李樹兵，李清華，王 成

（1.濱州市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，山東 濱州 256600；2.東營市第二中學(xué)，山東 東營 257000）

風(fēng)篩式清選裝置廣泛應(yīng)用于各類谷物聯(lián)合收獲機(jī)中，是小麥、大豆等收獲時(shí)谷殼分離的主要設(shè)備，曲柄、離心風(fēng)機(jī)、貫流風(fēng)機(jī)的運(yùn)行參數(shù)是風(fēng)篩式清選裝置關(guān)鍵參數(shù)，其轉(zhuǎn)速如何匹配直接影響到風(fēng)篩式清選裝置作業(yè)的清選性能［1，2］。目前，風(fēng)篩式清選裝置清選性能不斷提升，但隨著影響清選能力因素的增多，再通過正交試驗(yàn)等方法來確定部件參數(shù)組合越來越困難［3-15］。因此，本研究構(gòu)建了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)篩式清選裝置預(yù)測模型，以期實(shí)現(xiàn)預(yù)先設(shè)置出較優(yōu)的清選指標(biāo)，并利用該預(yù)測模型逆向計(jì)算出清選指標(biāo)的風(fēng)篩式清選裝置各關(guān)鍵部件運(yùn)行參數(shù)。

1 整體結(jié)構(gòu)與參數(shù)確定

圖1 為試驗(yàn)所用風(fēng)篩式清選裝置，本研究確定的試驗(yàn)因素為曲柄轉(zhuǎn)速、離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、貫流風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速，清選指標(biāo)為含雜率、損失率、功耗。其中，曲柄轉(zhuǎn)速?zèng)Q定振動(dòng)篩往復(fù)運(yùn)動(dòng)的頻次，離心風(fēng)機(jī)、貫流風(fēng)機(jī)是構(gòu)建清選室內(nèi)氣流場的關(guān)鍵設(shè)備，清選指標(biāo)是評價(jià)清選性能的重要依據(jù)。

圖1 風(fēng)篩式清選裝置試驗(yàn)臺(tái)

曲柄轉(zhuǎn)速值：曲柄驅(qū)動(dòng)選用額定功率為1.5 kW，額定轉(zhuǎn)速為3 000 r/min 的無級自動(dòng)調(diào)節(jié)伺服電機(jī)，轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)范圍為0～3 000 r/min，曲柄轉(zhuǎn)速可由式（1）確定：

式中，i為主動(dòng)輪與從動(dòng)輪傳動(dòng)比；n1為主動(dòng)輪轉(zhuǎn)速，r/min；n2為從動(dòng)輪轉(zhuǎn)速，r/min；D1為主動(dòng)輪直徑，mm；D2為從動(dòng)輪直徑，mm；曲柄轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)范圍為0～500 r/min。

離心風(fēng)機(jī)、貫流風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速值：驅(qū)動(dòng)均選用額定功率為2.5 kW，額定轉(zhuǎn)速為1 500 r/min 的無級自動(dòng)調(diào)節(jié)伺服電機(jī)，電機(jī)輸出軸帶動(dòng)風(fēng)機(jī)主動(dòng)輪轉(zhuǎn)動(dòng)，然后經(jīng)風(fēng)機(jī)膠帶帶動(dòng)風(fēng)機(jī)從動(dòng)輪轉(zhuǎn)動(dòng)進(jìn)而帶動(dòng)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)，轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)范圍為0～1 500 r/min。

為減少試驗(yàn)影響因素，將喂入量、離心風(fēng)機(jī)傾角、振動(dòng)篩傾角設(shè)為定值，試驗(yàn)因素?cái)?shù)值在各參數(shù)最大轉(zhuǎn)速值40%～70%選取，試驗(yàn)因素值參數(shù)組合通過正交試驗(yàn)獲得。

參考有關(guān)風(fēng)篩式清選裝置已有的研究成果，選擇離心風(fēng)機(jī)傾角為27°，篩面傾角為9.5°，喂入量設(shè)為2.5 kg/s。

2 清選試驗(yàn)與數(shù)據(jù)處理

試驗(yàn)設(shè)備：風(fēng)篩式清選裝置試驗(yàn)臺(tái)。

試驗(yàn)物料：傳統(tǒng)脫粒方法得到的小麥混合物，包括小麥子粒、穎殼等。

試驗(yàn)過程：將試驗(yàn)物料喂入進(jìn)料口，確定各試驗(yàn)因素的參數(shù)并輸入控制器，各關(guān)鍵部件運(yùn)行參數(shù)設(shè)置和讀取可在控制界面完成，如圖2 所示。

圖2 風(fēng)篩式清選裝置控制界面

清選試驗(yàn)：為獲取構(gòu)建BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)風(fēng)篩式清選裝置各關(guān)鍵部件的轉(zhuǎn)速范圍，每個(gè)試驗(yàn)因素選擇出多組不同轉(zhuǎn)速值，設(shè)置好參數(shù)后，進(jìn)行不同組合的清選試驗(yàn)。每次試驗(yàn)后均將清選后掉入收集格中的物料稱量后計(jì)算出清選指標(biāo)值，最后優(yōu)選出50 組試驗(yàn)組合（表1）。

表1 風(fēng)篩式清選裝置試驗(yàn)組合

續(xù)表1

以清選指標(biāo)（含雜率、損失率、功率）為輸入，以試驗(yàn)因素（曲柄轉(zhuǎn)速、離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、貫流風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速）為輸出，在MATLAB 軟件中使用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)設(shè)置并進(jìn)行歸一化處理，使數(shù)據(jù)保持在0～1 范圍內(nèi)。運(yùn)算時(shí)樣本數(shù)據(jù)會(huì)重新打亂順序并自動(dòng)劃分出 Training 樣本、Validation 樣本、Test 樣本。其中所設(shè)置樣本得劃分比例為全部樣本的60%作為網(wǎng)絡(luò)輸入訓(xùn)練使用，20%作為確認(rèn)樣本，另外20%作為測試樣本。

3 模型構(gòu)建與分析

利用MATLAB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱構(gòu)建BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)由輸入到輸出的非線性映射，其數(shù)學(xué)模型為：

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多層構(gòu)成，層與層之間全連接，同一層之間的神經(jīng)元無連接，多層網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)使BP 網(wǎng)絡(luò)能夠從輸入中挖掘更多的信息，完成更復(fù)雜的任務(wù)。雖然網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多可以降低預(yù)測誤差，但同時(shí)也使網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜化。本研究選擇的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)選為3，即輸入層、單隱含層和輸出層。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然可以包含一到多個(gè)隱含層，不過單個(gè)隱含層的網(wǎng)絡(luò)可以通過適當(dāng)增加神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)實(shí)現(xiàn)任意非線性映射，因此單個(gè)隱含層即可滿足要求。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)對BP 網(wǎng)絡(luò)的性能有很大影響，一般較多的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)可以帶來更好的性能，但也導(dǎo)致了訓(xùn)練時(shí)間過長。在實(shí)際運(yùn)用中，需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，然后再通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果確定出隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。常用的經(jīng)驗(yàn)公式為：

式中，M為隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)，m為輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，n為輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，a為 1～10 之間的常數(shù)，計(jì)算可得M取值范圍為4～13。

隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)可通過比較M取不同值時(shí)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練后的Test值和All值來確定。

訓(xùn)練時(shí)其他參數(shù)設(shè)置：訓(xùn)練最大步數(shù)設(shè)置為5 000，選擇的收斂精度為0.001，即10-3。用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為表1 中經(jīng)過數(shù)據(jù)歸一化處理后的1 到50 組的數(shù)據(jù)。分別設(shè)置M=4、5、6、7、8、9、10、11、12、13，經(jīng)過多次網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后得到的Test值、All值見表2。

表2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練參數(shù)值

由表 2 可知，當(dāng)M=6 時(shí)，Test 值與 All 值和的平均值最大，差平均值相對較小，單獨(dú)比較Test 值和All 值時(shí)也是相對最優(yōu)的，最終確定出BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3，單隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3。當(dāng)M=6 時(shí)的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程如圖4所示，訓(xùn)練結(jié)果如圖5 所示。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

4 模型數(shù)據(jù)預(yù)測

通過在BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中輸入3 組經(jīng)過歸一化處理的較優(yōu)清選指標(biāo)值（含雜率、損失率、功耗），得到3 組對應(yīng)的數(shù)據(jù)，再將該組數(shù)據(jù)通過反歸一化得到實(shí)際的試驗(yàn)因素值（曲柄轉(zhuǎn)速、離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、貫流風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速），較優(yōu)清選指標(biāo)值的選取按以下進(jìn)行，具體指標(biāo)值參考NYT 995—2006 標(biāo)準(zhǔn)，如表3 所示。

表3 含雜率指標(biāo)

風(fēng)篩式清選試驗(yàn)裝置較優(yōu)含雜率取值應(yīng)符合表3 中全喂入式指標(biāo)，在指標(biāo)值范圍內(nèi)取3 組含雜率數(shù)據(jù)作為較優(yōu)含雜率，取值方法及結(jié)果見表4。

表4 較優(yōu)含雜率取值

損失率指標(biāo)值見表5。

表5 損失率指標(biāo)

風(fēng)篩式清選試驗(yàn)裝置較優(yōu)損失率取值符合表5中Ⅰ等級指標(biāo)，在指標(biāo)值范圍內(nèi)取3 組含損失率數(shù)據(jù)作為較優(yōu)損失率。取值方法及結(jié)果見表6。

表6 較優(yōu)損失取值

風(fēng)篩式清選裝置各試驗(yàn)因素（曲柄轉(zhuǎn)速、離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、貫流風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速）運(yùn)行參數(shù)需要較大的調(diào)節(jié)范圍，且需要電動(dòng)機(jī)在低速時(shí)輸出較大轉(zhuǎn)矩，高速時(shí)輸出較小轉(zhuǎn)矩，此時(shí)電機(jī)可選恒功率輸出工況。

驅(qū)動(dòng)電機(jī)扭矩轉(zhuǎn)速特性見圖6。較優(yōu)的功率消耗可在電機(jī)總額定功率附近選取，選取的3 組較優(yōu)功耗取值見表7。

圖6 驅(qū)動(dòng)電機(jī)扭矩轉(zhuǎn)速特性

表7 較優(yōu)功耗取值

將較優(yōu)的含雜率、損失率、功耗數(shù)據(jù)按規(guī)律組合（含雜率高時(shí)，損失率低；反之，含雜率低時(shí)，損失率就高），以清選指標(biāo)（含雜率、損失率、功耗）為輸入，以試驗(yàn)因素（曲柄轉(zhuǎn)速、離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、貫流風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速）為輸出，進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)設(shè)置，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理（表8）。

表8 輸入數(shù)據(jù)

依據(jù)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的預(yù)測模型，輸入一個(gè)較優(yōu)清選指標(biāo)值就能得到匹配該值的最佳試驗(yàn)因素組合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入表8 中B 列下的3 組清選指標(biāo)值（含雜率、損失率、功率），得到表9 中C 列下的試驗(yàn)因素值（曲柄轉(zhuǎn)速、離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、貫流風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速），再將該3 組值反歸一化得到D 列下試驗(yàn)因素值。

表9 輸出數(shù)據(jù)

5 試驗(yàn)與驗(yàn)證

為驗(yàn)證所構(gòu)建BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測出試驗(yàn)因素值的準(zhǔn)確性，需要進(jìn)一步進(jìn)行清選試驗(yàn)驗(yàn)證。

設(shè)置喂入量2.5 kg/s、離心風(fēng)機(jī)傾角27°、振動(dòng)篩傾角9.5°，將表9 中D 列下的3 組預(yù)測試驗(yàn)因素值輸入風(fēng)篩式清選裝置試驗(yàn)臺(tái)控制臺(tái)，第一組設(shè)置：曲柄轉(zhuǎn)速235.8 r/min，離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速886.2 r/min，貫流風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速852.6 r/min；第二組設(shè)置：曲柄轉(zhuǎn)速245.8 r/min，離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速849.5 r/min，貫流風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速861.7 r/min；第三組設(shè)置：曲柄轉(zhuǎn)速265.1 r/min，離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速862.6 r/min，貫流風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速845.4 r/min，設(shè)置試驗(yàn)參數(shù)，試驗(yàn)物料依舊選用傳統(tǒng)脫粒方法得到的小麥混合物，包括小麥子粒、穎殼等，再用風(fēng)篩式清選裝置試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行清選試驗(yàn)，清選指標(biāo)結(jié)果見表10。

表10 清選試驗(yàn)值

再將表8 中A 列下的較優(yōu)清選指標(biāo)值與表10中E 列下的清選指標(biāo)值對比，分析結(jié)果見表11。試驗(yàn)得出的測量值與所對應(yīng)指標(biāo)的較優(yōu)值數(shù)據(jù)極為接近，能夠證明先設(shè)定含雜率、損失率和功耗指標(biāo)，再反推出試驗(yàn)因素（曲柄轉(zhuǎn)速、離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、貫流風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速）運(yùn)行參數(shù)時(shí)，預(yù)測模型具有較好的適應(yīng)性。

表11 驗(yàn)證試驗(yàn)偏差值

6 小結(jié)

通過風(fēng)篩式清選裝置試驗(yàn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型，實(shí)現(xiàn)由含雜率、損失率、功率到曲柄轉(zhuǎn)速、離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、貫流風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的逆向預(yù)測。訓(xùn)練后的預(yù)測模型呈現(xiàn)出的訓(xùn)練樣本、確認(rèn)樣本、測試樣本擬合圖像具有良好的相關(guān)性，并能達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)誤差。運(yùn)用該模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測，并將預(yù)測數(shù)據(jù)輸入風(fēng)篩式清選裝置再次進(jìn)行了清選試驗(yàn)，得到的試驗(yàn)結(jié)果值與預(yù)測模型輸入值對比，偏差較小，說明該預(yù)測模型具有一定的有效性。