陸 洲，李江華

(1.包頭輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電子商務(wù)學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭 014035；2.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院，呼和浩特 010051)

?

基于Delphi可視化編程的旋耕埋草機功耗檢測研究

陸 洲1，李江華2

(1.包頭輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電子商務(wù)學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭 014035；2.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院，呼和浩特 010051)

旋耕埋草機在作業(yè)過程中受到的阻力較大，尤其是在土壤粘重的地區(qū)作業(yè)，其功耗問題是制約該機發(fā)展的重要因素。針對高茬秸稈還田旋耕埋草機實際功耗大小不清楚、刀輥作業(yè)時運動參數(shù)與功耗的關(guān)系不明確等問題，根據(jù)功耗檢測的基本原理，采用Delphi可視化編程軟件，設(shè)計了一種新的旋耕埋草機功耗檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)由4個模塊組成，包括設(shè)計采集模塊、傳感器模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和Delphi可視化顯示模塊。將該系統(tǒng)安裝在旋耕埋草機上，對其性能進行了檢測，并得到了轉(zhuǎn)速、力矩和功耗等檢測結(jié)果。該檢測結(jié)果通過數(shù)據(jù)處理可以在Delphi開發(fā)的界面上進行可視化顯示，為旋耕埋草機動力分配和節(jié)能降耗的研究提供了可借鑒的數(shù)據(jù)參考。

旋耕埋草機；功耗檢測；Delphi界面；可視化

0 引言

秸稈的機械化還田有利于培肥地力、改良土壤，是現(xiàn)代化生態(tài)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)。高茬秸稈旋耕埋草機是重要的土壤耕作機械，同輪式拖拉機配套使用，耕作1遍即可完成秸稈的破碎、秸稈掩埋、旋耕碎土、田地平整等多種作業(yè)項目，使用范圍廣，作業(yè)效率高，操作簡便，可以節(jié)省勞動力成本，縮短作業(yè)周期。旋耕埋草機的核心部件是刀輥，其功率消耗是影響旋耕埋草機作業(yè)性能的重要參數(shù)，直接影響到整機的作業(yè)性能。因此，只有設(shè)計合理并且配套的刀輥，才能降低旋耕埋草機的功耗，對于旋耕埋草機功耗的測試對刀輥數(shù)據(jù)優(yōu)化、整機動力分配和節(jié)能降耗具有重要的意義。

1 旋耕埋草裝置和功耗測試Delphi可視化編程

秸稈的機械化還田可以將收獲后的殘留作物切碎直接翻入土中，從而使其腐爛作為土壤的底肥。該方法省去了砍、捆、運、鍘、樞、翻、送、撒等一系列復(fù)雜的作業(yè)工序，降低了成本，實現(xiàn)了施肥方式的重大變革。秸稈的機械化還田使用最多的裝置是旋耕埋草裝置，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 旋耕埋草裝置

工作時，刀輥可以將作物破碎，并埋入土中。該裝置在作業(yè)時由于受到阻力較大，其功耗較高。由于全球能源危機，農(nóng)業(yè)機械功耗越來越受到關(guān)注，旋耕裝置如果在土壤粘重的地方作業(yè)，其作業(yè)功耗很難被農(nóng)戶所接受，因此對旋耕裝置的功耗進行測試和優(yōu)化，具有重要意義。本次設(shè)計的功耗測試框架如圖2所示。

圖2 旋耕裝置功耗測試基本框架

旋耕裝置功耗測試系統(tǒng)共分為4個模塊，包括旋耕埋草機、傳感器、數(shù)據(jù)采集和調(diào)試模塊及虛擬儀器可視化分析模塊。旋耕埋草機負(fù)責(zé)提供實驗環(huán)境，傳感器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集和處理，數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)采集和調(diào)試模塊進行分析，最后將這些功能統(tǒng)一集成到Delphi可視化界面上，可以方便地通過按鈕進行操作。其軟件設(shè)計框架如圖3所示。

圖3 軟件部分設(shè)計框架

在進行功耗測試時，首先在Delphi界面進行參數(shù)設(shè)置，然后開始數(shù)據(jù)采集并將信號進行實時保存，將采集的信號進行信號處理和數(shù)據(jù)分析.將分析結(jié)果可視化顯示在Delphi界面，并將結(jié)果保存。為了提高數(shù)據(jù)分析的精度，對采集得到的數(shù)據(jù)進行灰色預(yù)測分析，將分析結(jié)果顯示和保存后便可以退出系統(tǒng)。

2 旋耕埋草機功耗檢測灰色預(yù)測模型

灰色系統(tǒng)是對數(shù)據(jù)模糊或者不確定的數(shù)據(jù)進行預(yù)測的一種模型。該模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)輸出外來數(shù)據(jù)，利用它可以有效地對旋耕埋草機的功耗模型進行預(yù)測。灰色預(yù)測模型使用最多的是GM(1,2)模型，它的離散型灰色預(yù)測模型為

x(k+1)=[(2-Ta)-(1-Ta)z-1]x(k)+

TbΔu(k)

(1)

其中，z-1表示滯后算子；x(k)和x(k+1)表示功耗檢測數(shù)據(jù)的當(dāng)前實際輸出和下一個時刻的輸出；a和b表示需要預(yù)測時的參數(shù)，被稱作發(fā)展系數(shù)和灰色作用系數(shù)；T表示采樣周期；u(k)表示控制函數(shù)。這種模型預(yù)測一般都會存在誤差，當(dāng)GM模型的精度不高時，預(yù)測結(jié)果會出現(xiàn)偏差，把因預(yù)測精度造成的誤差稱作預(yù)測誤差。灰色預(yù)測系統(tǒng)一般使用3種方法來檢驗誤差，即殘差、關(guān)聯(lián)度、后驗差，本次研究取平均誤差為

(2)

E=(1-q)[xr(k+1)-x(k+1)]+

q[xr(k)-x(k)]

(3)

其中，xr(k+1)-x(k+1)和xr(k)-x(k)分別表示預(yù)測的偏差值和輸出的偏差值，期望值可以取為

xr(k+1)=rxr(k)+(1-r)w

(4)

其中，w為被預(yù)測對象輸出的設(shè)定值，0

J=λ1{(1-q)[x(k+1)-xr(k+1)]+

q[x(k)-xr(k)]}2+λ2[Δu(k)]2

(5)

其中，λ1和λ2分別為綜合偏差的控制增量權(quán)系數(shù)。

將公式(1)帶入公式(5)，可得

(6)

(7)

于是最優(yōu)控制量為

u(k)=u(k-1)+Δu(k)

(8)

綜合上述，對旋耕埋草機功耗數(shù)據(jù)處理的灰色預(yù)測模型算法的步驟如下：

1)估計旋耕埋草機功耗數(shù)據(jù)模型的參數(shù)，并根據(jù)公式(1)建立灰色預(yù)測模型；

2)通過式(2)進行計算；

3)通過式(4)進行計算；

4)通過式(7)和式(8)進行計算；

5)返回1)。

通過以上步驟，便可以通過對旋耕埋草機功耗數(shù)據(jù)的采集，預(yù)測功耗。利用功耗模型，可以對旋耕埋草機的裝置進行優(yōu)化設(shè)計，以降低其功耗。

3 可視化界面開發(fā)和試驗測試

為了檢測旋耕埋草機功耗，專門開發(fā)了Delphi可視化界面，并采用田間試驗的方式，對旋耕埋草裝置的功耗進行測試。本次試驗將旋耕埋草裝置安裝在了普通的免耕播種機上，如圖4所示。

圖4 免耕播種機測試實驗

在進行播種之前，首先需要進行旋耕埋草操作，由于秸稈茬較高，因此功率消耗較高。旋耕埋草裝置的作業(yè)過程如圖5所示。

圖5 旋耕埋草刀輥作業(yè)

為了提高功耗檢測的精確性，利用可視化編程的方式，將灰色預(yù)測模型引入到旋耕埋草機的功耗檢測界面中。在進行旋耕埋草機功耗測試軟件可視化界面開發(fā)時，為了使界面具有很好的可操作性，本研究采用Delphi軟件進行窗口的可視化開發(fā)，其界面如圖6所示。

圖6 Delphi軟件可視化窗口界面

通過Delphi軟件可視化窗口界面(見圖7)的開發(fā)，在進行旋耕麥草機功耗檢測時，可以很好地實現(xiàn)人機可視化交流，使用戶不必具備專業(yè)的電腦知識便可以對軟件進行相關(guān)的操作，在操作時，只需要操試實驗。

圖7 旋耕埋草機功耗測試Delphi界面

在界面中注冊好用戶名和密碼后，便可以通過輸入用戶名和密碼的方式登錄到Delphi界面，利用Delphi還可以輸出動態(tài)曲線，如圖8所示。

在應(yīng)用程序運行時，利用類的Create方法創(chuàng)建對象的方式被稱為動態(tài)創(chuàng)建方式，創(chuàng)建的對象被稱為動態(tài)對象?？梢岳迷摴δ軐π癫輽C的功耗曲線進行繪制，旋耕埋草機通過功耗測試得到了如表1所示的檢測數(shù)據(jù)。

圖8 動態(tài)曲線輸出

測試次數(shù)轉(zhuǎn)速/r·min-1轉(zhuǎn)矩/N·m功耗/kW1156．219．30．382187．521．20．423156．818．50．374176．317．60．355166．116．20．336154．515．30．317149．314．80．288158．715．20．34

將功耗測試設(shè)備調(diào)試完畢后，根據(jù)調(diào)整拖拉機的轉(zhuǎn)速，得到了8組不同轉(zhuǎn)速下的轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩和功耗數(shù)據(jù)。為了繼續(xù)研究轉(zhuǎn)速和功耗的關(guān)系，功耗轉(zhuǎn)速對應(yīng)關(guān)系的測試結(jié)果如圖9所示。

圖9 功耗轉(zhuǎn)速曲線

通過測試得到的功率范圍在0.35～1.25kW之間，通過控制油門手柄，還可以獲得逐級增大的轉(zhuǎn)速。所以，在田間試驗時可以根據(jù)刀輥作業(yè)時的實際轉(zhuǎn)速情況，得到近似的刀輥轉(zhuǎn)速因素所需要的水平值，為旋耕埋草裝置的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)性指導(dǎo)。

4 結(jié)語

為了對旋耕埋草機的功耗問題進行優(yōu)化，設(shè)計了一種新的基于Delphi可視化界面的功耗檢測系統(tǒng)，并分別設(shè)計了數(shù)據(jù)采集模塊、傳感器模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和Delphi可視化顯示模塊，從而解決了旋耕埋草機作業(yè)過程中實際功耗大小不清楚、刀輥作業(yè)時運動參數(shù)與功耗的關(guān)系不明確等問題。將該系統(tǒng)安裝在旋耕埋草機上，對其性能進行了檢測，并在Delphi可視化界面上對檢測結(jié)果進行了顯示。由于時間和篇幅限制，沒有對旋耕埋草機優(yōu)化后的模型進行詳細(xì)分析，在后續(xù)的研究中，可以采用正交實驗的方法，研究不同優(yōu)化組合形式下旋耕埋草機的作業(yè)性能，從而提出可以推廣的旋耕埋草機優(yōu)化設(shè)計方案。

[1] 陳勝來,劉謙.離心機吊籃耳軸扭矩測試技術(shù)[J].裝備環(huán)境工程,2013,10(1):102-105.

[2] 丁艷,彭卓敏,夏建林.國內(nèi)典型稻桿還田技術(shù)及機具的比較與分析[J].中國農(nóng)機化,2010(3): 43-46.

[3] 郭會軍,張建豐,王志林,等.基于LabVIEW和ARM處理器的大型稱重式蒸滲儀測控系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2013,29(16):134-141.

[4] 胡德福.應(yīng)變式扭矩傳感器的設(shè)計技術(shù)[J].船舶工程,2011,33(4):96-99.

[5] 李永嘉,宋建農(nóng),康小軍.雙輔稻稈還田旋耕機試驗[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2013,44(6):45-49.

[6] 倪長安,苗全生,劉玉,等.玉米根巷破碎還田裝置設(shè)計與試驗[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2008,39(7):68-71.

[7] 喬曉東,王曉燕,顏華,等.基于虛擬儀器旳后懸掛農(nóng)具田間測試系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2013,44(10): 98-103.

[8] 石延平,周慶貴,臧勇.環(huán)形差動壓磁式非接觸動態(tài)扭矩傳感器的研究與設(shè)計[J].中國機械工程,2011, 22(17); 2026-2029.

[9] 石延平,臧勇,周慶貴.基于鐵基非晶態(tài)合金的非接觸半套環(huán)式扭矩傳感器的研究[J].機械工程學(xué)報, 2012,48 (12): 13-17.

[10] 宋春華,徐光衛(wèi).扭矩傳感器的發(fā)展研宄綜述[J].微特電機,2012,40(11): 58-60.

[11] 湯躍,黃志攀,湯玲迪,等.基于LabVIEW的離心泉閉環(huán)恒壓控制特性試驗[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2013,44(3): 59-63.

[12] 喻洪麟,陳薇,何安國.基于環(huán)形陣列扭矩傳感器的高精度扭矩測量系統(tǒng)設(shè)計[J].傳感器與微系統(tǒng),2013,32(7):97-105.

[13] 郭艾俠,鄒湘軍,朱夢思,等.基于探索性分析的荔枝果及結(jié)果母枝顏色特征分析與識別[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2013,29(4):191-198.

[14] 項榮,應(yīng)義斌,蔣煥煜.田間環(huán)境下果蔬采摘快速識別與定位方法研究進展[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2013,44(11):208-223.

[15] 魏澤鼎,賈俊國,王占永.基于視覺傳感器的棉花果實定位方法[J].農(nóng)機化研究,2012,34(6):66-68,112.

[16] 李立君,李昕,高自成,等.基于偏好免疫網(wǎng)絡(luò)的油茶果采摘機器人圖像識別算法[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報, 2012,43(11):209-213.

[17] 王輝,毛文華,劉剛,等.基于視覺組合的蘋果作業(yè)機器人識別與定位[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2012,43(12): 165-170.

[18] 袁挺,紀(jì)超,陳英,等.基于光譜成像技術(shù)的溫室黃瓜識別方法[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2011,42(S1):172-176.

[19] 熊俊濤,鄒湘軍,陳麗娟,等.采摘機械手對擾動荔枝的視覺定位[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2012,28(14):36-41.

[20] 呂繼東,趙德安,姬偉,等.采摘機器人振蕩果實動態(tài)識別[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2012,43(5):173-196.

[21] 錢建平,楊信廷,吳曉明,等.自然場景下基于混合顏色空間的成熟期蘋果識別方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2012,28(17):137-142.

[22] 顧寶興,姬長英,王海青,等.智能移動水果采摘機器人設(shè)計與試驗[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2012,43(6):153-160.

[23] 王海青,姬長英,顧寶興,等.基于機器視覺和支持向量機的溫室黃瓜識別[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2012,43(3): 163-167.

[24] 王輝,毛文華,劉剛,等.基于視覺組合的蘋果作業(yè)機器人識別與定位[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2012,43(12): 165-170.

[25] 李寒,王庫,曹倩,等.基于機器視覺的番茄多目標(biāo)提取與匹配[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2012,28(5):168-172.

[26] 李立君,李昕,高自成,等.基于偏好免疫網(wǎng)絡(luò)的油茶果采摘機器人圖像識別算法[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2012,43(12):209-213.

Research on Power Detection of Rotary Tillage and Grass Machine Based on Delphi Visual Programming

Lu Zhou1, Li Jianghua2

(1.School of Electronic Commerce, Baotou Light Industry Vocational Technical College, Baotou 014035, China; 2.College of Information Engineering, Inner Mongolia University of Technology, Hohhot 010051, China)

It is an important factor to restrict the development of the machine Rotary tillage and grass machine in working process by greater resistance, especially in heavy clay soil area and the power consumption. Aiming at the problems of high stubble rotary tillage buried grass machine and actual power consumption value is not clear, operation knife Kun motion parameters and the power consumption of the relationship is not clear, according to the basic principle of power consumption detection by Delphi visual programming software, it designed a new rotary submerged grass machine power detection system.The system consists of four modules,including the design of acquisition module,sensor module,data analysis module and Delphi visual display module. After the system installed on the rotary buried grass machine, its performance were detected, and the detection results of speed, torque and power. Through data processing in Delphi interface display, the detection results shows that a rotary buried grass maneuvering force distribution and energy saving research, which provides useful reference data.

rotary tillage and grass machine; power detection; Delphi interface; visualization

2016-05-05

內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學(xué)?？茖W(xué)研究項目(NJZY16476)

陸 洲 (1981-)，男，內(nèi)蒙古包頭人，副教授，碩士，(E-mail)lz_nmg@sina.com。

李江華(1972-)，男，太原人，副教授，博士。

S222.3

A

1003-188X(2017)08-0048-05