联合收割机生产率计算模型与适宜作业路线分析

提高农业机械生产率可大大节约农业生产成本。本文将田间试验与数值模拟相结合,首先在综合分析收割机作业时间构成的基础上,构建了不同作业路线下收割机生产率计算模型;其次实测了3种型号收割机在不同田块条件下整个收割过程中各个作业环节的时间及其工作特性参数;最后基于计算模型和实测参数,采用MATLAB进行编程,模拟分析了不同型号收割机、作业路线和田块面积下收割机生产率的变化规律。结果表明,收割机生产率随田块长宽比、田块面积和割台幅宽的增大而增大;采用"回"形和"U"形相结合的收割机作业路线,可提高收割机生产率8%以上。该结果可为农机实际作业路线选择和农田系统优化布局提供参考。     

履带式丘陵山地胡麻联合收割机设计与试验

针对丘陵山区地块面积小、道路狭窄,大型联合收割机运输难、进地难、转场难、操作难等现状,解决胡麻茎秆易缠绕、易堵塞、难喂入等问题,该研究设计了一种履带式丘陵山地胡麻联合收割机.该机采用防缠绕低损割台、纹杆+杆齿组合式小锥度横轴流脱粒滚筒、组合式窄栅格凹板等结构,可实现胡麻茎秆的防缠绕快速喂入、分段式脱粒与分离、清选等作业...     

基于心率变异性的联合收割机驾驶员疲劳分析与评价

为探究联合收割机驾驶员的疲劳变化规律,应用RM6240C多通道生理信号采集系统,在约翰迪尔S660型联合收割机上进行了驾驶疲劳监测试验,采集了10名驾驶员120 min收获驾驶的心电数据。选取非线性动力学指标样本熵作为疲劳监测的特征参数,分析样本熵随驾驶时间的变化规律,确定驾驶疲劳发生时间段,对比不同作业环节的疲劳程度。结果表明:样本熵值随驾驶时间的增加呈下降趋势;样本熵值与主观驾驶疲劳程度的皮尔逊相关系数为-0.824,两者显著负相关;根据样本熵值判定,驾驶疲劳于50 min后开始出现,100 min后疲劳程度加深;转向行驶阶段比直线行驶阶段的驾驶疲劳程度高。基于样本熵的驾驶疲劳判定方法可客观的反映联合收割机驾驶员的体力和精神疲劳状况。     

基于LabVIEW的联合收割机水稻喂入量遥测试验

应用虚拟仪器技术,基于LabVIEW软件设计开发了联合收割机喂入量遥测系统,成功地通过水稻台架试验研究,检验了喂入量挤压力原理测试传感器的适用性,构建了水稻喂入量测试线性数学模型,为GPS联合收割机喂入量实时遥测的田间试验提供了科学基础和又一技术手段。     

4LZ-0.8型水稻联合收割机清选装置气固两相分离作业机理

为解决小型水稻联合收割机脱净率和损失率问题,提高脱粒清选质量,利用两相流动力学理论,分析了4LZ-0.8型水稻联合收割机脱粒清选分流筒中气流和杂物颗粒两相流动的规律。建立了杂物颗粒流的运动微分方程,导出了分离筒中杂物漂浮速度计算的一种方法,通过比较不同粒径、密度的物料的悬浮速度,得到了杂物颗粒最高速度与气流速度之比随气流速度变化的关系曲线,气流和杂物在分流筒及吸风管中运动时的压力损失随气流速度变化呈现先降后升的规律,压力损失中以加速损失和摩擦损失为主,各约占30%和26%。压力损失曲线存在最小值,此时的气流速度定义为经济气流速度。在喂入量为0.8 kg/s,谷草比为3:1脱粒条件下的经济的清选气流速度9.2 m/s,压力损失为630 Pa。该研究为4LZ-0.8型水稻联合收割机脱粒清选部件的参数优化设计及风机的选择提供了理论依据。     

采用LWD-QPSO-SOMBP神经网络的拖拉机柴油机故障诊断

针对目前拖拉机柴油机故障诊断中单BP（Back Propagation）神经网络模型的局限性,该研究提出一种LWD-QPSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络的拖拉机柴油机故障诊断模型。首先,将SOM（Self Organizing Maps）神经网络和BP神经网络结合,重置网络结构并利用LWD-QPSO（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization）算法对网络的权值和阈值进行优化;然后,分析拖拉机柴油机的故障机理,确定反映故障发生的数据信号;最后,确定LWD-QPSO-SOMBP神经网络模型的结构参数,基于CAN（Controller Area Network）总线技术采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对LWD-QPSO-SOMBP神经网络的性能进行测试,并将测试结果与BP神经网络、SOMBP（Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络、PSO-SOMBP（Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络、LWD-PSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络及改进量子粒子群（Improved Quantum Particle Swarm Optimization,IQPSO）算法优化后的SOMBP神经网络的测试结果进行对比。试验结果表明, LWD-QPSO-SOMBP神经网络输出总误差为0.111 8、平均相对误差为0.005 8、均方误差为0.000 3,相比于其他5种神经网络均为最低。LWD-QPSO-SOMBP神经网络充分发挥并有效综合了SOM神经网络在数据预处理及PSO算法在优化BP神经网络初始权值阈值方面的优势,实现了拖拉机柴油机的高精度故障诊断。LWD-QPSO-SOMBP神经网络由于使用SOM神经网络结构对输入数据进行预处理,网络收敛速度大幅度提升,相比单BP神经网络,迭代次数由2 431次降为63次,下降了97.40%;同时采取LWD-QPSO算法对BP神经网络的初始权值阈值进行优化,降低了传统PSO算法的粒子适应度,进一步提高了网络的收敛精度和收敛速度,相比传统PSO算法,粒子适应度从0.15降为0.11,下降了26.67%,网络训练误差由0.004降为0.000 6,下降了85.00%;LWD-QPSO-SOMBP神经网络的故障诊断准确率大幅度提升,相比于单BP神经网络,输出总准确率由85.00%上升至99.44%。研究结果可为高精度拖拉机柴油机故障诊断提供参考。     

联合收割机行走底盘变速箱齿轮的疲劳分析

为预测联合收割机行走底盘变速箱齿轮的失效部位及使用寿命,采用SolidWorks软件建立了联合收割机行走底盘变速箱输入齿轮副的三维有限元模型,并模拟实际工作情况进行齿轮传动加载。根据齿轮面－面接触力学模型,分析了齿轮副在载荷作用下的力学特性,计算得到齿轮的齿面范·米塞斯（Von Mises）应力、位移及应变分布状况,其最大范·米塞斯应力约为394.16 MPa,小于材料的屈服极限,轮齿根部不会发生齿根断裂。基于Simulation模块中定义的S-N曲线对齿轮进行了疲劳分析,运用威尔布分布描述疲劳失效的概率,预测了当齿轮的工作寿命为500 h时齿轮的失效概率为93.96%。在自制的变速箱疲劳试验台上进行了疲劳性能试验,结果表明输入主动齿轮在工作500 h后齿面磨损非常严重。齿面点蚀主要集中在齿面的中部区域,齿轮完全失效,与理论分析基本吻合。     

基于人工神经网络的联合收割机变速箱计算机辅助设计

针对自走式联合收割机变速箱优化设计中存在计算量大、图表多等问题,提出了一种新的神经网络学习算法,相对于其他学习算法,该算法侧重于网络参数的调整,通过对样本集的模糊推理、调整和分类学习来实现自适应的神经网络学习。通过BP网络的学习和训练,采用单输入双输出的1-8-2结构、1-6-2结构、1-4-2结构进行训练,从实际的应用效果来看,选择1-6-2的ＢＰ网络结构作为最终的神经网络形式,网络的识别精度是非常高的。结果表明,该算法能运用神经网络对联合收割机变速箱进行了设计研究,建立数学描述形式,分析了通过神经网络来实现变速箱设计模型构建的方法。研究表明,应用神经网络构建的模型能够减少系统的分析次数,并能够很大程度的提高模型的精度,满足计算要求,最终在设计空间内寻找出较好的设计方案。     

4LZZ-1.0型小区稻麦联合收割机的研制及试验

针对中国田间育种机械化程度低、缺乏小区育种作业装备的现状,结合国内小区稻麦种植模式和农艺要求,研制出了4LZZ-1.0型小区稻麦联合收割机。对机器整体设计方案进行了描述,并对气力辅助割台装置、脱粒装置、清选装置、气力输送装置等进行了设计,确定其关键参数。该装备采用静液压轮行走装置和全喂入收获方式,可一次完成育种小区稻麦的分禾、扶禾、切割、喂入、脱粒、清选、清种、份量装袋等工序。样机田间小区收获试验表明,该样机作业性能稳定,生产率39.4小区（4.7 m×2.7 m）/h、脱净率99.97%、含杂率1.46%、破碎率0.04%、损失率1%、小区时隔50.94s、混种率0,各项性能指标均达到或超过了设计指标和相关标准。     

联合收割机脱粒滚筒焊接质量在线检测系统

为解决联合收割机脱粒滚筒焊接过程缺乏有效检测手段导致质量差的问题,采用基于激光测距的焊接质量在线检测方法,开发脱粒滚筒焊接过程中滚筒圆柱度及外辐盘焊接垂直度在线检测系统,设计在线检测试验台,通过数据处理实现焊接质量的在线检测与变形报警。试验表明,滚筒圆柱度检测精度达0.059 mm,外辐盘焊接垂直度检测精度达0.023 mm,圆柱度检测最大相对误差为2.17%,垂直度的检测最大误差为1.93%,满足脱粒滚筒在线检测要求,检测效率提高到手工方法的20倍以上。系统的研制保证了大型联合收割机脱粒滚筒焊接质量,对提高联合收割机制造水平、保障作业可靠性有重要意义。     

牵引式甜菜联合收获机自动对行系统研制

为了提高甜菜联合收获自动化水平、降低收获损失,该文结合垄作甜菜种植模式,以牵引式甜菜联合收获机为载体,采用液压技术、传感器信号采集技术和微处理器控制技术设计了一套甜菜联合收获机自动对行控制系统。该系统具体包括对行探测机构、偏移牵引调整机构、液压控制系统、电子控制系统和控制软件。标准信号跟踪试验显示,跟踪最大延时小于1 s,超调量小于15%,最大误差为2.5°,表明系统具有快速响应特性和稳定性。田间收获对比试验显示,采用该自动对行控制系统后,甜菜联合收获机漏挖损失率降低2.03%,根体折断率降低1.48%,根块损伤率降低2.64%。该研究可为其他土下果实收获机械对行系统研发提供有效借鉴。     

小麦联合收获机双出风口多风道清选作业试验

针对小麦联合收获机双出风口多风道清选装置由于主要作业参数调整不当而导致清选损失率、含杂率、二次含杂率高的问题,该文通过台架试验分别对双出风口多风道清选装置主要作业参数（喂入量、风门开度、风机转速、上、下导风板角度）进行单因素与多因素优化试验,探究各试验因素对清选损失率、含杂率、二次含杂率的影响规律,寻找最优参数组合。参考市场上小麦收获机拥有量较大的久保田988机型相关参数,搭建联合收获机双出风口多风道试验台。双出风口4风道时,小麦清选损失率、含杂率最低,分别为0.78%与0.48%,通过单因素试验,得出喂入量4.5～5.8 kg/s、风门开度0°～20°、风机转速1 200～1 600 r/min、上、下导风板角度0～20°。利用Box-Behnken中心组合试验设计理论,进行五因素三水平正交试验。结果表明：对清选损失率影响较显著的因素有风机转速、喂入量、上导风板角度;对含杂率影响较显著的因素有风机转速、上、下导风板角度;对二次含杂率影响较大的因素有上导风板角度、风机转速、喂入量,通过对目标参数优化得到最优作业参数为喂入量4.5 kg/s、风门开度10.2°、风机转速1 548 r/min、上、下导风板角度分别为20°和0°,此时清选损失率、含杂率、二次含杂率分别为0.79%、0.40%与0.82%。台架试验验证得到清选损失率、含杂率、二次含杂率分别为0.75%、0.38%与0.76%,与优化结果误差分别为5.1%、5.0%与7.3%。此研究结果可为小麦联合收获机多风道清选装置作业参数调整提供理论参考。     

半喂入四行花生联合收获机自动限深系统研制

为提高4HLB-4型半喂入四行高效花生联合收获机智能化水平和作业顺畅性、降低收获时果实漏挖率和破损率,综合运用电子传感器技术、液压传动技术和微处理器控制技术设计了一套自动限深系统。该系统由限深仿形机构、挖掘深度调整机构、液压执行系统、单片机控制系统和控制软件组成。田间收获试验表明,自动限深系统工作稳定可靠,4HLB-4型半喂入四行花生联合收获机采用该装置后平均漏挖率为1.08%,平均破损率为0.94%,平均挖掘深度为123 mm。通过与人工限深收获试验结果对比发现平均漏挖率降低了2.13个百分点,平均破损率降低了1.4个百分点,平均挖掘深度偏差降低了11 mm,而且挖掘深度偏差更加稳定。该研究可为其他土下果实收获机械自动限深系统的研制提供参考。     

4BL-1型白萝卜联合收获机缨叶聚拢装置优化与试验

为解决白萝卜机收过程中因缨叶聚拢不全导致损失率与损伤率高、切头合格率低等问题,该研究依据白萝卜缨叶物理力学特性,设计了一种白萝卜缨叶聚拢装置,可以实现白萝卜缨叶从田间自然“半散开”状态聚拢成束,利于后续拔取作业。构建白萝卜缨叶聚拢装置运动学模型,确定“拢缨速比”的取值范围;构建装置结构参数和前进速度、拢缨速比及作业姿态等运动参数及拢叶机构倾角对缨叶聚拢性能影响的数学模型,并求解出各因素优选区间。以缨叶聚拢成功率、缨叶破损率为评价指标,开展三因素三水平正交组合试验,依据响应面法分析各因素对二者的影响效应,并对模型进行优化。试验结果表明：缨叶聚拢成功率影响显著性顺序为前进速度、拢缨速比、拢叶机构倾角;缨叶破损率影响显著性顺序为拢缨速比、拢叶机构倾角、前进速度;最优参数组合为：前进速度0.4 m/s、拢缨速比3.9、拢叶机构倾角86.3°。在最优参数组合下开展台架试验验证,结果表明：缨叶聚拢成功率、缨叶破损率分别为92.04%、8.81%,满足拔取式白萝卜联合收获机缨叶聚拢需求。研究结果可为白萝卜收获机械的设计提供参考。     

4KHZ-330型食葵联合收获机设计与试验

针对食葵机械化收获水平低、损失大、含杂率高及籽粒破损严重等现状,该研究根据成熟期食葵生物特性,在传统联合收获机结构基础上设计一种4KHZ-330型食葵联合收获机,在割台上增设脱粒装置实现葵盘在割台上脱分,可有效缩短葵盘输送路径,提高清选质量。首先阐述食葵联合收获机的总体设计方案及动力传动模式,并对割脱一体式割台、割台升降机构、清选装置及气力输送装置等关键部件进行设计,确定相关参数。机具配套动力113 kW,工作幅宽为3300 mm,可一次完成食葵切割、脱粒、输送、清选、集籽、集草及卸载等工序。田间试验表明,收获机在低、中、高3种工作档位下,总损失率均低于4.0%,籽粒含杂率均低于5.0%,籽粒破损率均低于2.0%,生产率为0.40～0.85 hm²/h,作业性能指标满足食葵机械化收获标准。作业过程中收获机各关键部件之间运动协调关系平稳,食葵喂入顺畅,工作效率高,可以作为食葵联合收获机使用。     

基于模态的玉米收获机车架振动特性分析与优化

为研究玉米收获机车架振动特性及其优化方法,该文通过振动测试与模态分析方法,分析车架田间振动特性,并以提高1阶扭转频率为目标优化车架结构。首先,通过有限元建模及模态分析,提取车架固有频率与振型,其次,通过整机田间振动试验,获取车架4个测点处振幅统计特征及功率谱,分析其对车架振动特性的影响,最后,研究车架壁厚和刚度与固有频率的关系,以提高车架1阶扭转频率为目标优化车架。研究结果发现,测点振幅大小依次为:车架后桥上方、发动机横梁位置、发动机纵梁位置、车架前桥上方,其中车架后桥上方振幅已超过发动机振幅,发生共振;模态振型与田间振动试验对比发现,1阶扭转和2阶弯曲模态对车架振动影响较大,引起车架共振主频为9.79 Hz,接近1阶扭转共振频率;发现优化后车架1阶扭转振型位移由7.778下降到3.768,1阶弯曲振型位移由6.83下降到3.651,显著改善了车架振型,1阶扭振频率由15.9927提高到22.4595 Hz,提高车架1阶扭转频率。田间耐久试验表明优化后车架无故障时间由20提高到60 h。该研究可为农机装备的振动特性分析与减振设计提供参考。     

单纵轴流谷物联合收获机清选装置内部流场分析与优化

单纵轴流谷物联合收获机清选装置内部流场对筛面风速分布和清选效果具有显著影响。该研究以雷沃重工RG-60型联合收获机为研究对象,通过田间试验测试了清选装置上筛面风速分布情况,结果表明上筛面右侧的风速大于左侧,风速分布均匀性差,造成振动筛左侧的脱出混合物堆积现象,不利于清选作业。为解决上述问题,对清选装置内部脱出混合物的受力和运动速度进行分析,利用Hyper Works软件对清选装置内部的风速分布进行仿真,结果表明风机前出风口和尾筛中部的风速最大值为8.6 m/s,筛面右侧风速偏大,左右两侧风速平均差值为2.6 m/s,试验和仿真结果的各测点风速变化规律一致。对清选装置的结构进行仿真优化,并进行优化后联合收获机田间试验,结果表明当清选装置右侧挡风板逆时针转动30°时上筛面风速分布最均匀,风速最大值为8.7 m/s;左右两侧流场对称分布,筛面各测点的风速比优化前平均提高2 m/s;小麦籽粒损失率为0.89%,含杂率为0.37%;水稻籽粒损失率为1.85%,含杂率为0.51%,清选效果良好。研究结果为单纵轴流收获机清选装置结构设计提供了参考。     

切纵流联合收割机纵轴流滚筒长度设计与优化(英文)

为优化设计切纵流联合收割机纵轴流滚筒的长度,该文通过设计脱粒分离长度可变的纵轴流滚筒并进行喂入量为7 kg/s的水稻脱粒分离性能和籽粒分布试验,分析纵轴流滚筒下脱出混合物的分布规律,建立纵轴流滚筒的籽粒分布方程,计算纵轴流滚筒长度;通过计算纵轴流滚筒顶盖导流板的最佳导角对纵轴流滚筒长度进行优化,确定纵轴流滚筒长度的最佳值并进行水稻脱粒分离性能试验。结果表明,在水稻喂入量为7 kg/s,纵轴流滚筒顶盖导流角为7.64°时,优化后的纵轴流滚筒长度最佳值为3 159.77 mm,经优化后的纵轴流滚筒脱粒分离的籽粒夹带损失率约为0.29%。该研究为纵轴流联合收割机的纵轴流滚筒设计提供了参考。