基于Mallat算法的谷物流量信號(hào)小波去噪方法

陳 進(jìn)，王 坤，李耀明

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基于Mallat算法的谷物流量信號(hào)小波去噪方法

陳 進(jìn)1，王 坤1，李耀明2

（1. 江蘇大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，鎮(zhèn)江，212013；2. 江蘇大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，鎮(zhèn)江，212013）

針對(duì)聯(lián)合收獲機(jī)在復(fù)雜噪聲背景作業(yè)過(guò)程中難以獲取可靠的谷物流量信息的難題，提出了利用小波變換（wavelet transform，WT）對(duì)谷物流量傳感器輸出信號(hào)去噪處理方法。根據(jù)流量原始信號(hào)和噪聲的頻譜特性確定小波函數(shù)和分解尺度，將采集的流量原始信號(hào)通過(guò)Mallat算法進(jìn)行小波分解，濾除高頻噪聲分量重構(gòu)流量有效信號(hào)，由單片機(jī)AD通道對(duì)流量有效信號(hào)進(jìn)行標(biāo)定，標(biāo)定試驗(yàn)后的傳感器在不同谷物流量下累積質(zhì)量最大相對(duì)誤差為1.68%。利用北斗定位模塊進(jìn)行差分定位提高定位精度，測(cè)產(chǎn)裝置信息由8051F單片機(jī)存儲(chǔ)用以繪制農(nóng)田作業(yè)產(chǎn)量圖，將設(shè)計(jì)的測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)安裝在聯(lián)合收獲機(jī)上進(jìn)行模擬水稻作業(yè)試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明：對(duì)流量傳感器輸出信號(hào)進(jìn)行小波分解后，谷物流量測(cè)量相對(duì)誤差最大為6.18%，平均相對(duì)誤差為5.37%。通過(guò)對(duì)流量傳感器輸出原始信息進(jìn)行小波變換，對(duì)比小波去噪前后信號(hào)的頻譜曲線，驗(yàn)證了基于Mallat算法的流量信號(hào)去噪和流量有效信息重構(gòu)方法的可行性和準(zhǔn)確性，該研究可為研究農(nóng)業(yè)機(jī)械復(fù)雜作業(yè)環(huán)境下原始信息去噪與有效信息重構(gòu)提供參考。

小波變換；算法；谷物；聯(lián)合收獲機(jī)；產(chǎn)量圖；誤差分析

0 引 言

實(shí)時(shí)獲取農(nóng)田小區(qū)產(chǎn)量空間分布信息，實(shí)現(xiàn)作物產(chǎn)量的自動(dòng)計(jì)量及產(chǎn)量圖的自動(dòng)生成技術(shù)是“精細(xì)農(nóng)業(yè)”技術(shù)體系中的重要環(huán)節(jié)，通過(guò)各種濾波方法提高谷物流量傳感器測(cè)量精度，一直被國(guó)內(nèi)外學(xué)者所關(guān)注。Loghavi對(duì)AGCO Fieldstar谷物產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了恒流性能測(cè)試和坡度試驗(yàn)，采用多點(diǎn)信息采集提高測(cè)量精度[1]； Maertens通過(guò)測(cè)量機(jī)械振動(dòng)和升運(yùn)器的振動(dòng)頻率，設(shè)計(jì)了雙陷波濾波器去除振動(dòng)噪聲[2]；Arslan通過(guò)對(duì)產(chǎn)量信息進(jìn)行初級(jí)過(guò)濾，利用谷物流模型對(duì)產(chǎn)量信息中的含水率、前進(jìn)速度、升運(yùn)器轉(zhuǎn)速模型重建分析產(chǎn)量誤差源，利用繪制的產(chǎn)量圖分析誤差[3]；Shoji通過(guò)設(shè)置沖擊板在流量最大和最小時(shí)的輸出閾值，減小奇異值誤差，并通過(guò)傳感器輸出零點(diǎn)減少累積誤差[4]；Lyle通過(guò)對(duì)谷物流量、含水率與定位誤差等產(chǎn)量相關(guān)的數(shù)據(jù)分析，建立收獲過(guò)程的動(dòng)力學(xué)模型，通過(guò)插值估計(jì)分析未處理和插值后的產(chǎn)量信息對(duì)比，對(duì)測(cè)得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性分析[5]；李新成通過(guò)設(shè)計(jì)弧形沖擊板和雙板差分降低機(jī)械振動(dòng)的干擾，采用雙閾值濾波提高測(cè)量精度，建立了總產(chǎn)量和總面積的數(shù)學(xué)模型，田間試驗(yàn)流量測(cè)產(chǎn)最大誤差為8.03%，測(cè)產(chǎn)平均誤差為3.27%[6]；魏新華采用沖量式雙板信號(hào)差分剔除隨機(jī)噪聲，再由傅里葉變換提取背景噪聲的頻譜特性，對(duì)時(shí)閾差分信號(hào)進(jìn)行離散傅里葉逆變換剔除振動(dòng)噪聲，室內(nèi)模擬試驗(yàn)最大測(cè)產(chǎn)誤差3.1%[7]；趙麗清通過(guò)將作物定量稱重與作業(yè)區(qū)域細(xì)分相結(jié)合的方法，降低機(jī)械振動(dòng)帶來(lái)的累積誤差[8]；劉碧貞利用北斗雙模定位系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)產(chǎn)定位和數(shù)據(jù)通信，實(shí)現(xiàn)收獲機(jī)作業(yè)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸和作業(yè)綜合管理[9]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)對(duì)流量輸出信號(hào)采用固定頻段濾波和引入智能濾波算法提高測(cè)量精度進(jìn)行了深入研究。

針對(duì)國(guó)外學(xué)者對(duì)流量傳感器輸出信號(hào)采用陷波濾波、特殊頻帶濾波的方法剔除噪聲，設(shè)計(jì)的信號(hào)噪聲去噪系統(tǒng)僅適用于固定頻率噪聲，測(cè)量結(jié)果受不同收獲機(jī)械和田間作業(yè)環(huán)境影響，在復(fù)雜的農(nóng)田作業(yè)環(huán)境下測(cè)量精度波動(dòng)大；而國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于流量信息處理前期進(jìn)行傅里葉頻譜分析，剔除噪聲信號(hào)，傅里葉變換僅在頻域上對(duì)整體信號(hào)的奇異點(diǎn)有效識(shí)別，缺乏對(duì)空間和時(shí)間域中的局部信息分析，不能在頻域上對(duì)信息進(jìn)行細(xì)節(jié)分析，造成谷物流量在較大或者較小時(shí)測(cè)量誤差大；后期通過(guò)產(chǎn)量圖反饋測(cè)量區(qū)域的測(cè)量信息修正測(cè)量誤差，信息處理不能在時(shí)域上對(duì)信號(hào)進(jìn)行還原。而小波變換具有時(shí)間和空間局部化的性質(zhì)，可以對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行還原并識(shí)別頻域中的細(xì)節(jié)信息[10-16]。因此本文通過(guò)對(duì)沖量式谷物流量傳感器在實(shí)際測(cè)量過(guò)程中易受到機(jī)體振動(dòng)和傳感器自身噪聲的影響，提出了利用小波變換從頻域上分析流量信號(hào)，剔除噪聲信號(hào)后從時(shí)域上重構(gòu)流量有效信息；為進(jìn)一步提高測(cè)量精度，使用差分北斗定位終端獲取定位信息，并由上位機(jī)軟件生成產(chǎn)量圖。研究結(jié)果以期為提高聯(lián)合收獲機(jī)農(nóng)田作業(yè)產(chǎn)量圖生成的精度提供參考。

1 沖量式谷物聯(lián)合收獲機(jī)測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)

沖量式谷物聯(lián)合收獲機(jī)測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)如圖1所示，系統(tǒng)由傳感器模塊、北斗差分定位模塊、單片機(jī)控制器以及上位機(jī)組成；傳感器模塊包括谷物沖量式流量傳感器和轉(zhuǎn)速傳感器；轉(zhuǎn)速傳感器用于測(cè)量收獲機(jī)前進(jìn)速度以及輸糧攪龍轉(zhuǎn)速；北斗差分定位模塊用于獲取收獲機(jī)的位置信息；單片機(jī)控制器根據(jù)傳感器模塊測(cè)量的信息計(jì)算出谷物流量并保存在存儲(chǔ)模塊；上位機(jī)通過(guò)與所述單片機(jī)控制器交互，讀取存儲(chǔ)模塊保存的谷物產(chǎn)量信息、收獲機(jī)位置信息，通過(guò)產(chǎn)量圖軟件顯示農(nóng)田產(chǎn)量信息，生成農(nóng)田作業(yè)產(chǎn)量圖[17]。

圖1 沖量式谷物聯(lián)合收獲機(jī)測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)

1.1 沖量式谷物流量測(cè)量傳感器

沖量式谷物流量傳感器（圖2）由安裝孔2固定在聯(lián)合收獲機(jī)谷物升運(yùn)器的出糧口，谷物經(jīng)籽粒導(dǎo)流裝置1打到?jīng)_擊板6上，針對(duì)出糧口籽粒流運(yùn)動(dòng)方向，沖擊板設(shè)計(jì)成與谷物流相適應(yīng)的弧形，使得沖擊板受力后帶動(dòng)彈性元件5發(fā)生形變，彈性元件由安裝底座4和減震墊3固定安裝，彈性元件的形變量經(jīng)電阻應(yīng)變片電橋轉(zhuǎn)換成電壓信號(hào)，實(shí)現(xiàn)流量傳感器將谷物流量轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào)測(cè)量[6]。

1. 籽粒導(dǎo)流裝置 2. 安裝孔 3. 減震墊 4. 連接底座 5. 沖擊板受力元件 6. 沖擊板

根據(jù)李新成[18]提出的沖量式谷物流量傳感器測(cè)量模型，當(dāng)流量傳感器的采樣頻率等于籽粒沖擊頻率時(shí)，通過(guò)設(shè)置單片機(jī)AD模塊轉(zhuǎn)換頻率和沖擊頻率數(shù)值一致，對(duì)單位時(shí)間內(nèi)采樣點(diǎn)求和取平均值作為實(shí)時(shí)流量，對(duì)時(shí)間內(nèi)的流量積分可得作業(yè)產(chǎn)量。具體為：

式中()是作業(yè)過(guò)程的谷物產(chǎn)量，kg；()是時(shí)刻單位時(shí)間內(nèi)谷物質(zhì)量，kg；K為擬合系數(shù)；Δ為籽粒流沖擊時(shí)間，s；Δ為Δ時(shí)間內(nèi)籽粒流沖擊速度變化，m/s；()是沖量式流量傳感器的電壓輸出，V；()是輸糧攪龍轉(zhuǎn)速，r/min。

1.2 小波變換的去噪處理方法

聯(lián)合收獲機(jī)測(cè)產(chǎn)裝置在測(cè)量流量時(shí)，測(cè)量信號(hào)會(huì)受到田間復(fù)雜的環(huán)境和收獲機(jī)作業(yè)振動(dòng)干擾，通常情況下振動(dòng)噪聲是具有隨機(jī)性的復(fù)合噪聲，在不同流量沖擊下流量傳感器受到機(jī)械振動(dòng)和籽粒打擊對(duì)應(yīng)不同的信號(hào)輸出，需要在頻域和時(shí)域上對(duì)流量信息進(jìn)行細(xì)節(jié)分析，在時(shí)域上對(duì)流量信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)；考慮到小波變換具有時(shí)間和空間局部化的性質(zhì)，因此利用小波的時(shí)頻分析特性，通過(guò)Mallat算法來(lái)確定振動(dòng)頻率成分和噪聲源，以區(qū)分流量有效信號(hào)和噪聲干擾[19-22]。

流量傳感器信號(hào)中除了流量基頻信號(hào)，含有多種復(fù)雜的噪聲，目前的研究?jī)H在頻域上對(duì)信號(hào)進(jìn)行整體識(shí)別，小波變換能識(shí)別信號(hào)中的細(xì)節(jié)信息并進(jìn)行時(shí)域還原。根據(jù)流量原始信息中各級(jí)信號(hào)的幅頻特性設(shè)計(jì)小波濾波器。由于小波濾波的混疊特性，捕捉到的基頻信號(hào)會(huì)有高次諧波，為此設(shè)計(jì)過(guò)渡帶窄，通帶平坦的小波濾波器。實(shí)現(xiàn)從含有高次諧波和低頻噪聲的信號(hào)中捕捉流量基頻信號(hào)[23-25]。

對(duì)于小波變換其尺度與時(shí)間的偏移都是連續(xù)的，為了便于軟件實(shí)現(xiàn)，需要對(duì)小波變換的分解尺度和偏移量進(jìn)行離散化處理。為降低計(jì)算量和數(shù)據(jù)量采用Mallat算法（又稱塔式算法），其算法為：

式中是離散時(shí)間序列，=1,2,…,；()是待處理原始信號(hào)；是小波分解層數(shù)，=1,2，log2；是離散平移位置，=1,2,…,；、是時(shí)閾中小波分解濾波器系數(shù)；A是原始信號(hào)在第層的低頻部分的小波系數(shù)；D是原始信號(hào)在第層的高頻部分的小波系數(shù)[14]。

設(shè)定0為所檢測(cè)的離散信號(hào)()，低頻部分的小波系數(shù)A是通過(guò)第2-1尺度的小波系數(shù)A-1與分解濾波器卷積獲得；而高頻部分的小波系數(shù)D是通過(guò)第2-1尺度的小波系數(shù)A-1與分解濾波器卷積獲得；通過(guò)式2分解，信號(hào)()被分解為低頻子帶上的小波A和高頻子帶上的小波D。

將原始信號(hào)中的高頻部分剔除后，保留近似流量輸出波形的低頻子帶，通過(guò)Mallat算法將子帶上的小波系數(shù)重構(gòu)出不含噪聲的流量信號(hào)。

2 聯(lián)合收獲機(jī)測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)標(biāo)定試驗(yàn)

沖量式谷物流量傳感器標(biāo)定試驗(yàn)臺(tái)如圖3所示，水稻籽粒由導(dǎo)流漏斗降落到流量傳感器沖擊板，漏斗口距傳感器沖擊板垂直距離50 cm，將谷物下落勢(shì)能轉(zhuǎn)換為動(dòng)能，模擬谷物在輸糧攪龍出糧口的運(yùn)動(dòng)環(huán)境，通過(guò)改變導(dǎo)流漏斗開(kāi)度的大小改變谷物流量的大小，沖擊板設(shè)計(jì)成弧形減小自身重力和谷物堆積造成的累積誤差，傳感器輸出信號(hào)在初始化中自動(dòng)調(diào)零；沖擊板形變量由信號(hào)處理電路轉(zhuǎn)化成電壓放大并進(jìn)行初級(jí)濾波，輸出模擬量一方面由NI DAQ數(shù)據(jù)采集卡傳遞給上位機(jī)供Labview采集處理，同時(shí)信號(hào)輸入到下位機(jī)單片機(jī)AD通道進(jìn)行電壓-流量的標(biāo)定，AD轉(zhuǎn)換頻率與谷物信息的基頻一致。

1. 籽粒導(dǎo)流漏斗 2. 沖擊板 3. 糧箱 4. 信號(hào)處理模塊 5. 下位機(jī) 6. 北斗天線 7. 12 V直流電源 8. NI DAQ數(shù)據(jù)采集卡 9. Labview程序顯示面板

2.1 沖量式谷物流量傳感器信息采集處理

采用NI Labview軟件的DAQ控件模塊對(duì)流量傳感器信號(hào)進(jìn)行采集分析，選用的NI USB-6210是USB總線 供電的多功能DAQ模塊，在高采樣頻率下具有高精度。

設(shè)計(jì)的流量傳感器為電壓信號(hào)輸出，經(jīng)初級(jí)濾波放大后接入采集卡A+、A-接口，由Labview編寫(xiě)信息讀取處理程序，在程序框圖中通過(guò)信息流輸入控件設(shè)置采樣通道差分讀取流量信息，由時(shí)鐘控件設(shè)置采樣頻率和采樣點(diǎn)，通過(guò)寫(xiě)入測(cè)量控件將采樣信號(hào)寫(xiě)入到指定mat文件中存儲(chǔ)；為了便于實(shí)時(shí)觀測(cè)采樣信息，利用DAQmx助手將采集處理的流量信息由波形圖顯示，通過(guò)設(shè)計(jì)的前面板對(duì)流量信息進(jìn)行采集與處理控制，在采集流量原始信號(hào)時(shí)對(duì)DAQ的采樣通道、采樣頻率、采樣點(diǎn)和采樣后的信息顯示與存儲(chǔ)。

通過(guò)Labview編寫(xiě)程序?qū)I DAQ數(shù)據(jù)采集卡中采集的谷物流量信息進(jìn)行處理，由定時(shí)通道設(shè)置不同采樣頻率對(duì)流量信號(hào)進(jìn)行采集，對(duì)比不同采樣頻率下的信號(hào)失真度，為單片機(jī)設(shè)置合適的采樣頻率提供依據(jù)，寫(xiě)入測(cè)量文件控件將采集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到mat文件中，供小波濾波讀取處理。

使用Ni采集卡保存的數(shù)據(jù)，便于在程序前面板中設(shè)置采樣頻率和采樣點(diǎn)，最大限度還原出原始信號(hào)，避免對(duì)原始信息的失真采樣。其方法為通過(guò)將采樣后保存的信息進(jìn)行頻譜分析后，觀察原始信號(hào)中的各個(gè)頻率成分和頻率分布范圍，得出原始信號(hào)的各個(gè)頻率成分的幅值分布和能量分布，從而得到主要幅度和能量分布的頻率 值[26]。此時(shí)幅度和能量占優(yōu)的頻率值即為谷物沖擊信號(hào)的有效沖擊頻率。

通過(guò)Labview前面板采集沖量式谷物流量傳感器輸出信號(hào)，設(shè)定采樣頻率5 kHz，將存儲(chǔ)的輸出信號(hào)按時(shí)間順序依次讀取原始信號(hào)顯示如圖4a，將輸出信號(hào)進(jìn)行頻譜分析如圖4b，根據(jù)傳感器輸出峰值信息與谷物沖擊到傳感器能量占優(yōu)的信號(hào)對(duì)比，傳感器輸出頻譜特性中，圖4b中顯示三段幅值較高的頻率區(qū)間（分別為0～ 200 Hz、500～600 Hz和大于800 Hz頻段的信號(hào)），其中幅值最高的為谷物沖擊頻率段（0～200 Hz），中心頻率為 40 Hz，其余為傳感器固有頻率（500～600 Hz）和高頻噪聲頻率段（大于800 Hz）[27]。根據(jù)對(duì)采集的谷物流量原始信號(hào)幅頻特性，確定小波分解尺度。

式中為小波分解尺度；f為采樣頻率，Hz；F為小波中心頻率，Hz；F為小波分解對(duì)應(yīng)的實(shí)際頻率，Hz[28]。

小波變換的突出特點(diǎn)是多分辨率分析，可以把信號(hào)分解為不同尺度空間和小波空間的部分，同時(shí)給出了L()空間的正交分解方案，從而對(duì)導(dǎo)出波形進(jìn)行重構(gòu)[29]。利用Mallat算法的多分辨率分析對(duì)流量輸出原始信息進(jìn)行小波分解與濾波。

圖4 流量傳感器原始輸出信號(hào)

小波基以多貝西（Daunechies）濾波器的DB4小波基中4個(gè)尺度函數(shù)系數(shù)0、1、2、3構(gòu)成變換矩陣，將其作用于流量數(shù)據(jù)矢量左側(cè)。

將該矩陣中第一行數(shù)據(jù)構(gòu)成的濾波系數(shù)與采集數(shù)據(jù)構(gòu)成的矢量相乘，以此類推，第3、5和其余的奇數(shù)行與數(shù)據(jù)矢量相乘；偶數(shù)行以這種形式正負(fù)交替的重復(fù)出現(xiàn)，整個(gè)矩陣將是循環(huán)的，最后兩行是卷積條件下環(huán)繞，整個(gè)矩陣的作用就是進(jìn)行兩個(gè)相關(guān)的卷積，然后各去掉一半數(shù)值，將剩下的一半重新排序；將0、1、2、3構(gòu)成的數(shù)據(jù)看成一個(gè)光滑小波分解濾波器系數(shù)，使得計(jì)算輸出在去掉一半后代表數(shù)據(jù)的近似信息（低頻），而將3、-2、1、-0構(gòu)成的數(shù)據(jù)看成一個(gè)非光滑小波分解濾波器系數(shù)，使得能夠?qū)ζ交盘?hào)產(chǎn)生零響應(yīng)，而對(duì)非平滑奇異信號(hào)可以濾除，的計(jì)算輸出在去掉一半后代表數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)信息（高頻）。

小波分解的Mallat算法實(shí)現(xiàn)為：讀取NI DAQ數(shù)據(jù)采集卡存儲(chǔ)的長(zhǎng)度為的流量數(shù)據(jù)mat，利用DB4小波基構(gòu)成的變換矩陣按行依次與讀取的流量數(shù)據(jù)左乘，經(jīng)卷積計(jì)算后得到長(zhǎng)度為n的數(shù)據(jù)mat1；將mat1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新排序，以序號(hào)為奇數(shù)的數(shù)據(jù)重組為近似信息，長(zhǎng)度為2；以序號(hào)為偶數(shù)的數(shù)據(jù)重組為細(xì)節(jié)信息，長(zhǎng)度為2；再對(duì)這些長(zhǎng)度為2的近似信息繼續(xù)小波分解，分解尺度為根據(jù)流量輸出信號(hào)的頻譜分析計(jì)算出的尺度值；分解后將高頻細(xì)節(jié)信號(hào)剔除，最后得到若干個(gè)小波系數(shù)構(gòu)成的高頻諧波，和近似信號(hào)構(gòu)成的基頻信息，實(shí)現(xiàn)將流量原始信息重構(gòu)為低頻流量信息。

針對(duì)流量傳感器輸出信號(hào)快速衰減和噪聲隨機(jī)的特點(diǎn)，從復(fù)雜的噪聲信號(hào)中提取有用信號(hào)能夠進(jìn)行重構(gòu)從而更好的獲得理想的降噪信號(hào)，要求小波函數(shù)能進(jìn)行離散小波變換且具有一定的消失矩；故小波函數(shù)選用DB4小波基（中心頻率為0.8 Hz），根據(jù)頻譜特性波形谷物實(shí)際頻率40 Hz，采樣頻率為300 Hz，根據(jù)式3計(jì)算出小波分解尺度為6，分解后的信號(hào)如圖5。

圖5 流量原始信號(hào)小波分解后的信息

在谷物流量原始信號(hào)的頻譜圖中（圖4b），噪聲信號(hào)頻帶寬、噪聲能量小、衰減緩慢，采用的DB4小波函數(shù)能量集中，適合處理頻帶較寬的信號(hào)。根據(jù)小波分解后的噪聲頻譜圖5b，放大后噪聲信號(hào)頻率為兩段，一段噪聲頻率在500～600 Hz，與原始信號(hào)中的噪聲頻譜一致，該段噪聲頻率集中、帶寬小，分析噪聲源為傳感器固有振動(dòng)噪聲；另一段噪聲頻率在800 Hz以上，帶寬較大、幅值小，分析為高頻振動(dòng)噪聲。

流量原始信號(hào)經(jīng)6層尺度小波分解后，從流量有效信號(hào)圖5d的幅頻曲線可以得出能量占優(yōu)的信號(hào)頻率為 40 Hz，與圖4b中的幅值較高信號(hào)的頻段相符，分解后的低頻信號(hào)中無(wú)噪聲頻率干擾。DB4小波函數(shù)經(jīng)過(guò)6層分解后沒(méi)有將有效信號(hào)的強(qiáng)度衰減，而將噪聲信號(hào)有效濾除，保證了流量有效信號(hào)的準(zhǔn)確性。

利用谷物流量傳感器標(biāo)定試驗(yàn)臺(tái)（圖3）進(jìn)行試驗(yàn)，根據(jù)圖4b的傳感器輸出信號(hào)頻譜分析得出，谷物沖擊到傳感器的輸出信號(hào)中心頻率為40 Hz，為了使采樣信號(hào)與原始信號(hào)保持一致，根據(jù)奈奎斯特采樣定理（采樣頻率至少是信號(hào)頻率的2倍），設(shè)置數(shù)據(jù)采集卡采樣頻率為300 Hz。通過(guò)Mallat算法對(duì)流量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解后，得到的流量有效信息按時(shí)域模型重構(gòu)，將流量有效信號(hào)傳遞給單片機(jī)AD通道采集，進(jìn)行電壓-流量標(biāo)定轉(zhuǎn)換。其中AD采樣頻率為30 Hz，谷物沖擊到流量傳感器的速度為3.5 m/s。

根據(jù)圖6電壓-流量標(biāo)定的曲線，進(jìn)行沖量式流量傳感器累積質(zhì)量試驗(yàn)，谷物沖擊傳感器速度為3.5 m/s，與實(shí)際作業(yè)攪龍轉(zhuǎn)速拋出的谷物初速度一致，設(shè)置單片機(jī)AD采樣頻率為30 Hz（大于谷物沖擊頻率的一半）[30]，采樣時(shí)間為5 s，記錄在不同谷物流量下傳感器的產(chǎn)量輸出。

圖6 沖量式流量傳感器輸出流量標(biāo)定

通過(guò)累計(jì)5 s的谷物流量試驗(yàn)，對(duì)AD通道每秒30個(gè)采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)積分，計(jì)算谷物瞬時(shí)流量，試驗(yàn)中電壓與谷物流量的變化一致，5 s后傳感器輸出的谷物質(zhì)量相對(duì)誤差最大為1.68%（表1），滿足測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)的要求。

表1 谷物流量傳感器的累積質(zhì)量試驗(yàn)

2.2 動(dòng)態(tài)差分定位信息獲取

北斗定位系統(tǒng)（BeiDou navigation satellite system，BDS）接收定位信息中因各種誤差導(dǎo)致定位精度較低。采用高精度差分定位技術(shù)（differential global positioning system,DGPS）消除定位過(guò)程中誤差帶來(lái)的影響。固定站參考位置的獲取選用北京合眾思?jí)芽萍脊煞萦邢薰咎峁┑募紝歁G868手持定位終端，單點(diǎn)定位精度1.2 m，DGPS定位精度0.2 m，支持SD卡存儲(chǔ)可對(duì)定位信息進(jìn)行采集與存儲(chǔ)，將其安裝在固定參考點(diǎn)作為基準(zhǔn)站；移動(dòng)點(diǎn)選取北京和芯星通科技有限公司提供的UM332北斗板卡，可提供優(yōu)于10 cm的偽距和1 mm的載波相位觀測(cè)精度。將安裝在聯(lián)合收獲機(jī)上的UM332北斗板卡和MG868手持定位終端聯(lián)合定位，提高接收BDS數(shù)據(jù)的定位精度。

為了繪制平面上的產(chǎn)量圖信息，需要將經(jīng)緯信息進(jìn)行高斯-克呂格投影。采用北京54（BJ-54）坐標(biāo)系將經(jīng)緯坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為平面坐標(biāo)，坐標(biāo)原點(diǎn)中央經(jīng)線與赤道的交點(diǎn)。赤道以南為負(fù)，以北為正；中央經(jīng)線以東為正，以西為負(fù)。為避免中央經(jīng)度線以西為負(fù)值的情況，將坐標(biāo)縱軸西移500 km[31]。按3度帶計(jì)算，試驗(yàn)位置的中央經(jīng)線為120°，固定參考站的位置信息為32.19872053N，119.50900025E。對(duì)應(yīng)的的BJ-54坐標(biāo)（,）為（3 579 720，486 663），BDS差分定位信息轉(zhuǎn)化到BJ-54坐標(biāo)值。

2.3 聯(lián)合收獲機(jī)測(cè)產(chǎn)裝置模擬試驗(yàn)

聯(lián)合收獲機(jī)測(cè)產(chǎn)裝置于2016年3月在江蘇大學(xué)農(nóng)業(yè)裝備工程學(xué)院實(shí)驗(yàn)室院內(nèi)進(jìn)行水稻產(chǎn)量測(cè)量模擬試驗(yàn)。水稻品種為武運(yùn)粳30號(hào)，為草谷分離已清選后的稻谷，取樣測(cè)得稻谷密度為1.2 g/cm3，含水率為4.5%，含雜率1.5%。將測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)的沖量式流量傳感器和BDS差分定位裝置安裝在4LZ-2.5Z型全喂入式谷物聯(lián)合收獲機(jī)上進(jìn)行模擬收獲機(jī)作業(yè)試驗(yàn)（如圖7）。模擬試驗(yàn)選擇地面條件較為干燥的地塊進(jìn)行，設(shè)計(jì)作業(yè)面積為15 m′6 m，手動(dòng)操作聯(lián)合收獲機(jī)，初始作業(yè)下將收獲機(jī)檔位設(shè)置在低速檔，油門拉到最低，液壓無(wú)級(jí)變速器推桿放在初始位，輸糧攪龍轉(zhuǎn)動(dòng)部件轉(zhuǎn)速最低，設(shè)定此時(shí)的輸糧攪龍出糧口谷物流量最小。

試驗(yàn)場(chǎng)地設(shè)置為長(zhǎng)15 m，寬6 m的6段模擬收獲機(jī)作業(yè)區(qū)域，由標(biāo)桿引導(dǎo)收獲機(jī)作業(yè)（如圖7a），同時(shí)車載產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（如圖7b）與手持定位儀（如圖7c）進(jìn)行差分定位，將沖量式谷物流量傳感器安裝到聯(lián)合收獲機(jī)出糧口（如圖7d）。以圖7a中標(biāo)桿的位置為起點(diǎn)收獲機(jī)模擬作業(yè)直線前進(jìn)15 m，保持輸糧攪龍轉(zhuǎn)速(500 r/min)和前進(jìn)速度（1.2m/s）不變。收獲機(jī)每進(jìn)行一段15 m長(zhǎng)的測(cè)試區(qū)后，測(cè)試區(qū)內(nèi)輸糧攪龍的轉(zhuǎn)速保持不變，保證出糧口谷物流量恒定；收獲機(jī)完成一段測(cè)試區(qū)的模擬作業(yè)后，逐漸增大輸糧攪龍驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)速，增加出糧口谷物流量。

通過(guò)將定量的稻谷在單位時(shí)間內(nèi)以不同速率輸送到輸出糧口，進(jìn)行谷物流量動(dòng)態(tài)誤差分析；收獲機(jī)沿各個(gè)測(cè)試的中軸線以一定的前進(jìn)速度在劃定的作業(yè)區(qū)域行走，輸糧裝置內(nèi)的稻谷（如圖7d）從出糧口將谷物排出，排出的谷物質(zhì)量由天平稱取質(zhì)量，通過(guò)記錄流量傳感器輸出的谷物累積質(zhì)量和實(shí)際稱取質(zhì)量對(duì)比，分析流量傳感器測(cè)量精度如表3。

1. 作業(yè)指示標(biāo)桿 2. 模擬作業(yè)區(qū)域 3. 信號(hào)處理模塊 4. 車載北斗天線 5. 測(cè)產(chǎn)下位機(jī) 6. 基準(zhǔn)站定位終端 7. 糧箱報(bào)警器 8. 出糧口 9. 流量傳感器 10. 糧箱谷粒

表3 流量傳感器誤差分析

從流量傳感器經(jīng)小波濾波后對(duì)水稻籽粒的測(cè)量相對(duì)誤差最大為6.18%，平均相對(duì)誤差為5.37%。

根據(jù)聯(lián)合收獲機(jī)在試驗(yàn)場(chǎng)地模擬產(chǎn)量測(cè)量記錄的差分定位數(shù)據(jù)和谷物流量數(shù)據(jù)繪制收獲機(jī)作業(yè)產(chǎn)量圖如圖8。其中對(duì)應(yīng)為收獲機(jī)作業(yè)行駛過(guò)程中BDS差分定位后解算的BJ-54平面坐標(biāo)系中軸坐標(biāo)值，對(duì)應(yīng)為收獲機(jī)BDS差分定位后解算的軸坐標(biāo)值，（,）對(duì)應(yīng)收獲機(jī)在該點(diǎn)作業(yè)的谷物流量，由顏色值代表流量，顏色由深藍(lán)到深紅代表流量由小到大的變化。

收獲機(jī)按指示標(biāo)桿劃分的區(qū)域模擬測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)作業(yè)后，將測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)記錄的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到上位機(jī)，繪制模擬作業(yè)產(chǎn)量圖如圖8，圖中顯示在每一段測(cè)試區(qū)域大小一致，長(zhǎng)度15 m、寬1m，驗(yàn)證了北斗差分定位數(shù)據(jù)可靠；測(cè)試區(qū)域內(nèi)谷物流量信息一致（顏色無(wú)變化），且測(cè)試區(qū)域每隔1 m顏色加深（由深藍(lán)變?yōu)樯罴t），代表流量值從小到大的變化，與預(yù)先設(shè)定的谷物流量變化相符；其中在谷物流量大于2 kg/s紅色區(qū)域，產(chǎn)量圖出現(xiàn)黃色測(cè)量誤差，分析是因?yàn)槌黾Z口流量值過(guò)大，超出了沖量式傳感器的最佳量程范圍。

圖8 聯(lián)合收獲機(jī)模擬試驗(yàn)產(chǎn)量圖

3 結(jié) 論

1）對(duì)沖量式谷物流量傳感器輸出原始信號(hào)的頻譜特性分析，流量有效信號(hào)的中心頻率為40 Hz，流量傳感器固有噪聲頻率為500～900 Hz，根據(jù)能量占優(yōu)的信號(hào)與噪聲信號(hào)的頻譜特性選擇小波函數(shù)，確定小波分解尺度為6，小波分解后的頻譜特性顯示，該方法可以將流量有效信號(hào)與噪聲信號(hào)區(qū)分。

2）對(duì)小波濾波后的流量有效信號(hào)標(biāo)定，通過(guò)對(duì)谷物瞬時(shí)流量的5 s累積質(zhì)量驗(yàn)證，該測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)測(cè)量相對(duì)誤差最大為1.68%，電壓顯示與流量變化一致。

3）對(duì)設(shè)計(jì)的沖量式谷物流量傳感器，進(jìn)行的實(shí)際模擬產(chǎn)量測(cè)量試驗(yàn)，使用Mallat算法可以將高頻噪聲剔除，提取出噪聲后的流量信息經(jīng)計(jì)算，流量測(cè)量相對(duì)誤差最大為6.18%，平均相對(duì)誤差為5.37%。

4）利用Mallat算法設(shè)計(jì)的小波去噪算法，將流量傳感器輸出連續(xù)的模擬量轉(zhuǎn)換為離散數(shù)據(jù)分解，經(jīng)Mallat算法重構(gòu)流量有效信號(hào)。根據(jù)流量原始信號(hào)和有效信號(hào)的頻譜分析對(duì)比，小波分解后的信號(hào)噪聲大為減少；收獲機(jī)模擬作業(yè)中按工作區(qū)域逐漸增加出糧口谷物流量，與繪制的產(chǎn)量圖顏色由深藍(lán)到深紅（流量由小到大）的變換一致，驗(yàn)證了該方法的可行性。

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Wavelet denoising method for grain flow signal based on Mallat algorithm

Chen Jin1, Wang Kun1, Li Yaoming2

(1.212013,; 2.212013,)

Aiming at the problem that combine harvester cannot obtain reliable grain flow information in complex noise background, wavelet transform (WT) is proposed to denoise the output signal of grain flow sensor. The method is as follows: using the LabVIEW data acquisition card to acquire the output signal of the grain flow sensor and analyzing the amplitude-frequency characteristics of signal, in which the energy-dominant frequency band is set as the grain effective signal, and the chaotic and the frequency band with flat amplitude change are set as the noise signal. The spectrum of original signal and noise is used to determine how to choose the wavelet function and decomposition scale. By analyzing the amplitude-frequency characteristics of the original signal, the energy-dominant center frequency in the grain flow is 40 Hz, and the noise is distributed in 2 frequency bands, of which the signal energy attenuation is faster, the bandwidth distribution is narrower and the change trend is consistent with the original signal in 500-600 Hz band, so the bands are the vibration noise of the yield platform. Above 800 Hz the signal changes slowly in energy attenuation, the bandwidth distribution is wide and the changes are random, so the bands are the high-frequency noise of the yield platform. In the research, the yield measuring system is designed to obtain the yield information. The Mallat algorithm is applied to decompose and remove the noise components of grain flow signal, the DB4 wavelet is chosen as the wavelet function and the decomposition scale is 6. The effective data of grain flow are reconstructed by wavelet and calibrated by the analog to digital converter channel of microcomputer. The maximum relative error of the grain mass is 1.68% under different grain flow after calibration. The position data are obtained by the Beidou Navigation Satellite System (BDS) with the pseudo-range differential position technology. The yield measuring system is installed on the combine harvester to simulate the rice operation experiment. The quantitative rice is transported to the grain tank and output at different rates per unit time, and the speed of driving wheel of the grain-conveying auger is gradually increased in the grain flow experiment. After the WT for the output signal of the flow sensor, reconstructing the base frequency of the grain flow information can be removed by the vibration noise. The relative error of the grain flow measurement is 6.18% and the average relative error is 5.37%. The yield data recorded in the production system are imported into the PC (personal computer) to plot the yield map. The map confirms that the BDS differential location data are reliable and the grain flow information in the test area is consistent with the experiment. Through the WT of the information output by grain flow sensor, the spectrum of the signal after the wavelet denoising is compared with the original signal, and the feasibility and the accuracy of the flow signal denoising are validated as well as the grain flow information reconstructing method based on the Mallat algorithm. This research can provide a reference for the original information denoising and the reconstructing of effective information in the complex operating environment of agricultural machinery.

wavelet transforms; algorithms; grain; combine harvester; yield map; error analysis

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.03.026

S225

A

1002-6819(2017)-03-0190-08

2016-08-09

2016-12-19

國(guó)家十三五重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2016YFD0702001）。

陳進(jìn)，教授、博士生導(dǎo)師，主要從事農(nóng)業(yè)裝備與控制技術(shù)研究，鎮(zhèn)江江蘇大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，212013。E-mail：chenjinjd126@126.com

陳 進(jìn)，王 坤，李耀明.基于Mallat算法的谷物流量信號(hào)小波去噪方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(3)：190－197. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.03.026 http://www.tcsae.org

Chen Jin, Wang Kun, Li Yaoming. Wavelet denoising method for grain flow signal based on Mallat algorithm[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(3): 190－197. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.03.026 http://www.tcsae.org