籽粒损失监测传感器敏感板振动特性与试验

为实现联合收获机工作过程中籽粒清选损失的实时自动监测,运用ANSYS软件分别以不锈钢304板、T6铝板、黄铜板作为敏感板,在不同厚度、边界条件下进行模态分析并以YT-5L型压电陶瓷作为敏感元件制成不同形式的籽粒损失监测传感器进行了籽粒碰撞试验,研究了敏感板振动特性与检测性能之间的关系,优选了籽粒损失监测传感器敏感板的材料及结构。设计了由电压放大器、带通滤波器电路、绝对值峰值检波放大电路、包络线检波电路、电压比较器电路和整波电路等组成的信号调制电路,以AT89C52单片机为核心开发测控系统,实时采集籽粒损失信号并具有报警、通讯输出功能。将研制的籽粒损失监测传感器安装在联合收获机上进行田间试验,结果表明所研制的籽粒损失监测传感器能够有效识别出饱满籽粒并实时显示清选损失率,最大测量相对误差为2.39%。     

籽粒损失监测传感器敏感板局部约束阻尼设计

分析了籽粒损失监测传感器敏感板的响应与系统阻尼比的关系,提出了通过在敏感板敷设约束阻尼层增加振动系统阻尼比来快速衰减敏感板谐波振动的方法。通过对不同阻尼损耗因子敏感板进行籽粒碰撞响应试验,优选了敏感板的材料和结构形式,在此基础上运用ANSYS软件对敏感板进行了模态分析,确定了约束阻尼层在敏感板上的最佳敷设位置。籽粒碰撞响应试验结果表明,敏感板局部约束阻尼处理后,籽粒碰撞信号波形衰减至1.5 V所用时间由10 ms缩短到3 ms左右,大大提高了籽粒损失监测传感器的检测频率。     

履带式联合收获机差逆转向机构设计与试验

为减小履带式联合收获机在田间连续转向时对土壤产生的剪切破坏,增加整机在田间转向时的灵活性,提高作业效率,设计了一种差逆转向机构,可以实现差逆转向、切边转向和单边制动转向。在对差逆机构转向特性进行理论分析的基础上,应用Recur Dyn软件对其进行了不同工况下的动力学仿真,并将试制的差逆转向机构安装在履带式联合收获机上,在水泥地面及水稻田条件下进行转向性能试验。试验结果表明,在相同转向模式下,即近似相等的转向半径及转向角速度情况下,水稻田差逆转向半轴输出扭矩最大,达到5 668.2 N·m,远大于水泥地差逆转向的扭矩2 268.2 N·m,同时在3种转向模式中,差逆转向所要克服的阻力矩最大。在驱动轮输出转速75 r/min工况下,水泥地面中,差逆转向为0.610 rad/s;水稻田中,差逆转向为0.592 rad/s,较单边制动转向分别提高87.7%和88.5%;水稻田地差逆转向的最小转向半径的平均值为0.098 m,水泥地最小转向半径的平均值为0.082 m,转向占用面积显著减小;切边转向的角速度小且平稳,有助于对方向进行微调。该差逆转向机构使联合收获机的行走转向性能显著提高。     

基于ε-SVR的风筛式清选装置清选性能预测研究

在分析传统预测模型不足之处的基础上,为了能方便地预测清选参数对清选性能的影响,将一种支持向量机模型引入风筛式清选装置的清选性能预测领域,探讨了样本容量大小对ε-SVR回归模型预测性能的影响,并与BP预测模型进行了对比。分析结果表明:采用非启发式Grid Search方法及启发式GA和PSO方法寻求ε-SVR模型最佳参数,可避免凭经验选取参数的随机性,在具有小样本的清选性能预测中,ε-SVR模型预测性能优于BP模型。     

纵轴流联合收获机清选装置结构优化与试验

通过物料在气流作用下的运动方程从而找出影响物料运动状态的主要因素,利用正交试验分析风机转速、鱼鳞筛开度、分风板I角度、分风板II角度4个参数对清选性能(损失率及含杂率)的影响,从而得出单纵轴流联合收割机清选装置最佳的工作参数。为解决滚筒中后部落下的物料含杂率较高,籽粒容易随茎秆被抛出机外,造成谷物损失的问题,设计一种回程筛板(由回程板及编织筛组成)。田间试验发现:当回程筛板安装角度为3 0°、风机转速为1 4 0 0 r/min、第I导风板倾角为3 0°、第II导风板倾角为1 5°、鱼鳞筛开度为2 4.5 mm时,清选性能较佳,损失率为0.20%,含杂率为0.17%。     

基于融合GhostNetV2的YOLO v7水稻籽粒检测

水稻籽粒检测在粮食储存中凸显重要作用,直接影响粮食销售的价格。针对一般机器视觉检测算法在水稻籽粒小目标的密集场景下存在难以识别且网络模型参数大,检测速度较慢、成本高等问题,提出一种基于YOLO v7优化的水稻籽粒检测算法。首先将部分高效聚合网络模块(Efficient layer aggregation network, ELAN)替换成轻量级网络模块GhostNetV2添加到主干及颈部网络部分,实现网络参数精简化的同时也减少了通道中的特征冗余;其次将卷积和自注意力结合的注意力模块(Convolution and self-attention mixed model, ACmix)添加到MP模块中,平衡全局和局部的特征信息,充分关注特征映射的细节信息;最后使用WIoU(Wise intersection over union)作为损失函数,减少了距离、纵横比之类的惩罚项干扰,单调聚焦机制的设计提高了模型的定位性能。在水稻籽粒图像数据集上验证改进后的模型检测水平,实验结果表明,改进后的YOLO v7模型的mAP@0.5达96.55%,mAP@0.5:0.95达70.10%,训练模型参数量...     

联合收获机籽粒损失监测传感器性能标定试验

设计了由升降平台、升降驱动装置、给料装置、传感器安装平台等构成的籽粒损失监测传感器标定试验台;选取饱满小麦籽粒、不饱满小麦籽粒和不同长度茎秆等物料运用标定试验台对籽粒损失监测传感器在不同安装高度及不同安装角度情况下进行实验室内标定.室内试验表明,针对含水率不同的小麦样品籽粒损失监测传感器的测量误差能限制在4.8％以内;根据室内试验标定结果确定了籽粒损失监测传感器在监测夹带损失时的安装位置,田间试验表明,夹带损失最大监测误差为3.40％.     

基于振动模态分析的籽粒检测传感器结构优化设计

为了分析传感器结构对籽粒冲击响应信号的影响,建立了籽粒检测传感器的三维结构模型,利用SolidWorks分析了传感器的振动模态。结果表明：传感器的上层面板的结构尺寸是影响传感器振动特性的主要因素,随着面板宽度b的增加,相对变形率γ首先迅速减小;随着b的进一步增加,γ逐渐减小至恒定值,固有频率f则单调增大;增加面板厚度h,固有频率f和相对变形率γ均呈单调增加趋势。将传感器安装到联合收获机振动筛尾部支架上进行清选损失检测试验。结果表明,传感器能够在振动干扰中识别籽粒冲击信号,当b＝30mm时,籽粒冲击响应时间小于2ms,远小于b＝120mm时的籽粒冲击响应时间。     

双出风口四风道清选装置内部气流场仿真及试验

针对传统水稻联合收获机普遍采用的单出风口三风道清选装置在收获喂入量8.0~9.0kg/s时存在清选损失率显著提高、籽粒含杂率增加、效率降低等难题,首先运用CFD软件对课题组研发的双出风口四风道清选装置和传统单出风口三风道清选装置进行了内部气流场数值模拟及对比分析,得出双出风口四风道清选装置内部气流场分布对收获喂入量8.0~9.0kg/s工作环境具有更好的适应性。在已搭建的试验台上布置了42个气流速度测点对双出风口四风道清选装置进行多因素正交内部气流场测量试验,结果表明:双出风口四风道清选装置的鱼鳞筛开度为18mm、分风板倾角Ⅰ为28°、分风板倾角Ⅱ为20°时,振动筛上方前、中部整体气流速度达到最大且后部气流速度回升幅度最大,有利于提高清选性能和效率。     

水稻籽粒碰撞力学特性研究

根据水稻籽粒的物理特性建立了椭球体颗粒模型,采用离散元法模拟了籽粒与检测传感器碰撞力学过程.结果表明:对心碰撞时的峰值法向接触力Fn max随着曲率半径的增加而增大,偏心碰撞时籽粒将发生转动,Fn max随着法向重叠量的减小而减小;Fn max的差异随着粒径比γ的增加而增大,当y=3时峰值力比率η的最小值小于45％.斜碰撞时η的变化呈现出不对称特性,且η的变化范围也随之增大,当γ=3时η的最小值约为30％,接触力上升时间tr为14 ～ 26μs.采用PVDF压电薄膜作为敏感元件设计了检测传感器,并进行了水稻籽粒冲击力学试验.结果表明,在相同碰撞速度下,输出电压峰值在2～4V范围内波动,接触力上升时间tr为15～ 35 μs.