割前摘脱收获机立式离心分离复脱清选装置优化

针对水稻割前摘脱脱出物草谷比低和处理量大的特点,为提高谷物脱出物的处理能力,设计了一种可循环喂入的立式离心分离复脱清选装置并对其进行了响应面优化试验。以喂入速度和螺旋输送器转速为影响因素,以分离率、复脱率和破碎率为试验指标,通过二次正交旋转中心组合试验得到了其性能指标和工作参数的响应曲面模型。利用Design-Expert软件分析各参数对性能指标的交互作用可知,输送器转速对分离率、复脱率和破碎率的影响较大,而喂入速度则较小。通过多目标优化,得到最佳工作参数:输送器转速541.4 r/min、喂入量1.226 kg/s;在该参数组合下的期望结果:分离率为90.4%、复脱率为66.1%、破碎率为0.77%;在该参数组合下的验证性试验结果:分离率为89.4%、复脱率为65.2%、破碎率为0.83%。结果表明立式离心分离复脱清选装置处理效率高,谷物损伤小,能够适应对割前摘脱脱出物的处理要求。     

小型水稻联合收割机旋风分离清选装置的结构优化与试验

旋风分离清选装置具有体积小、重量轻、结构简单等优点,现已广泛应用于小型水稻联合收割机。但其清选过程中仍存在损失率高、湿物料清选效果不佳等问题,通过对旋风分离筒内部结构进一步优化与改进,并运用Fluent 15.0软件对优化前后的分离筒内部气流场进行了比较分析。以吸杂风机转速、扬谷器转速、挡板倾斜角度为试验因素,清洁率和损失率为性能评价指标,运用三元二次正交试验方法进行了台架试验,试验结果表明:当吸杂风机转速为2 452 r/min,扬谷器转速为783.8 r/min,挡板倾斜角度为41°时,装置性能最佳,此时清洁率为98.26%,损失率为0.003 5%。对照试验结果表明:脱出物含水率越高,装置优化后性能提升效果越明显,该结果可为后期旋风分离筒结构优化设计提供参考。     

切流式花生全喂入联合收获机清选机构设计

针对切流式花生全喂入联合收获机清选环节果杂分离不清、损失率高、缠膜挂秧、筛面堵塞等难题,该文设计了一种风筛组合、无阻滞、大小杂并除的清选机构,其主要由上层筛(杆筛)、下层筛(多阶弹性筛和后筛)、抖草轮、偏心套、风机等组成。该文运用动态静力学方法研究了筛面物料的相对运动,分析了物料相对筛面上滑、下滑、从筛面跃起的极限条件,确定了振动筛主要运动参数的理论值域;运用达朗伯原理开展了交变载荷下筛体的受力分析,确定了筛体关键结构参数。该文对影响清选作业质量主要因素开展了试验研究,试验结果表明:影响清选机构综合作业质量的主次作用因素为主风机转速、振动筛振幅、振动频率,较优参数组合为主风机转速2 100 r/min、振动筛振幅12.5 mm、振动频率9Hz,此时清选损失率5.03%、荚果含杂率5.39%;清选机构作业顺畅性较好,较少出现缠膜挂秧、筛面堵塞现象。研究结论可为切流式花生全喂入联合收获机清选机构的设计提供理论参考。     

基于鲁棒反馈线性化的联合收获机割台高度控制策略

谷物联合收获机割台高度控制非常重要，有效的割台高度控制有助于提高喂入量的稳定性、降低整机各环节的负荷波动。本文提出一种基于鲁棒反馈线性化的割台高度控制策略，该方法可以使割台跟随地面起伏进行俯仰控制调节。首先，基于割台结构和动力学分析建立系统数学模型，选取正弦角度的近似约简条件，将多变量的复杂非线性系统线性转换为典型的非线性系统；通过分析传统的反馈线性化控制研究可控仿射的模型构建方法，在集成鲁棒优化设计控制器基础上，提出鲁棒反馈线性化（Robust feedback linearization，RFL），通过构建灵敏度方程、选取增益来稳定系统；选取液压控制机构，根据控制液压输出的电流参数设计为基于鲁棒反馈线性化控制系统的控制器。将传统的PID控制和本文提出的鲁棒反馈线性化控制进行对比实验，结果表明，在不同行驶速度、地形正弦振幅和地形周期条件下，鲁棒反馈线性化控制下的高度误差均小于传统的PID控制；以3种不同行驶速度在同一起伏地面上行进，鲁棒反馈线性化控制下的高度误差受行驶速度增加的影响小于传统的PID控制。     

间作模式下小麦联合收获机清选装置CFD-DEM气固耦合仿真与试验验证

为了提高间作模式下小麦联合收获机清选性能，研究旋风分离筒内流场和颗粒的运动状态，探索分离筒的最佳工作参数组合，运用离散元法和计算流体力学耦合的方法分析了气流与颗粒的相互作用，以喂入速度、吸杂压强、筒体高度、下椎体角度为试验因素对清选过程进行了仿真正交试验，对最佳清选参数组合完成了田间试验验证。结果表明:气流在分离筒内形成内、外旋涡，内漩涡的运动使短茎秆进入吸杂管道，籽粒在外旋涡的作用下滑落到集粮盘；仿真试验的最佳参数组合为喂入速度12 m·s^-1吸杂压强-1 800 Pa、筒体高度350 mm、下椎体的角度65°，得到的清洁率和损失率分别为92.18%和1.99%，与田间试验的误差分别为2.947%和7.428%。     

浙江山茶花病虫害防治初探——以景山茶花专类园为例

温州景山公园茶花园内茶花丰富，茶花开放时间从1 1月左右陆续开放至来年5月，花期时间长、花色艳丽、花型丰富。通过对温州景山茶花园茶花病虫害进行记录，结合防治，提高茶花开花期品质和赏花品质。     

斜置切纵流联合收获机脱粒分离装置结构参数优化

为满足我国现阶段高产水稻的收获要求,对自行研制的履带式斜置切纵流联合收获机进行了结构改进,构建了载荷测试系统,并在田间开展了三因素三水平的正交试验,分析了切纵流滚筒转速、切流滚筒凹板筛结构形式、斜置纵轴流螺旋喂入头与导流罩径向间隙等因素对脱粒分离性能的影响,使用极差分析法对斜置切纵流联合收获机脱粒分离装置的结构参数进行了优化。优化结果表明:切流滚筒转速和纵轴流滚筒转速分别为862、806 r/min,切流凹板筛过渡段为导向、分离孔式,螺旋喂入头与导流罩径向间隙为50 mm时,整机的脱粒分离性能较优。脱粒分离总损失率为0.62%,脱粒分离总功耗为40.42 k W。     

稻麦联合收获机分段式脱粒装置设计与优化

针对纵轴流联合收获机在收获稻麦时出现的脱粒不彻底、分离不完全等问题,该研究设计了一种分段式纵轴流脱粒分离装置。该装置主要由锥形脱粒滚筒、脱粒强度可调式凹板筛、360°分离式凹板筛、作业参数电控调节系统等构成。通过单因素试验,分别获得了脱粒强度可调式凹板筛的开关板针对小麦和水稻脱粒的最佳开关状态。为寻求装置作业参数对脱粒效果的影响规律及最优参数组合,进行了多目标优化试验。以滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、凹板筛分离间隙及喂入量作为影响因素,以破碎率、损失率、脱出物含杂率为试验指标,建立了破碎率、损失率、脱出物含杂率的数学模型。试验结果表明:各因素对破碎率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、凹板筛脱粒间隙、导流板角度、喂入量、凹板筛分离间隙;对脱出物含杂率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、喂入量、凹板筛分离间隙;对损失率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、喂入量、凹板筛分离间隙。通过多目标参数优化分析,确定装置进行小麦脱粒的最优作业参数组合为脱粒滚筒转速905 r/min、导流板角度69°、凹板筛脱粒间隙18 mm、凹板筛分离间隙19 mm、喂入量4 kg/s。在该参数组合条件下进行了田间验证试验,结果表明,与常规纵轴流脱粒装置相比,整机作业破碎率由1.46%降为1.00%,含杂率由1.85%降为1.43%,损失率由1.72%降为1.20%,各指标实测值与模型优化值的相对误差均小于5%,满足国家相关标准要求。该装置有效解决了破碎率高、脱粒不干净、分离不彻底的问题,研究结果可为纵轴流联合收获机脱粒装置的结构改进和作业参数优化提供参考和依据。     

胡萝卜联合收获机单圆盘对顶切割装置设计与试验

针对胡萝卜联合收获过程中对顶切割装置作业后胡萝卜损伤率高、切净率低等问题,设计了一种单圆盘对顶切割装置,并阐述了其主要结构及工作原理。在统计分析胡萝卜基本物理特性的基础上,通过理论计算确定了斜拉式导向齐平对顶机构的两对齐基板间距、拉齐区长度和对齐基板斜边角度等主要结构参数,达到胡萝卜茎叶精准拉齐的目的。以螳螂前肢胫节曲线为原型,将拟合优化后的曲线形状应用至圆盘动割刀和直割刀刃口上,构建切割机构-胡萝卜茎叶力学模型,分析其满足胡萝卜被高效切断的条件。对圆盘割刀进行运动学分析,建立圆盘割刀前进方向的运动学模型,确定影响装置工作性能的因素为胡萝卜输送速度和圆盘割刀转速。以胡萝卜收获机夹持输送皮带轮转速(胡萝卜输送速度)和圆盘割刀转速为试验因素,以胡萝卜根茎损伤率、茎叶切净率、切割平整度为试验指标,进行了二因素五水平二次正交旋转组合试验,通过对试验结果进行分析优化,确定最佳参数组合。结果表明,当胡萝卜收获机夹持输送皮带轮转速为113 r/min、圆盘割刀转速为156 r/min时,对顶切割装置性能最优,此时胡萝卜损伤率均值为0.53%、切净率均值为95.41%、平整度均值为94.10%。对优化结果进行田间试验验证,验证结果与优化结果基本一致,作业过程中装置工作平稳。     

基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测

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。