甘蔗收获机切刀负载压力的神经网络预测

为了实现切刀负载压力预测以及入土切割自动控制信号获取,结合正交试验和BP神经网络与回归分析分别建立了切刀负载压力的预测数学模型。结果表明:BP神经网络构建的切割负载压力数学模型准确拟合率达到了85.2%,而回归分析构建的切割负载压力模型准确拟合率只有33.3%;对构建的切刀负载压力BP神经网络模型在新的试验因素下得到的切割负载压力进行预测,得到的切割压力相对误差基本上在5%以内。由此说明,基于BP神经网络建立的切割负载压力与因素之间关系预测模型能更好地拟合数据,精度更高,且能够不断自动地生成新的知识库,减少实际试验次数,为甘蔗收获机切刀入土切割深度自动控制系统的设计开发奠定了基础。     

基于正则化TSVR的甘蔗收割机切割器入土切割负载压力预测研究

为更准确、快速地对甘蔗收割机切割器入土切割时负载压力的预测,以机车行进速度、土壤含水率、土壤密度、刀盘入土深度以及甘蔗密度为模型输入,基于正则化孪生支持向量回归机(ITSVR)模型,结合基于遗传算法的粒子群优化算法对切割器负载压力进行仿真模拟预测,并将仿真结果与BP神经网络、支持向量回归(TSVR)、极限学习机(ELM)以及孪生支持向量回归(TSVR)模型进行比较分析,最后建立预测系统验证ITSVR的可行性。结果表明:测试样本中正则化孪生支持向量回归机(ITSVR)模型的RMSE、MAE、R²分别为0.0154、0.0108、0.9558,模型的预测时间为5.9 ms,该模型能较准确且较快地对负载压力与影响参数的非线性曲线进行拟合;ITSVR模型较其他模型具有良好的拟合能力以及较快的预测速度;在以5%和10%相对误差作为合格指标模型评价时,ITSVR模型预测的正确率分别为66.7%和100%,有力证明ITSVR模型的可行性。研究结果可为后续的切割自动控制系统设计提供参考依据。     

BP神经网络对甘蔗宿根切割质量的预测——基于PSO算法

针对甘蔗收获机砍蔗时甘蔗宿根破损程度易受路面激励及甘蔗收获机工作参数等多种因素影响的问题,提出了一种甘蔗宿根切割质量的预测方法。以台糖22号为研究对象,将路面振幅、路面振动频率、甘蔗收获机前进速度、刀盘转速和刀盘倾角作为BP神经网络预测模型的输入变量,利用PSO算法优化神经网络的权值与阈值,通过对砍蔗试验数据的训练与预测,建立了台糖22甘蔗宿根切割质量的BP神经网络预测模型。对比了基于PSO算法的BP神经网络模型与传统BP神经网络模型预测,结果表明:基于PSO算法的BP神经网络的模型对甘蔗宿根切割质量预测的最大相对误差为3.301%,而BP神经网络模型的最大相对误差为14.6 5 9%。优化后的新模型较传统模型具有学习能力强、预测精度高的优点。研究结果为甘蔗收获机实际工作中不同路况条件下工作参数的智能调控及提高甘蔗宿根切割质量提供了理论依据。     

基于蜻蜓算法的甘蔗收获机刀盘振动SVM预测模型

甘蔗收获机切割器刀盘振动是影响甘蔗宿根切割质量的一个关键因素,因此寻找复杂因素对刀盘轴向振动的影响规律并实现对刀盘振动的预测与控制有着至关重要的作用。为解决传统预测方法精度低、参数选取盲目等问题,提出一种基于蜻蜓算法的甘蔗收获机刀盘振动支持向量机预测模型。该方法利用蜻蜓群体寻优的过程实现对支持向量机参数的优化,并将优化后的支持向量机对刀盘振动进行预测。通过Mat Lab进行20次仿真实验,并与BP神经网络预测模型和传统支持向量机预测模型的预测结果进行比较,实验数据表明:基于蜻蜓算法的支持向量机预测模型具有更高的预测精度和泛化能力。结果显示:基于蜻蜓算法优化的支持向量机对刀盘振动预测的拟合率达到了99.99%,有效提高了甘蔗收获机刀盘振动的预测精度,从而表明基于蜻蜓算法优化的支持向量机预测模型对实现甘蔗收获机刀盘振动预测的有效性,为后续甘蔗收获机宿根切割质量的智能化预测及实现对甘蔗收获机减振的结构优化设计提供了有效依据。     

某甘蔗切割器系统的振动性能试验研究

甘蔗机切割器的振动直接影响砍蔗的效果。根据试验研究可知:切割器安装位置和刀盘的转速与切割器的振动有直接的关系,因此有必要对这两个因素进行试验研究。为此,使用LMS前端采集切割器的振动,选择相关的因素和水平建立正交试验设计表,通过正交试验设计处理测试的数据,并结合直观分析的结果得出了切割器振动量最小的工作条件。在此条件下对刀盘进行模态测试,试验结果表明:刀盘的低阶频率成功地避开了刀盘转速的激励频率,该方案案下切割系统的工作性能比较稳定。此结果对工程实际应用的甘蔗机切割器的安装和选择刀盘工作的条件具有指导意义。     

甘蔗收获机切割器振动性能分析

为改善甘蔗收获机的切割质量及甘蔗宿根破头率的问题,以切割器为主要研究对象,通过理论分析切割器振动的影响因素,并从切割喂入系统自身的动不平衡出发,建立了切割器的力学模型,以探讨切割器的动不平衡机理。通过分析发现,刀盘质量的不平衡是引起切割器振动的主要因素之一。基于上述机理,在理论上提出切割器刀盘质量不平衡的改进原理。本文可为后续切割喂入系统的研究提供理论指导。     

烟台地区水面蒸发BP神经网络模型研究

运用BP神经网络模型对水面蒸发进行研究,并与多元线性回归和主成分回归2种方法的拟合结果进行比较。结果显示,多元线性回归各参数均通过t检验,拟合较好;主成分回归中,参数b2未通过t检验,拟合效果不如多元线性回归好。BP神经网络模型、多元线性回归、主成分回归建立的水面蒸发量观测值与拟合值的回归方程中决定系数分别为0.8986、0.7993、0.7984。应用BP神经网络进行分析,相对误差小于10%的样本个数超过总样本个数的40%,相对误差不超过30%的样本个数接近80%;而其它2种方法相对误差大于10%的样本个数超过总样本数的80%,相对误差大于50%的接近总样本个数的30%。可见,应用BP神经网络模型进行水面蒸发量计算,远优于其它2种方法,应用此方法进行水面蒸发量的预测是非常理想的。     

基于刀盘动刚性的甘蔗收获机布局试验研究

通过振动测试与理论分析找出小型甘蔗收获机在田间和模拟试验中出现的高破头率问题,结合虚拟样机技术,采用基于刀盘动态刚性的整机布局优化仿真,得出切割器简支梁安装方式、发动机中置、剥叶系统轴负式布局方式利于增大刀盘的刚性。据此研制出改进样机,最后通过振动测试试验对比分析两台样机,得出刀盘的振动幅度由原来的2mm下降到0.8mm,刀盘的动态性能有了很大的改善,从而验证了此布局方式的可行性。     

整杆式巨菌草双圆盘切割装置动力学研究与参数优化

巨菌草收获机切割器的模型与工作参数直接影响到收割能耗与质量。基于虚拟样机设计技术与切割仿真理论，利用ugnx1847参数化建立整杆式巨菌草双圆盘切割器三维实体模型及巨菌草物理模型，在adams/view模块中将巨菌草茎秆柔性化，导入adams中完成虚拟样机设计并进行刚柔耦合动力学仿真分析，试验验证虚拟样机设计及仿真的正确性。以刀盘倾角、刀片刃角、刀盘转速为影响因素，切割茎秆的切割力为评价指标表征切割损耗，对影响切割力与切割损耗的因素设计三因素三水平虚拟正交试验，运用统计学软件进行响应面回归分析和方差分析。结果表明：切割器转速为480 r/min，刀片刃角为25°，刀盘倾斜角为2°时，切割力为最低水平266 N，切割损耗有效降低，为巨菌草切割器关键部位的优化设计提供理论和试验依据。     

神经网络在铲式成穴器穴孔长度试验中的应用

在对铲式成穴器穴孔长度进行二次通用旋转组合试验设计的基础上,引入基于人工神经网络的数据处理方法。分析结果表明,BP神经网络对试验结果拟合模型的相对剩余误差比回归模型拟合的相对剩余误差小,拟合精度高于回归模型,为铲式成穴器成穴质量的试验研究提供了新的数据分析方法。     

基于RSM和GA的温室风送式弥雾机喷雾效果优化分析

为了研究不同喷雾参数优化方法对温室风送式弥雾机喷雾效果的影响,在试验的基础上,分别运用二次多项式回归和BP神经网络,建立了温室风送式弥雾机喷雾分布均匀性响应面模型.结果表明: BP神经网络响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.987 1,0.134 0,而二次多项式响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.928 2,0.215 9,BP神经网络模型较高的相关系数和较低的均方根误差说明其拟合精度较高;对二次多项式回归模型寻优,预测的雾滴分布变异系数最小值为1.47%,实际值为1.58%;采用BP神经网络协同遗传算法寻优,雾滴分布变异系数预测值和实际值分别为1.21%,1.28%;表明在喷雾参数优化中,基于BP神经网络的遗传算法比二次多项式响应面法具有更好的准确性.      

王草收获机旋转刀盘式平茬切割装置设计与试验

针对目前王草缺少专用机械收获装备,传统通用型切割装置对王草平茬刈割效果不稳定等问题,设计了一种王草收获机旋转刀盘式平茬切割装置。根据王草簇状分蘖生长的生物特性和平茬刈割的收获要求,完成切割装置的总体结构设计,通过理论分析,确定了切割器和塔轮式输送器的关键结构和工作参数。利用ANSYS/LS-DYNA仿真对比单动刀切割和动定刀组合切割的切割效果,结果表明动定刀组合切割断面平整度优于单动刀切割,在刀盘低速切割时,动定刀组合的切割功耗小于单动刀切割;切割输送仿真试验表明塔轮式输送器的输送效果较好,能够实现割后王草茎秆的顺茬输送。搭建切割器试验台,采用Box-Behnken设计方法,选择动定刀间隙、刀盘转速和刀盘倾角为试验因素,留茬破头率和切割功耗为试验指标,建立了因素与指标间的回归模型,通过NSGA-Ⅱ算法,确定切割器最优参数组合为动定刀间隙2.98 mm、刀盘转速为84.7 r/min、刀盘倾角为28.65°,在此参数组合下测得留茬破头率为8.66%,单位切割功耗为7.78 mJ/mm²。在此基础上进行田间试验,试验结果与优化结果基本一致,结果表明旋转刀盘式王草平茬切...     

甘蔗收获机切刀负载压力影响因素试验研究

由于我国甘蔗大部分种植在丘陵地带,蔗地地势起伏变化较大,导致切割器切割甘蔗时出现过切或漏切以及甘蔗收获中出现收割损失大的情况。为此,对影响切割器负载压力的因素进行进一步研究,结合前课题组的研究理论分析出其影响因素有刀盘倾角、入土深度、刀盘转速、进给速度和甘蔗密度。采用ANSYS软件对刀盘倾角进行仿真分析,并通过Doehlert matrix设计试验方法进行物理试验研究,寻找最优模型关系式,最终建立切刀负载压力与影响因素之间的数学模型,为后续自动控制系统的研发打下基础。     

温度和含水率对土壤比热容影响的神经网络预测

通过二次正交回归试验研究了土壤温度和含水率对土壤比热容的影响,并建立了土壤比热容的二次正交回归模型和优化BP神经网络模型.结果表明:土壤温度和含水率的一次项对比热容的影响达极显著水平.其二次项的影响达显著水平;二次正交回归模型具有较好的拟合精度,其残差平方和为0.026 1,标准差为0.0511.但优化BP神经网络模型的最大误差值为0.036,最小误差值为0.008,其预测精度优于二次正交回归模型.优化的BP神经网络学习速率较快,当网络训练达到346步时即有效收敛,具有预测速度快、操作简便的特点.     

玉米秸秆热裂解产物产率预测分析

以影响热裂解液化过程的因素(输入功率、压差、氩气流量和进料率)为网络输入,热裂解液化产物为网络输出,应用BP神经网络模型法对玉米秸秆热裂解液化产物产率进行了预测分析,并将预测结果与非线性回归分析法进行了比较分析.结果表明,采用BP神经网络模型预测输出值与试验值间的相对误差总体上在5％之内,说明模拟预测的效果较好.对BP神经网络模型法与非线性回归方法的预测结果对比分析显示:在试验数据范围内,BP神经网络模型对玉米秸秆热裂解3种产物产率的预测值更接近试验值,计算精度比非线性回归方法略高.     

联合收获机惯性分离室工艺参数优化——基于改进BP神经网络

为了确定各因素对惯性分离室的性能的影响,以及寻找最优的参数组合,提出了一种新的BP神经网络的改进方法,对联合收割机惯性分离室的吸运系统压力损失的实验数据进行了拟合,并与二次回归模型方法进行比较。结果表明,改进的BP神经网络的拟合精度明显优于二次回归的拟合精度;同时,通过BP神经网络的优化方法求取了4个参数的最优组合值,为惯性分离室的性能研究提供了一种新的方法。     

轴承间隙对甘蔗切割器系统振动特性影响研究

为了获取轴承间隙对切割器振动特性的影响,将单刀盘甘蔗切割器简化为滑动轴承-转子弯扭耦合振动系统模型,考虑轴承间隙建立了系统动力学微分方程。运用数值计算方法,分析了系统的振动特性。结果表明,滑动轴承间隙对系统稳定性有一定影响,当间隙c=0.11mm时稳定转速带宽最大,旨在为优化选择刀盘滑动轴承间隙参数提供理论参考。     

BP神经网络在浅层地下水矿化度预

针对导致黄河下游三角洲地区土壤盐渍化的浅层地下水因素,以该地区典型区域为研究对象,将人工神经网络引入地下水矿化度的模拟和预测中,建立了基于土壤盐分、地下水埋深和pH的地下水矿化度预测的BP神经网络模型,并与多元回归模型在拟合精度和预测性能方面进行了比较。结果表明：研究区域地下水矿化度与土壤盐渍化程度呈显著的相关性,多元回归模型能较好地拟合地下水矿化度;通过网络训练确定了地下水矿化度的BP神经网络的拓扑结构为5：8：1,BP神经网络的拟合精度明显优于多元回归模型;统计检验表明BP神经网络的预测性能亦优于多元回归方法,其预测精度提高了50.1%。该研究可为黄河三角洲地区盐渍化的水盐调控和预测预报提供理论基础与决策依据。     

小型甘蔗收获机刀盘螺旋提升装置对输送影响的研究

为了分析刀盘螺旋提升装置结构与工作参数对甘蔗输送顺畅性的影响,对不同结构设计方案进行仿真分析,并采用二次回归通用旋转组合试验研究刀盘螺旋杆高度、刀盘转速、相邻输送辊高度等3个因子对甘蔗输送率指标的影响。利用SPSS软件进行回归分析和响应面分析,研究单因素与交互作用对响应值的影响。综合非线性优化方法,得到最佳参数组合,即在刀盘转速为400r/min、螺旋高203mm、输送辊高236mm时最优输送通过率可达到97.72%。     

甘蔗收割机单圆盘切割器运动学分析

通过单圆盘切割器运动方程，结合甘蔗收割要求，建立单圆盘切割器不漏割以及刀盘与甘蔗不接触的一般条件式，并对不漏割最大速比与切割器结构参数和运动参数，不接触最大速比与甘蔗相对刀盘位置和甘蔗几何参数之间的关系进行分析，为甘蔗收割机切割器结构参数和运动参数设计提供依据。