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。     

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。     

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。     

基于功率测量的联合收获机喂入量检测方法研究

为了准确分析联合收获机不同喂入量检测方法的精度,提出基于割台主动轴功率和倾斜输送器功率的2种喂入量检测方法。以河北冬小麦作为试验对象,以新疆-3型联合收获机为试验平台,进行了喂入量检测系统田间试验。喂入量检测系统包括割台主动轴扭矩传感器、倾斜输送器动力轴扭矩传感器、割台主动轴转速传感器和车载工控机等。对2种喂入量检测方法进行分析,根据试验数据分别建立计算模型,将2种方法的检测结果与实测结果进行对比,结果表明,基于割台主动轴功率的喂入量检测方法平均相对误差为19. 6%,基于倾斜输送器功率的喂入量检测方法平均相对误差为16. 1%。2种方法的检测精度在一定程度上能满足田间应用需求,基于倾斜输送器功率的喂入量检测方法检测精度稍高。     

基于改进算法的小麦收获机作物密度检测研究

针对谷物联合收获机喂入量实时调整的需求,研究成熟期作物密度与收获机喂入量间的函数关系。首先对图像进行灰度化与中值滤波处理,然后以改进的图像分割算法获得了更为准确的图像分割阈值,从而将作物的谷、叶从背景中分割出来。在此基础上,以数据拟合的方式得到小麦收获机喂入量随图像像素的变化模型,为谷物收获机实时、精准地控制喂入量提供可行的方案。     

联合收获机多传感器信号采集与数据处理系统

多传感器信号采集与数据处理是联合收获机作业流程监测与控制的基础工作。使用微处理器C8051F020的定时器/计数器和标准输入/输出接口（I/O）进行了多路霍尔转速传感器信号的采集,并通过串口通信接收损失量传感器与喂入量传感器的数据。微处理器C8051F020对数据进行处理与存储,控制240×128点阵式液晶显示器进行数据的实时显示与故障报警,根据数据处理结果控制联合收获机前进速度,进行故障分类处理,并通过串口通信实现存储数据的发送与打印。试验表明,系统工作稳定、可靠, 可以实现联合收获机作业流程监测与控制系统的集成化,并能在联合收获机测控系统的应用中节约成本、增加效率。     

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。     

稻麦联合收获机拨禾轮转速自动控制装置研制

稻麦联合收获机拨禾轮转速对作业质量影响较大,拨禾轮转速过低导致作物喂入不及时,拨禾轮转速过高导致作物过度击打而造成落粒损失。若拨禾轮转速能够随作业速度自适应调节,将很大程度上降低割台损失。针对这一问题设计一种稻麦联合收获机拨禾轮转速自动控制装置,使拨禾轮以适当转速稳定转动。重点对拨禾轮驱动机构、转速测量装置和转速控制器进行设计。转速控制器采用PID控制算法比较实际转速和目标转速的大小并确定合理的电机转速控制信号,使拨禾轮主轴以目标转速旋转。性能测试结果表明,所研制的稻麦联合收获机拨禾轮转速自动控制装置的转速控制误差小于3.5 r/min,最大相对转速误差为8.6%,其控制稳定性和可靠性能够满足稻麦联合收获机田间作业的基本要求。     

玉米青贮收获机多参数检测系统设计与试验

针对当前玉米青贮收获机作业参数人工检测效率低、自动检测手段匮乏、检测参数间相互独立、难以支撑关联分析等问题,设计了基于CAN总线和虚拟仪器的玉米青贮收获机田间多参数检测系统。该检测系统由作业质量检测装置、机械部件工况检测装置、液压部件工况检测装置和上位机监测软件构成,可以实现发动机输出转速与扭矩、割茬高度、收获生产率、割台工作转速与扭矩、切碎辊工作转速与扭矩、抛送风机工作转速与扭矩、行走部件转速与扭矩、喂入部液压泵输出流量与压力等多种参数的系统性测量与综合分析,并结合现行标准用于玉米青贮收获作业的整机合格性评价。田间试验结果表明,多参数检测系统能够实现玉米青贮收获机作业参数的全面、动态、连续和稳定测量。其中,扭矩参数静态测量的最大相对误差在±0.5%范围内,空载工况下的试验组间均值差异性不大于0.75 N·m,试验组内重复性测量最大极差为1.28 N·m,最大变异系数为0.012;收获工况下的检测数据与实际工况始终保持一致,可以准确获取不同机器参数下的整机转速与扭矩动态变化趋势;液压流量参数测量的最大相对误差为1.13%,额定作业工况下的相对误差为0.53%;收获生产率参数测量的模型回...     

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。     

纵轴流玉米脱粒分离装置喂入量与滚筒转速试验

在玉米籽粒直收过程中,脱粒滚筒转速与联合收获机的额定喂入量相匹配才能发挥出最佳的作业效果。为了获得不同喂入量时玉米联合收获机最优的滚筒转速范围,设计了一种零部件可更换、结构参数和工作参数均可调的纵轴流玉米脱粒分离装置,并在自主研制的试验台上以脱粒滚筒转速、喂入量为影响因素,以籽粒破碎率、未脱净率为性能指标进行玉米脱粒试验。通过台架试验、回归分析和单变量求解,最终确定了不同喂入量的最优滚筒转速范围:喂入量为8 kg/s时,最优的滚筒转速为254~486 r/min;喂入量为10 kg/s时,最优的滚筒转速为278~466 r/min;喂入量为12 kg/s时,最优的滚筒转速为313~445 r/min。在以上条件下籽粒破碎率均小于5%,未脱净率小于2%,达到了国家和相关标准的要求。     

自控玉米收获机控制算法协同分析

以玉米收获机控制算法为研究对象,对玉米收获机作业过程进行分析,建立收获机行进速度和脱粒滚筒转速之间的控制模型,研究喂入量与玉米收获损失率之间的关系。基于协同分析的方式,利用MatLab模糊控制推理模型搭建玉米收获机行进速度、拨禾切断装置转速、输送装置转速以及脱粒滚筒装置转速之间的相互影响关系。实验数据表明:各装置转速随着喂入量的变化而变化,拨禾切断装置和输送装置的转速变化时机与喂入量变化时机基本相同,脱粒滚筒转速变化存在相对延迟。     

甘蔗联合收获机运行工况数传终端的设计与试验

针对现有甘蔗联合收获机信息化水平低、相关参数监测系统缺乏等问题,设计了甘蔗联合收获机运行工况数传终端。通过对甘蔗联合收获机发动机参数、关键工作部件的扭矩与转速信息进行实时监测、自动记录并保存,从而实现作业质量的监测,且数传终端可将数据传至云平台,实现大量数据的存储和处理。试验台试验表明：数传终端能够建立一种连续、稳定、可靠的甘蔗联合收获机多信息采集方法,可有效地对收获机运行工况信息进行管理。     

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。     

联合收割机喂入量检测方法研究

为了对比不同喂入量检测方法的性能,并明确不同作业状态参数对联合收割机喂入量的表征程度,设计了基于割台传动轴扭矩、脱粒滚筒轴扭矩、过桥底板压力、割台传动轴转速、过桥轴转速及脱离滚筒轴转速这6个变量的喂入量间接检测系统。以南粳9108为试验对象,以中联重科4LZT-6.0ZE型联合收割机为试验平台,进行了系统试验,并通过数据采集卡采集各传感器输出,对输出数据进行了性能分析及主成分分析。试验及分析结果表明:扭矩系统整体性能优于压力系统,割台主动轴扭矩、脱粒滚筒轴扭矩、过桥底板压力及三轴转速对喂入量变化的贡献率达85%以上,且脱粒滚筒轴扭矩对于喂入量变化的表征程度最高。研究结果为联合收割机喂入量检测方法优化提供了参考。     

联合收获机监控系统研究现状

联合收获机监控系统主要是对谷物损失、产量、喂入量和工作部件工作状态进行在线监测,并对喂入量进行自动控制以提高其收获效益。为此,分析了目前国内外在线监测系统现状,对比了控制系统发展状态,指出国内外存在的差距,得出将CAN总线技术、网络技术等应用在收获机械上促使监测系统与控制系统综合发展从而使联合收获机智能化发展的总体趋势。     

油菜收获机割台螺旋输送器间隙自适应调节机构研究

针对油菜联合收获过程中由于喂入量波动导致割台螺旋输送器堵塞的问题,设计了一种割台螺旋输送器间隙自适应调节机构,实现喂入量变化时实时改变滑块位移以自动调节输送器与底板之间的间隙。输送器动力学与运动学分析确定了调节机构预紧弹簧最大预紧力和调节位移分别为366 N和50 mm。运用扭矩传感器和高速摄像技术分别开展输送器扭矩和调节位移的性能试验,当弹簧预紧力和刚度分别为293 N和12.65 N/mm时,输送器扭矩为8.267 N·m,减少了40.7%,调节位移为10.2 mm,调节机构性能较优。调节机构对输送器性能影响试验结果表明:增设间隙自适应调节机构可明显降低扭矩并增加最大喂入量,螺旋输送器转速为150 r/min时扭矩减小了23%;转速为200 r/min时,最大喂入量增加至3.5 kg/s,提高了16.7%。喂入量在不大于3.0 kg/s范围内波动时,试验组最大扭矩小于对照组,说明调节机构可较好适应喂入量的波动。田间试验表明间隙自适应调节机构可提高输送器对喂入量的适应性,避免割台堵塞,后续的脱粒装置、清选装置等工作部件未发生堵塞,油菜联合收获机可正常工作。     

玉米青贮机械化收获技术试验

<正>为了探讨青饲料联合收获技术及机具在甘肃省的地区适应性,在武威市凉州区建立试验点开展试验,按照《DG/T052-2016青饲料收获机》、《DB13/T2388-2016自走式青饲料收获机通用技术要求》进行试验,监测青饲料联合收获机械的生产效率、生产成本、收获效果(喂入量与割茬高度)、秸秆揉搓粉碎效果、籽粒破碎效果和收净率等技术数据,现场调查机械作业效果,通过对比试验综合     

联合收获机脱粒滚筒角速度控制优化设计——基于小波神经网络

脱粒滚筒是联合收获机的核心部件,其性能决定了联合收获机的工作质量和生产效率。由于不同地块和不同作物的湿度、密度不同,联合收获机的行走速度和喂入量也不同,因此脱粒滚筒的转速也应做出适当的调整,使滚筒的线速度保持在一个有较好脱粒效果的状态。为此,提出了一种新的双滚筒脱粒滚筒结构,该结构利用传感器采集滚筒信息,形成了滚筒转速的闭环反馈调节机制,并采用小波神经网络算法对转速的精度进行调节,提高了脱粒滚筒的作业精度。最后,对基于小波神经网络算法的双滚筒脱粒滚筒的性能进行了实验测试和仿真模拟,测试和仿真模拟得到的籽粒破碎率基本吻合,验证了实验的可靠性。对滚筒的脱净率进行了进一步的实验测试发现,利用神经网络算法和小波神经网络算法的脱粒滚筒脱净率都比较高,且小波算法要比单纯使用设计网络算法脱净率高。     

基于激光对射阵列的谷物流量监测装置研究

针对联合收获机刮板式输粮装置内谷物分布不均、流量难以准确测量的问题,开展了刮板式输粮的联合收获机谷物流量监测方法研究,设计了基于激光对射阵列的谷物流量监测装置,主要由激光对射阵列、升运器转速传感器、数据处理模块和谷物流量计量显示终端组成。当升运器刮板输送谷物经过激光对射阵列时,会阻断激光发射器发出的红外光线,激光接收器由于无法接收到红外光信号,输出信号发生变化,通过定时采集激光接收器输出信号变化可获取谷物分布信息;同时,升运器转速传感器输出转速信号,谷物流量数据处理模块将采集到的升运器转速信号和激光对射阵列信号经滤波、整形后,与人工测定的谷物容重信息送至谷物流量计量软件系统,以分层积分法处理后,将谷物流量、谷物容重和升运器转速实时显示在终端上。为了验证基于激光对射阵列原理的谷物流量监测装置性能,选择含水率为14.7%的南梗5055号水稻,开展了室内台架试验。结果表明:谷物含水率相同的情况下,基于激光对射阵列原理的谷物流量监测装置室内台架试验测量结果相对误差≤3.00%,为田间谷物流量在线监测提供了技术基础。