劉軍民，閆一東，趙士猛，趙 博，偉利國(guó)，康金鵬，丁 堅(jiān)

(1.中農(nóng)集團(tuán)農(nóng)業(yè)裝備有限公司，北京 100052； 2.中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院，北京 100083；3.雞西市農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)中心，黑龍江 雞西 158100； 4.平度市農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)中心，山東 青島 266700)

0 引言

農(nóng)業(yè)是整個(gè)人類(lèi)社會(huì)存在的基礎(chǔ)，20世紀(jì)后期，化肥和農(nóng)藥在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中被大量使用，增加了糧食的產(chǎn)量，推動(dòng)了農(nóng)業(yè)的發(fā)展。但是因?yàn)榇罅康幕瘜W(xué)農(nóng)藥被過(guò)度使用，引起了土壤板結(jié)和酸堿失衡等諸多問(wèn)題。中國(guó)堅(jiān)持走可持續(xù)發(fā)展道路，就必須發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”技術(shù)，可對(duì)農(nóng)田內(nèi)各小區(qū)域因地制宜、按需實(shí)施定位變量農(nóng)作，以提高農(nóng)業(yè)投入的有效利用率，是大田農(nóng)業(yè)的重要發(fā)展方向[1-3]。

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵是產(chǎn)量監(jiān)視系統(tǒng)。產(chǎn)量檢測(cè)系統(tǒng)可以不斷地記錄地塊收獲谷物的質(zhì)量分布情況、含水率和收割位置等數(shù)據(jù)。其中，谷物質(zhì)量流量傳感器是產(chǎn)量監(jiān)視系統(tǒng)的核心，其測(cè)量精度、抗干擾性能對(duì)產(chǎn)量分布圖的準(zhǔn)確性有決定性意義[4-6]。

目前，很多國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)產(chǎn)量檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了廣泛研究。有學(xué)者利用光電反射式原理，檢測(cè)升運(yùn)器刮板上的谷物厚度，來(lái)估計(jì)谷物產(chǎn)量，檢測(cè)精度<4%，但只適用于刮板式升運(yùn)器的收割機(jī)上[7-9]。李偉等[10]和李長(zhǎng)占等[11]通過(guò)稱量法原理，設(shè)計(jì)了聯(lián)合收獲機(jī)稱量式測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)，檢測(cè)精度<3%，但該種方式只適用于谷物下落位置比較集中的機(jī)器。ARSLAN S等[12]使用X射線法檢測(cè)谷物產(chǎn)量，檢測(cè)精度比較高，但是該方法會(huì)產(chǎn)生輻射，不適宜應(yīng)用推廣。趙晨等[13]通過(guò)扭矩與谷物質(zhì)量的關(guān)系，研究了螺旋升運(yùn)式谷物產(chǎn)量傳感器，檢測(cè)精度<3.56%，但是只適用于螺旋式升運(yùn)器的收割機(jī)。相關(guān)學(xué)者利用谷物升運(yùn)器對(duì)谷物的沖量原理，設(shè)計(jì)了沖量式谷物流量傳感器，適用性強(qiáng)，安裝方便，但影響因素較多，檢測(cè)精度<5%[14-16]。

為了提高傳感器的適用性和檢測(cè)精度，本文根據(jù)糧食沖力與形變的關(guān)系，設(shè)計(jì)了一套單板式?jīng)_力測(cè)產(chǎn)傳感器系統(tǒng)。通過(guò)有限元受力仿真試驗(yàn)，得到受力板的形變特性，得到應(yīng)變片的最佳位置，提高檢測(cè)的精確度。為了降低環(huán)境的影響，使用非線性濾波UKF濾波算法，對(duì)傳感器采集的信息進(jìn)行濾波，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和檢測(cè)精度。

1 沖力測(cè)產(chǎn)傳感器簡(jiǎn)介

1.1 沖力谷物產(chǎn)量傳感器結(jié)構(gòu)

沖力傳感器主要由谷物撞擊板、固定底座、支架和應(yīng)力采集板組成，如圖1所示。其中，谷物撞擊板用來(lái)接收谷物的沖擊，進(jìn)而將沖擊力傳輸給應(yīng)力采集板。固定底座用來(lái)固定應(yīng)力采集板等機(jī)械結(jié)構(gòu)。支架中部設(shè)計(jì)有橡膠減振塊，既可以固定傳感器，又能夠降低機(jī)械振動(dòng)對(duì)傳感器的影響。應(yīng)力采集板上安裝有應(yīng)力敏感元件，用來(lái)檢測(cè)谷物的沖力。

1.谷物撞擊板 2.固定底座 3.支架 4.應(yīng)力采集板圖1 傳感器結(jié)構(gòu)Fig.1 Sensor structure

1.2 檢測(cè)原理

為了測(cè)量收割機(jī)傳輸?shù)郊Z倉(cāng)的實(shí)時(shí)糧食質(zhì)量，可以通過(guò)測(cè)量糧食的實(shí)時(shí)沖力來(lái)反映糧食的質(zhì)量。設(shè)糧食在升運(yùn)器末端對(duì)傳感器撞擊板的撞擊力為F，傳感器受到撞擊后，應(yīng)力采集板就會(huì)因受力而發(fā)生彎曲現(xiàn)象，此時(shí)彎曲的曲率θ與受力F成正比關(guān)系，即

θ=kF

(1)

式中k——應(yīng)力與曲率的比例系數(shù)

應(yīng)力與曲率比例系數(shù)與所用應(yīng)力采集板的材料有關(guān)。在應(yīng)力采集板最大應(yīng)力負(fù)載范圍內(nèi)，曲率越大彎折程度越大，形變?cè)酱??？梢酝ㄟ^(guò)檢測(cè)應(yīng)力采集板的形變量來(lái)獲取沖力的大小。

2 傳感器敏感元件仿真設(shè)計(jì)

采用有限元方法對(duì)傳感器進(jìn)行靜力學(xué)仿真。沖力信號(hào)采集板材料為65 Mn，其余部件材料均為35鋼，參數(shù)如表1所示。

表1 有限元仿真材料參數(shù)

對(duì)幾何模型進(jìn)行特征清理后，使用20個(gè)節(jié)點(diǎn)的六面體單元將其離散化，其中采集板的單元尺寸為0.3 mm，其余部分單元尺寸為2 mm，最終得到1 560 798個(gè)節(jié)點(diǎn)，326 291個(gè)單元的有限元模型，如圖2所示。底座、壓塊和螺栓等零件間均為共享拓?fù)潢P(guān)系，采集板與周?chē)慵O(shè)置為摩擦系數(shù)0.2的摩擦接觸。根據(jù)傳感器的使用工況，邊界條件設(shè)置為底座上端面施加固定約束，壓塊外端面施加沿z軸負(fù)方向的3 N壓力。

圖2 有限元模型及邊界條件Fig.2 FEM model and boundary conditions

仿真結(jié)果位移云圖如圖3所示，彈性應(yīng)變?cè)迫鐖D4所示?？梢钥闯?，采集板靠近底座的位置發(fā)生外凸形變，靠近壓塊的位置發(fā)生內(nèi)凹形變。采集板靠近底座的位置發(fā)生正應(yīng)變最大，靠近壓塊的位置發(fā)生負(fù)應(yīng)變最大。可以通過(guò)檢測(cè)應(yīng)力板的形變量來(lái)反映受力情況。

圖3 位移云圖Fig.3 Cloud picture of z axis deformation

圖4 彈性應(yīng)變?cè)茍DFig.4 Cloud picture of x axis elastic strain

使用應(yīng)變片來(lái)檢測(cè)傳感器的形變量，應(yīng)變片能夠通過(guò)彎曲，改變自身的電阻值，來(lái)反映自身的彎曲量。為了能夠提高檢測(cè)的有效性和靈敏度，將應(yīng)變片貼在應(yīng)力板上形變量最大的位置，能夠最大地反映出受力情況。

3 采集電路設(shè)計(jì)

應(yīng)變片粘貼于受沖力后沖力信號(hào)采集板下表面的最大形變位置，如圖5所示。應(yīng)變片從上向下依次為R1、R2、R3和R4。在谷物沖力的作用下，R1和R4發(fā)生向下彎曲，R2和R3會(huì)向上彎折，R1和R4應(yīng)變?yōu)檎?，R2和R3應(yīng)變?yōu)樨?fù)，導(dǎo)致應(yīng)變片阻值發(fā)生變化，R1和R4的阻值變小，R2和R3的阻值變大?？梢酝ㄟ^(guò)惠斯通電橋反映4個(gè)應(yīng)變片阻值的變化，對(duì)沖力進(jìn)行測(cè)量。

圖5 應(yīng)變片布置與惠斯通電橋電路Fig.5 Strain gauges position setting and bridge circuit

傳感器的信息處理電路，如圖6所示。該傳感器經(jīng)過(guò)惠通斯電橋采集形變信息后，為了降低高頻信息的影響，使用雙路低通濾波器對(duì)其進(jìn)行濾波。再經(jīng)過(guò)AD627集成放大器對(duì)信號(hào)進(jìn)行放大，放大倍數(shù)為400倍。為了降低模數(shù)轉(zhuǎn)換電路對(duì)采集信號(hào)的影響，使用電壓跟隨器對(duì)信號(hào)進(jìn)行隔斷處理后，處理器通過(guò)自身的16位AD轉(zhuǎn)換引腳，接收模擬信號(hào)，并轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，經(jīng)過(guò)CAN通信，將數(shù)據(jù)發(fā)送給上位機(jī)。

圖6 信息處理電路Fig.6 Circuit diagram of information processing

4 UKF濾波算法

UKF濾波算法是在KF濾波算法的基礎(chǔ)上引入U(xiǎn)T變換的思想，來(lái)解決非線性傳遞問(wèn)題，其能夠克服線性化誤差，具有廣泛的應(yīng)用前景[17-18]。

設(shè)UKF的預(yù)測(cè)方程為

X(k+1)=FX(k)+Q

(2)

式中X(k)——k時(shí)刻的預(yù)測(cè)值

F——狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣

Q——預(yù)測(cè)噪聲信號(hào)協(xié)方差

觀測(cè)方程為

Z(k)=HX(k)+R

(3)

式中Z(k)——第k時(shí)刻的觀測(cè)值

H——觀測(cè)矩陣

R——檢測(cè)噪聲信號(hào)協(xié)方差

首先使用UT變換獲取sigma點(diǎn)集和對(duì)應(yīng)的權(quán)值。Sigma點(diǎn)集計(jì)算公式為

(4)

式中Xi——Sigma點(diǎn)集第i個(gè)采樣點(diǎn)的值

n——采樣點(diǎn)狀態(tài)維數(shù)

λ——縮放比例參數(shù)

P——采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)協(xié)方差

Sigma點(diǎn)集對(duì)應(yīng)權(quán)值計(jì)算公式為

(5)

α——分布狀態(tài)系數(shù)

β——采樣點(diǎn)權(quán)系數(shù)

可由Sigma點(diǎn)集，得到k時(shí)刻的TU變換向量為

(6)

P(k│k)——采樣點(diǎn)在k時(shí)刻的協(xié)方差

計(jì)算2n+1個(gè)sigma點(diǎn)集的一步預(yù)測(cè)

Xi(k+1│k)=F(k，Xi(k│k))

(7)

系統(tǒng)的狀態(tài)量的一步預(yù)測(cè)及協(xié)方差矩陣，由sigma點(diǎn)集的預(yù)測(cè)值加權(quán)求和得到

(8)

(9)

式中P(k+1│k)——k時(shí)刻預(yù)測(cè)k+1時(shí)刻的協(xié)方差

根據(jù)一步預(yù)測(cè)的結(jié)果，再次使用UT變換，產(chǎn)生新的sigma點(diǎn)集

(10)

帶入觀測(cè)方程，得到預(yù)測(cè)的觀測(cè)量Zi(k+1│k)為

Zi(k+1│k)=HXi(k+1│k)

(11)

預(yù)測(cè)值的均值、自協(xié)方差和協(xié)方差為

(12)

(13)

(14)

PZkZk(k+1│k)——觀測(cè)值自協(xié)方差

PXkZk(k+1│k)——觀測(cè)值與預(yù)測(cè)值協(xié)方差

然后計(jì)算UKF的增益K(k+1)

K(k+1)=PXkZk(k+1│k)PZkZk-1(k+1│k)

(15)

(16)

P(k+1│k+1)=P(k+1│k)-K(k+1)
PZZ(k+1│k)KT(k+1)

(17)

5 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)

上位機(jī)軟件使用Visual Studio 2019進(jìn)行設(shè)計(jì)。軟件能夠通過(guò)設(shè)置定時(shí)器，每30 ms一次通過(guò)USB轉(zhuǎn)CAN模塊發(fā)送遠(yuǎn)程幀，給單片機(jī)請(qǐng)求測(cè)量的AD值。在獲取到AD值后，經(jīng)過(guò)濾波操作，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，再將AD值轉(zhuǎn)換為瞬時(shí)產(chǎn)量，并將測(cè)產(chǎn)信息顯示在顯示框中。軟件通過(guò)COM1口獲取北斗定位系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，通過(guò)NMEA0183數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，獲取車(chē)輛實(shí)時(shí)的經(jīng)緯度、車(chē)速等信息，并顯示。上位機(jī)通過(guò)COM2口將定位信息和測(cè)產(chǎn)信息發(fā)送給DTU模塊，DTU模塊將數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器中。上位機(jī)系統(tǒng)組成如圖7所示。

圖7 上位機(jī)系統(tǒng)組成Fig.7 Composition of upper computer system

上位機(jī)設(shè)置有3種圖例顯示，分別為瞬時(shí)流量圖、軌跡圖和3D產(chǎn)量圖。瞬時(shí)產(chǎn)量圖可以將獲取到的實(shí)時(shí)產(chǎn)量值通過(guò)折線圖的形式顯示在網(wǎng)格中；軌跡圖能夠?qū)崟r(shí)顯示車(chē)輛行走的軌跡；3D產(chǎn)量圖能夠以3D的形式顯示地塊以3 m為邊長(zhǎng)的正方形為單位的產(chǎn)量信息圖。其上位機(jī)3D產(chǎn)量圖顯示界面如圖8所示。

圖8 上位機(jī)軟件界面Fig.8 Upper computer software interface

6 田間試驗(yàn)

6.1 應(yīng)力標(biāo)定試驗(yàn)

對(duì)該傳感器進(jìn)行應(yīng)力測(cè)試，對(duì)傳感器的谷物撞擊板施加不同的力，采集傳感器的AD值。將傳感器的AD值作為自變量，力的大小作為因變量，通過(guò)這些測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行線性擬合。獲取的標(biāo)定點(diǎn)的數(shù)據(jù)如圖9所示。

在進(jìn)行測(cè)量點(diǎn)的分析時(shí)發(fā)現(xiàn)，在力比較小時(shí)，曲線斜率比較小，力比較大時(shí)，斜率比較大。由此本設(shè)計(jì)采用雙線擬合方法。使用前5個(gè)標(biāo)定點(diǎn)擬合一條一次函數(shù)曲線，使用后5個(gè)點(diǎn)擬合一條一次函數(shù)曲線，并計(jì)算出兩個(gè)傳感器的AD值與沖力的函數(shù)的交點(diǎn)為(1 033.5，1.520 3)。經(jīng)過(guò)擬合得到的兩條函數(shù)關(guān)系式為

yF1=0.010 778 7xAD1-9.619 49

(18)

yF2=0.012 431 2xAD2-11.327 35

(19)

式中yF1——擬合曲線1的沖力值，N

xAD1——擬合曲線1的AD值

yF2——擬合曲線2的沖力值，N

xAD2——擬合曲線2的AD值

經(jīng)過(guò)該函數(shù)關(guān)系，重新選擇隨機(jī)的沖力進(jìn)行驗(yàn)證分析，檢測(cè)到的沖力與實(shí)際的沖力，如表2所示。

表2 應(yīng)力標(biāo)定試驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)對(duì)標(biāo)定曲線的測(cè)試，可以得到當(dāng)前最大絕對(duì)誤差在0.06 N之內(nèi)，最小絕對(duì)誤差能達(dá)到0.001 N，平均誤差0.059 N。

6.2 產(chǎn)量標(biāo)定試驗(yàn)

為了能夠找到傳感器檢測(cè)的沖力與實(shí)際產(chǎn)量的關(guān)系，該產(chǎn)量標(biāo)定試驗(yàn)一共做了5組試驗(yàn)。每組試驗(yàn)收割一定量的小麥，分別采集每組試驗(yàn)的小麥總產(chǎn)量和總的沖力，分析小麥總沖力與總質(zhì)量的關(guān)系。5次試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表3所示。

表3 產(chǎn)量標(biāo)定試驗(yàn)結(jié)果

使用最小二乘法擬合出過(guò)零點(diǎn)的線性映射函數(shù)如式(20)所示，作為傳感器檢測(cè)作用力XZ到谷物質(zhì)量Yweight的傳遞函數(shù)。

Yweight=0.159 8XZ-13.406 6

(20)

6.3 田塊測(cè)產(chǎn)試驗(yàn)

2020年6月在山東省青島市進(jìn)行了地塊測(cè)產(chǎn)試驗(yàn)。試驗(yàn)使用小麥聯(lián)合收割機(jī)對(duì)3個(gè)地塊進(jìn)行收割作業(yè)，使用卡爾曼濾波算法(KF)和無(wú)跡卡爾曼濾波算法(UKF)兩種方法對(duì)傳感器信號(hào)進(jìn)行處理，對(duì)兩種濾波算法的性能進(jìn)行驗(yàn)證。3個(gè)地塊的試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表4所示。

表4 收割試驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)對(duì)3個(gè)地塊的實(shí)際測(cè)產(chǎn)試驗(yàn)，可以得到傳感器使用UKF濾波算法比KF濾波算法的誤差都要更小，試驗(yàn)的3個(gè)地塊產(chǎn)量檢測(cè)誤差均保持在了5%以內(nèi)，且最小誤差能達(dá)到3.34%。但是在車(chē)輛行進(jìn)過(guò)程中，該傳感器會(huì)受到行走時(shí)車(chē)輛顛簸的影響，檢測(cè)值總是比實(shí)際值偏大，需要對(duì)傳感器進(jìn)行更深入的研究，濾除車(chē)輛行走時(shí)的外界誤差，使傳感器的檢測(cè)精度更高。

7 結(jié)論

(1)設(shè)計(jì)了單板式?jīng)_力谷物測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)量、定位等信息的實(shí)時(shí)獲取，并通過(guò)DTU將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳送至云平臺(tái)。

(2)進(jìn)行了測(cè)產(chǎn)傳感器敏感元件應(yīng)力有限元仿真，得到敏感元件應(yīng)力變化，判斷出了應(yīng)變片粘貼的合適位置。通過(guò)惠通斯電橋采集形變信息，來(lái)反映沖力情況，提高了檢測(cè)的靈敏度。

(3)通過(guò)應(yīng)力標(biāo)定試驗(yàn)，獲取了傳感器模擬量與沖力的關(guān)系。通過(guò)產(chǎn)量標(biāo)定試驗(yàn)，獲得了沖力與產(chǎn)量之間的關(guān)系。通過(guò)產(chǎn)量標(biāo)定試驗(yàn)，表明了UKF濾波算法優(yōu)于KF算法，使得該傳感器的檢測(cè)誤差能達(dá)到5%之內(nèi)。