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1.
2.
基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。 相似文献
3.
研制了2CZD-1型段茎式甘蔗种植机,可一次性完成甘蔗种植的开沟、施肥、自动取种、自动排种、覆土和覆膜等工序,适用于宽窄行甘蔗种植。设计了机架、取送种机构、转盘施肥机构、旋耕覆土机构、覆膜机构和液压传动系统等结构,其中取送种机构采用排冗结构实现均匀排种。利用有限元分析软件ANSYS对甘蔗种植机的机架进行模态分析,并通过田间试验获得甘蔗种植机的覆土厚度合格率、种植密度、伤芽率、漏植率及总排肥量稳定性变异系数等性能参数。模拟结果表明,当激励频率为8~80 Hz时,机架容易发生共振,且最大位移可达28.12 mm。田间试验表明,该种植机的种植密度为142325芽/hm^2,覆土厚度合格率为93.6%,伤芽率为2.8%,漏植率为4.7%,种植深度合格率为89.3%,总排肥量稳定性变异系数为5.8%,工作生产率为0.32 hm2/h,符合甘蔗种植机的设计要求,能够显著提高甘蔗种植的效率。 相似文献
4.
采用湿法工艺生产玉米变性淀粉时,湿淀粉通常采用气流干燥,根据用户需要,设计了一套负压气流干燥设备来满足玉米变性淀粉的干燥。文章介绍设备主要结构、工作原理,并对干燥必需的能耗、所需的风量和热量、干燥管的长度、引风机功率等参数进行计算。设备经过实际生产使用,能够满足玉米变性淀粉的干燥要求。 相似文献
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8.
研究了不同热泵干燥温度下小黄鱼的干燥特性,并对其干燥品质进行分析。结果表明在干燥温度55℃、铺放密度为6.48 kg/m2的条件下干燥时间为13.5 h,干燥品质最优。在综合考虑能耗、企业加工条件和产品品质的前提下,将生产工艺参数确定为:干燥温度60℃、铺放密度为6~7 kg/m2,干燥时间为10~12 h。根据企业日处理量5.5~6.0 t的加工要求,通过对产能核算及加工成本计算,确定设备选型方案为:1台GHRH-510型热泵干燥机与2台GHRH-340型热泵干燥机,该方案投资回报期短,社会效益明显。 相似文献
9.
离心式撒肥机撒肥部件研究设计 总被引:8,自引:0,他引:8
通过分析推肥板在撒肥圆盘上的布置对肥料颗粒在撒肥圆盘上运动的影响,得出推肥板在撒肥圆盘上的布置形式,计算了肥料颗粒的抛撒半径。据此设计了一种离心式撒肥机用的撒肥部件,并简介了撒肥部件的结构及参数的确定。试验及大面积生产考核证明,该离心式撒肥部件效率高,肥料撒施均匀,能够满足新疆兵团农场对全耕层施肥的要求。 相似文献
10.
基于视觉的苗期作物和杂草的图像分割技术逐渐成熟,通过视觉技术对苗期作物进行精准识别和定位,是实现株间除草的关键技术和难点。作物的精准识别首先需要利用颜色特征将图像中的作物、杂草和土壤背景进行分割;其次利用实际识别对象的位置特征,形状特征,纹理特征,光谱特征等构造新的特征向量,结合成熟的分类算法对作物和杂草进行特征分类识别。针对棉苗和大豆苗,主要提取位置特征、形状特征,多采用支持向量机为主分类算法;针对玉米,主要提取位置特征、纹理特征,多采用人工神经网络为主的分类算法;针对部分蔬菜苗,主要提取形状特征、光谱特征,多采用算法结合的优化算法,具体实现时需要根据离线样本学习的结果来平衡苗期作物的识别准确率与实时性。在目前的算法中,主要存在三方面的问题:作物特征提取效果易受到遮挡、光照等干扰;分类算法目前还不能得到非常令人满意的准确性和实时性;目前算法一般是针对某种时段的作物,不具有通用性。这些都是后续算法研究中需要进一步解决的问题。 相似文献