聯(lián)合收獲機喂入量監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與試驗

張振乾 孫意凡 劉仁杰 張 漫 李 寒 李民贊

(中國農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究教育部重點實驗室， 北京 100083)

0 引言

隨著我國農(nóng)業(yè)機械化程度的不斷提高，聯(lián)合收獲機已在我國廣泛使用[1]，極大地提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低了收獲過程中的人力投入[2]。喂入量是單位時間內(nèi)通過聯(lián)合收獲機的籽粒和莖稈質(zhì)量之和，是聯(lián)合收獲機的重要性能指標(biāo)。喂入量過高或過低，都會導(dǎo)致?lián)p失率增加[3]，只有工作在額定的喂入量范圍內(nèi)才具有較高的工作效率和較低的故障率[4]。影響喂入量的因素較多，人工判斷喂入量需要豐富的經(jīng)驗，不利于推廣，因此實時、準(zhǔn)確地獲取聯(lián)合收獲機喂入量信息具有十分重要的意義[5]。

國外對于聯(lián)合收獲機喂入量監(jiān)測方面的研究起步較早[6-11]。國內(nèi)對于喂入量測量的研究始于20世紀(jì)90年代[12-20]。這些研究方法中，針對脫粒滾筒和傾斜輸送器的測量較為直觀，能夠?qū)崿F(xiàn)較高的精度，但由于測量位置距離割臺較遠，數(shù)據(jù)具有一定時滯；針對喂入螺旋輸送器的方法具有最好的實時性，但是喂入螺旋輸送器傳動軸空間狹小，需要對傳動軸鏈輪進行改裝或加裝定制的傳感器，成本較高，且影響了原有結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性；采用雙板電容傳感器等測量設(shè)備，較為精密，成本較高，在實際作業(yè)的惡劣環(huán)境下難以保證穩(wěn)定性。因此，本文開發(fā)一種低成本、易于安裝并且具有較好實時性和穩(wěn)定性的喂入量監(jiān)測系統(tǒng)，在不改變聯(lián)合收獲機現(xiàn)有結(jié)構(gòu)的前提下，實現(xiàn)對喂入量快速、準(zhǔn)確測量。

1 系統(tǒng)設(shè)計與方法

1.1 監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計

喂入量監(jiān)測系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示，系統(tǒng)功能組成如圖2所示。系統(tǒng)由信息感知模塊、車載終端和移動終端3部分構(gòu)成。其中，信息感知模塊主要包括扭矩傳感器、霍爾傳感器和GPS模塊，扭矩傳感器和霍爾傳感器安裝在割臺，GPS天線安裝在車頂前方。信息感知模塊將割臺傳動軸扭矩、轉(zhuǎn)速以及實時位置信息傳輸至車載終端；車載終端可本地顯示聯(lián)合收獲機實時喂入量及位置信息，并將工況數(shù)據(jù)實時發(fā)送至服務(wù)器；移動終端可隨時隨地通過訪問服務(wù)器查看聯(lián)合收獲機工作狀態(tài)。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)Fig.1 Overall system structure

圖2 系統(tǒng)功能組成Fig.2 System function

1.1.1信息感知模塊設(shè)計

將割臺傳動軸扭矩和轉(zhuǎn)速作為輸入信號，因此需要對旋轉(zhuǎn)軸扭矩和轉(zhuǎn)速實現(xiàn)低成本測量。已經(jīng)商品化的旋轉(zhuǎn)軸扭矩傳感器成本較高且需要斷軸安裝，在此設(shè)計了一種適用于聯(lián)合收獲機割臺傳動軸的扭矩測量方案。

該扭矩傳感器由應(yīng)變電橋、信號處理電路以及無線傳輸模塊構(gòu)成，如圖3所示。應(yīng)變電橋粘貼在傳動軸上，信號處理電路、ZigBee無線模塊和電池封裝在設(shè)計的軸套上，軸套通過軸環(huán)兩端固定在傳動軸上。扭矩傳感器輸出信號通過ZigBee無線傳輸至車載工控機，再由4G模塊發(fā)送至服務(wù)器。

圖3 扭矩測量系統(tǒng)原理圖Fig.3 Torque measurement system

當(dāng)割臺傳動軸受到動力輸入端旋轉(zhuǎn)力時，傳動軸受到剪應(yīng)力對軸橫截面扭心的合成力，如圖4所示。在傳動軸表面和軸向呈45°和-45°方向上分別產(chǎn)生最大拉應(yīng)力和最大壓應(yīng)力[21]為

(1)

式中σmax——最大拉應(yīng)力

σmin——最大壓應(yīng)力

M——軸扭矩

Wp——橫截面抗扭極矩

D——軸直徑

圖4 傳動軸受力及應(yīng)變片粘貼情況Fig.4 Transmission shaft force and strain gauge sticking

由此可知應(yīng)變片應(yīng)沿旋轉(zhuǎn)軸軸線的45°和-45°方向粘貼在軸表面上，此時應(yīng)變片受到最大的拉應(yīng)力和壓應(yīng)力作用。因此采用4個阻值350 Ω、柵長3 mm的電阻應(yīng)變片組成等臂全橋作為敏感元件。應(yīng)變片粘貼方式如圖4所示，相鄰應(yīng)變片呈90°布置，等距粘貼在割臺傳動軸上。割臺工作時傳動軸產(chǎn)生形變，應(yīng)變片電阻發(fā)生變化，產(chǎn)生電壓小信號U0，其計算式為

(2)

式中R1、R2、R3、R4——電阻器R1～R4的電阻

U——電橋輸入電壓

ΔR1、ΔR4——電阻器R1、R4的電阻變化量

此時兩個相對臂受拉力應(yīng)變，兩個相對臂受壓力應(yīng)變。由于應(yīng)變片均勻粘貼，有ΔR1=-ΔR2=ΔR3=-ΔR4，且R1=R2=R3=R4，因此式(2)可化簡為

(3)

式中 ΔR——應(yīng)變片電阻變化量

R0——應(yīng)變片電阻

通過全橋?qū)㈦妷红`敏度提高到單片工作時的4倍。

由于應(yīng)變片形變較小，電橋在加載12 V電壓后的輸出電壓信號在毫伏級，因此需要設(shè)計信號放大采集電路將電壓小信號轉(zhuǎn)換為0～5 V的數(shù)字信號傳輸給單片機。由于應(yīng)變電橋具有較低電壓和較高電阻，在綜合考慮體積、功耗和穩(wěn)定性后，采用圖5所示的放大電路。采用AD620、AD705以及ADC芯片，AD620具有高精度、低失調(diào)電壓和低失調(diào)漂移的特性，可實現(xiàn)1～1 000倍的增益。AD705作為電壓跟隨器，為AD620提供輸出端電壓的零點及ADC芯片的AGND。在此設(shè)計中，電橋功耗為0.4 W，滿足田間作業(yè)需求。

圖5 放大電路Fig.5 Amplifying circuit

STM32單片機接收到數(shù)字信號后通過RS232串口通信傳輸至無線傳輸模塊，通過ZigBee模塊將數(shù)據(jù)發(fā)送至駕駛室內(nèi)的協(xié)調(diào)器，由車載工控機串口讀取扭矩信息。

割臺傳動軸轉(zhuǎn)速測量采用霍爾傳感器實現(xiàn)?；魻杺鞲衅鞑捎肗PN常開型，固定在割臺側(cè)面距離傳動軸皮帶輪1 cm處，4個磁鋼均勻貼在皮帶輪內(nèi)側(cè)，磁鋼接近霍爾傳感器時傳感器輸出高電平。STM32單片機采用測頻法測量1 s內(nèi)脈沖個數(shù)，將轉(zhuǎn)速通過RS232串口傳送至車載工控機。

1.1.2車載終端軟件設(shè)計

車載終端采用Win7系統(tǒng)的工控機，應(yīng)用軟件使用LabView實現(xiàn)，由串口通信模塊、數(shù)據(jù)解析模塊、數(shù)據(jù)顯示模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、喂入量預(yù)測模塊和4G傳輸模塊等6個主要功能模塊組成。

其中，串口通信模塊讀取串口傳輸來的GPS模塊、ZigBee協(xié)調(diào)器以及霍爾傳感器的數(shù)據(jù)，可以進行串口配置。數(shù)據(jù)解析模塊對得到的GPGGA格式的GPS數(shù)據(jù)進行解析，提取經(jīng)緯度坐標(biāo)等需要的信息，并將GPS坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為高斯平面坐標(biāo)進行速度計算。數(shù)據(jù)顯示模塊實現(xiàn)對實時喂入量等作業(yè)信息的顯示功能。數(shù)據(jù)存儲模塊將數(shù)據(jù)存為.txt或.xls文件，供后期數(shù)據(jù)分析使用。喂入量預(yù)測模塊采用獲取的割臺傳動軸扭矩和轉(zhuǎn)速信號，預(yù)測實時喂入量。4G傳輸模塊將數(shù)據(jù)打包傳送給服務(wù)器。軟件界面如圖6所示。

圖6 車載終端軟件界面Fig.6 Vehicle terminal software interface

1.1.3移動終端軟件設(shè)計

移動終端系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)接收及存儲、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)顯示3個模塊[22]，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 移動終端系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.7 Mobile terminal system structure

其中數(shù)據(jù)接收及存儲模塊監(jiān)聽服務(wù)器端口，接收車載終端DTU的socket請求，完成數(shù)據(jù)接收，解析后進行存儲。數(shù)據(jù)傳輸模塊從數(shù)據(jù)庫中讀取相應(yīng)信息，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為便于安卓客戶端讀取的JSON格式，為前端程序提供web服務(wù)。數(shù)據(jù)顯示模塊作為前端程序在移動終端上運行，用戶可以在移動終端上實時查看收獲機的作業(yè)位置及工況。

1.2 噪聲分析

由于聯(lián)合收獲機系統(tǒng)較為復(fù)雜，作業(yè)環(huán)境惡劣，導(dǎo)致運行過程中振動較大，在收獲過程中傳感器信號含有較多噪聲。噪聲的主要構(gòu)成因素有傳動軸扭振、彎矩以及發(fā)動機振動等。具體如下：

(1)傳動軸扭振

扭振是指一個物體繞其轉(zhuǎn)動軸的角度域振動。由于聯(lián)合收獲機系統(tǒng)及其工作環(huán)境較為復(fù)雜，割臺傳動軸的動力輸入和負(fù)載扭矩不穩(wěn)定導(dǎo)致軸角速度處在不斷變化的過程，軸隨時間不斷受到正負(fù)兩個方向的應(yīng)力，產(chǎn)生噪聲信號。

(2)傳動軸彎矩

對于日常工作狀態(tài)下的聯(lián)合收獲機，傳動軸動力端和負(fù)載端之間不能保證完全同心，軸會有或大或小的彎曲，并且由于傳感器的加裝改變了傳動軸的重心，使傳動軸在受到動力輸入端扭矩的同時還會受到彎矩的作用，產(chǎn)生與軸轉(zhuǎn)動頻率接近的噪聲。

(3)發(fā)動機振動

割臺未啟動時，聯(lián)合收獲機主要振動來源于發(fā)動機，經(jīng)測試發(fā)動機振動的影響較小，因此在本文中忽略其影響。

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

因獲得的信號含有較多噪聲，因此需要先對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

(1)雙閾值濾波

在聯(lián)合收獲機作業(yè)過程中，由于田間土地不平整、聯(lián)合收獲機工況不穩(wěn)定等原因會導(dǎo)致測量數(shù)據(jù)出現(xiàn)奇異值，影響喂入量預(yù)測精度。在此使用雙閾值濾波插值算法對信號進行預(yù)處理。超過閾值范圍的數(shù)據(jù)被剔除后，用奇異點前的4個數(shù)據(jù)點的平均值作為奇異點的值，具體濾波公式為

(4)

式中Ui——傳感器電壓

UL——低閾值UH——高閾值

(2)低通濾波

由聯(lián)合收獲機田間作業(yè)狀態(tài)可知喂入量變化較為緩慢，不會在短時間內(nèi)有較大幅度和較高頻率的改變，而聯(lián)合收獲機自身振動帶來的噪聲頻率遠高于喂入量變化頻率，因此使用低通濾波器進行濾波降噪，在此選用巴特沃斯濾波器進行低通濾波。

1.4 一元線性回歸

由于聯(lián)合收獲機往往采用最大割臺轉(zhuǎn)速進行作業(yè)，因此將轉(zhuǎn)速作為恒定值，模型輸入為割臺傳動軸扭矩信號。在對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后，以小區(qū)作為最小單位進行一元線性回歸。根據(jù)聯(lián)合收獲機工作狀態(tài)，綜合兼顧喂入量監(jiān)測需具備的實時性和準(zhǔn)確度，將1 s作為喂入量監(jiān)測的最小單位，共包含5個采樣點，將這5個采樣點的電壓之和作為這一時間段的喂入量信號。在聯(lián)合收獲機田間作業(yè)狀態(tài)下進行連續(xù)采樣，控制不同車速使得收獲過程具有變化的喂入量。取100組數(shù)據(jù)，隨機選擇其中70組作為建模數(shù)據(jù)，剩余30組作為模型驗證數(shù)據(jù)。

1.5 喂入量實測計算

影響聯(lián)合收獲機喂入量的4個主要因素為作業(yè)速度、割幅寬度、谷草比以及籽粒產(chǎn)量[23]，喂入量計算公式為

(5)

式中F——喂入量，kg/s

RGS——谷草比

Y——籽粒產(chǎn)量，kg/hm2

L——割幅寬度，m

V——作業(yè)速度，m/s

在作業(yè)區(qū)域作物長勢空間變異性較小時，可將RGS和Y看作常量。式(5)可簡化為

F=ρLV

(6)

式中ρ——作物密度，kg/m2

ρ表示該長勢均勻區(qū)域在一定割茬高度下單位面積籽粒與莖稈總質(zhì)量。因此在滿割幅收割、割茬高度一定的情況下，速度是喂入量的唯一決定因素，此時聯(lián)合收獲機喂入量與車速應(yīng)呈正比。

對于試驗地塊范圍內(nèi)作物視為含水率、密度均一。收割時保持割茬高度為25 cm。采用五點取樣法，地塊對角線中點作為中心抽樣點，對角線上取4個與中心點距離相等的點，共5處1 m2的取樣區(qū)域分別進行3次人工稱量，取平均值作為試驗范圍內(nèi)的作物密度ρ。

2 試驗

2.1 臺架標(biāo)定試驗

扭矩傳感器采用圖8所示裝置進行標(biāo)定，使用臺鉗將割臺傳動軸固定在臺面，通過標(biāo)準(zhǔn)長度的臂桿一端加砝碼對軸產(chǎn)生固定的力矩。正、逆行程每一級力矩進行3次測量。

圖8 扭矩傳感器標(biāo)定裝置Fig.8 Torque sensor calibration device

采用測量誤差作為綜合衡量傳感器靜態(tài)特性的指標(biāo)，測量誤差計算公式為

(7)

式中α——重復(fù)性相對誤差

β——線性度相對誤差

γ——遲滯性相對誤差

2.2 田間試驗

聯(lián)合收獲機喂入量監(jiān)測試驗于2018年6月21

日在中國農(nóng)業(yè)大學(xué)涿州實驗場進行，地塊位于東經(jīng)115°30′35.87″～115°30′37.56″、北緯39°16′39.89″～39°16′37.30″。試驗以中國收獲機械總公司生產(chǎn)的新疆-2A型自走式谷物聯(lián)合收獲機為平臺，其割幅寬度為2.36 m，最大喂入量為2 kg/s。

試驗使用自主開發(fā)的喂入量監(jiān)測系統(tǒng)，進行系統(tǒng)總體功能驗證、數(shù)據(jù)預(yù)處理方法研究、喂入量預(yù)測模型構(gòu)建與驗證。

3 結(jié)果與討論

3.1 臺架標(biāo)定結(jié)果

扭矩傳感器標(biāo)定數(shù)據(jù)如表1所示。

由標(biāo)定數(shù)據(jù)得到力矩-電壓標(biāo)定公式為

y=72.823x-109.35

(8)

該傳感器各項靜態(tài)指標(biāo)計算結(jié)果為：靈敏度為13.7 mV/(N·m)，重復(fù)性相對誤差為1.83%，線性度相對誤差為1.17%，遲滯性相對誤差為0.88%，測量誤差為2.34%。

表1 扭矩傳感器標(biāo)定數(shù)據(jù)Tab.1 Calibration data of torque sensor V

3.2 田間試驗結(jié)果

整個收獲過程作業(yè)軌跡如圖9所示，地塊面積為0.67 hm2。

圖9 收獲作業(yè)軌跡Fig.9 Harvesting track

五點取樣法稱量結(jié)果如表2所示，因此將0.75 kg/m2作為試驗范圍內(nèi)小麥密度(割茬高度25 cm，含籽粒和莖稈)，即式(6)中ρ的取值。

收獲過程以割幅寬度2.36 m滿割幅連續(xù)作業(yè)，由式(6)得到此地塊作業(yè)時喂入量實測值為

F=1.77V

(9)

式中V由GNSS獲得。

3.3 空載試驗分析

在聯(lián)合收獲機點火發(fā)動后，割臺未工作和割臺工作兩種狀態(tài)下分別采集數(shù)據(jù)。

3.3.1割臺未工作狀態(tài)

聯(lián)合收獲機在啟動狀態(tài)下，不開啟割臺。此時傳動軸未旋轉(zhuǎn)，傳感器信號理論上應(yīng)為恒定初值。以5 Hz的頻率進行采樣，連續(xù)采集10 min，得到信號如圖10所示。

表2 五點取樣法稱量結(jié)果Tab.2 Sampling and weighing results by five-point method g

圖10 割臺未工作狀態(tài)信號時域圖Fig.10 Time domain diagram of header without working state signal

在采集時間范圍內(nèi)該組數(shù)據(jù)無奇異點，時域上無明顯漂移。計算該組數(shù)據(jù)均值μ=1.664 765 4 V。計算該組數(shù)據(jù)方差為

(10)

由方差可見該傳感器靜態(tài)穩(wěn)定性較好。

3.3.2割臺工作狀態(tài)

由于在田間收獲時聯(lián)合收獲機割臺主要以最大轉(zhuǎn)速進行作業(yè)，因此進行割臺最大轉(zhuǎn)速下的空載試驗。聯(lián)合收獲機在啟動狀態(tài)下，開啟割臺至最大轉(zhuǎn)速，以5 Hz頻率進行采集，連續(xù)采集200 s，得到信號如圖11a所示。

圖11 割臺工作狀態(tài)信號時域和幅頻圖Fig.11 Time domain and amplitude-frequency diagrams of header without working state signal

經(jīng)過傅里葉變換查看空載狀態(tài)下傳感器信號的幅頻特性，得到圖11b，由圖可知，在喂入量為0時信號具有穩(wěn)定的直流分量，噪聲分布頻率較為廣泛，主要在0.5 Hz以上，因此應(yīng)對高頻噪聲進行濾除。

3.4 模型參數(shù)優(yōu)化

根據(jù)實測信號的時域和頻域特性對模型參數(shù)進行優(yōu)化。將雙閾值濾波的上限值UH設(shè)為3 V，下限值UL設(shè)為0.4 V；巴特沃斯低通濾波器截止頻率設(shè)置為0.5 Hz。

將原始信號進行濾波，濾波前后電壓信號對比如圖12所示，可知濾波器在保留有效信號的基礎(chǔ)上去掉了高頻噪聲，實現(xiàn)了較好的降噪效果。

圖12 低通濾波前后信號Fig.12 Signals before and after low pass filter

3.5 模型驗證

由霍爾傳感器測量作業(yè)狀態(tài)下割臺傳動軸轉(zhuǎn)速，得收獲過程中傳動軸轉(zhuǎn)速基本恒定在450 r/min，因此可忽略割臺傳動軸轉(zhuǎn)速變化對割臺功率的影響，預(yù)測模型化簡為一元線性回歸方程，自變量為割臺傳動軸扭矩信號。

隨機取70個小區(qū)信號，將原始信號與實際喂入量進行擬合，結(jié)果如圖13a所示。得到電壓與喂入量的關(guān)系為

Y1=0.461 5X+6.339 (R2=0.677 5)

(11)

原始信號經(jīng)過雙閾值濾波和低通濾波后，取相同的70個小區(qū)的采樣信號，將濾波后的信號與實際喂入量進行擬合，結(jié)果如圖13b所示，R2由0.677 5提升至0.828 9。得到電壓與喂入量的關(guān)系為

Y2=0.408 9X+6.966 8 (R2=0.828 9)

(12)

圖13 濾波前后信號與喂入量擬合結(jié)果Fig.13 Signal fitting results before and after filtering

取30個小區(qū)采樣信號作為驗證數(shù)據(jù)，模型的預(yù)測準(zhǔn)確度由驗證數(shù)據(jù)的實測值和預(yù)測值的1∶1關(guān)系圖可以得出，結(jié)果如圖14所示，濾波前預(yù)測決定系數(shù)R2=0.755，濾波后提高至0.852。

將預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果進行對比，得到預(yù)測結(jié)果精度如表3所示。濾波前驗證數(shù)據(jù)預(yù)測喂入量平均值為1.249 kg/s,濾波后為1.137 kg/s，實際平均喂入量為1.169 kg/s，預(yù)測均值與實測均值相差較小。濾波前驗證數(shù)據(jù)預(yù)測決定系數(shù)R2為0.755，濾波后為0.852。

3.6 討論

目前該系統(tǒng)誤差為23.1%，主要因為聯(lián)合收獲機自身運行情況和作業(yè)環(huán)境產(chǎn)生的噪聲成分較為復(fù)

圖14 濾波前后實測值與預(yù)測值擬合結(jié)果Fig.14 Fitting results of measured and predicted values before and after filtering

表3 聯(lián)合收獲機喂入量預(yù)測模型濾波前后驗證精度Tab.3 Accuracy of combine harvester feed rate prediction model before and after filtering

雜，尤其是由收獲機動力輸出不穩(wěn)定造成的中頻噪聲，通過簡單的低通濾波無法完全消除；另一方面，由于對田間作業(yè)環(huán)境缺乏經(jīng)驗，在前期設(shè)計時扭矩傳感器體積和質(zhì)量過大、重心過高，帶來較大的軸振動，加劇了系統(tǒng)噪聲。在后續(xù)研究中，引入更多的濾波算法進行試驗，進一步對模型進行優(yōu)化。以自適應(yīng)濾波為例，在作業(yè)環(huán)境下采集空載信號作為噪聲樣本，對作業(yè)狀態(tài)下的信號進行有針對性的濾波，實現(xiàn)更優(yōu)的降噪效果；其次，對扭矩傳感器重新設(shè)計，增加設(shè)備集成度，減小體積，在保證安全性和穩(wěn)定性的前提下盡可能減小設(shè)備質(zhì)量。

4 結(jié)論

(1)設(shè)計了聯(lián)合收獲機喂入量實時監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了對喂入量及作業(yè)位置的本地及遠程監(jiān)測。

(2)對喂入量噪聲進行分析，建立了喂入量預(yù)測模型，以割臺傳動軸扭矩作為輸入，經(jīng)雙閾值濾波和低通濾波后進行一元線性回歸。驗證結(jié)果表明，預(yù)測決定系數(shù)為0.852。

(3)田間試驗表明，該系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性，喂入量預(yù)測誤差在30%之內(nèi)，可在一定程度上滿足田間使用需求。