联合收获机籽粒损失监测传感器性能标定试验

设计了由升降平台、升降驱动装置、给料装置、传感器安装平台等构成的籽粒损失监测传感器标定试验台;选取饱满小麦籽粒、不饱满小麦籽粒和不同长度茎秆等物料运用标定试验台对籽粒损失监测传感器在不同安装高度及不同安装角度情况下进行实验室内标定.室内试验表明,针对含水率不同的小麦样品籽粒损失监测传感器的测量误差能限制在4.8％以内;根据室内试验标定结果确定了籽粒损失监测传感器在监测夹带损失时的安装位置,田间试验表明,夹带损失最大监测误差为3.40％.     

基于Kalman滤波的联合收获机籽粒清选损失监测研究

为了解决谷物籽粒撞击信号码间串扰问题,实现联合收获机工作过程中谷物损失量的实时监测,并提高监测的精度,设计了一种新的籽粒清选监测系统。该系统采用Kalman滤波的方法缩短了籽粒撞击板信号的衰减时间,从而可以有效地降低信号的码间串扰。为了验证系统的有效性和可靠性,对籽粒清选系统进行了测试,选取了两组饱满程度不同的籽粒作为研究对象,通过测试得到了两组籽粒的撞击电压响应曲线,并分别对比了Kalman滤波和未滤波的信号衰减曲线和籽粒的清选误差。由对比结果可以发现:Kalman滤波能明显地缩短信号的衰减时间,降低了籽粒间码间串扰对系统监测精度的影响及清选误差,大大提高了籽粒损失监测系统的工作效率,为联合收割机的优化设计提供了理论参考。     

玉米联合收获机清选损失监测装置设计与试验

针对玉米籽粒收获时,损失率检测不准的问题,以压电薄膜作为敏感材料,设计了一种由冲击传感器、信号处理电路和安装装置等组成的玉米收获机籽粒清选损失监测装置,并采用支持向量机多分类算法提取玉米籽粒冲击信号,实现了玉米籽粒损失的实时监测。首先,在不同冲击角度和高度的试验条件下,对不同大小的玉米籽粒和杂余进行冲击信号的采集试验,提取冲击信号的主要特征。采用支持向量机多分类算法对模型进行训练,并在监测装置上实现实时分类。使用不同品种和含水率玉米对分类模型进行验证。然后,在不同风机转速和清选筛开度条件下,得到测试时间内传感器检测的籽粒数与总损失量之间的关系,并根据谷物流量值,计算得到实时的清选损失率。最后,将该监测装置安装在4YL-8型玉米联合收获机上进行田间试验。结果表明,该监测装置与人工检测相比,平均相对误差为12.98%,可以为收获机的控制提供反馈信息。     

基于EMD的联合收获机籽粒损失监测传感器设计与试验

玉米清选损失监测受清选脱出物种类多样、环境噪声复杂等影响严重,为了解决清选损失监测精度差、效率低的问题,设计了一款基于最小能量准则EMD（Empirical mode decomposition）去噪方法的清选损失监测传感器,实现了对采集信号中的振动、工噪和杂余等信号分离。利用Matlab仿真对模拟信号进行去噪,与小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法相比,基于最小能量准则EMD去噪方法在不同信噪比下均方根误差（RMSE）最小,为0.1698,信噪比（SNR）最高,为12.7453,处理后的信号最接近原始信号。为验证该方法的实用性,以籽粒损失率分别为0、5%、10%、15%和20%的冲击样本开展损失率监测传感器台架试验,结果表明：该传感器最小检测误差为1.8%,最大检测误差为3.9%,对比小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法所得试验数据,最小能量准则EMD去噪方法的平均误差分别减小了2.12、4.40、6.52个百分点,与仿真试验结果一致。该研究对于提高玉米清选损失率检测精度特别是信号处理过程中去噪方法的研究具有重要意义。     

花生联合收获机清选装置试验研究

进行了半喂入花生联合收获机花生脱出物组成成分的比例、组成成分尺寸和外形差异、悬浮速度,以及摘果辊下方分布等清选特性试验和检测。优化设计后的清选装置安装在半喂入花生联合收获机上,进行了田间正交试验,得到了影响清选性能的因素主次顺序为振动筛频率、风机转速、振动筛倾角、风机出风口角度;最优参数组合为振动筛频率7Hz,风机转速900r/min,振动筛倾角8°,风机出风口角度17°。优化设计后的清选装置能应用到国产某型号花生联合收获机上,经田间收获试验验证,达到设计要求。     

纵轴流联合收获机双层异向清选装置设计与试验

针对传统纵轴流联合收获机清选系统单层筛架在作业过程中存在大喂入量下损失率和含杂率高等问题,设计了一种结构紧凑、清选能力强、清选效果好的双层振动清选装置,提出了双层异向独立振动的玉米籽粒清选方式,分析确定了筛面和物料的运动规律、清选筛和双风道的结构参数以及传动机构的运动参数。以籽粒含杂率、籽粒损失率和分布比例为评价指标,对曲柄转速进行单因素试验,确定最佳工作参数为上曲柄转速220r/min、下曲柄转速190r/min;选取上筛曲柄长度和下筛曲柄长度为试验因素,进行了两因素三水平正交试验,确定较优组合为：上、下筛曲柄长度分别为50mm与40mm。在较优水平组合下,以8kg/s的喂入量进行验证试验,试验结果表明籽粒损失率为0.45%,籽粒含杂率为0.76%,籽粒分布比例为1.92%,清选效果较好,能满足清选性能要求。     

基于STM32的联合收获机清选损失监测装置的研制

联合收获机清选损失率是评价其工作性能的重要参数,也影响着驾驶员对联合收获机作业的调整。针对目前联合收获机谷物清选损失实时测量精度不高的问题,设计了一种基于STM32F407的谷物清选损失监测装置,包括损失信号传感器、信号处理模块、单片机、CAN总线、LCD显示、报警模块及电源模块。装置能够快速反映籽粒冲击情况,实时采集联合收获机清选损失信号,同时通过CAN总线同步接收联合收获机的相关作业参数,由清选损失计算模型综合上述参数得到实时清选损失率,并将其发送至总线,方便其他系统获取使用。台架实验表明:装置标定误差小于4.53%,能实现与总线的数据交换,实时显示清选损失率;当损失率超标时,能及时提醒驾驶员进行作业调整。     

花生联合收获机风动抛撒清选装置的研究

清选装置作为花生联合收获机的重要部件,其清选能力直接影响到花生联合收获机的作业效率。针对4HBL-2型花生联合收获机在收获过程中清选效率低、含杂率高及杂物容易堵塞筛网等问题,设计风动抛撒清选装置。并对清选装置进行结构设计与性能研究,确定该装置的最优结构设计和工作参数:清选装置抛料板安装角度15°,滚筛体转速40 r/min,聚风口的高度180 mm,风机出风口角度10°,大大提高了花生收获效率,降低花生收获成本。     

油菜联合收获机脱出物清选试验台

设计了一种离心气流清选和回转筛选组合式的风筛式清选试验台,论述了该试验台的基本结构和工作原理,分析确定了主要结构和运行参数。试验研究了离心风机转速、清选筛转速、筛面型式和提升螺旋输送器转速等主要影响因素与清选性能指标的关系,结果表明影响清选性能的因素主次顺序为清选筛转速、离心风机转速、筛面型式、提升螺旋输送器转速,且在离心风机转速为2200 r/min,清选筛转速为60 r/min,筛面体采用长对角线6.7 mm、短对角线4.0 mm的菱形孔网眼筛,提升螺旋输送器转速为1150 r/min时,清选性能指标达到最优。     

谷物联合收获机清选技术与装置研究进展

我国谷物联合收获机普遍存在作业性能和效率难以兼顾、适应性不强、信息化智能化程度较低等问题,清选装置作为联合收获机最核心的工作部件之一,直接影响着整机的作业性能。如何提高清选装置的性能和效率是现阶段谷物联合收获机技术发展的重点和难点。因此,本文从清选装置结构、清选装置内部气流场和物料运动及清选装置智能化技术等方面综述了国内外谷物联合收获机清选技术与装置的研究进展,分析阐述了联合收获机清选装置的发展趋势,以期进一步提高我国联合收获机清选装置的工作性能、作业效率和适应性。     

联合收获机谷物损失实时监测系统研究

为了实现联合收获机工作过程中谷物损失量的实时监测,设计了谷物损失实时监测系统。该系统以PVDF压电薄膜作为敏感元件,通过电压放大器、带通滤波器、精密全波整流、包络检波等构成信号调制电路来检测谷物冲击信号,为了减小联合收获机的振动干扰,设计了一种双层隔振结构。在1.1~2.6m/s范围内进行谷物冲击性能试验。结果表明,谷物冲击信号的电压峰值为2~4V,且电压峰值随冲击速度的增大而增加。以AT89C52单片机为核心开发了二次显示仪表,实时采集传感器输出的谷物冲击信号。田间试验表明,该系统能够有效获取谷粒冲击信号,实时显示联合收获机谷物夹带、清选损失率,具有预报警功能,且测量结果可以通讯输出。     

冲量式谷物流量传感器性能实验研究

介绍了现有谷物流量传感器的种类、测产系统中所使用的冲量式流量传感器的基本结构和工作原理,对在升运器实验台上安装导流板和未安装导流板冲击式谷物流量传感器的输出信号值进行了比较分析,实验表明安装导流板后,传感器输出电压信号值平均提高30％左右,明显提高了传感器输出信号强度。     

微型稻麦联合收获机气流式清选装置研究

为提高应用于丘陵山区作业的微型稻麦联合收割机作业质量,设计了气流式清选装置。通过设计计算确定了气流式清选装置主要工作部件(清选筒、吸风管、吸风机)的结构参数和工作参数,对清选筒进行了三维实体模型气流流场仿真分析。结果表明,清选装置结构、气流风速分布符合设计要求,清选分离效果好。经水稻收获田间对比试验表明:装有气流式清选装置的微型联合收获机具有结构紧凑、转移方便等原机特点;清选筒气流流场的风压风速分布满足设计要求;与没有清选装置的微型联合收获机相比,总损失率从3.8%下降到2.34%,破碎率从1.5%下降到1.4%,含杂率从7.2%下降到1.2%,分别下降了38.42%、8.33%和83.33%,达到了国家行业标准JB/T 5117—2006的要求,其中含杂率下降尤为显著。     

谷物联合收获机自动测产系统产量模型

为了提高谷物联合收获机自动测产系统的测产精度,在研究了谷物联合收获机田间工作状态和升运器速度变异的基础上,通过分析谷物的运动学原理及其对冲量传感器作用的力学原理,建立了电压/升运器速度产量模型。为进一步消除收获机作业时的噪声干扰,在测产原始数据预处理时,先采用回归差分法降低振动噪声,然后采用双阈值滤波以及阈值取代法、前值取代法2种插值方法以消除差分电压中的奇异值,结果显示前值取代法效果较佳。此外,还提出了升运器速度归一化方法和冲量电压标准化方法以消除量纲影响并简化计算。田间测产试验结果表明,提出的电压/升运器速度模型比传统的质量-电压模型更能准确表征谷物运动实际情况,测产精度高,验证均方根误差为2.03%。     

4HLB-2型半喂入花生联合收获机试验

为了提高4HLB-2型半喂入花生联合收获机作业性能,通过单因素试验和两因素全试验,研究了土壤含水率、收获期、夹持高度、清土频率和振幅、摘果辊转速和夹持输送速度对收获损失和含土率的影响.结果表明:收获沙壤土花生的适宜土壤含水率为8%～15%;花生生长后期,清土落果损失率逐渐增加,当根茎拉断力小于5N时,落果损失率大于2%;机器收获的最佳夹持高度为150～200mm,此时清土和摘果效果最佳,其中果实总损失率小于6%,含土率小于4%;清土作业采用低频率、小振幅时落果损失小,但含土率高,采用高频率、大振幅时含土率低,但落果损失大;摘果作业在高摘果辊转速和低夹持速度工况下,摘果段损失率较低,试验中当摘果辊转速为390r/min、夹持速度为0.5m/s时,摘果损失率为2.79%.     

基于LabVIEW的谷物联合收获机割台振动测试分析

基于虚拟仪器开发平台,采用图形化编程语言LabVIEW建立了一套多通道振动测试和分析系统,运用加速度传感器测定了雷沃谷神牌GN601—CR2Q型谷物联合收获机割台不同测点及不同工况下水平、垂直和轴向的振动信号,并对振动信号进行了时域及频域分析。对联合收获机割台振动测试结果表明,割台的振源最主要的激励为割刀传动系统,割台水平方向的振动量最大并且割台振动最大的部位位于割台的过桥。其中割刀传动系统的惯性力引起的振动频率为10Hz,发动机惯性力引起的振动频率为30Hz,割台的固有频率为68.8Hz。     

切纵流双滚筒联合收获机脱粒分离装置

提出了一种喂入量为4~5 kg/s的履带式切纵流双滚筒联合收获机的总体配置方案,论述了切纵流双滚筒脱粒分离装置切流脱粒滚筒、切流凹板、过渡口、纵轴流滚筒和纵轴流凹板等结构与运动参数的设计。田间试验与性能测试表明:该机收获水稻时喂入量达到4.86 kg/s时,整机损失率为1.47%,破碎率为0.2%,各项技术指标达到了设计要求。     

谷物联合收获机油菜收获割台的设计

指出利用谷物联合收机收获油菜时割台部分存在因分禾拉扯和拨禾轮打击而造成损失大的问题，提出了在未割边加装竖直切割器和改变拨禾轮参数的解决办法。通过计算机模拟分析和优化选择进行收获油菜的割台设计，并通过实验验证了方案实施的效果。     

油菜联合收获机筛面粘附物摩擦特性

The main ingredients and structure of rape adhesive materials on cleaning sieve were analyzed for sieve hole blocking and multiply increased cleaning loss caused by the adhesive materials. Size distribution of rape adhesive materials on cleaning sieve was obtained. 77% of the adhesive materials’ size were from 0.3mm to 2.5mm, and the main ingredients were distinctly different with different size range. Friction coefficient tests of rape nutshell, rape stalk & the adhesive materials were carried out. It was pointed out that their friction coefficients were commonly increased with the raise of their moisture, and the friction coefficients between the adhesive materials and metal reached to 0.71.