劉　依，林衛(wèi)國，李　碩

( 1.武漢東湖學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院，武漢　430212；2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 工學(xué)院，武漢　430070；3.武昌首義學(xué)院 機(jī)電與自動化學(xué)院，武漢　430064)

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收割機(jī)脫粒滾筒負(fù)荷多目標(biāo)優(yōu)化模型研究—基于排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法

劉依1，林衛(wèi)國2，李碩3

( 1.武漢東湖學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院，武漢430212；2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 工學(xué)院，武漢430070；3.武昌首義學(xué)院 機(jī)電與自動化學(xué)院，武漢430064)

摘要：為了提高收割機(jī)脫粒滾筒的自動化排障水平，實(shí)現(xiàn)收割機(jī)滾筒的自動化監(jiān)測功能，提出了脫粒滾筒負(fù)荷監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，實(shí)現(xiàn)了脫粒滾筒堵塞故障的預(yù)警、報(bào)警及自動防堵功能。該系統(tǒng)使用傳感器對凹板壓力、傳動鏈張緊力和滾筒轉(zhuǎn)速進(jìn)行檢測，并使用上位機(jī)對監(jiān)測的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，利用排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)和多目標(biāo)遺傳算法對負(fù)荷參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，將優(yōu)化后的負(fù)荷作為調(diào)整參數(shù)輸出到控制器，調(diào)整脫粒間隙的大小，實(shí)現(xiàn)脫粒滾筒的智能化排堵，從而實(shí)現(xiàn)不停機(jī)排障，提高了聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)質(zhì)量和工作效率。由滾筒的脫凈率實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：脫凈率最高的是排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)遺傳多目標(biāo)優(yōu)化算法。由此驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的脫粒滾筒負(fù)荷優(yōu)化控制模型的可靠性。

關(guān)鍵詞：收割機(jī)；脫粒滾筒；多目標(biāo)優(yōu)化；排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法

0引言

聯(lián)合收割機(jī)是農(nóng)作物收獲的關(guān)鍵機(jī)械，隨著控制技術(shù)的發(fā)展，收割機(jī)的智能化水平有所提高；但目前我國仍存在故障率高、科技含量低、安全隱患大等普遍問題，成為制約聯(lián)合收割機(jī)發(fā)展的主要因素。收割機(jī)作業(yè)時(shí)，滾筒是產(chǎn)生故障率最高的部件，且單憑駕駛員的經(jīng)驗(yàn)很難對收割機(jī)進(jìn)行有效的操控，使?jié)L筒較難發(fā)揮出最佳的效果，很容易造成滾筒阻塞，降低了聯(lián)合收割機(jī)的工作效率。聯(lián)合收割機(jī)在排除故障時(shí)，一般需要20min以上，在農(nóng)忙時(shí)節(jié)不僅會降低工作效率，而且會帶來比較大的經(jīng)濟(jì)損失。隨著聯(lián)合收割機(jī)向大型化、自動化、智能化和舒適性等方向的發(fā)展，僅靠視覺和聽力很難分辨滾筒是否存在故障，因此需要自動化的監(jiān)測手段對滾筒的性能進(jìn)行監(jiān)測，對收割機(jī)的負(fù)荷參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，使其工作狀態(tài)達(dá)到最優(yōu)。

1收割機(jī)脫粒滾筒負(fù)荷監(jiān)測系統(tǒng)和裝置

本課題主要研究利用傳感器來獲取脫粒滾筒的負(fù)荷信息，然后利用獲取的信息更好地控制脫粒滾筒的負(fù)荷，調(diào)整脫粒間隙，降低滾筒的堵塞概率。其系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1中，信號的采集使用傳感器設(shè)備，主要采集脫粒滾筒的凹板壓力、傳動鏈張緊力和脫粒滾筒轉(zhuǎn)速；采集信號利用總線傳送給處理單元，上位機(jī)處理單元對數(shù)進(jìn)行處理后，利用排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和多目標(biāo)優(yōu)化算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。其控制結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖1　脫粒滾筒監(jiān)測系統(tǒng)框架圖

圖2　脫粒滾筒控制結(jié)構(gòu)

利用滾筒監(jiān)測子系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，發(fā)出控制指令到滾筒控制柜，控制脫粒滾筒的負(fù)荷參數(shù)。滾筒轉(zhuǎn)速使用霍爾傳感器進(jìn)行監(jiān)測，其結(jié)構(gòu)包括集成電路和磁鋼，如圖3所示。

圖3　轉(zhuǎn)速檢測傳感器原理圖

轉(zhuǎn)速監(jiān)測傳感器及包括非磁圓盤及磁鋼和軸，其放大電路包括放大器和整形電路，傳感器選用非接觸式霍爾傳感器，開關(guān)固定在磁鋼架上，磁鋼隨著滾筒一起轉(zhuǎn)動；當(dāng)靠近霍爾開關(guān)時(shí)，由于磁場效應(yīng)產(chǎn)生一個(gè)脈沖信號，檢測結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4　轉(zhuǎn)速檢測結(jié)構(gòu)示意圖

為了使傳感器可以有效地得到脈沖信號，防止機(jī)械振動造成碰撞，磁鋼和傳感器探頭需要保證一定的距離，本次設(shè)計(jì)為10mm。

原脫粒滾筒裝置的機(jī)械結(jié)構(gòu)主要包括滾筒和凹板，如圖5所示。為了實(shí)現(xiàn)滾筒裝置的自主調(diào)節(jié)，需要對裝置進(jìn)行改進(jìn)，使用液壓系統(tǒng)對脫粒間隙進(jìn)行調(diào)節(jié)，其原理如圖6所示。

該結(jié)構(gòu)增加了活動凹板，當(dāng)聯(lián)合收割機(jī)進(jìn)行作業(yè)時(shí)，監(jiān)測系統(tǒng)如果監(jiān)測到滾筒阻塞，則通過凹板間隙調(diào)節(jié)裝置調(diào)節(jié)脫粒間隙的大小，進(jìn)行自動排堵；警報(bào)解除后，恢復(fù)正常的作業(yè)。

1.滾筒　2.凹板

1.滾筒　2.固定凹板　3.銷　4.活動凹板

2脫粒滾筒負(fù)荷多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化模型

通過對脫粒滾筒負(fù)荷參數(shù)的測試，得到負(fù)荷性能指標(biāo)，利用排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)算法和多目標(biāo)遺傳算法對裝置的性能進(jìn)行優(yōu)化。首先將脫粒裝置的性能和影響因素的測試原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化和標(biāo)準(zhǔn)處理，處理過程如圖7所示。

圖7　排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)和多目標(biāo)遺傳算法數(shù)據(jù)處理總體結(jié)構(gòu)圖

將數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，作為排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)，同時(shí)將遺傳算法和排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，得到脫粒滾筒脫粒性能的初始數(shù)據(jù)和影響因素之間的非線性優(yōu)化模型?？傮w結(jié)構(gòu)框架主要包括排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)算法、輸入?yún)?shù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)的還原處理，通過對測得負(fù)荷參數(shù)的調(diào)整，可以得到優(yōu)化性能數(shù)據(jù)。

本研究設(shè)計(jì)了3個(gè)目標(biāo)函數(shù)F1、F2、F3，3個(gè)目標(biāo)函數(shù)分別表示負(fù)荷最佳，利用最佳的負(fù)荷，調(diào)整脫粒間隙的大小，避免滾筒的阻塞。其數(shù)學(xué)模型為

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

同理，可以計(jì)算f2(Xi)和f3(Xi)。通過壓縮，可以使f1(Xi)、f2(Xi)和f3(Xi)都落在[0,1]內(nèi)。3個(gè)目標(biāo)函數(shù)可分別賦予權(quán)值w1、w2、w3，則適應(yīng)度的計(jì)算表達(dá)式為

(6)

假設(shè)fn表示第n代的父代種群，通過適應(yīng)度函數(shù)可以從fn選擇一組染色體交配，生成子代；然后經(jīng)過變異后作為新種群繼續(xù)進(jìn)化，在變異和進(jìn)化過程中，可以利用排隊(duì)理論進(jìn)行優(yōu)化，如圖8所示。

圖8　排隊(duì)系統(tǒng)模型

當(dāng)變異單元有兩種或者兩種以上時(shí)，排隊(duì)系統(tǒng)變得更加復(fù)雜，形成了排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)。排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)有從外部達(dá)到的變異數(shù)據(jù)流，也有向外部輸出的變異數(shù)據(jù)流，其結(jié)構(gòu)為開環(huán)形式，如圖9所示。

圖9　開環(huán)排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型

對于多目標(biāo)遺傳算法的脫粒滾筒負(fù)荷優(yōu)化，可以建立開環(huán)排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型，將每一個(gè)變異進(jìn)化數(shù)據(jù)單元看做服務(wù)機(jī)構(gòu)，到達(dá)率為λor，進(jìn)入變異進(jìn)化序列i(i=1,2,...,N)的概率為Por,ir。進(jìn)化變異過程是相對獨(dú)立的，滿足μir指數(shù)分布，變異服務(wù)完成的概率為Pir,jr，然后進(jìn)入j(j=1,2,...,N)開始進(jìn)化，最終得到優(yōu)化數(shù)據(jù)，因此至少存在一個(gè)變異值，使得

(7)

(8)

(9)

(10)

3收割機(jī)滾筒負(fù)荷優(yōu)化性能測試

聯(lián)合收割機(jī)滾筒負(fù)荷性能優(yōu)化測試主要依據(jù)滾筒監(jiān)測系統(tǒng)，系統(tǒng)主要由凹板背壓測試和脫粒間隙調(diào)整機(jī)構(gòu)組成。其主要對凹板壓力進(jìn)行調(diào)節(jié)，從而得到適合的角速度，使脫粒滾筒的性能達(dá)到最優(yōu)。測試系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖10所示。

測試對象為滾筒角速度的調(diào)整，數(shù)據(jù)的采集使用傳感器進(jìn)行，調(diào)整過程使用多目標(biāo)遺傳算法，并利用排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)對算法進(jìn)行調(diào)節(jié)。通過計(jì)算得到了如圖11所示的調(diào)節(jié)曲線。

圖10　測試系統(tǒng)組成

圖11　轉(zhuǎn)角控制曲線

圖11中，實(shí)線部分表示目標(biāo)控制函數(shù)，虛線部分表示轉(zhuǎn)角的排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法跟蹤擬合曲線。由圖11可以看出：利用排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法可以有效地使轉(zhuǎn)角控制向目標(biāo)函數(shù)無限逼近，控制效果較好。

圖12為使用不同算法得到的脫凈率曲線。由圖12可以看出：脫凈率最高的為排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)遺傳多目標(biāo)優(yōu)化算法，該算法要比單獨(dú)使用遺傳算法或者多目標(biāo)優(yōu)化算法時(shí)效果都要好。由此驗(yàn)證了本設(shè)計(jì)的脫粒滾筒負(fù)荷優(yōu)化控制模型的可靠性。

圖12　不同算法脫凈率曲線

4結(jié)論

1)利用排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)和多目標(biāo)遺傳算法提出了一種脫粒滾筒負(fù)荷的自動化調(diào)節(jié)方法，并采用傳感器對凹板壓力、傳動鏈張緊力和滾筒轉(zhuǎn)速進(jìn)行檢測。同時(shí)，設(shè)計(jì)了具有負(fù)荷反饋和調(diào)節(jié)能力的智能化脫粒滾筒，從而實(shí)現(xiàn)了收割機(jī)不停機(jī)排障，提高了收割機(jī)的工作效率。

2)通過對滾筒的控制算法進(jìn)行測試后的結(jié)果可以看出：利用排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法可有效地使轉(zhuǎn)角控制向目標(biāo)函數(shù)無限逼近，控制效果較好。由滾筒的脫凈率實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：脫凈率最高的是排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)遺傳多目標(biāo)優(yōu)化算法，驗(yàn)證了該算法在脫粒滾筒監(jiān)測系統(tǒng)中使用的可行性。

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Abstract ID:1003-188X(2016)12-0066-EA

Study on Multi-objective Optimization of Threshing Drum Load—Based on Queuing Network and Genetic Algorithm

Liu Yi1, Lin Weiguo2, Li地Shuo3

(1.School of Mechanical and Electrical Engineering, Wuhan Donghu University, Wuhan 430212, China; 2.College of Engineering Technology, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China; 3.Wuchang Shouyi University, Wuhan 430064, China)

Abstract：In order to improve automation of the row barrier in harvester threshing cylinder, drum harvester automation monitoring function, it puts forward the design scheme of load system of threshing cylinder, the threshing drum jam fault early warning, alarm and automatic blocking function. The system uses sensor to detect the concave pressure plate, chain drive tightening force and roller speed, and uses the host computer of monitoring data processing, uses queuing network and multi-objective genetic algorithm to optimize the parameters of load, the optimized load as the adjustment of the reference number of output to the controller, threshing clearance adjustment of size, intelligent threshing cylinder row blocking, and without stopping the machine troubleshooting, and to improve the quality and efficiency of combine harvester. From the drum to the off net rate experiment, it found that the off net rate is the highest in the queuing network genetic multi-objective optimization algorithm, which verifies the design of the optimal control model of reliability of the threshing roller load in this paper.

Key words：harvester; threshing cylinder; multi-objective optimization; queuing network; genetic algorithm

中圖分類號：S225.3

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1003-188X(2016)12-0066-04

作者簡介：劉依(1983-)，男，湖北仙桃人，講師，博士，(E-mail)liuyi2396@163.com。

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(51305152)

收稿日期：2015-09-19