí)效率。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的滾筒轉(zhuǎn)速預(yù)測和調(diào)節(jié)過程主要分為5個步驟，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)計網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和學(xué)習(xí)效率k、η。2)將樣本進行分類。樣本分為訓(xùn)練和測試樣本，訓(xùn)練樣本通過輸入信號得到，測試樣本測試預(yù)測精度。3)預(yù)測滾筒轉(zhuǎn)速輸出。通過訓(xùn)練樣本，計算預(yù)測值和期望值的誤差。4)權(quán)值修正。根據(jù)誤差值對權(quán)值和小波參數(shù)進行修正，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，判斷計算是否結(jié)束。利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以對滾筒的轉(zhuǎn)速進行預(yù)測和調(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(jié)果。本次測試使用玉米聯(lián)合收獲機為研究對象。本次采用的聯(lián)合收獲機上設(shè)計了改進后的雙滾筒裝置，并利用單片機實現(xiàn)小播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jié)果進行對比。根據(jù)脫粒滾筒的三維設(shè)計結(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(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對滾筒轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)和脫凈率的影響，對不同滾筒轉(zhuǎn)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(zhuǎn)速，分別對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法下的脫凈率進行了測試，其測試結(jié)果如圖9所示。由測試結(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)合收獲機滾筒的設(shè)計中。

4結(jié)論

設(shè)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(huán)反饋調(diào)節(jié)機制;采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對轉(zhuǎn)速進行了精確調(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(yè)技術(shù)學(xué)院