联合收获机喂入量测量方法

在DF-1.5型物料脱粒分离、清选仿真与控制试验台上对联合收获机的喂入量测量方法进行了试验研究,提出了通过测量喂入主动轴的扭矩,从而间接测定联合收获机的喂入量的方法。在分析了喂入主动轴扭矩与喂入量之间数学关系的基础上,通过试验获得喂入主动轴扭矩和与之对应的喂入量值,得出了喂入量与喂入主动轴扭矩之间回归方程式,为联合收获机喂入量的测量提供了试验和理论依据。     

联合收获机喂入量监测系统设计与试验

为了能够实时、准确地获取联合收获机作业过程中的喂入量信息,设计了基于割台传动轴扭矩的喂入量监测系统,并建立了喂入量预测模型。该监测系统主要由信息感知模块、车载终端和移动终端构成。信息感知模块包括扭矩传感器、霍尔传感器和GPS模块等;车载终端将采集信息本地显示并打包上传;移动终端实现了对联合收获机作业参数的远程监测。在建立喂入量预测一元线性回归模型基础上,对扭矩信号进行了双阈值滤波和低通滤波。田间试验结果表明,该系统运行稳定,通信良好,一元线性回归模型预测决定系数为0. 755。滤波方法能够有效地滤除噪声,滤波后预测决定系数提高至0. 852,能够在一定程度上满足联合收获机喂入量监测的实际需要。     

浅析谷物联合收获机的喂入量

喂入量是谷物联合收获机的主参数,其对机器的作业性能、整机可靠性以及经济性有着深刻的影响。按照标准规定的方法进行测试是验证谷物联合收获机实际喂入量大小的唯一途径,喂入量的大小也直接影响着补贴额度的大小。     

谷物联合收获机喂入量神经网络模型建立

考虑物料的物理特性,对喂入量理论方程进行分析,利用正交试验获得喂入量的主要影响因素,建立了喂入量BP神经网络模型。该模型输入参数为物料湿度、油压力、谷草比,输出参数为喂入量。仿真试验结果表明:训练样本、确证样本和测试样本网络输出与网络目标的误差较小,相关系数可达0.999 5,模型可以准确地反映喂入量。用未参加训练的10组样本进行喂入量测定,网络模型的误差平方和为0.769 2,远小于回归方程的误差平方和2.656 2,可见网络模型优于回归方程。     

谷物联合收获机喂入量建模与试验

设计了谷物联合收获机脱粒滚筒液压无级变速系统,对该系统中封闭液压油的压力进行测量,用该油压力表示喂入量。通过台架试验,得出喂入量与油压力之间的关系方程,并与脱粒滚筒转速表示喂入量的方法进行了对比。结果表明：在联合收获机稳定工作,物料物理特性一致时,油压力随喂入量的增加呈线性上升,而此时脱粒滚筒转速可以视为常量,所以油压力能够准确地反映喂入量。     

GPS联合收获机随机喂入量模糊控制技术

阐述了一种由喂入量挤压力测试原理、喂入量测试模型建立和当量喂入量测试方法组成的GPS联合收获机随机喂入量实时测试的理论和技术。应用模糊控制理论,设计了联合收获机喂入量模糊控制器。对改装的JD1065R型试验样机进行了随机喂入量模糊控制田问试验,对喂入量最佳工作状态的模糊控制作了有益的探讨。     

基于GWO-MPC的联合收获机喂入量控制方法与仿真实验

收获机作为农业生产的重要生产工具,其喂入量控制一直是自动控制领域研究的热点问题。本文通过分析收获机工作方式,建立收获时收获机喂入量变化模型。设计开发收获机作业参数监测系统,以小麦作为实验对象,在我国华北地区开展田间实验,验证系统喂入量监测精度并同步采集产量、含水率和作业速度等参数,系统喂入量监测平均相对误差为8.55%。以收获机在割台高度不变条件下保持额定喂入量为控制目标状态,收获机作业速度作为控制量,采用模型预测的方法对收获机喂入量进行仿真控制。采用灰狼优化算法优化二次规划的权值矩阵,仿真结果表明,权值矩阵优化后,喂入量控制平均绝对误差小于0.1 kg/s,平均降低38.1%。喂入量控制误差与收获区域的产量成反比,与含水率成正比。在相邻时域内产量、含水率变化较小的收获区域效果更好。     

喂入量扰动下联合收获机振动特性机理研究

针对喂入量变化引起各工作部件受到变载冲击和不平衡力,导致联合收获机工作时振动突变,影响整机工作稳定性与可靠性,本文基于联合收获机运动平衡方程和外界振动扰动信号相关性分析方法,通过开展田间工况下联合收获机变喂入振动试验,获取不同喂入量下主要工作部件的振动加速度信号。当喂入谷物呈现较强的阻尼特性时,振动加速度信号随之减弱,而收获机工作动力需求增加后,又会进一步导致振动信号增强的现象。通过快速傅立叶变换将加速度信号转换为频域信号,进一步掌握振幅的变化及激振频率特征。喂入量扰动导致的振动主要发生在低频激振频率范围,而喂入量表现出的阻尼特性对高频振幅起减弱作用。喂入量对脱粒滚筒振动影响最为明显,最大振幅由17μm衰减至2.8μm,变化量达83.5%,而割台与输送槽的变化量分别为55.8%和7.69%。脱粒滚筒的最大峰值点也由中频195Hz附近左移至靠近低频的117Hz附近。     

联合收获机喂入量灰色预测模糊PID控制

针对联合收获机控制系统的非线性、复杂性,将灰色预测理论和模糊PID控制设计思想相融合,建立了灰色预测数学模型,设计了灰色预测模糊PID控制器,并将其应用于喂入量的控制.仿真表明,灰色预测模糊PID控制算法可以提高传统PID控制和模糊PID控制的质量及鲁棒性,改善系统性能,获得较好的控制效果.     

基于MobileViT模型的小麦收获机喂入密度分类方法

基于喂入量的作业速度智能化控制技术是优化联合收获机作业效率和质量的重要手段。本文针对传统喂入量自动控制技术时滞明显,在喂入量调整时无法及时适应实际情况的问题,采用基于图像的深度学习方法开展了成熟期小麦植株密度等级分类识别方法研究,通过预先感知作物密度,实现联合收获机作业参数的自动调整。首先基于车载相机和无人机图像构建了小麦植株图像数据集,并细分为低密度、中密度、高密度和特高密度4类;其次构建了基于MobileViT-XS轻量化网络的密度等级识别模型,利用建立的数据集进行模型的训练和测试;最后将其与VGG16、GoogLeNet和ResNet进行了比较。结果表明,MobileViT-XS模型的总体识别准确率达到91.03%,且单幅图像推理时间仅为29.5ms。与VGG16、ResNet网络相比,总体识别准确率分别高出3.51、2.34个百分点,MobileViT-XS模型可以较好的完成小麦不同密度等级的分类识别任务,为实时预测小麦喂入密度提供了技术支持。     

基于CFD-DEM的联合收割机风筛选仿真分析

为了更深入地研究联合收割机清选室结构及气流场对于清选效果的影响,采用CFD-DEM耦合的方法对单进风口无导风板、单进风口加装导风板和双进风口加装导风板3种结构进行了仿真模拟分析。结果表明:在同样的喂入量及风速下,双进风口加装导风板结构的损失率为0.2%、含杂率为1.65%,在3种结构中清选效果最佳。这种CFD-DEM耦合仿真分析方法可为后续联合收割机风筛选结构的研究改进提供了依据和思路。     

基于激光扫描的螺旋输送器焊接质量在线检测

联合收获机螺旋输送器因缺乏快速有效的在线检测手段导致其加工质量差,易出现物料堵塞、叶片开焊、叶片与外壳过度磨损等故障。为此,研究基于激光测距传感器的螺旋输送器焊接质量在线快速检测方法,设计联合收获机螺旋输送器焊接质量在线检测系统,通过结构关系和传感器布局,将主轴径向跳动量、螺旋叶片的径向跳动量以及螺距等关键参数的检测转换为对与之相应的距离信息检测,实现了多参数的连续、同步测量。试验表明,与传统人工测量方法需要根据经验选取多个测量位置、进行多次测量、单次测量耗时15~20min相比,系统可实现关键参数连续、同步测量,单次测量时间缩短至1min。主轴径向跳动量检测的最大相对偏差为3.661%,螺旋叶片径向跳动量检测的最大相对偏差为2.030%,螺距的测量标准差为2.07mm,满足检测需求。系统通过对检测数据的分析处理,实现加工误差的精准定位和3D可视化展示,并根据公差要求对螺旋输送器进行合格性检查评价,对超限变形进行报警。     

基于介电特性的联合收获机小麦含水率检测装置研究

谷物水分的快速测量对谷物准确测产、粮食快速收储、精准农业实施具有重要意义。针对联合收获机动态作业条件下小麦水分检测稳定性差、测量精度低等问题,基于小麦介电特性原理,设计一种联合收获机水分在线检测装置,提出一种动态连续取样、静态间歇测量的新方法,实现了联合收获机作业条件下,在线快速稳定检测小麦含水率。在线检测装置由机械动态取样部分、电机控制模块、传感器模块、数据采集模块、卫星定位模块和显示终端组成。其中传感器模块包括水分传感器、温度传感器和料位传感器。开展了静态验证试验和田间动态验证试验。试验结果表明,静态条件下,含水率在线检测误差在3%以内;在田间动态变化条件下,建立了基于介电常数和温度因子的水分检测模型,实测值和检测值相关系数达到0.92,在线检测误差小于5%。采用动态连续采样、静态间歇测量的方法显著提高了含水率在线检测的精度,为实现小麦精准生产提供了一种快速测量手段。     

基于喂入量的联合收割机速度控制系统的研究

联合收割机的行走速度是影响其生产率和作业质量的重要因素,而喂入量又是决定行走速度的关键.为此,设计了一种基于喂入量的联合收割机行走速度自动控制系统,在阐述原理的基础上,介绍了系统的硬件构成及实现原理,给出了软件设计要点.该系统以单片机为控制核心,根据检测到的喂入量的大小信号实时控制收割机的行走速度,对其做出相应调整,使联合收割机的喂入量稳定在额定的范围内.     

联合收割机常见故障分析及排除

联合收割机工作效率高,性能可靠,适应稻麦两季收割,是集收割、脱粒、分离、清洗等作业于一体的联合作业机器,深受广大农机用户欢迎。但是,联合收割机的功能多、结构复杂、作业时间短,所以农机手应正确操作,对常见故障能够及时检修排除,并做好保养工作。文章分析了联合收割机常见故障,并提出相应的预防办法,最后阐述了联合收割机的日常保养措施。     

喂入量自适应技术在小型联合收割机中的应用

目前,西南地区收获机械化作业全部依靠驾驶员操作,操作水平的优劣导致作业效果千差万别,明显地体现在谷物收获的损失率和含杂率上。为此,拟通过喂入量自动控制系统的搭载,减小收割机在作业时的损失率、含杂率并降低驾驶员劳动强度。作业中,先获取割台升降液压缸的压力变化间接测量收割机作业时的喂入量,与设定的喂入量进行对比,当系统监测到作业喂入量超过设定喂入量偏差范围时,系统会指令执行机构调整收割机行走速度来动态调整收割机喂入量的值,使作业喂入量始终保持在设定的喂入量范围区间。在额定喂入量为1.5kg/s的联合收割机在旱田直线收获对比试验中,搭载有喂入量控制系统的损失率和含杂率分别为1.3%、2.4%,平均喂入量为1.49kg/s;未搭载喂入量控制系统的损失率和含杂率分别为2.6%和3.2%,平均喂入量为1.53kg/s。在田间综合对比试验中,搭载有喂入量控制系统的含杂率、平均喂入量、油耗分别为2.58%、1.52kg/s、3.44kg/667m²;未搭载喂入量控制系统的含杂率、平均喂入量、油耗分别为3.69%、1.68kg/s、3.84kg/667m²。该控制系统测量方法简单、安装方便,可明显降低收割机作业时的损失率和含杂率,也减轻了驾驶员的劳动强度,提高了收割机的作业性能和整机可靠性,具有良好的推广价值。     

基于TRIZ的旋转分离式宝塔菜联合收获机设计

针对其他根茎类作物收获机满足不了宝塔菜收获要求的问题,应用TRIZ理论提出解决方案,设计了一种高效率、多功能,并不易损伤果实表皮的旋转分离式宝塔菜联合收获机。同时,简述了该机的整体结构配置、工作过程、传动系统以及关键零部件的设计等。依据TRIZ理论分析,分离装置设置为四级筛选组合机构,包括两级运输分离机构、滚筒旋转分离机构及振动筛分离机构,大大提高了果实清洁率。经田间初步试验,验证了该机的可使用性,且收获效果良好。