基于VMD的谷物清选筛振动分析与结构优化

针对谷物清选筛运转时转子系统不平衡引起的振动问题,该研究以上筛为鱼鳞筛、下筛为编织筛的曲柄滑块式清选系统为研究对象,测试了其振动特性,并进行结构优化以减小系统的不平衡振动。首先,分析了系统的传动方式与工作原理;其次,使用DH5902动态信号采集仪对系统展开振动测试,采集了驱动机构转子系统轴承座处的振动信号,然后对其进行时、频域分析,计算均方根、功率谱密度来衡量振动强度和主要的频率成分,在此基础上,基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和模糊熵与峭度构建的综合指标对信号进行特征提取与分析,以综合指标最小的特征分量为原始信号的敏感分量,计算并分析其包络谱,提取系统的不平衡振动;最后,采用惩罚函数法,以配重块质量和安装位置为优化变量构建优化函数对驱动机构进行优化。结果表明,清选筛不平衡振动主要分布在30.13 Hz处,振动强度为0.24～0.29 dB,优化后的配重块质量为3650 g,距离轮盘中心的偏心距为136.7 mm,在30.13 Hz处振动强度为0.11～0.12 dB,最大下降了58.62%。研究结果可为谷物联合收获机的减振分析与结构优化设计提供参考。     

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。     

食葵联合收获机圆筒清选筛结构优化与试验

为提高食葵联合收获机清选系统适应性和作业性能，该研究基于食葵脱出物物料特性，分析了圆筒清选筛筛孔尺寸、筛体安装倾角范围、助流螺旋叶片结构参数和圆筒筛转速范围，借助EDEM探究了筛体内物料运动特性及籽粒透筛特性。以“葵花363”为对象进行台架试验，通过单因素试验探究了筛体安装倾角、圆筒筛转速及喂入量对清选效果的影响，确定了各因素优选区间。根据单因素试验结果，以清洁率和损失率为评价指标开展正交试验，通过综合评分法分析得出影响圆筒筛清选效果的主次因素顺序为筛体安装倾角、圆筒筛转速、喂入量；清选装置较优参数组合为喂入量0.6 kg/s，筛网安装倾角3°，转速25 r/min，清洁率为98.92%，损失率为1.97%。以优化参数进行田间试验，清洁率为96.53%，损失率为2.08%，较风扇振动筛的清洁率提升3.32个百分点，损失率减少4.11个百分点。研究结果可为食葵机械化收获清选装置的结构设计和优化改进提供理论参考。     

半喂入四行花生联合收获机弹指筛结构运行参数优化

针对4HLB-4型半喂入四行高效花生联合收获清选环节含杂率高、损失率大、杂物堵塞等难题,创新设计了1种搭接式弹指振动筛,并开展3种传统筛体冲孔筛、编织筛、栅条筛和弹指筛的对比试验,试验结果表明弹指筛在大喂入量高效收获工况下清选效果较好。在单因素试验基础上,运用Box-Benhnken的中心组合试验方法,以弹指筛振动频率、弹指直径、弹指筛振幅和安装倾角作为影响因素,开展四因素三水平二次回归正交试验,运用响应曲面法来分析各因素对含杂率和损失率的影响效应,并对影响因素进行了优化。试验结果表明:含杂率影响显著性顺序为弹指筛振动频率(29)弹指直径(29)弹指筛振幅(29)安装倾角;损失率影响显著性顺序为弹指筛振幅(29)安装倾角(29)弹指筛振动频率(29)弹指直径;最优工作参数组合为弹指筛振动频率6 Hz、弹指直径3 mm、弹指筛振幅7 mm、安装倾角2.8?,对应的含杂率和损失率分别为2.41%、0.711%,且各评价指标与其理论优化值的相对误差均小于5%。研究结果可为4HLB-4型半喂入四行高效花生联合收获清选机构的完善设计和作业参数优化提供参考。     

甘蔗收获机切割系统轴向振动的试验研究

为了验证不同结构布局对甘蔗切割系统轴向振动的影响,该研究设计了甘蔗收获机激振试验台及其激振特性试验;并在理论分析的基础上,通过试验研究了液压油缸、发动机和物流架等构件的安装位置对切割系统轴向振动的影响规律.试验结果表明:1)液压油缸安装在车架上的位置HP3时,即在X轴正向,距离前轮正上方535 mm附近时,刀盘的轴向振...     

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。     

基于传递熵的泵站管道振动传递路径特性分析

泵站管道因结构复杂,产生多种振源,且振动的传递路径难以确定,对输水管道的安全运行具有较大威胁。针对此问题,以某泵站管道为研究对象,结合原型观测数据与传递熵方法识别主振源的振动传递路径;并以信息传递率为定量标准,验证管道振动传递路径的有效性。结果表明：稳定运行及开机时,叶频引起的振动为主振源,并由弯管或三通管处向其他部位传递,其信息传递率均值分别为27.2%与42%;关机时,水流脉动及管-水耦合引起的振动为主振源,且振动主要在阀门与弯管或三通管之间呈周期性传递,信息传递率均值为51.4%;稳定运行时信息传递率较低,表明在镇墩控制下,管道稳定运行时传递能量较少,但开关机时,管道阀门、弯管及三通管处仍有较大振动能量传递。本研究方法受管道结构影响较小,能准确识别管道主振源,且从能量角度识别振动传递路径,相较于传统方法更加高效、直观。研究结果有助于准确识别泵站管道主振源的振动传递路径,展现管道各工况下的危险部位,并提出减振措施,为泵站管道运行管理提供理论依据。     

基于改进UNet模型的油茶果振动采摘点定位方法

针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con（连果枝）、danger（危险区）和br_pro（优先采收区域）的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。     

基于超宽带无线定位的农业设施内移动平台路径跟踪研究

为实现农业设施内车辆自动导航,提出了一种基于超宽带(ultrawideband,UWB)无线定位的路径跟踪方法。运用4个基站组建UWB无线定位系统,采用加权最小二乘法(weighted least squares, WLS)法解超静定方程组,提高了移动标签的定位精度。重新定义前视距离,根据车体航向与前视直线的夹角界定车体偏差程度,并提出基于动态前视距离的改进型纯追踪模型。在MATLAB 2016a软件环境下的仿真说明该文算法优于采用固定视距的传统纯追踪算法,并进行实车试验。结果显示,在UWB定位系统的引导下,车体在不同初始状态下均能很好地收敛到期望直线,当速度为0.5 m/s时,在4种初始状态下进行直线跟踪,稳态偏差为5.4～8.4 cm,稳态偏差均值为6.3 cm。在矩形路径跟踪时,当横向偏差和航向偏差均为0的初始状态下,全程平均偏差为20.6 cm,跟踪偏差主要出现在90°转向处,最大偏差为85.5 cm,说明改进后的纯追踪算法的路径追踪质量均优于采用固定视距的传统纯追踪模型,能满足农业设施内移动平台自动导航的需求。该方法可为农业设施内车辆导航提供新思路。     

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。     

风筛选式油菜联合收割机清选机构参数优化与试验

为分析油菜田间实际收获作业状态时风筛选式油菜联合收割机清选机构参数对清选损失率和籽粒含杂率的影响,基于双滚筒风筛选式可移动田间联合收获试验平台,对振动筛振幅、曲柄转速、风机转速和风机倾角4个参数进行了Plackett-Burman试验和响应面回归试验,试验分析表明振动筛振幅和曲柄转速是影响清选损失率的主要因素,风机转速是影响籽粒含杂率的主要因素。采用响应面试验方法分析了单因素和双因素对清选效果的影响,建立了清选损失率和籽粒含杂率的回归数学模型并优化求解了一组最优参数组合,以一组接近最优参数组合:振动筛振幅35 mm,曲柄转速392 r/min,风机转速1 750 r/min,风机倾角29°进行了试验验证,清选损失率和籽粒含杂率分别为0.90%和0.45%。理论求解的清选损失率和籽粒含杂率分别为0.38%和0.48%,与试验值的绝对误差分别为0.52%和-0.03%,籽粒含杂率误差较小,清选损失率误差较大。与该清选机构常用工作参数时的清选损失率和籽粒含杂率对比,清选损失率降低了61%,籽粒含杂率降低了58%。该研究结果和优化方法可为风筛选式油菜联合收割机清选机构的参数选择和优化提供参考。     

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。     

基于称重法的联合收获机测产方法

针对精准农业田间信息获取技术的研究,提出了一种基于称重法的联合收获机收获粮食产量分布信息测量方法。该方法利用传统联合收获机的粮食传输特点,采用了螺旋推进称质量式技术实现了联合收获机产量流量测量,解决了计量装置、动力直接传输和有效信号提取等问题。利用短时小波滤波等方法处理实时流量数据,结合全球定位系统（GPS）定位信息实现了联合收获机粮食流量动态计量以及田间粮食产量分布信息的获取。试验结果表明,台架试验误差小于2%。该方法可以完成粮食产量分布信息的获取工作。     

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。     

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。