高國(guó)民,郭 輝,呂全貴,郝良軍,劉希光,劉家君

(1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,烏魯木齊 830052;2.新疆新研牧神科技有限公司,烏魯木齊 830011)

0 引言

打捆機(jī)按照打出草捆外形分為方捆打捆機(jī)和圓捆打捆機(jī)。方捆機(jī)因其可連續(xù)作業(yè)、打出的草捆便于運(yùn)輸,在國(guó)內(nèi)外秸稈及牧草收獲運(yùn)輸存儲(chǔ)過(guò)程中得到了廣泛應(yīng)用,并向自動(dòng)化和智能化方向快速發(fā)展[1-3]。

目前,方捆機(jī)自動(dòng)化發(fā)展主要研究方向有喂入量監(jiān)測(cè)、作業(yè)過(guò)程中草捆密度的穩(wěn)定性調(diào)節(jié)及作業(yè)田地實(shí)時(shí)測(cè)產(chǎn)等,均與草捆質(zhì)量有直接或間接關(guān)系。通過(guò)檢測(cè)草捆稱(chēng)重時(shí)間及質(zhì)量可間接獲得方捆機(jī)喂入量,為方捆機(jī)喂入量檢測(cè)提供了一種方法,并為駕駛員行車(chē)速度調(diào)整提供了一定參考。對(duì)于體積一定的草捆,監(jiān)測(cè)其質(zhì)量即可換算為草捆密度,對(duì)于穩(wěn)定控制草捆密度具有重要意義。通過(guò)獲得實(shí)時(shí)草捆質(zhì)量及作業(yè)面積,可獲得作物產(chǎn)量分布圖及田間總作物產(chǎn)量[4]。因此,研究草捆動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)對(duì)于打捆機(jī)喂入量、草捆密度穩(wěn)定性及牧草及秸稈的產(chǎn)量分布具有十分重要意義。

本文針對(duì)新疆機(jī)械研究院股份有限公司生產(chǎn)的牧神4KZ300系列自走式秸稈方捆機(jī)作業(yè)參數(shù),設(shè)計(jì)并搭建了方捆打捆機(jī)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重試驗(yàn)臺(tái)。通過(guò)分析不同質(zhì)量草捆及不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下稱(chēng)重值變化規(guī)律,編寫(xiě)了程序控制流程,建立了動(dòng)態(tài)稱(chēng)重模型[5-8]。通過(guò)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,建立了草捆質(zhì)量檢測(cè)值與實(shí)際值回歸方程,并對(duì)回歸方程進(jìn)行了檢驗(yàn)。

1 結(jié)構(gòu)及原理

1.1 打捆機(jī)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重原理及相關(guān)參數(shù)

本文擬在方捆打捆機(jī)壓縮室末端增加稱(chēng)重機(jī)構(gòu),以實(shí)現(xiàn)草捆動(dòng)態(tài)稱(chēng)重,如圖1所示。

1.壓縮室 2.稱(chēng)重機(jī)構(gòu) 3.草捆 4.壓縮活塞 5曲柄連桿機(jī)構(gòu) 6.粉碎割臺(tái) 7.駕駛室圖1 自走式方捆打捆機(jī)整體示意圖Fig.1 Self-propelled square bundle baler for overall schematic diagram

動(dòng)態(tài)稱(chēng)重原理如下:打捆機(jī)壓縮室中,壓縮活塞在曲柄連桿機(jī)構(gòu)作用下不斷地往復(fù)運(yùn)動(dòng),捆扎好的草捆在后續(xù)草捆的推動(dòng)下推至稱(chēng)重機(jī)構(gòu);草捆落入稱(chēng)重機(jī)構(gòu)后稱(chēng)重傳感器開(kāi)始獲得有效稱(chēng)重值,直至草捆完全推出,微處理器運(yùn)算處理此期間獲得的稱(chēng)重信號(hào),并將運(yùn)算的草捆質(zhì)量發(fā)送至顯示器顯示并保存。

相關(guān)技術(shù)參數(shù)[9]如下:

草捆截面尺寸/mm:360×460

草捆長(zhǎng)度/mm:300～1 320

草捆密度/kg·m-3:130～230(含水率17%～23%)

生產(chǎn)效率/t·h-1:4～18

活塞沖程數(shù)/r·min-1:83

1.2 試驗(yàn)臺(tái)總體結(jié)構(gòu)及工作原理

根據(jù)打捆機(jī)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重原理及相關(guān)參數(shù)設(shè)計(jì)草捆動(dòng)態(tài)稱(chēng)重試驗(yàn)臺(tái),主要包括稱(chēng)重傳感器、信號(hào)調(diào)理模塊、存儲(chǔ)模塊、串口通信模塊、微處理器、電源模塊、步進(jìn)電機(jī)及驅(qū)動(dòng)器、鏈傳動(dòng)機(jī)構(gòu)、計(jì)算機(jī)等,如圖2所示。

圖2 稱(chēng)重試驗(yàn)臺(tái)總體結(jié)構(gòu)框圖Fig.2 Overall structure block diagram of weighing test rig

計(jì)算機(jī)將轉(zhuǎn)速值發(fā)送至微處理器,微處理器將轉(zhuǎn)速值轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的PWM信號(hào),以調(diào)節(jié)步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)速及轉(zhuǎn)停時(shí)間,步進(jìn)電機(jī)通過(guò)聯(lián)軸器、傳動(dòng)軸驅(qū)動(dòng)鏈傳動(dòng)機(jī)構(gòu)控制草捆前進(jìn)狀態(tài);稱(chēng)重傳感器實(shí)時(shí)讀取稱(chēng)重臺(tái)上草捆質(zhì)量值,信號(hào)調(diào)理模塊將稱(chēng)重傳感器檢測(cè)的模擬量信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字量信號(hào),經(jīng)微處理器處理后存儲(chǔ)并發(fā)送至計(jì)算機(jī)顯示[10]。

2 稱(chēng)重試驗(yàn)臺(tái)的設(shè)計(jì)

2.1 機(jī)械部分設(shè)計(jì)

稱(chēng)重試驗(yàn)臺(tái)機(jī)械部分由支撐架、滑軌、稱(chēng)重槽、彈簧、鏈條及鏈輪等組成,如圖3所示。

1.支撐架 2.滑軌 3.步進(jìn)電機(jī) 4.稱(chēng)重槽 5.稱(chēng)重傳感器 6.彈簧 7.鏈條 8.鏈輪圖3 稱(chēng)重試驗(yàn)臺(tái)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.3 The structure of weighing test rig

試驗(yàn)臺(tái)滑軌與地面角度依據(jù)4KZ300系列方捆機(jī)壓縮室與地面角度,設(shè)計(jì)為10°。

稱(chēng)重槽寬度依據(jù)草捆寬度,設(shè)計(jì)槽寬為470mm,為確保每次僅對(duì)1個(gè)草捆稱(chēng)重及設(shè)定草捆長(zhǎng)度800mm,最終槽長(zhǎng)設(shè)計(jì)為750mm;稱(chēng)重槽表面低于滑軌表面180mm,呈2級(jí)階梯狀。

為模擬機(jī)車(chē)震動(dòng)、作業(yè)田地不平整引起的干擾信號(hào),在試驗(yàn)臺(tái)支撐架立柱中設(shè)置彈簧,稱(chēng)重試驗(yàn)中可人為增加干擾信號(hào),使其與田間作業(yè)相仿。鏈條選用單排雙側(cè)單孔彎板鏈條,彎板上裝有銷(xiāo)釘以帶動(dòng)草捆運(yùn)動(dòng)。

2.2 電子器件選型

已知草捆質(zhì)量范圍15～35kg,同時(shí)考慮稱(chēng)重臺(tái)自身質(zhì)量,稱(chēng)重傳感器選型時(shí),為滿(mǎn)足動(dòng)態(tài)稱(chēng)重要求,傳感器需工作在其量程的20%～40%之間,最終選擇型號(hào)為Mavin-NA2、量程為100kg的電阻應(yīng)變式壓力傳感器[11]。

信號(hào)調(diào)理模塊采用24位高精度A/D轉(zhuǎn)換器芯片HX711。微處理器選用ARM系列Cortex-M3內(nèi)核的 STM32F105RBT6芯片,是一款資源豐富的32位微處理器,擁有 64kB SRAM、256kB FLASH,功能強(qiáng)大且價(jià)格低廉[12]。

2.3 軟件設(shè)計(jì)

2.3.1 草捆稱(chēng)重過(guò)程分析

試驗(yàn)臺(tái)通電后,稱(chēng)重傳感器實(shí)時(shí)讀取稱(chēng)重值,經(jīng)過(guò)信號(hào)調(diào)理模塊放大轉(zhuǎn)換后將稱(chēng)重值發(fā)送至處理器。當(dāng)處理器檢測(cè)到草捆落入稱(chēng)重槽,開(kāi)始記錄此草捆稱(chēng)重?cái)?shù)據(jù),如圖4(a)所示;草捆在后一草捆推動(dòng)下繼續(xù)向前運(yùn)動(dòng),草捆完全落入稱(chēng)重槽,如圖4(b)所示;當(dāng)檢測(cè)到草捆完全落出稱(chēng)重槽但下一草捆未落入稱(chēng)重槽時(shí),處理器停止記錄數(shù)據(jù)并開(kāi)始處理數(shù)據(jù);處理器計(jì)算后得出草捆質(zhì)量檢測(cè)值,計(jì)算結(jié)果存入存儲(chǔ)模塊并發(fā)送至計(jì)算機(jī)顯示,循環(huán)上述過(guò)程,即可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)草捆質(zhì)量。

圖4 稱(chēng)重過(guò)程示意圖Fig.4 Schematic diagram of weighing process

2.3.2 程序流程圖

草捆動(dòng)態(tài)稱(chēng)重檢測(cè)程序是在keil uVision5 環(huán)境下編寫(xiě)的,流程圖如圖5所示。

圖5 稱(chēng)重程序流程圖Fig.5 The Weighing program flow diagram

3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.1 材料

動(dòng)態(tài)稱(chēng)重試驗(yàn)臺(tái)、220V交流電源、精度1/100的100kg電子臺(tái)秤、筆記本電腦及麥秸稈草捆。通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重試驗(yàn)臺(tái)稱(chēng)重試驗(yàn),對(duì)不同草捆質(zhì)量、不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下草捆檢測(cè)值隨草捆實(shí)際值變化規(guī)律進(jìn)行了室內(nèi)試驗(yàn)。試驗(yàn)地點(diǎn)為新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程實(shí)驗(yàn)室。

3.2 結(jié)果與分析

3.2.1 稱(chēng)重記錄值分析

為獲得精確的草捆質(zhì)量檢測(cè)值,需分析處理記錄的不同質(zhì)量草捆稱(chēng)重值的變化規(guī)律。為此,進(jìn)行了兩組不同質(zhì)量草捆動(dòng)態(tài)稱(chēng)重試驗(yàn),分析稱(chēng)重值的變化規(guī)律。試驗(yàn)中,草捆a、草捆c為稱(chēng)重草捆,草捆b、草捆d分別為草捆a、草捆c提供前進(jìn)推力。試驗(yàn)條件如表1所示。其中,行進(jìn)速度是指步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)下草捆前進(jìn)速度,試驗(yàn)過(guò)程如圖6所示。

表1 草捆稱(chēng)重試驗(yàn)臺(tái)試驗(yàn)條件Table 1 Test conditions for baling weighing test rig

圖6 草捆動(dòng)態(tài)稱(chēng)重試驗(yàn)Fig.6 Dynamic weighing test of bales

稱(chēng)重過(guò)程中,人為對(duì)試驗(yàn)臺(tái)施加負(fù)載制造干擾信號(hào),草捆稱(chēng)重變化如圖7所示。其中,圖7(a)采樣點(diǎn)90～184點(diǎn)為草捆a完全落入稱(chēng)重臺(tái)并在稱(chēng)重臺(tái)運(yùn)動(dòng)時(shí)稱(chēng)重值的變化規(guī)律,采樣點(diǎn)171～175點(diǎn)為異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。圖7(b)采樣點(diǎn)121～248點(diǎn)為草捆c完全落入稱(chēng)重臺(tái)并在稱(chēng)重臺(tái)運(yùn)動(dòng)時(shí)稱(chēng)重值的變化規(guī)律,采樣點(diǎn)130～134點(diǎn)為異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。

圖7 單個(gè)草捆稱(chēng)重變化折線(xiàn)圖Fig.7 Weight change chart of individual bales

3.2.2 數(shù)據(jù)處理

比較最大值與平均值之差、最小值與平均值之差,較大值即為可疑值,設(shè)為x,并計(jì)算其G值,即

查格拉布斯表獲得臨界值Gp,將G值與臨界值Gp進(jìn)行比較,若G>Gp則可疑值x即為異常值,并將其剔除?？梢芍堤蕹笾貜?fù)上述過(guò)程,直到G

置信區(qū)間設(shè)置為0.9,取50個(gè)稱(chēng)重值為1組,1組進(jìn)行1次異常值剔除,不足50個(gè)稱(chēng)重值的1組單獨(dú)進(jìn)行1次異常值剔除。剔除異常值后,在剩余數(shù)據(jù)中取相鄰3個(gè)數(shù)據(jù)平均值重新記錄,并得出測(cè)量數(shù)據(jù)曲線(xiàn)圖,如圖8所示。最后,選取所有平均值中最大值作為此草捆質(zhì)量檢測(cè)值發(fā)送至計(jì)算機(jī)。

圖8 數(shù)據(jù)處理后稱(chēng)重變化折線(xiàn)圖Fig.8 Weight change line chart after data processing

3.2.3 回歸分析

根據(jù)不同草捆質(zhì)量下對(duì)應(yīng)檢測(cè)值的變化規(guī)律,對(duì)其進(jìn)行回歸分析。為降低試驗(yàn)誤差影響,同一草捆質(zhì)量做3次稱(chēng)重試驗(yàn),并將3次檢測(cè)值取均值作為此質(zhì)量下的檢測(cè)平均值,獲得的數(shù)據(jù)如表2所示。運(yùn)用SPSS 20.0軟件擬合草捆檢測(cè)平均值與實(shí)際質(zhì)量的回歸曲線(xiàn)[17]。

表2 草捆實(shí)際重量與處理器運(yùn)算檢測(cè)值對(duì)應(yīng)表Table 2 The actual weight of bales and the processor operation detection value corresponding table

SPSS分析如表3所示。相關(guān)系數(shù)R2=0.998,反映回歸方程能夠解釋的方差占因變量方差的百分比,代表回歸方程對(duì)因變量的解釋程度,說(shuō)明擬合優(yōu)度較高;Sig代表t檢驗(yàn)的顯著性,Sig<0.05自變量可以有效預(yù)測(cè)因變量的變異,說(shuō)明整體回歸模型顯著。數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示:草捆檢測(cè)均值與草捆實(shí)際質(zhì)量相關(guān),草捆行進(jìn)速度對(duì)草捆質(zhì)量動(dòng)態(tài)檢測(cè)結(jié)果無(wú)顯著影響。草捆檢測(cè)均值與草捆實(shí)際質(zhì)量擬合曲線(xiàn)如圖9所示。

表3 模型匯總和參數(shù)估計(jì)Table 3 Model summarization and parameter estimation

圖9 曲線(xiàn)擬合圖Fig.9 Curve fitting diagram

根據(jù)Spss曲線(xiàn)分析結(jié)果得到2次曲線(xiàn)回歸方程為

y=0.03x2-0.696x+16.155

式中x—微處理器獲得的檢測(cè)值;

Y—草捆實(shí)際質(zhì)量。

為檢驗(yàn)此回歸方程擬合效果,將此方程編入稱(chēng)重程序中,并進(jìn)行隨機(jī)8組不同質(zhì)量動(dòng)態(tài)稱(chēng)重試驗(yàn),稱(chēng)重過(guò)程中隨機(jī)改變草捆行進(jìn)速度,增加外接干擾信號(hào),獲得草捆質(zhì)量稱(chēng)重值,并與草捆實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比得到檢測(cè)誤差。試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表4所示。

表4 草捆稱(chēng)重試驗(yàn)臺(tái)試驗(yàn)數(shù)據(jù)Table 4 Test data of Baling weighing test rig

4 結(jié)論

1)當(dāng)草捆長(zhǎng)度設(shè)置為800mm、稱(chēng)重臺(tái)長(zhǎng)度設(shè)置為750mm、稱(chēng)重臺(tái)與滑軌呈2級(jí)階梯狀時(shí),可保證每次只對(duì)1個(gè)草捆進(jìn)行稱(chēng)重。草捆動(dòng)態(tài)稱(chēng)重時(shí),引入格拉布斯準(zhǔn)則剔除異常值后,測(cè)試精度明顯提高,為數(shù)據(jù)的精度提供了保障。

2)試驗(yàn)臺(tái)通過(guò)微處理器控制步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器以改變步進(jìn)電機(jī)速度及停轉(zhuǎn)時(shí)間,可有效模擬草捆速度變化及間歇運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。試驗(yàn)表明:電機(jī)轉(zhuǎn)速對(duì)草捆質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)無(wú)顯著影響。

3)異常稱(chēng)重值剔除之后,相鄰3個(gè)數(shù)取平均,所有平均值中最大值作為此草捆質(zhì)量檢測(cè)值,通過(guò)SPSS軟件回歸出草捆檢測(cè)值與實(shí)際草捆質(zhì)量關(guān)系曲線(xiàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明:草捆質(zhì)量監(jiān)測(cè)值與實(shí)際值誤差小于3%,回歸曲線(xiàn)顯著;稱(chēng)重系統(tǒng)能有效對(duì)方草捆質(zhì)量進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。