李　鑫，孫祥云，李凌雁

(邢臺職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北 邢臺　054035)

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聯(lián)合收獲機脫粒滾筒角速度控制優(yōu)化設(shè)計—基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

李鑫，孫祥云，李凌雁

(邢臺職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北 邢臺054035)

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)。其流程如圖1所示。

圖1　聯(lián)合收獲機脫粒滾筒工藝流程圖

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。其滾筒內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖3所示。

1.喂入口　2.脫粒滾筒　3.脫粒滾筒凹板　4.分離滾筒凹板

圖3　橫軸流脫粒滾筒內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖

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，脫粒滾筒轉(zhuǎn)速的表達式為

(1)

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。

圖4　滾筒速度自適應(yīng)調(diào)節(jié)流程

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，則有

(2)

其等效時域的表達式為

(3)

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

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(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。

圖5　小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)示意圖

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，如圖6所示。

圖6　聯(lián)合收獲機脫粒滾筒性能測試

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。脫粒滾筒的模型如圖7所示。

圖7　脫粒滾筒三維幾何模型

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。

圖8　離散元分析軟件運動學(xué)仿真

表1　籽粒破碎率實驗和仿真對比結(jié)果Table 1　Experiment and simulation results of grain breakage rate　%

圖9　小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能測試

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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Ptimization Design of Angular Velocity Control of Threshing Cylinder in Combine Harvester Based on Wavelet Neural Network

Li Xin，Sun Xianggun, Li Lingyan

(Xingtai Polytechnic College, Xingtai 054035, China)

Abstract：As the core part of the combine harvester, the threshing cylinder’s performance determines the work quality and the production efficiency of the combine harvester. Due to the different plots and the humidity of different crops, different density, combine harvester walking speed and feed rate are also different. Therefore, the threshing roller cylinder rotation should also make appropriate adjustments, and the linear speed of the roller keep in a good threshing effect state. It puts forward a new double drum threshing cylinder structure, which was used to collect drum information, form a closed loop feedback control mechanism of cylinder speed. The wavelet neural network algorithm can adjust the speed accuracy, improve the operation accuracy of the threshing cylinder. Finally, based on the wavelet neural network algorithm, the experimental test and simulation was done to test the performance, which obtained grain crushing rate tallied to verify the reliability of the experimental. On the drum of threshing rate of further experimental tests found that by using neural network algorithm and wavelet neural network algorithm of threshing cylinder threshing rate is high, which can make the simple use of the algorithm of network design higher threshing rate.

Key words：harvester; threshing cylinder; neural network; wavelet algorithm; threshing rate

中圖分類號：TP273；S225

文獻標識碼：A

文章編號：1003-188X(2016)11-0064-05

作者簡介：李鑫(1983-)，男，河北邢臺人，講師，碩士，(E-mail)1983lixin1983@sina.com。

基金項目：國家自然科學(xué)基金青年基金項目(51305152)

收稿日期：2015-09-06