基于遺傳算法的茶葉理?xiàng)l機(jī)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)

王小勇，李兵*，曾晨，李尚慶

1.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，安徽 合肥 230031；2.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)茶與食品科技學(xué)院，安徽 合肥 230031；3.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)茶樹(shù)生物學(xué)與資源利用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 合肥 230031

基于遺傳算法的茶葉理?xiàng)l機(jī)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)

王小勇1，3，李兵1，3*，曾晨1，3，李尚慶2，3

1.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，安徽 合肥 230031；2.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)茶與食品科技學(xué)院，安徽 合肥 230031；3.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)茶樹(shù)生物學(xué)與資源利用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 合肥 230031

為了降低茶葉理?xiàng)l機(jī)在工作過(guò)程中的噪音與振動(dòng)，提高機(jī)器的傳動(dòng)性能與茶葉的加工質(zhì)量，運(yùn)用遺傳算法和 Matlab工具箱，建立理?xiàng)l機(jī)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)的參數(shù)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，編制目標(biāo)函數(shù)與約束條件，然后通過(guò)Matlab遺傳算法工具箱對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算并進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)。優(yōu)化后各參數(shù)為：理?xiàng)l機(jī)最小傳動(dòng)角為71.1°，工作行程為 122 mm；極位夾角為 3.6°，在優(yōu)化參數(shù)下，噪音減低 2 dB，茶葉成條率提高了 2%。該研究為提高茶葉理?xiàng)l機(jī)的工作性能與延長(zhǎng)機(jī)器的使用壽命具有重要意義。

茶葉理?xiàng)l機(jī)；遺傳算法；優(yōu)化設(shè)計(jì)

茶葉理?xiàng)l機(jī)是綠茶做形的關(guān)鍵設(shè)備之一，理?xiàng)l工序?qū)τ诰G茶的外形品質(zhì)和內(nèi)質(zhì)都有著很大的影響，茶葉在 U型槽鍋中被拋起、碰撞、摩擦、擠壓等力的作用下理?xiàng)l，同時(shí)在加熱部件的作用下發(fā)生相應(yīng)的物理及化學(xué)變化，達(dá)到理?xiàng)l的目的［1］。目前，茶葉理?xiàng)l機(jī)的傳動(dòng)機(jī)構(gòu)主要以曲柄連桿機(jī)構(gòu)為主，然而曲柄連桿機(jī)構(gòu)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，傳動(dòng)角是反映驅(qū)使理?xiàng)l機(jī)槽鍋運(yùn)動(dòng)的力的有效利用程度，以及衡量理?xiàng)l機(jī)機(jī)構(gòu)傳動(dòng)效率的重要參數(shù)。槽鍋?zhàn)笥一瑒?dòng)的運(yùn)動(dòng)方式會(huì)對(duì)理?xiàng)l機(jī)造成較大的振動(dòng)，故傳動(dòng)角對(duì)理?xiàng)l機(jī)的工作效率、工作噪聲以及機(jī)器振動(dòng)有著較大的影響，傳統(tǒng)的方法是根據(jù)曲柄連桿機(jī)構(gòu)的行程來(lái)設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)結(jié)束后再通過(guò)驗(yàn)算來(lái)判斷傳動(dòng)角是否符合要求，或者通過(guò)幾何作圖的方法測(cè)量傳動(dòng)角，然而該方法對(duì)于獲得傳動(dòng)角具有很大的不確定性。遺傳算法是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程來(lái)搜索最優(yōu)解，遺傳算法可用于求解裝箱問(wèn)題、旅行商問(wèn)題等［2］。本研究以茶葉理?xiàng)l機(jī)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)為研究對(duì)象，結(jié)合遺傳算法對(duì)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，通過(guò)優(yōu)化前后的噪音測(cè)試和成條率的實(shí)驗(yàn)對(duì)比，為理?xiàng)l機(jī)工作性能的提高和使用壽命的延長(zhǎng)提供了依據(jù)。

1　遺傳算法

1.1遺傳算法原理

遺傳算法最早由美國(guó)密執(zhí)安大學(xué)的Holland教授提出，起源于20世紀(jì)60年代對(duì)自然和人工自適應(yīng)系統(tǒng)的研究，在Darwin進(jìn)化論和Mendel遺傳學(xué)說(shuō)的基礎(chǔ)上衍生的，算法體現(xiàn)了適者生存，優(yōu)勝劣汰的自然界法則。算法通過(guò)模擬基因重組與生物進(jìn)化的自然界法則，把待解決問(wèn)題的參數(shù)編成二進(jìn)制碼或者十進(jìn)制碼，把若干的二進(jìn)制碼或者十進(jìn)制碼組成一個(gè)染色體，許多個(gè)染色體進(jìn)行類似于自然選擇、配對(duì)交叉和變異的運(yùn)算，經(jīng)過(guò)多次重復(fù)迭代直至得到最后的優(yōu)化結(jié)果［3］。

1.2遺傳算法模型

在求解函數(shù)最大值的優(yōu)化問(wèn)題上，遺傳算法的數(shù)學(xué)模型如下：

函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題的遺傳算法步驟為［4］：

步驟二：個(gè)體評(píng)價(jià)。計(jì)算群體P（t）中各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度。

步驟三：選擇運(yùn)算。將選擇算子作用于群體。

步驟四：交叉運(yùn)算。將交叉算子作用于群體。

步驟五：變異運(yùn)算。將變異算子作用于群體。群體P（t）經(jīng)過(guò)選擇、交叉、變異運(yùn)算后得到下一代群體P（t+1）。

步驟六：終止條件判斷。若 t≤T，則：t ←t+1，轉(zhuǎn)到步驟二；若 t＞T，則以進(jìn)化過(guò)程中所得到的具有最大的適應(yīng)度的個(gè)體作為最優(yōu)解輸出，終止計(jì)算。

2　理?xiàng)l機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型

整機(jī)主要由機(jī)架、電機(jī)、主動(dòng)輪、皮帶、連接板、緩沖鋼板、連桿、偏心輪、從動(dòng)輪、支撐輪、導(dǎo)向輪、限位輪、U型槽鍋架、槽鍋前擋板、加熱部件組成（圖1）。

茶葉理?xiàng)l機(jī)由電機(jī)驅(qū)動(dòng)，將動(dòng)力傳遞到U型槽鍋，電機(jī)的轉(zhuǎn)速通過(guò)變頻器進(jìn)行調(diào)控來(lái)滿足不同的茶葉工藝要求，加熱部件均勻分布在U型槽鍋的下面，U型槽鍋在曲柄連桿機(jī)構(gòu)的帶動(dòng)下來(lái)回往復(fù)運(yùn)動(dòng)，將殺青揉捻后的茶葉投入理?xiàng)l機(jī)的U型槽鍋，茶葉在U型槽鍋中與鍋壁進(jìn)行碰撞、摩擦，以及熱的共同作用下完成理?xiàng)l［5］。

在理?xiàng)l機(jī)曲柄滑塊傳動(dòng)機(jī)構(gòu)中，從動(dòng)件正行程和反行程的位移量相同，而所需的時(shí)間并不相同，故引入從動(dòng)件行程速度變化系數(shù) K來(lái)反映機(jī)構(gòu)急回特性的相對(duì)程度，通過(guò)試驗(yàn)證明，當(dāng)理?xiàng)l機(jī)的從動(dòng)件行程速度變化系數(shù)為1.02～1.30時(shí)，茶葉在U型槽鍋內(nèi)更容易實(shí)現(xiàn)上下交替，K值過(guò)小，茶葉在U型槽鍋內(nèi)不能實(shí)現(xiàn)上下交替，則容易導(dǎo)致上層茶葉無(wú)法成形，下層茶葉則會(huì)因?yàn)闇囟冗^(guò)高產(chǎn)生焦葉；K值過(guò)大，則茶葉在理?xiàng)l過(guò)程中因?yàn)樯舷轮脫Q而導(dǎo)致茶葉從U型槽鍋內(nèi)拋出。作用于從動(dòng)件上力的方向與力的作用點(diǎn)的速度方向之間的夾角稱為壓力角，而壓力角的補(bǔ)角稱為傳動(dòng)角，傳動(dòng)角越大，對(duì)理?xiàng)l機(jī)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)工作越有利，當(dāng)曲柄垂直于滑塊運(yùn)動(dòng)的方向時(shí)，傳動(dòng)角最?。?］。

注：1.機(jī)架，2.電機(jī)，3.主動(dòng)輪，4.皮帶，5.連接板，6.緩沖鋼板，7.連桿，8.偏心輪，9.從動(dòng)輪，10.支撐輪，11.導(dǎo)向輪，12.限位輪，13.U型槽鍋架，14.槽鍋前擋板，15.加熱部件。Note：1.Frame，2.electric motor，3.driving wheel，4.belt，5.connection plate，6.buffer plate，7.connecting rod，8.eccentric wheel，9.idler wheel，10.support wheel，11.guide wheel，12.limit wheel，13.U type groove wok frame，14.front groove wok plate，15.heating component.圖1 理?xiàng)l機(jī)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Diagrammatic sketch of tea carding machine

由圖2可知，

式中a為曲柄長(zhǎng)度（mm）；b為連桿長(zhǎng)度（mm）；e為偏心距（mm）；H為滑塊行程（mm）；θ為極位夾角（rad）；β為輔助角（rad）。

又因?yàn)椋?/p>

則取a、b、e、H、K、β為設(shè)計(jì)變量，

那么X=［a，b，e，H，K，β］T

圖2　傳動(dòng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2 Diagrammatic sketch of mechanism

2.1目標(biāo)函數(shù)的建立

目標(biāo)函數(shù)的建立主要以改善傳動(dòng)效果，減輕機(jī)器在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程的振動(dòng)與噪音，目的是使最小傳動(dòng)角最大［7］。建立理?xiàng)l機(jī)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)為：

2.2約束條件的建立

（1）為了保證理?xiàng)l機(jī)機(jī)構(gòu)傳動(dòng)良好，設(shè)計(jì)時(shí)通常使γmin≥40°；則g（1）=γmin-40≥0

（2）通過(guò)試驗(yàn)證明，理?xiàng)l機(jī)U型槽鍋的工作行程在100～130之間，則

（3）行程速度變化系數(shù)K值應(yīng)在1.02到1.30之間，則

（5）根據(jù)等式（1）、（2）、（3）可得到［8-10］：

3　仿真計(jì)算及驗(yàn)證試驗(yàn)

優(yōu)化設(shè)計(jì)的目標(biāo)是為了尋找合適的設(shè)計(jì)變量值，使目標(biāo)函數(shù)γmin最大，檢驗(yàn)函數(shù)為約束條件，設(shè)置最大迭代步數(shù)為100，種群大小為40，交叉概率為0.7，變異概率為0.05。由此可知，目標(biāo)函數(shù)的最小值由優(yōu)化前的50上升到71.1［11-12］，理?xiàng)l機(jī)相關(guān)參數(shù)優(yōu)化結(jié)果見(jiàn)表1。

為了檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)的正確性，在安徽省六安市獨(dú)山茶廠進(jìn)行了驗(yàn)證試驗(yàn)，將采自六安地區(qū)的鮮葉根據(jù)名優(yōu)茶清潔化加工要求進(jìn)行加工，先攤青0.5 h，再殺青1.5 min，再采用揉捻機(jī)進(jìn)行揉捻（空揉3 min-輕壓3 min-松壓2 min-輕壓2 min-松壓3 min）后備用。最后將經(jīng)過(guò)殺青和揉捻工序后的茶葉混合均勻放置于理?xiàng)l機(jī)上，在理?xiàng)l工序進(jìn)行中對(duì)理?xiàng)l機(jī)的噪音進(jìn)行測(cè)量，待理?xiàng)l工序結(jié)束后主要對(duì)成條率和碎茶率進(jìn)行測(cè)量。

焦末碎片的測(cè)定［13］：取殺青葉試樣1 000 g，用直徑28 cm，16目的分樣篩分5次篩分，稱篩下的焦末質(zhì)量，重復(fù)實(shí)驗(yàn)10次，取平均值；

成條率測(cè)定：取理?xiàng)l葉樣50 g，剔除老梗老葉、雜質(zhì)，分出碎茶葉、成條葉和成條而未成條葉3種，分別稱重，重復(fù)實(shí)驗(yàn)10次，取平均值，

式中：C為成條率（%），∑W為碎茶葉、成條葉和成條而未成條葉三者之和（g），Wc成條葉質(zhì)量（g），J為焦末碎片率（%）。

噪音的測(cè)定：按照GB/T 3768—1996的規(guī)定，沿理?xiàng)l機(jī)周圍測(cè)量表面矩形的中點(diǎn)（4個(gè)點(diǎn)）和理?xiàng)l機(jī)的正上方（1個(gè)點(diǎn)），測(cè)試儀器與理?xiàng)l機(jī)的距離為1 m，取各點(diǎn)噪聲的平均值為測(cè)量值，重復(fù)測(cè)量10次，取最終的平均值。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，茶葉理?xiàng)l機(jī)的傳動(dòng)機(jī)構(gòu)直接影響理?xiàng)l機(jī)的工作性能和茶葉品質(zhì)。優(yōu)化結(jié)果顯示，最小傳動(dòng)角和工作行程的增大，極位夾角減小。最小傳動(dòng)角的增大對(duì)理?xiàng)l機(jī)從動(dòng)件運(yùn)動(dòng)的力的有效利用程度和理?xiàng)l機(jī)傳動(dòng)質(zhì)量有較大提高，能夠提高機(jī)構(gòu)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程的平穩(wěn)性，減小理?xiàng)l機(jī)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的振動(dòng)與噪音，工作性能的優(yōu)化同時(shí)也能促進(jìn)成條率的提高。極位夾角的減小則會(huì)削弱理?xiàng)l機(jī)的急回特性，從動(dòng)件在正反兩個(gè)行程過(guò)程中，避免速度的快速突變，進(jìn)一步提高茶葉成條率。

表1　理?xiàng)l機(jī)機(jī)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化結(jié)果Table 1 Optimized parameters of tea carding machine

4　結(jié)論

以最小傳動(dòng)角最大為目的，建立理?xiàng)l機(jī)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)的參數(shù)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，運(yùn)用遺傳算法和Matlab工具箱對(duì)理?xiàng)l機(jī)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)是有效的。優(yōu)化后最小傳動(dòng)角增大 21.1°，工作行程增加4 mm；極位夾角減小11.4°，噪音減低2 dB，茶葉成條率提高2%，基于遺傳算法的理?xiàng)l機(jī)參數(shù)優(yōu)化模型對(duì)理?xiàng)l機(jī)的設(shè)計(jì)提供理論參考，另外對(duì)于提高理?xiàng)l機(jī)的使用壽命和加工后茶葉的品質(zhì)也具有重要意義。

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Optimization Design of Tea Carding Machine Parameters Based on Genetic Algorithms

WANG Xiaoyong1，3，LI Bing1，3*，ZENG Chen1，3，LI Shangqing2，3
1.Engineering College，Anhui Agricultural University，Hefei 230031，China；
2.Tea and food science and Technology College，Anhui Agricultural University，Hefei 230031，China；
3.State Key Laboratory of Tea Plant Biology and Utilization，Anhui Agricultural University，Hefei 230031，China

To reduce noise and vibration in working process，improve transmission performance of the machine and tea processing quality，genetic algorithms and Matlab toolbox were used to establish an optimal mathematical model of the planetary gear mechanism of the tea carding machine.The objective function and constraints were firstly set，the optimal parameters were calculated by matlab genetic algorithm toolbox and then verified by validation tests.The optimization results showed that the minimum transmission angle ，working stroke ，Polar angle were 71.1°，122 mm and 3.6°，respectively.When tea carding machine was performed under optimal parameters，the noise decreased by 2 dB and the stripping tea rate increased by 2%.The study has significant importance for improving performance of tea carding machine and extending machine life.

tea carding machine, genetic algorithms，optimum design

TS275.3

A

1000-369X（2016）04-440-05

2016-01-27

2016-03-15

農(nóng)業(yè)部重點(diǎn)科研項(xiàng)目（11004544）、安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目（2015-43）。

王小勇，男，在讀碩士研究生，主要從事茶葉機(jī)械研究。*通訊作者：libing@ahau.edu.cn