高國民,郭 輝,呂全貴,郝良軍,劉希光,劉家君
(1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,烏魯木齊 830052;2.新疆新研牧神科技有限公司,烏魯木齊 830011)
打捆機(jī)按照打出草捆外形分為方捆打捆機(jī)和圓捆打捆機(jī)。方捆機(jī)因其可連續(xù)作業(yè)、打出的草捆便于運(yùn)輸,在國內(nèi)外秸稈及牧草收獲運(yùn)輸存儲過程中得到了廣泛應(yīng)用,并向自動化和智能化方向快速發(fā)展[1-3]。
目前,方捆機(jī)自動化發(fā)展主要研究方向有喂入量監(jiān)測、作業(yè)過程中草捆密度的穩(wěn)定性調(diào)節(jié)及作業(yè)田地實(shí)時(shí)測產(chǎn)等,均與草捆質(zhì)量有直接或間接關(guān)系。通過檢測草捆稱重時(shí)間及質(zhì)量可間接獲得方捆機(jī)喂入量,為方捆機(jī)喂入量檢測提供了一種方法,并為駕駛員行車速度調(diào)整提供了一定參考。對于體積一定的草捆,監(jiān)測其質(zhì)量即可換算為草捆密度,對于穩(wěn)定控制草捆密度具有重要意義。通過獲得實(shí)時(shí)草捆質(zhì)量及作業(yè)面積,可獲得作物產(chǎn)量分布圖及田間總作物產(chǎn)量[4]。因此,研究草捆動態(tài)稱重系統(tǒng)對于打捆機(jī)喂入量、草捆密度穩(wěn)定性及牧草及秸稈的產(chǎn)量分布具有十分重要意義。
本文針對新疆機(jī)械研究院股份有限公司生產(chǎn)的牧神4KZ300系列自走式秸稈方捆機(jī)作業(yè)參數(shù),設(shè)計(jì)并搭建了方捆打捆機(jī)動態(tài)稱重試驗(yàn)臺。通過分析不同質(zhì)量草捆及不同運(yùn)動狀態(tài)下稱重值變化規(guī)律,編寫了程序控制流程,建立了動態(tài)稱重模型[5-8]。通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,建立了草捆質(zhì)量檢測值與實(shí)際值回歸方程,并對回歸方程進(jìn)行了檢驗(yàn)。
本文擬在方捆打捆機(jī)壓縮室末端增加稱重機(jī)構(gòu),以實(shí)現(xiàn)草捆動態(tài)稱重,如圖1所示。
1.壓縮室 2.稱重機(jī)構(gòu) 3.草捆 4.壓縮活塞 5曲柄連桿機(jī)構(gòu) 6.粉碎割臺 7.駕駛室圖1 自走式方捆打捆機(jī)整體示意圖Fig.1 Self-propelled square bundle baler for overall schematic diagram
動態(tài)稱重原理如下:打捆機(jī)壓縮室中,壓縮活塞在曲柄連桿機(jī)構(gòu)作用下不斷地往復(fù)運(yùn)動,捆扎好的草捆在后續(xù)草捆的推動下推至稱重機(jī)構(gòu);草捆落入稱重機(jī)構(gòu)后稱重傳感器開始獲得有效稱重值,直至草捆完全推出,微處理器運(yùn)算處理此期間獲得的稱重信號,并將運(yùn)算的草捆質(zhì)量發(fā)送至顯示器顯示并保存。
相關(guān)技術(shù)參數(shù)[9]如下:
草捆截面尺寸/mm:360×460
草捆長度/mm:300~1 320
草捆密度/kg·m-3:130~230(含水率17%~23%)
生產(chǎn)效率/t·h-1:4~18
活塞沖程數(shù)/r·min-1:83
根據(jù)打捆機(jī)動態(tài)稱重原理及相關(guān)參數(shù)設(shè)計(jì)草捆動態(tài)稱重試驗(yàn)臺,主要包括稱重傳感器、信號調(diào)理模塊、存儲模塊、串口通信模塊、微處理器、電源模塊、步進(jìn)電機(jī)及驅(qū)動器、鏈傳動機(jī)構(gòu)、計(jì)算機(jī)等,如圖2所示。
圖2 稱重試驗(yàn)臺總體結(jié)構(gòu)框圖Fig.2 Overall structure block diagram of weighing test rig
計(jì)算機(jī)將轉(zhuǎn)速值發(fā)送至微處理器,微處理器將轉(zhuǎn)速值轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的PWM信號,以調(diào)節(jié)步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)速及轉(zhuǎn)停時(shí)間,步進(jìn)電機(jī)通過聯(lián)軸器、傳動軸驅(qū)動鏈傳動機(jī)構(gòu)控制草捆前進(jìn)狀態(tài);稱重傳感器實(shí)時(shí)讀取稱重臺上草捆質(zhì)量值,信號調(diào)理模塊將稱重傳感器檢測的模擬量信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字量信號,經(jīng)微處理器處理后存儲并發(fā)送至計(jì)算機(jī)顯示[10]。
稱重試驗(yàn)臺機(jī)械部分由支撐架、滑軌、稱重槽、彈簧、鏈條及鏈輪等組成,如圖3所示。
1.支撐架 2.滑軌 3.步進(jìn)電機(jī) 4.稱重槽 5.稱重傳感器 6.彈簧 7.鏈條 8.鏈輪圖3 稱重試驗(yàn)臺結(jié)構(gòu)示意圖Fig.3 The structure of weighing test rig
試驗(yàn)臺滑軌與地面角度依據(jù)4KZ300系列方捆機(jī)壓縮室與地面角度,設(shè)計(jì)為10°。
稱重槽寬度依據(jù)草捆寬度,設(shè)計(jì)槽寬為470mm,為確保每次僅對1個草捆稱重及設(shè)定草捆長度800mm,最終槽長設(shè)計(jì)為750mm;稱重槽表面低于滑軌表面180mm,呈2級階梯狀。
為模擬機(jī)車震動、作業(yè)田地不平整引起的干擾信號,在試驗(yàn)臺支撐架立柱中設(shè)置彈簧,稱重試驗(yàn)中可人為增加干擾信號,使其與田間作業(yè)相仿。鏈條選用單排雙側(cè)單孔彎板鏈條,彎板上裝有銷釘以帶動草捆運(yùn)動。
已知草捆質(zhì)量范圍15~35kg,同時(shí)考慮稱重臺自身質(zhì)量,稱重傳感器選型時(shí),為滿足動態(tài)稱重要求,傳感器需工作在其量程的20%~40%之間,最終選擇型號為Mavin-NA2、量程為100kg的電阻應(yīng)變式壓力傳感器[11]。
信號調(diào)理模塊采用24位高精度A/D轉(zhuǎn)換器芯片HX711。微處理器選用ARM系列Cortex-M3內(nèi)核的 STM32F105RBT6芯片,是一款資源豐富的32位微處理器,擁有 64kB SRAM、256kB FLASH,功能強(qiáng)大且價(jià)格低廉[12]。
2.3.1 草捆稱重過程分析
試驗(yàn)臺通電后,稱重傳感器實(shí)時(shí)讀取稱重值,經(jīng)過信號調(diào)理模塊放大轉(zhuǎn)換后將稱重值發(fā)送至處理器。當(dāng)處理器檢測到草捆落入稱重槽,開始記錄此草捆稱重?cái)?shù)據(jù),如圖4(a)所示;草捆在后一草捆推動下繼續(xù)向前運(yùn)動,草捆完全落入稱重槽,如圖4(b)所示;當(dāng)檢測到草捆完全落出稱重槽但下一草捆未落入稱重槽時(shí),處理器停止記錄數(shù)據(jù)并開始處理數(shù)據(jù);處理器計(jì)算后得出草捆質(zhì)量檢測值,計(jì)算結(jié)果存入存儲模塊并發(fā)送至計(jì)算機(jī)顯示,循環(huán)上述過程,即可實(shí)時(shí)監(jiān)測草捆質(zhì)量。
圖4 稱重過程示意圖Fig.4 Schematic diagram of weighing process
2.3.2 程序流程圖
草捆動態(tài)稱重檢測程序是在keil uVision5 環(huán)境下編寫的,流程圖如圖5所示。
圖5 稱重程序流程圖Fig.5 The Weighing program flow diagram
動態(tài)稱重試驗(yàn)臺、220V交流電源、精度1/100的100kg電子臺秤、筆記本電腦及麥秸稈草捆。通過動態(tài)稱重試驗(yàn)臺稱重試驗(yàn),對不同草捆質(zhì)量、不同運(yùn)動狀態(tài)下草捆檢測值隨草捆實(shí)際值變化規(guī)律進(jìn)行了室內(nèi)試驗(yàn)。試驗(yàn)地點(diǎn)為新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程實(shí)驗(yàn)室。
3.2.1 稱重記錄值分析
為獲得精確的草捆質(zhì)量檢測值,需分析處理記錄的不同質(zhì)量草捆稱重值的變化規(guī)律。為此,進(jìn)行了兩組不同質(zhì)量草捆動態(tài)稱重試驗(yàn),分析稱重值的變化規(guī)律。試驗(yàn)中,草捆a、草捆c為稱重草捆,草捆b、草捆d分別為草捆a、草捆c提供前進(jìn)推力。試驗(yàn)條件如表1所示。其中,行進(jìn)速度是指步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動下草捆前進(jìn)速度,試驗(yàn)過程如圖6所示。
表1 草捆稱重試驗(yàn)臺試驗(yàn)條件Table 1 Test conditions for baling weighing test rig
圖6 草捆動態(tài)稱重試驗(yàn)Fig.6 Dynamic weighing test of bales
稱重過程中,人為對試驗(yàn)臺施加負(fù)載制造干擾信號,草捆稱重變化如圖7所示。其中,圖7(a)采樣點(diǎn)90~184點(diǎn)為草捆a完全落入稱重臺并在稱重臺運(yùn)動時(shí)稱重值的變化規(guī)律,采樣點(diǎn)171~175點(diǎn)為異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。圖7(b)采樣點(diǎn)121~248點(diǎn)為草捆c完全落入稱重臺并在稱重臺運(yùn)動時(shí)稱重值的變化規(guī)律,采樣點(diǎn)130~134點(diǎn)為異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。
圖7 單個草捆稱重變化折線圖Fig.7 Weight change chart of individual bales
3.2.2 數(shù)據(jù)處理
比較最大值與平均值之差、最小值與平均值之差,較大值即為可疑值,設(shè)為x,并計(jì)算其G值,即
查格拉布斯表獲得臨界值Gp,將G值與臨界值Gp進(jìn)行比較,若G>Gp則可疑值x即為異常值,并將其剔除??梢芍堤蕹笾貜?fù)上述過程,直到G 置信區(qū)間設(shè)置為0.9,取50個稱重值為1組,1組進(jìn)行1次異常值剔除,不足50個稱重值的1組單獨(dú)進(jìn)行1次異常值剔除。剔除異常值后,在剩余數(shù)據(jù)中取相鄰3個數(shù)據(jù)平均值重新記錄,并得出測量數(shù)據(jù)曲線圖,如圖8所示。最后,選取所有平均值中最大值作為此草捆質(zhì)量檢測值發(fā)送至計(jì)算機(jī)。 圖8 數(shù)據(jù)處理后稱重變化折線圖Fig.8 Weight change line chart after data processing 3.2.3 回歸分析 根據(jù)不同草捆質(zhì)量下對應(yīng)檢測值的變化規(guī)律,對其進(jìn)行回歸分析。為降低試驗(yàn)誤差影響,同一草捆質(zhì)量做3次稱重試驗(yàn),并將3次檢測值取均值作為此質(zhì)量下的檢測平均值,獲得的數(shù)據(jù)如表2所示。運(yùn)用SPSS 20.0軟件擬合草捆檢測平均值與實(shí)際質(zhì)量的回歸曲線[17]。 表2 草捆實(shí)際重量與處理器運(yùn)算檢測值對應(yīng)表Table 2 The actual weight of bales and the processor operation detection value corresponding table SPSS分析如表3所示。相關(guān)系數(shù)R2=0.998,反映回歸方程能夠解釋的方差占因變量方差的百分比,代表回歸方程對因變量的解釋程度,說明擬合優(yōu)度較高;Sig代表t檢驗(yàn)的顯著性,Sig<0.05自變量可以有效預(yù)測因變量的變異,說明整體回歸模型顯著。數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示:草捆檢測均值與草捆實(shí)際質(zhì)量相關(guān),草捆行進(jìn)速度對草捆質(zhì)量動態(tài)檢測結(jié)果無顯著影響。草捆檢測均值與草捆實(shí)際質(zhì)量擬合曲線如圖9所示。 表3 模型匯總和參數(shù)估計(jì)Table 3 Model summarization and parameter estimation 圖9 曲線擬合圖Fig.9 Curve fitting diagram 根據(jù)Spss曲線分析結(jié)果得到2次曲線回歸方程為 y=0.03x2-0.696x+16.155 式中x—微處理器獲得的檢測值; Y—草捆實(shí)際質(zhì)量。 為檢驗(yàn)此回歸方程擬合效果,將此方程編入稱重程序中,并進(jìn)行隨機(jī)8組不同質(zhì)量動態(tài)稱重試驗(yàn),稱重過程中隨機(jī)改變草捆行進(jìn)速度,增加外接干擾信號,獲得草捆質(zhì)量稱重值,并與草捆實(shí)際值進(jìn)行對比得到檢測誤差。試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表4所示。 表4 草捆稱重試驗(yàn)臺試驗(yàn)數(shù)據(jù)Table 4 Test data of Baling weighing test rig 1)當(dāng)草捆長度設(shè)置為800mm、稱重臺長度設(shè)置為750mm、稱重臺與滑軌呈2級階梯狀時(shí),可保證每次只對1個草捆進(jìn)行稱重。草捆動態(tài)稱重時(shí),引入格拉布斯準(zhǔn)則剔除異常值后,測試精度明顯提高,為數(shù)據(jù)的精度提供了保障。 2)試驗(yàn)臺通過微處理器控制步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動器以改變步進(jìn)電機(jī)速度及停轉(zhuǎn)時(shí)間,可有效模擬草捆速度變化及間歇運(yùn)動狀態(tài)。試驗(yàn)表明:電機(jī)轉(zhuǎn)速對草捆質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測無顯著影響。 3)異常稱重值剔除之后,相鄰3個數(shù)取平均,所有平均值中最大值作為此草捆質(zhì)量檢測值,通過SPSS軟件回歸出草捆檢測值與實(shí)際草捆質(zhì)量關(guān)系曲線。試驗(yàn)結(jié)果表明:草捆質(zhì)量監(jiān)測值與實(shí)際值誤差小于3%,回歸曲線顯著;稱重系統(tǒng)能有效對方草捆質(zhì)量進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測。4 結(jié)論