基于联合收割机的谷物分离损失监测系统.doc

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1、基于联合收割机的谷物分离损失监测系统摘要：用带有切向输送的轴流脱粒试验台获得室内试验的实验结果，建成了分离谷物在轴向和径向的累积分配功能脱粒转子。基于凹形下的在谷物分离损失和谷物分离流量之间关系的分析下，本文提出了一种间接监测谷物分离损失的方法。设计谷物流量传感器采用压电聚偏二氟乙烯（PVDF）膜作为敏感材料。然而传感器分离谷物和杂质受压电聚偏二氟乙烯（PVDF）膜的影响，产生不同的电荷。信号经电荷放大器，频率鉴别和波形整形的处理之后，谷物的数量可以通过一个微控制器（MCU）和联合收割机的谷物分离损失实时测量系统来算得。田间试验结果表明，用监测系统记录的谷物分离损失的方法相对手动检测的方法，误

2、差均小于12%。关键词：联合收割机；谷物分离损失；压电PVDF膜；谷物流量传感器；实时监测1.引言水稻是中国最重要的粮食作物之一，种植面积约3000万公顷，年产量超过20000万吨。近年来，水稻主要用联合收割机收获，其执行以下操作：干切削，种子从特制盖子中分离并且谷物从杂质中分离，脱粒和分离过程，以及谷物清理和收集入仓。随着杂交稻的种植面积的增加，水稻产量不断增加。今天一些杂交稻的产量已超过12吨/公顷。在这种情况下，谷物分离损失已成为一个主要问题。联合收割机的结构和操作参数需作相应调整。随着近年来在传感器，电子和计算机处理能力的发展，联合收割机的自动化技术已成为可能的一部分，并且目前迫切需要

3、建立一个可实时监控分离损失的系统（Maertens et al.,2004;Coen et al.,2008;Wei et al.,2009）。分离损失率一般不超过3%（Anil et al.,1998;Ebrahimi et al.,2009）。脱粒后的干净谷物流和混有杂质谷物流几乎不能以一个直接而精确的方式来测量。传统的测量方法是手动的从杂质中收集和清理出干净的谷物。这是一个费时的工作，但结果都比较准确，所以它通常用在联合收割机的性能测试。一些较大的传统联合收割机，例如新荷兰TX64，安装了监控系统的一个标准配置（Maertens et al.,2004;Omid et al.,2010）

4、。沃克损失通常是测量使用的压电冲击传感器，其安装在逐稿箱末端。筛损失传感器安装在筛节的末端。通过量化谷物每秒出现的影响，研究出应对谷物损失的措施。只找到了一个损耗标准，但没有得到绝对的谷物损耗测量。目前，研究人员正在试图在分离滚筒下安装冲击型的传感器，找出了一种计算固定时间间隔内的当地谷物分离数目的方法。自从它提供了一个快速估计作物的瞬时产量，它使谷物损失控制系统的实现成为可能，但这些方法仍处于研究阶段。Liu和Leonard(1993)提出了一个用于轴流式谷物联合收割机的实时监测谷物损失系统。九声学谷物冲击传感器安装在分离篦的收割机下面。利用传感器测得的数据产生曲线图来描述分离篦周围的谷物分

5、离，这些都是被用作逆向计算沿分离篦的指数分离曲线。通过从篦的末端到无穷远来整合这条曲线，使得实际的谷物损失可以被预测出来。但是由于受到机器噪音的影响，很难区分谷物和秸秆，声学传感器需要很高的分辨率并且信号调理电路也很复杂。对于许多中小型联合收割机是不需要装配逐稿器的，它对监测谷物分离损失仍然是一个艰巨的任务。本文基于分离谷物在轴向和径向的分配功能脱粒转子的分析，我们提出了一个间接的谷物分离损失监测方法，它可以实时监测分离损失，也作为发达的传感器。2.谷物分离损失监测方法谷物分离损失监测系统本文主要包括以下步骤：使用一个在文献（Miu and Kutzbachb,2008a）中找到的数学模型来绘

6、制轴向分离谷物脱粒转子的分布函数，在实验室试验台上在分离凹面下选择一个适当的监测区在监测区形成一个分离谷物的径向分布函数开发谷物流量传感器可以有效区分干净谷物和杂质安装传感器在联合收割机上，根据监测数学模型，并测量谷物流量来实时计算谷物分离损失。3.监测数学模型的发展3.1试验台和方法要运用数学模型，在实验室进行实验来测试带有切向喂入式的轴流脱粒（图1）。该转子直径为380毫米，其轴向长度为1.6米，而进料区长度为0.5米。该脱粒穗高度为90毫米，凹面转角为220，凹间隙为20毫米（图2）。图1.轴向脱粒试验台简图图2.轴流脱粒装置的代表简图为了收集分离材料，49箱（77矩阵）补充在脱粒和分离

7、区。新的材料（杂交稻）均匀分布在一个长的输送机（25米长，1.2米宽），喂入脱粒装置用喂入量由链式输送机以恒速（1米/秒）在20秒时间进入满载脱粒装置内。转子的转速是900转/分。实验中选择三种杂交稻，其性质列于表1。表1 杂交稻的性质杂交稻#1杂交稻#2杂交稻#3谷物含水量 (%)杂质含水量(%)平均茎长(m)谷物/杂质比千粒重(g)每公顷产量(t)28.748.21.061/1.4535.411.523.655.31.031/1.5134.810.824.157.61.021/1.6430.710.33.2分离谷物的轴向分布脱粒和分离过程可分为三个部分：（a）从端部分离的谷物在脱粒机内将谷

8、物变成干净的可分离的谷物；（b）分离的干净谷物内核自由通过逐稿器的凹/篦表面；（c）干净谷物内核自由地通过凹或篦的开口。为了描述谷物轴流脱粒与分离过程，Miu et al.(1997)提出了普遍的数学模型，通过将一些假设考虑进去（Miu,1999;Miu and Kutzbachb,2008a），如下图所示。令为脱粒空间距离的相关变量， 0,L。根据概率理论，分离谷物的累积分布函数ss()的轴向长度为（Miu and Kutzbachb,2008b）其中，比例系数和是定长l和L，并且也受作物特性，轴向单元的功能和设计参数的影响。在脱粒机（=L）的末端，成为干净谷物的分离损失Vs。根据实验结果，

9、随着总体的范围在1.8-3.4kg/s内，=2.93.3 m-1和=4.04.8 m-1的规定值确定了系数R20.9866值采用多元非线性回归分析（=2.98 m-1 和=4.63 m-1，最大 R2=0.9939）。在分离损失中，数据统计分析表明该预测范围之内的实验数据为0.6-2.1%，确定了系数R20.9992。实验结果和相应的拟合曲线见图3。图.累积分离谷物在转子轴向的变化从图3可以看出，在转子先导段（1.1 m），分离谷物流量较慢，但分离杂质是巨大的，同时也增加了从巨大的杂质中识别纯净谷物的传感器的难度。因此，我们预测1.10.9 m应该是一个轴向范围内确定传感器来测量分离谷物流的理

10、想的方法。3.3分离谷物的径向分布在1.10.9 m，总体的范围在1.8-3.4kg/s内，实验结果表明，分离谷物流量在转子的径向显著不同（图4），它需要分析分离谷物的径向流量以确定传感器的径向安装位置。根据实验结果，我们建立了非线性回归方程其中，=1.21.6 m-2是一个常数参数，它是通过非线性回归分析得到的，确定参数R20.9934(=1.43 m-2，最大 R2=0.9952)。图4.累积分离谷物在转子径向的变化3.4监测谷物分离的数学模型利用方程(1)(3)，我们建立了一个监测数学模型（在监测区的谷物分离损失和分离谷物之间的关系）其中，x0 和y0是监测区的中心位置，a和b是监测区（

11、图2）的轴向和径向长度。4.监测传感器的发展4.1传感器的种类压电聚偏氟乙烯膜，像大多数其他的压电元件，无法测量静态压力，因为通过张紧薄膜在电极上产生的电荷使放电速度变慢。当压力改变被应用到传感器上时，聚偏氟乙烯膜被张紧。并且，由于其压电性能，充一次电，电压在电极上就生成了。近几年，由于它的优势使它变成了一个研究课题，例如较高的灵敏度，较高的抗热性，化学稳定性和灵活的结构（Ali et al.,2004;Matsumotoa et al.,2004;Shirinov and Schomburg,2008）。考虑到种子信号受到的影响是微小的，我们选择50米厚的压电聚偏氟乙烯膜，其压电材料常数是2

12、5 pC/N。为了提高响应速度和避免相互干扰，5个20 mm100 mm的压电聚偏氟乙烯膜用于构造一个结构数组，每个阵列单元都有独立的信号处理电路，而每两个相邻单元之间的距离为0.5mm。这样一个压力传感器单元的典型设计如图5所示。它由一个带有两侧电极沉积的压电聚偏氟乙烯膜，附着在电极的电触点构成。为了避免由于谷物的影响而划伤电极表面，二聚酯保护膜（0.1mm厚）附着外部电极，并且为了减少联合收割机的振动对监测精度的影响，一个3mm厚的橡皮垫附着低于二聚酯保护膜。图5.嵌入式传感器示意图4.2信号处理电路的设计当种子或杂质影响聚偏氟乙烯膜时，电荷是从不能直接测量的电触点处输出的。在这里，一次充

13、电放大电路被设计用来将电荷转换成电压信号。联合收割机的振动显著影响输出电压信号，经过快速傅立叶变换（FFT）之后，我们发现它的频率主要低于800Hz（图6）。实验结果还表明，由种子和杂质形成的电压信号不同，尤其是在幅度和频率方面。由于种子的密度比杂质大，如矮秆，频率和电压信号由种子引起振幅较大。因此，一个频率辨别电路用作消除联合收割机的振动的影响和辨别杂质中的种子产生的信号，设置了1-5KHz的频率。为了避免受到共振波的影响，一套检波器被添加到提取信号包络曲线，然后它被发送到一个电压比测仪中来形成浪潮。由于种子信号电压幅值主要在2.0-3.5V范围内，其时间段小于0.6ms，而影响联合收割机的

14、振动和杂质的信号电压幅值可被压至低于1V（图7），我们设置比测仪的阈值是1.75V，并有效的确定了种子。成波形后，标准TTL脉冲信号被输送入单片机里计算种子的数量，结果通过使用的仪器来显示。信号处理电路如图8所示，传感器和仪器的研制如图9所示。图6.联合收割机的振动影响输出信号频谱图 图7.干扰下种子的输出电压信号图8.信号处理电路图9.传感器和仪器4.3标定 在实验室我们校准了传感器来验证测量精度。根据在监测区的脱粒谷物/杂质比，我们将1000粒纯净谷物混合杂质，并用一个电振动喂入机喂入混合物来影响传感器。为了避免材料堆积在传感器的表面，传感器固定角度调整为45（图2）。在振动喂入机和传感器

15、表面的高度为250mm。每个参数重复实验3次，结果证明，该传感器可以以最大相对误差为4.5%来计算纯净谷物的数量（见表2）。表2 实验室的标定结果实验编号123456789谷物含水量(%)测量值相对误差(%)18.39891.118.310393.918.39792.123.29594.123.29613.923.29821.826.59891.126.59782.226.59930.7杂交稻#1，纯净谷物数量：1000。5.实验结果与讨论为了检验上述方法的可行性，传感器被安装在碧浪4LZ-2.0联合收割机上，这主要是由于它具有与实验室试验台相同的结构尺寸和工作参数。对杂交稻领域的三种类型进行

16、实验。在联合收割机上的安装位置和传感器形状如图10所示。该传感器的安装角度=45，中心位置x0=1 m，y0=0.4m。早期联合收割机的速度是0.8-1.2m/s，相应的喂入率是2.4-3.6 kg/s，收获面积是2 m20 m。一种油皮被用作收集从脱粒转子末端跑出的材料，然后由专人清理（分离损失）出纯净的谷物。图10.联合收割机上传感器的安装位置和形状利用方程（4）=2.98 m-1，=4.63 m-1 和=1.43 m-2，在监测区的谷物分离损失和分离谷物之比约为1/1.6。基于用传感器（每秒300-600）计算种子数量，分离损失可以计算出来。表3给出了用监测系统和用人工监测谷物分离损失得

17、到的误差分析结果。我们知道，谷物收获的过程是复杂的，它受到多种因素的影响，如联合收割机的振动，机器设置，区域和作物相关参数等。此外，附着在聚偏氟乙烯膜表面的灰尘或杂质，小石子或高速中从凹面分离的杂质会影响着聚偏氟乙烯膜，也可能对测量结果产生影响。这也是领域中导致测量精度下降的主要原因。表3 用传感器和用人工获得的分离损失误差分析种类联合收割机的速度（m/s）分离损失传感器 人工质量(g) 比(%) 质量(g) 比(%)绝对误差(%)相对误差(%)杂交稻#1杂交稻#2杂交稻#30.81.01.20.81.01.20.81.01.2187.9 0817 202.4 0.880211.4 0.919

18、 200.7 0.873193.5 0.841 206.3 0.897305.6 1.415 335.7 1.554276.7 1.281 294.7 1.364312.9 1.449 346.1 1.602206.8 1.004 226.5 1.100209.1 1.015 215.6 1.047264.3 1.283 288.0 1.3980.0630.0470.0560.1390.0830.1540.0960.0320.1157.725.066.619.856.5110.69.533.118.976.结论分析了分离谷物在脱粒转子的轴向和径向的分布功能。证明了在理论和实验数据的一致，这关系

19、到分离谷物和分离损失。通过选择适当的分离凹面下的监测区，建立了分离谷物的径向分布数学模型。谷物流量传感器采用压电聚偏氟乙烯膜来制备，一个简单的处理电路包括电荷放大器，频率辨别，包络检波器和波形整形的设计。实验室的校正结果表明，传感器测量误差小于4.5%。用该传感器来检测该地区的分离谷物流量，并且以监测的数学模型为基础，本文提出了一个应用于联合收割机上的间接的实时谷物分离损失监测系统。田间试验结果表明，相对测量误差为12%。致谢本课题为中国国家高技术研究发展计划（863计划）（No.2010AA101402），在十一五期间的中国国家重点科技支撑计划（No.2006BAD11A03）和江苏大学的科

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