龔瑞昆，王海平，王 鵬，周國慶

(華北理工大學(xué) 電氣工程學(xué)院，河北 唐山 063000)

0 引言

糧食安全和國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展密切相關(guān)。黨的十八大提出，加快發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，提高綜合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力，保證國家糧食安全和重要農(nóng)產(chǎn)品的有效供應(yīng)。因此，精確獲得糧食產(chǎn)量對于確保國家糧食安全和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。

收割機(jī)是一個復(fù)雜的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，內(nèi)部有很多工作零件，收獲時(shí)機(jī)器本身產(chǎn)生強(qiáng)烈的振動噪聲。收割機(jī)測產(chǎn)原理：割臺前面部位有扶導(dǎo)裝置，使玉米秸桿接觸摘穗輥，摘穗輥獲取果穗落入槽中，由升運(yùn)器送入果穗收集箱，果穗進(jìn)入果穗收集箱時(shí)與沖量傳感器發(fā)生碰撞。測產(chǎn)原理圖如圖1所示。

1.割臺 2.升運(yùn)器 3.沖量傳感器 4.果穗收集箱

沖量傳感器工作原理如圖2所示。工作時(shí)，割臺摘取谷物后,谷物經(jīng)過升運(yùn)器運(yùn)送至收集箱，在升運(yùn)器進(jìn)入收集箱處布置沖量式傳感器，測出谷物對傳感器的沖量。然后，傳感器輸出電信號,系統(tǒng)根據(jù)信號計(jì)算出谷物的產(chǎn)量。

1.升運(yùn)器 2.谷物流動方向 3.沖量傳感器

此外，收割機(jī)經(jīng)常在田間溝壑的地方工作，導(dǎo)致機(jī)器振動嚴(yán)重影響測產(chǎn)系統(tǒng)的精度，因此需要降低振動噪聲在測產(chǎn)系統(tǒng)中的影響。

目前，有許多關(guān)于減小振動對測量精度的影響的研究。周俊等[1]設(shè)計(jì)了以平行梁結(jié)構(gòu)脈沖流量傳感器為主要方法的測量系統(tǒng)，可使系統(tǒng)誤差達(dá)到10%；胡均萬等[2]使用雙板沖量式傳感器來降低誤差，取得了較好的效果；王志全等[3]采用數(shù)字濾波器的方式用于抗振動干擾設(shè)計(jì)，降低動態(tài)測量誤差。此外，譚玉芳等[4]通過使用自適應(yīng)噪聲對應(yīng)消除的方法研究了振動對測量和測產(chǎn)系統(tǒng)的影響，并且實(shí)現(xiàn)了噪聲消減。然而，這些系統(tǒng)的應(yīng)用條件是有限的，并且在復(fù)雜的現(xiàn)場環(huán)境中，系統(tǒng)的動態(tài)測量誤差得不到保障。

如何在復(fù)雜多變的農(nóng)田環(huán)境下提高系統(tǒng)的測產(chǎn)精度，是谷物收割機(jī)測產(chǎn)系統(tǒng)開發(fā)與逐步推廣中亟須解決的重要問題。為了解決這一問題，本文提出了小波結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對傳感器測量輸出進(jìn)行處理，并應(yīng)用于收割機(jī)測產(chǎn)系統(tǒng)，以減少振動噪聲對測產(chǎn)準(zhǔn)確度的影響。

1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

1.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

小波函數(shù)具有自動縮放和平移功能，可以有效分解測量信號和噪聲信號，并提取有效信息，而閾值和小波分解的層數(shù)的選取是小波分析的重要一步。本文運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力自適應(yīng)選取相應(yīng)的小波去噪的系數(shù)，包括分解的層數(shù)和閾值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法被引入到小波去噪中，通過相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)樣本來學(xué)習(xí)，可以準(zhǔn)確找到最佳小波系數(shù)。由于閾值具有了自學(xué)習(xí)能力，所以可處理的噪聲類型不僅僅限于特定的噪聲信號，而且可使測產(chǎn)系統(tǒng)應(yīng)用于更多復(fù)雜多變的地形。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù)選取非線性Daubechies(db6)小波及其尺度函數(shù)，以形成神經(jīng)元，結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2)輸出層功能是應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在閾值量化后的小波分解因子來重建信號，輸出結(jié)果為

(1)

3)隱含層中首層有2種單元：①尺度函數(shù)Φ(x)單元ΦL,k。其中，尺度L根據(jù)實(shí)際情況的需要確定，位移K的相關(guān)取值對應(yīng)小波函數(shù)分析的系數(shù)中j=K的各k值，構(gòu)成對函數(shù)的最優(yōu)逼近。②尺度函數(shù)ψ(x)單元ψj,k。其中，尺度j=1,2,3,…,L，而位移k與尺度函數(shù)單元中的K值類似，構(gòu)成對函數(shù)的細(xì)節(jié)逼近。

4)兩個隱含層的權(quán)重是小波分解系數(shù)，其由Mallet算法的迭代計(jì)算確定。閾值θ由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)得出。

1.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的消噪算法

設(shè)Y'(n)是實(shí)際輸出，Y(n)是標(biāo)準(zhǔn)樣本，則學(xué)習(xí)的誤差為

(2)

其中，N為信號采樣長度。

應(yīng)用梯度下降法，調(diào)整閾值θ，令誤差平方和趨于無窮小量ε，幅度為

民辦教育機(jī)構(gòu)功能的異化，而其他關(guān)注人們心靈與精神健康的社會組織類型又較為缺乏，因此，當(dāng)人們由于種種原因遇到挫折和困難時(shí)，看不到前途與方向時(shí)，找不到傾訴的對象，得不到需要的幫助，由此產(chǎn)生了一些本可避免的悲劇。近年來，不斷上升的自殺率、離婚率、輟學(xué)率、再犯罪率以及抑郁癥患病率等不得不引起我們的極大關(guān)注。因此，我們要更多地鼓勵、培育社會組織關(guān)注及滿足人們的心靈及精神需求，利用社會組織多元性的特征，更多地發(fā)現(xiàn)人們的需求，更多地滿足人們的需求，社會組織要更多地充當(dāng)舒緩焦慮、慰藉人心的緩沖器，更多地守護(hù)人們的心理、精神健康。

(3)

其調(diào)整過程為

θj(n+1)=θj(n)+μΔθj

(4)

其中，μ為調(diào)整系數(shù)，μ∈(0,1)。

進(jìn)行循環(huán)迭代，當(dāng)|θj(n+1)-θj(n)|<ε時(shí)，停止迭代計(jì)算。

去噪算法步驟：

1)選取適當(dāng)正交歸一化后的小波尺度函數(shù)，對輸入的每一維構(gòu)造一個多分辨率系數(shù)網(wǎng)格。最高分辨率(j=0)時(shí)，網(wǎng)格間隔等于輸入的每一維的采樣間隔；最低分辨率(j=L)時(shí)，則只有2個數(shù)據(jù)點(diǎn)。

2)根據(jù)輸出信號的特點(diǎn)進(jìn)行RIGRSURE閾值量化，來消除測產(chǎn)過程中引入的大部分噪聲。

3)當(dāng)j=L時(shí)，用輸入數(shù)據(jù)訓(xùn)練Φ單元。

4)如果式(2)得出的誤差不滿足濾波要求，則再加入合適的ψ單元，直到滿足要求為止。

當(dāng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平穩(wěn)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)存儲了小波分解的閾值和層數(shù)等特性，這時(shí)網(wǎng)絡(luò)輸出的信號為實(shí)際信號最佳逼近。

2 振動信號分析

2.1 振動信號的產(chǎn)生

引起收割機(jī)振動的原因很多，如發(fā)動機(jī)自身引起周期性振動、地面溝壑引起的隨機(jī)振動，以及剎車、轉(zhuǎn)變方向、速度變化等引起的不規(guī)則振動。由于這些因素使得傳感器的信號輸出中摻雜了復(fù)雜的干擾噪聲，所以很難對測量信號進(jìn)行定量分析，動態(tài)測產(chǎn)的精度無法保障。因此，去除信號里的噪聲信號、提高噪聲比成為了提高測產(chǎn)精度的一種可行方法。

本文針對這一問題，提出以小波變換結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來研究收割機(jī)傳感器信號中噪聲的特征。其中，小波變換可以從信號中濾出有效信息，并通過小波基的縮放和平移等特性對信號進(jìn)行更多細(xì)節(jié)分析。從根本上來說，小波變換的與傅立葉變換類同，但小波變換對于信號部分描述及特征的分離精確度更高，而且小波變換展開的系數(shù)對應(yīng)的是相應(yīng)部分的原信號，不會影響整段信號。小波變換的基礎(chǔ)是可變的，再根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)能力不斷調(diào)整變換的系數(shù)，可以根據(jù)信號來推導(dǎo)新的系數(shù)，這對于分析瞬時(shí)隨機(jī)信號非常有用。

2.2 振動信號處理

2016年10月，在河北某地進(jìn)行了玉米果穗收獲田間試驗(yàn)，采集了收獲過程中玉米對沖量傳感器的輸出信號。測產(chǎn)試驗(yàn)平臺為時(shí)風(fēng)牌4YZP-20型玉米收割機(jī)，如圖4所示。其工作幅寬為1.070m，收獲行數(shù)為2行。收獲機(jī)喂入量在 0～2.5 kg/s 范圍內(nèi)，作業(yè)速度控制在4km/h內(nèi)。

圖4 田間測產(chǎn)

圖5為選取的一段傳感器輸出信號。由圖5可以看出，輸出信號中存在明顯的噪聲信號。目前，有關(guān)振動干擾對測產(chǎn)影響的研究大多從硬件改善及簡單的數(shù)字濾波入手，此類研究受沖擊信號強(qiáng)弱的制約，且受限于振動干擾噪聲分布較隨機(jī)的影響，導(dǎo)致測產(chǎn)范圍不夠全面。因此，如何將有效的消除強(qiáng)干擾噪聲混合信號，仍然是沖量式流量傳感器的研究重點(diǎn)。

圖5 傳感器輸出信號

用MatLab軟件進(jìn)行仿真，分別對采集的信號采用IIR濾波器和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行降噪處理。兩種處理方法下的降噪效果如圖6、圖7所示。

圖6 IIR濾波后信號

圖7 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去噪后信號

圖中數(shù)據(jù)表明：數(shù)字濾波后，輸出信號中的隨機(jī)噪聲已大為減少，但還存在部分不容易濾除的干擾信號，降低了振動噪聲，但效果不佳；而經(jīng)過小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法處理后的濾除效果更好，振動信號明顯減弱。這表明，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法比數(shù)字濾波去噪效果更佳。

3 測產(chǎn)試驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證流量傳感器測量結(jié)果的準(zhǔn)確性，在收割機(jī)模擬試驗(yàn)臺上，用測量系統(tǒng)實(shí)時(shí)測量了給定質(zhì)量的谷物。通過測產(chǎn)系統(tǒng)計(jì)算出谷物總產(chǎn)量，進(jìn)行了 6 組不同的測量試驗(yàn)，并且每次試驗(yàn)重復(fù)測量3次，根據(jù)沖量傳感器輸出信號由測產(chǎn)系統(tǒng)計(jì)算谷物產(chǎn)量。由稱重傳感器人工稱量每組實(shí)驗(yàn)玉米果穗的實(shí)際質(zhì)量，將沖量傳感器的測量值和人工稱質(zhì)量實(shí)際質(zhì)量進(jìn)行比較，結(jié)果如表1所示。

表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果

由表1數(shù)據(jù)得出：測產(chǎn)試驗(yàn)的平均相對誤差為2.14%；小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可有效消除振動噪聲對流量傳感器輸出信號的影響，有效地提高了測產(chǎn)精度。

4 結(jié)論

收割機(jī)振動信號是由車身振動和地面溝壑沖擊等條件引起的，是一種不規(guī)則的信號，對測產(chǎn)系統(tǒng)的精度造成了很大誤差。為了從輸出信號中提取強(qiáng)噪聲信號并減小測量誤差， 本文提出融合小波分析的高分辨率的特點(diǎn)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)的特性，提出了應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信號消噪處理的方法。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明：試驗(yàn)平均相對誤差為2.14% ，驗(yàn)證了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去噪方法的有效性。

本文的工作僅僅是測產(chǎn)研究的一小部分，因?yàn)闇y產(chǎn)信號存在較多的微弱信號和更多未知的影響因素，以后應(yīng)充分考慮更多的影響因素，采取軟硬件結(jié)合的方式能更有效地提高測產(chǎn)精度。

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AbstractID:1003-188X(2018)06-0043-EA

Abstract： By analyzing the sensor output signal of the harvester, it is found that the output signal is mixed with a large number of unwanted noise signals, which makes a great error to the accuracy of the measurement. General noise signal processing using some simple digital filtering method can play the role of filtering. However, the irregularities and random vibrations caused by the vibration of the harvesters during the field movement, such as vehicle vibration and field gully, are large and unstable. Aiming at this problem, this paper proposes a wavelet analysis combined with neural network algorithm to denoise the sensor output signal. The experimental results show that the measured signal processed by wavelet neural network algorithm is closer to the actual measurement result than the traditional filtering denoising method. The relative mean error of the measurement can be reduced to 2.14%.

Keywords： harvester; yield measurement; noise reduction; wavelet neural network