弧型往復(fù)雙動(dòng)式采茶切割器優(yōu)化與試驗(yàn)

韓 余，宋志禹，陳巧敏，梅 松，楊 光

弧型往復(fù)雙動(dòng)式采茶切割器優(yōu)化與試驗(yàn)

韓 余1,2，宋志禹1,2※，陳巧敏2，梅 松2，楊 光2

（1. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備重點(diǎn)試驗(yàn)室，南京 210014；2. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所，南京 210014）

針對(duì)往復(fù)雙動(dòng)式采茶切割器碎茶率高的問題，該研究對(duì)切割器進(jìn)行了優(yōu)化。首先，分析了切割器的結(jié)構(gòu)及工作原理，通過切割圖分析得到影響采摘質(zhì)量的主因子為機(jī)速、刀機(jī)速比、刀齒高度、往復(fù)運(yùn)動(dòng)行程。并基于設(shè)計(jì)的軌道式采茶試驗(yàn)臺(tái)，進(jìn)行了采摘質(zhì)量因素二次回歸正交旋轉(zhuǎn)中心組合試驗(yàn)，建立了以芽葉完整率、漏采率、割茬不平度為評(píng)價(jià)指標(biāo)的參數(shù)優(yōu)化模型。運(yùn)用遺傳算法解得最佳參數(shù)分別約為機(jī)速0.4 m/s，刀機(jī)速比1.2，行程23 mm，齒高25 mm，芽葉完整率模型的估計(jì)值為86.895%。根據(jù)優(yōu)化結(jié)果設(shè)計(jì)刀具，試驗(yàn)驗(yàn)證得：芽葉完整率82.6%，漏采率0.24%，割茬不平度2.8 mm，與優(yōu)化結(jié)果相符合。優(yōu)化后采摘芽葉完整率提高了20%以上，提升了茶葉采摘質(zhì)量，為“機(jī)采＋分級(jí)”的名、優(yōu)質(zhì)茶葉高效采收技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。

農(nóng)業(yè)機(jī)械；茶葉；收獲；往復(fù)式切割器；試驗(yàn)；優(yōu)化

0 引 言

名優(yōu)茶是中國(guó)茶文化獨(dú)有的產(chǎn)物，對(duì)茶葉嫩度、外形等有嚴(yán)格的要求，因尚無有效的采摘機(jī)械，仍依賴人工手采，產(chǎn)量低、成本高（采摘成本占生產(chǎn)成本的60%以上）。茶葉時(shí)令性強(qiáng)，不及時(shí)采摘易導(dǎo)致營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)流失，嚴(yán)重影響成品茶的質(zhì)量[1-2]，從而造成茶葉減產(chǎn)、茶農(nóng)經(jīng)濟(jì)損失、茶鮮葉資源浪費(fèi)等問題。隨著農(nóng)村勞動(dòng)力短缺問題日益嚴(yán)峻，優(yōu)質(zhì)茶、名優(yōu)茶機(jī)采難題正嚴(yán)重制約著茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；故研發(fā)優(yōu)質(zhì)茶葉高效機(jī)采技術(shù)與裝備，對(duì)支撐茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展意義重大。

由于飲茶習(xí)慣的原因，國(guó)外以研發(fā)和應(yīng)用大宗茶采摘機(jī)械為主。最早的采茶機(jī)械源自日本，如早期的單人采茶機(jī)、雙人采茶機(jī)。其存在采摘高度不一致（由機(jī)手步行重心波動(dòng)所致）、采摘完整率低，且勞動(dòng)強(qiáng)度較大等問題。近些年，日本研制了乘坐式采茶機(jī)[3]，采用橫跨茶蓬的液壓履帶底盤，配有往復(fù)式切割系統(tǒng)、風(fēng)吹式鮮葉收集系統(tǒng)，切割高度可調(diào)，實(shí)現(xiàn)了茶葉自動(dòng)化采摘。一方面，由于成本高、農(nóng)藝不適應(yīng)等原因[2]，日本的采茶機(jī)械難以大范圍應(yīng)用；另一方面，因飲茶習(xí)慣所致，日本以生產(chǎn)抹茶、袋泡茶為主，其生產(chǎn)的采茶機(jī)難以滿足國(guó)內(nèi)優(yōu)質(zhì)茶、名優(yōu)茶的采摘要求。

國(guó)內(nèi)采茶機(jī)械化起步晚，實(shí)際生產(chǎn)中多從日本引進(jìn)。相關(guān)研究[4-8]主要集中在采茶機(jī)切割器尺寸參數(shù)、運(yùn)動(dòng)分析及茶葉新梢物理特性等方面。傳統(tǒng)的采茶機(jī)按動(dòng)力類型分為電動(dòng)型和汽油機(jī)動(dòng)型，按切割原理分為往復(fù)切割式、滾切式、圓盤刀式，按操作方式分為單人手提式、背負(fù)式和雙人抬式。常見機(jī)型如下：?jiǎn)稳耸痔崾讲刹铏C(jī)有4CD-20型（電動(dòng)）、4CD-330型等，單人背負(fù)式采茶機(jī)有NV45H 型、AM-100E 型、ML-500型等，雙人抬式采茶機(jī)有4CSW910型、4CSW-1000型、PHV-100 型、V New Z-1000 型等。由于存在用工多、操作勞動(dòng)強(qiáng)度大、生產(chǎn)率較低、采摘完整率低等不足，這些采茶機(jī)難以滿足優(yōu)質(zhì)茶、名優(yōu)茶的采摘需求。宋揚(yáng)楊等[9]研制了手扶自走式履帶采茶機(jī)，Han等[10]研制了跨行履帶自走式采茶機(jī)，分別較大幅度地降低了勞動(dòng)強(qiáng)度，提高了生產(chǎn)效率，但尚無法應(yīng)用于優(yōu)質(zhì)茶和名優(yōu)茶采摘。近幾年，針對(duì)名優(yōu)茶采摘開展了探索研究。如王焜等[11-13]研制了并聯(lián)、串聯(lián)采茶機(jī)械臂；諸多研究者采用數(shù)字圖像處理與深度學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行嫩芽識(shí)別[14-16]、檢測(cè)[17-18]和空間定位[19-20]。王財(cái)盛等[21]針對(duì)乘用式采茶機(jī)，設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺的割刀自動(dòng)調(diào)平調(diào)高控制方法；吳偉斌等[22-23]研究了采茶機(jī)視覺導(dǎo)航方法。但這些技術(shù)處于探索階段，短期難以解決采茶難題。

在實(shí)際生產(chǎn)中，往復(fù)切割式采茶機(jī)得到了廣泛應(yīng)用，但由于采摘完整率只有60%左右[24]，僅用于大宗茶生產(chǎn)。如能有效解決往復(fù)切割式采茶機(jī)的碎茶率高的問題，配套采后分級(jí)設(shè)備，則可為優(yōu)質(zhì)茶、名優(yōu)茶采收提供有效解決方案。本文針對(duì)往復(fù)切式切割器采摘完整率低的問題，深入分析往復(fù)式切割器的工作原理及采摘質(zhì)量影響因素，對(duì)切割器關(guān)鍵機(jī)構(gòu)及作用參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)優(yōu)化研究，以提高茶葉采摘完整率，為優(yōu)質(zhì)茶、名優(yōu)茶的采摘提供有效的方案。

1 切割器結(jié)構(gòu)與工作原理

1.1 總體結(jié)構(gòu)

往復(fù)式切割器是當(dāng)前大宗機(jī)械化采摘技術(shù)應(yīng)用最為廣泛的采摘機(jī)構(gòu)，按刀片形狀可分為平型和弧型刀片，按刀片運(yùn)動(dòng)形式分為單刀動(dòng)型和雙刀動(dòng)型，刀片的驅(qū)動(dòng)形式有曲柄滑塊式、單偏心輪式、雙偏心輪式。根據(jù)采茶機(jī)的大小，切割器的割幅有600、800和1 200 mm。本文主要針對(duì)跨行自走式采茶機(jī)，選擇優(yōu)化的切割器的形式如下：弧型往復(fù)雙動(dòng)式切割器，割幅1 200 mm。

此往復(fù)式切割器由上刀片、下刀片、刀片運(yùn)動(dòng)定位壓板、刀片連接柄、切割器箱體、雙偏心輪軸、軸承、偏心輪軸、刀片限位螺栓等組成，主體結(jié)構(gòu)與關(guān)鍵部件如圖1所示。切割器箱體分為上下對(duì)稱兩部分，分別與刀片運(yùn)動(dòng)定位壓板固定連接，雙偏心輪通過軸承安裝于箱體內(nèi)部；上刀片的內(nèi)半徑與下刀片的外半徑相同，并分別通過各自的刀片連接柄，與雙偏心輪軸的上下偏心輪配合；上下刀片上開有滑槽，刀片運(yùn)動(dòng)定位壓板對(duì)應(yīng)的位置設(shè)有螺栓孔，上下刀片通過螺栓與定位壓板有間隙聯(lián)接，形成沿定位壓板的弧形運(yùn)動(dòng)副。

1.傳動(dòng)箱 2.雙偏心輪軸 3.刀片 4.刀片運(yùn)動(dòng)定位壓板 5.切割器上箱體 6.雙偏心輪軸 7.偏心輪軸上軸承 8.上偏心輪軸承 9.上刀片驅(qū)動(dòng)連接柄 10.上刀片 11.下刀片驅(qū)動(dòng)連接柄 12.下偏心輪軸承 13.偏心輪軸下軸承 14.切割器下箱體 15.下刀片 16.刀片限 17.偏心輪軸軸芯 18.上偏心輪 19.下偏心輪

1.Drive box 2.The double eccentric cam shaft 3.The blade 4.Movement positioning plate for blade 5.Upper box of cutter 6.The double eccentric cam shaft 7.Upper bear in the double eccentric cam shaft 8.Bear in upper eccentric wheel 9.Connecting bat for driving of upper blade 10.Upper blade 11.Connecting bat for driving of down blade 12.Bear in down eccentric wheel 13.Down bear in the double eccentric cam shaft 14.Down box of cutter 15.Down blade 16.Bolt for restricting displacement 17.Eccentric shaft 18.Upper eccentric wheel 19.Down eccentric wheel

注：為刀片弧長(zhǎng)，mm，為刀片半徑，mm；為刀片前橋刃角，（°）；為刀片厚度，mm；為刀片前橋，mm；為滑切角，（°）；為切割器行程，mm；為刀齒高度，mm；為刀片刃角，（°）.

Note:is the arc length of the blade, mm;is the blade radius, mm;is blade’s front edge angle, (°);is blade thickness, mm;is front bridge of blade’s tooth, mm;is slip cutting angle, （°）;is cutter stroke, mm;is cutter tooth height, mm;is blade angle, （°）.

圖1 切割器與關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)示意圖

Fig.1 Structure diagram of cutter and its main parts

1.2 工作原理

1.2.1 驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)分析

由往復(fù)雙動(dòng)式采茶切割器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)可知其采摘原理為：切割器上、下刀片組成移動(dòng)副（圖1b中的10與15），刀片驅(qū)動(dòng)連接柄為矩形中空結(jié)構(gòu)（圖1d中刀片中部矩形結(jié)構(gòu)），二者通過軸承與雙偏心輪軸的上下輪連接，兩軸承可繞偏心輪轉(zhuǎn)動(dòng)，亦可沿驅(qū)動(dòng)連接柄的矩形內(nèi)壁前后移動(dòng)，組成移動(dòng)與轉(zhuǎn)動(dòng)復(fù)合的運(yùn)動(dòng)副。電機(jī)或馬達(dá)通過聯(lián)軸器驅(qū)動(dòng)雙偏心輪軸轉(zhuǎn)動(dòng)，由于雙偏心輪偏心距的存在，雙偏心輪的圓心繞偏心輪軸軸線做圓周運(yùn)動(dòng)。由于刀片受到限位螺栓（圖1b中16）、刀片定位壓片（圖1b中4）的約束作用，刀片只能沿長(zhǎng)度方向移動(dòng)；而偏心輪上安裝的軸承，一方面推動(dòng)刀片驅(qū)動(dòng)連接柄沿刀片長(zhǎng)度方向移動(dòng)，一方面沿刀片驅(qū)動(dòng)連接柄內(nèi)壁滾動(dòng)。由此，偏心輪的圓周運(yùn)動(dòng)被分解為：1）刀片沿軸的左右往復(fù)運(yùn)動(dòng)，2）偏心輪及軸承與刀片驅(qū)動(dòng)連接柄內(nèi)壁在軸方向上相對(duì)移動(dòng)（方位描述以圖1d中坐標(biāo)系為參考）。上下刀片受偏心輪的往復(fù)驅(qū)動(dòng)做相向往復(fù)移動(dòng)，上下刀片相鄰刀齒之間形成剪切運(yùn)動(dòng)，可將茶葉嫩梢剪下。

1.2.2 刀片運(yùn)動(dòng)規(guī)律

雙偏心輪軸驅(qū)動(dòng)刀片往復(fù)運(yùn)動(dòng)過程分析和刀片運(yùn)動(dòng)規(guī)律如圖2所示。圖2a為刀片位于初始位置，此時(shí)，上偏心輪軸承（軸承外嵌于偏心輪上）與刀片驅(qū)動(dòng)連接柄內(nèi)壁接觸與A0點(diǎn)，上下刀片處于運(yùn)動(dòng)起始臨界點(diǎn)，上下刀片驅(qū)動(dòng)連接柄重合；如圖2d所示，刀片橫向位移為0= 0（此處只分析上偏心輪的運(yùn)動(dòng)，下偏心輪運(yùn)動(dòng)類似，且運(yùn)動(dòng)位置狀態(tài)與上偏心輪呈軸對(duì)稱圖形）。當(dāng)上偏心輪軸沿逆時(shí)針方向旋轉(zhuǎn)角時(shí)，偏心輪與刀片驅(qū)動(dòng)連接柄運(yùn)動(dòng)狀態(tài)如圖2b所示，上、下刀片驅(qū)動(dòng)連接柄在偏心輪的驅(qū)動(dòng)下分別向左（粗實(shí)線框所示）向右（雙點(diǎn)畫線框所示）移動(dòng)一定距離1（圖中點(diǎn)畫線框所示為刀片驅(qū)動(dòng)連接柄起始位置）。此時(shí)，上偏心輪軸承與上刀片驅(qū)動(dòng)連接柄內(nèi)壁接觸于A1點(diǎn)，上刀片橫向位移為1（圖2d）。當(dāng)雙偏心輪軸轉(zhuǎn)動(dòng)π/2角時(shí)，偏心輪與刀片驅(qū)動(dòng)連接柄運(yùn)動(dòng)狀態(tài)如圖2c所示，上、下刀片驅(qū)動(dòng)連接柄在偏心輪的驅(qū)動(dòng)下分別運(yùn)動(dòng)到最左（粗實(shí)線框所示）、最右位置（雙點(diǎn)畫線框所示）。此時(shí)，上偏心輪軸承與上刀片驅(qū)動(dòng)連接柄內(nèi)壁接觸于A點(diǎn)，刀片橫向位移為a=/2（圖 2d）。當(dāng)偏心輪軸的繼續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，雙偏心輪輪心的運(yùn)動(dòng)軌跡為一個(gè)半徑為/2的圓，如圖2a中灰色點(diǎn)畫線圓所示。偏心輪繞偏心輪軸軸線的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)可分解為偏心輪相對(duì)于刀片驅(qū)動(dòng)連接柄的相對(duì)移動(dòng)和刀片的往復(fù)運(yùn)動(dòng)，分別為圓周運(yùn)動(dòng)在水平方向和垂直方向的投影。由此可知，刀片在偏心輪的驅(qū)動(dòng)下做如圖2d所示的正弦往復(fù)運(yùn)動(dòng)，如式（1）～（3）所示。往復(fù)運(yùn)動(dòng)的最大位移為切割器的行程，其值為偏心輪偏心距的一半，即/2。

式中為轉(zhuǎn)速，r/s；為偏心距，mm；為時(shí)間，s；為刀片運(yùn)動(dòng)速度，m/s；為刀片加速度，m/s2。

對(duì)于弧型往復(fù)式切割器，刀片為弧型，而驅(qū)動(dòng)力在水平方向，因此刀片受刀片定位壓板的限制，發(fā)生了微小變形，具體變形規(guī)律與受力情況，已在相關(guān)文獻(xiàn)中分析[25]。

注：O為偏心輪軸截面圓圓心；O1和O2分別為上、下偏心輪的截面圓心；e為雙偏心輪的偏心距，mm；r為偏心輪圓心O1和O2運(yùn)動(dòng)軌跡圓的半徑，mm；θ為偏心輪逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度，rad；A0，A1，An分別為上偏心輪在起始時(shí)刻、轉(zhuǎn)動(dòng)θ角時(shí)和轉(zhuǎn)動(dòng)π/2角時(shí)與刀片連接柄內(nèi)壁的接觸點(diǎn)；a0, a1, an 分別為上偏心輪在起始時(shí)刻、轉(zhuǎn)動(dòng)θ角時(shí)和轉(zhuǎn)動(dòng)π/2角時(shí)上刀片的橫向位移（圖2d中x軸方向），mm；s為切割器的行程，mm。

2 切割質(zhì)量的影響因素與評(píng)價(jià)指標(biāo)

2.1 切割質(zhì)量影響因子

往復(fù)切割式切割器作業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)包括、機(jī)器前進(jìn)速度、刀片運(yùn)動(dòng)速度、切割器高度一致性和切割器機(jī)構(gòu)參數(shù)等[26-27]。采茶機(jī)采摘試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，對(duì)采茶質(zhì)量影響較大的參數(shù)為作業(yè)速度、刀片結(jié)構(gòu)參數(shù)等[28]。蔣有光[29]對(duì)小型采茶機(jī)切割器研究表明，影響采摘質(zhì)量的主要運(yùn)動(dòng)參數(shù)為機(jī)器前進(jìn)速度v（以下簡(jiǎn)稱機(jī)速）、刀片平均切割速度v（以下簡(jiǎn)稱刀速）和刀機(jī)速比（以下簡(jiǎn)稱速比），主要結(jié)構(gòu)參數(shù)為刀齒高度（以下簡(jiǎn)稱齒高）和刀片行程（以下簡(jiǎn)稱行程）。而當(dāng)前，采茶機(jī)已經(jīng)大型化（乘駕型），已有采茶切割器的結(jié)構(gòu)及作業(yè)參數(shù)已經(jīng)不再適用。自走式采茶機(jī)作業(yè)時(shí)切割器高度一致性較好，在此基礎(chǔ)上，研究影響其采摘質(zhì)量的關(guān)鍵因素，進(jìn)行切割器系統(tǒng)優(yōu)化，對(duì)于提高采茶質(zhì)量具有重要意義。下面對(duì)自走式采茶機(jī)切割器關(guān)鍵作業(yè)與結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)采茶質(zhì)量的影響進(jìn)行分析。

2.1.1 機(jī)構(gòu)參數(shù)的影響

繪制切割圖如圖3所示。對(duì)比圖3a、3c可知，行程增大（增加至1），漏割區(qū)增加，重割區(qū)域減小，同時(shí)芽葉橫向彎斜量增加，故彎曲狀態(tài)下受剪的芽葉數(shù)量及彎曲程度均增加，則破碎率與采后蓬面不平度增加。對(duì)比圖3a、3b可知，齒高增加（增加至1），漏割區(qū)減小，重割區(qū)增加。此外，根據(jù)采摘過程特點(diǎn)，切割器齒高需足：≤/，方可保證全刃口切割。

注：s和s1為切割器行程，mm； H為切割器進(jìn)程，mm；h和h1為齒高，mm；區(qū)域1、2、3分別代表一次切割區(qū)、重割區(qū)和漏割區(qū)。

2.1.2 作業(yè)參數(shù)的影響

切割圖形狀在刀片結(jié)構(gòu)參數(shù)確定后，只與刀機(jī)速比有關(guān)[30]。速比小，重切區(qū)小，而漏切區(qū)大，速比大則相反。由切割圖可知，其他參數(shù)確定后，平均切割速度不改變切割圖的形狀。然而，切割過程是刀片與茶梢相互作用的動(dòng)態(tài)過程，對(duì)于不同的作業(yè)速度，雖然靜態(tài)切割圖不變，但是芽葉的動(dòng)態(tài)響應(yīng)不同，即芽葉動(dòng)態(tài)受剪過程中的位姿及動(dòng)力學(xué)狀態(tài)不同。可見僅由切割圖無法表達(dá)機(jī)器前進(jìn)速度v與平均切割速度v所引起的動(dòng)態(tài)響應(yīng)對(duì)切割質(zhì)量的影響。此外，機(jī)速、平均切割速度、刀機(jī)速比3個(gè)變量中只有兩個(gè)自由度，故選擇機(jī)速v和刀機(jī)速比作為試驗(yàn)研究對(duì)象。

2.2 切割質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)

根據(jù)采茶機(jī)試驗(yàn)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)[31]規(guī)定，機(jī)采茶質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要包括芽葉完整率，漏采率等，由于采后蓬面的狀態(tài)對(duì)下一期新芽的萌發(fā)有重要影響[28]，本文主要分析采茶完整率、漏采率，以及評(píng)價(jià)采后蓬面狀態(tài)的指標(biāo)——割茬不平度。

1）完整率為分析樣中完整芽葉質(zhì)量與總質(zhì)量的比值。試驗(yàn)采摘目標(biāo)芽葉為一芽二葉、一芽一葉和單芽。

式中為芽葉完整率，%；1為分析試驗(yàn)中外形完整的芽葉質(zhì)量，g；2為分析樣品的質(zhì)量，g。

所采芽按損傷程度可分為重傷芽葉、輕傷芽葉和完整芽葉，其中損傷面積超過1/3的為重傷芽葉，損傷面積小于1/3的屬于輕傷芽葉，未受損傷的為完整芽葉。

2）漏采率為試驗(yàn)測(cè)定區(qū)域的漏采量與采收量、漏集量、漏采量三者之和的質(zhì)量比值。臺(tái)架試驗(yàn)的漏采率為一次試驗(yàn)的漏采量與機(jī)收量、漏集量、漏采量三者之和的質(zhì)量比值。采收量是指一次試驗(yàn)中收集裝置收集到的茶鮮葉質(zhì)量；對(duì)漏采的芽葉，人工按一芽三葉的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行采摘，稱為漏采量；對(duì)采下而未收集的芽葉，人工收集并稱量，是為漏集量。

式中為漏采率，%；g為試驗(yàn)區(qū)漏采鮮葉質(zhì)量，g；g為一次試驗(yàn)采鮮葉質(zhì)量，g；g為漏集鮮葉質(zhì)量，g。

3）割茬不平度為一次試驗(yàn)中所測(cè)得一組留茬高度的數(shù)據(jù)與其均值的絕對(duì)偏差的平均值，用于評(píng)測(cè)這組數(shù)據(jù)的離散成度。則割茬不平度為

3 優(yōu)化試驗(yàn)

3.1 試驗(yàn)因素與水平

3.1.1 試驗(yàn)因子選取

上文分析可知，機(jī)器前進(jìn)速度v、刀機(jī)速比、齒高、行程等4個(gè)因子對(duì)采摘質(zhì)量有影響，作用復(fù)雜，存在交互效應(yīng)，切割圖并不能完全表達(dá)各因子的作用。文獻(xiàn)[29]針對(duì)人手抬式采茶機(jī)的研究將機(jī)器前進(jìn)速度局限于機(jī)手步行作業(yè)速度，而自走式采茶機(jī)行駛速度調(diào)節(jié)范圍更，優(yōu)化空間更大。本文針對(duì)弧型切割器，以提高采摘質(zhì)量為目標(biāo)，選取主要影響因子v,,,進(jìn)行二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)研究，以芽葉完整率、漏采率及割茬不平度為評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行回歸優(yōu)化設(shè)計(jì)。

3.1.2 試驗(yàn)因子水平確定

農(nóng)業(yè)機(jī)械主要考核指標(biāo)除了作業(yè)質(zhì)量外，還應(yīng)達(dá)到一定的生產(chǎn)率[32]。因此，應(yīng)首先確定v的變化范圍。在茶樹生長(zhǎng)狀況一定的條件下，機(jī)器工作前進(jìn)速度決定采茶機(jī)的生產(chǎn)率。按照采茶機(jī)標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定[31]，采茶機(jī)切割器的單位寬幅小時(shí)生產(chǎn)率大于270 kg/m·h。自走式采茶機(jī)生產(chǎn)效率高，這里取機(jī)器前進(jìn)速度大于0.3 m/s；其調(diào)速范圍為0～1.5 m/s，根據(jù)茶園環(huán)境下安全因素考慮，選0.7 m/s為最大前進(jìn)速度。金心怡[28]對(duì)于不同參數(shù)的刀具，取值在0.9～1.1之間，為了可在較大范圍內(nèi)搜索最優(yōu)解，在此將的取值范圍延拓為0.8～1.2。由于切割平均速度、刀片結(jié)構(gòu)參數(shù)及往復(fù)頻率的限制，行程不應(yīng)小于5 mm。以目前的雙人手抬式采茶機(jī)常用機(jī)型之行程為中心，向兩邊延拓一定范圍，行程合適的取值范圍為11～23 mm。由≤/知，下限為9 mm，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定其范圍為14 mm～30 mm。

3.2 優(yōu)化試驗(yàn)方案

根據(jù)以上所確定的因子范圍，按照四因素二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)方法得各因素的水平及編碼如表1所示。

表1 因素水平編碼表

3.3 試驗(yàn)設(shè)備及方法

3.3.1 茶園綜合試驗(yàn)臺(tái)

試驗(yàn)臺(tái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)速度等因子水平的控制，可進(jìn)行試驗(yàn)因素分析，是探究復(fù)雜因子作用關(guān)系的有效途徑[33]。設(shè)計(jì)的茶園綜合試驗(yàn)臺(tái)，可精確控制其前進(jìn)速度與切割速度，并且可以根據(jù)試驗(yàn)的需要更換不同結(jié)構(gòu)參數(shù)的刀具。該試驗(yàn)臺(tái)與自走式采茶機(jī)有類似的采茶原理與整體結(jié)構(gòu)（如圖4所示），往復(fù)式切割器采摘茶鮮葉，由風(fēng)吹式集葉系統(tǒng)收集至集葉袋中[2]。與自走式采茶機(jī)[25]相比，改進(jìn)如下：1）改由電機(jī)驅(qū)動(dòng)，包括輸送動(dòng)力至液壓泵站的7號(hào)電機(jī)和2號(hào)行駛驅(qū)動(dòng)電機(jī)；2）液壓系統(tǒng)傳遞動(dòng)力至切割器和其他試驗(yàn)機(jī)具，切割器液壓系統(tǒng)回路設(shè)有節(jié)流調(diào)速閥可精確控制切割速度；3）以軌道行駛機(jī)構(gòu)代替原采茶機(jī)履帶底盤，模擬理想的試驗(yàn)條件，驅(qū)動(dòng)電機(jī)2的動(dòng)力經(jīng)減速機(jī)3驅(qū)動(dòng)鋼滾輪4在鋼軌5上行駛；

4）行駛速度通過控制柜6中的變頻器控制電機(jī)2來調(diào)節(jié)。試驗(yàn)臺(tái)所有控制按鈕均位于控制面板1處。

在此試驗(yàn)臺(tái)上，通過調(diào)節(jié)電機(jī)2和采摘液壓馬達(dá)的轉(zhuǎn)速，在一定范圍內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)因子機(jī)速和刀機(jī)速比，即v和的不同水平。試驗(yàn)臺(tái)的行駛調(diào)速范圍為-1～1 m/s，精度0.001 m/s；采摘馬達(dá)的轉(zhuǎn)速變化范圍為0～2 500 r/min，精度0.1 r/min. 結(jié)合試驗(yàn)方案選定的因子變化范圍可知，該試驗(yàn)臺(tái)滿足試驗(yàn)對(duì)機(jī)速和刀機(jī)速比的控制要求。

齒高和行程是刀片的結(jié)構(gòu)參數(shù)，根據(jù)試驗(yàn)方案不同水平的組合需要設(shè)計(jì)不同尺寸的刀片。按照本試驗(yàn)方案，齒高和行程各有5個(gè)水平，在二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)方案中出現(xiàn)9組不同的水平組合（見表2），相應(yīng)設(shè)計(jì)9組不同刀具，如圖5a所示。

1.控制面板 2.行駛電機(jī) 3.減速機(jī) 4.滾輪 5.軌道 6.控制柜 7.液壓系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)電機(jī)

3.3.2 試驗(yàn)方法與方案

試驗(yàn)主要研究4個(gè)主因子對(duì)采摘質(zhì)量的影響。為了使試驗(yàn)具有針對(duì)性，減小其他因素對(duì)試驗(yàn)的影響，設(shè)計(jì)了一種與綜合試驗(yàn)臺(tái)相適配的弧形茶葉插板（2個(gè)），如圖5b所示。按照一般長(zhǎng)勢(shì)較好茶園的芽頭密度為1 900 個(gè)/m2，茶葉插板的孔密度設(shè)計(jì)為1 975個(gè)/m2，孔直徑有2 mm和3 mm兩種隨機(jī)分布，每行插孔交錯(cuò)排列，模擬真實(shí)生長(zhǎng)情況。試驗(yàn)茶園鋪設(shè)有軌道，配套通電設(shè)備，試驗(yàn)臺(tái)可平穩(wěn)運(yùn)行。試驗(yàn)選用具有代表性的典型綠茶品種（龍井43），試驗(yàn)樣品均為現(xiàn)采鮮芽梢，確保茶葉的力學(xué)特性接近于茶樹芽梢的力學(xué)特性。切割器與茶葉插板距離值相同為25 mm。根據(jù)試驗(yàn)方案的水平組合（見表2），可計(jì)算出試驗(yàn)臺(tái)各水平下的實(shí)際控制參數(shù)。插板新梢高度一致（70 mm），隨機(jī)抽取處理序號(hào)，進(jìn)行相應(yīng)試驗(yàn)（圖5c）。采茶質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)按照采茶技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)確定，選用完整率、漏采率和割茬不平度。

圖5 試驗(yàn)臺(tái)及試驗(yàn)設(shè)備

4 試驗(yàn)結(jié)果與優(yōu)化

4.1 采摘質(zhì)量指標(biāo)回歸分析

4.1.1 回歸模型

試驗(yàn)取樣與指標(biāo)統(tǒng)計(jì)方法參照標(biāo)準(zhǔn)[31]的規(guī)定，結(jié)果如表2所示。采用文獻(xiàn)[34]中的方法，利用DPS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次多項(xiàng)式逐步回歸分析，得到芽葉完整率、漏采率及割茬不平度的回歸模型為：

4.1.2 模型診斷

模型的擬合性能通過回歸方程的相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)R、剩余標(biāo)準(zhǔn)差、調(diào)整相關(guān)系數(shù)R，F(xiàn)檢驗(yàn)、Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量等值加以檢驗(yàn)。本文運(yùn)用DPS計(jì)算，結(jié)果如表3所示。其中，Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量檢測(cè)回歸分析中的殘差項(xiàng)是否存在自我相關(guān)，當(dāng)D.W.統(tǒng)計(jì)量等于2時(shí)表明殘差分布符合正態(tài)分布，值越接近2說明所建模型越符合實(shí)際情況。

由表3可知，芽葉完整率、漏采率和割茬不平度，與機(jī)速、刀機(jī)速比、行程、齒高的相關(guān)系數(shù)分別為0.978、0.983、0.949，回歸方程的擬合度較高。檢驗(yàn)，顯著水平值均為0.00，極顯著，表明模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值吻合度高?；貧w方程的失擬性檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)值分別為0.146、0.158、0.070，不顯著，表明方程擬合較好，該模型可以應(yīng)用。模型的Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量，分別為2.308、1.756、1.763，表明殘差接近正態(tài)分布，模型接近實(shí)際情況。以上診斷分析表明，試驗(yàn)數(shù)據(jù)可靠，適用于擬合模型，回歸方程有效。

t檢驗(yàn)是偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的一種方式，用于考察一個(gè)自變量與因變量之間的相關(guān)程度。根據(jù)t檢驗(yàn)結(jié)果，可以剔除模型不顯著項(xiàng)：給定的=0.05，當(dāng)>0.05時(shí)，則該項(xiàng)可以從模型中剔除[30]。表4為芽葉完整率、漏采率和割茬不平度回歸模型的t檢驗(yàn)結(jié)果（僅列出了至少在某一模型中可被剔除的項(xiàng)的檢驗(yàn)結(jié)果）。例如：對(duì)于，，和對(duì)應(yīng)的值均大于0.5，則可以從3個(gè)回歸模型中剔除。

表2 試驗(yàn)結(jié)果

注：m0分別表示析因點(diǎn)分布在半徑為0.5、和0的球面的處理劃分（為因素個(gè)數(shù)）。

Note:m0represent the treatment division, the factor points from which are distributed on the sphere with radius0.5,and 0, respectively.（is the factor number）.

表3 回歸模型診斷統(tǒng)計(jì)量

注：F、F、P、P分別為值和值的回歸項(xiàng)及失逆項(xiàng)。

Note:F,F,P,Pare the regression and loss fitting ofvalues andvalues.

4.2 參數(shù)優(yōu)化

4.2.1 優(yōu)化模型

基于上面得到芽葉完整率、漏采率和割茬不平度關(guān)于機(jī)速、速比、齒高、行程4個(gè)因子的回歸方程，可建立參數(shù)優(yōu)化模型。因?yàn)橥暾蕿椴刹栀|(zhì)量的最主要評(píng)價(jià)指標(biāo)，所以選完整率回歸方程為目標(biāo)函數(shù)，漏采率及割茬不平度回歸方程作為約束條件，建立有約束非線性優(yōu)化模型。約束條件的邊界值按如下方法確定：現(xiàn)有常見采茶機(jī)參數(shù)（機(jī)速0.3 m/s，速比1，行程20 mm，齒高22 mm）代入回歸方程（9）得出割茬不平度的值為2.594，取整數(shù)3作為邊界值；采茶機(jī)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的漏采率（1%）值作為漏采率的邊界值；自變量取值范圍為試驗(yàn)確定的因子水平取值范圍。建立優(yōu)化模型如下：

表4 回歸模型t檢驗(yàn)表

4.2.2 方法與結(jié)果

采用遺傳算法對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行求解（應(yīng)用MATLAB 遺傳算法優(yōu)化工具箱）。根據(jù)優(yōu)化模型，編寫目標(biāo)函數(shù)與約束函數(shù)文件，設(shè)置參數(shù)包括優(yōu)化函數(shù)、約束函數(shù)句柄、變量個(gè)數(shù)、變量上下限、初始種群數(shù)量、種群規(guī)模等參數(shù)。種群規(guī)模設(shè)置為200。初始種群經(jīng)過51代進(jìn)化，得到最優(yōu)個(gè)體，即優(yōu)化結(jié)果：0.401 m/s，1.200，23.000 mm，24.887 mm，目標(biāo)函數(shù)的對(duì)應(yīng)值為86.9%。圓整后為：機(jī)速0.4 m/s，速比1.2，行程23 mm，齒高25 mm。

4.2.3 試驗(yàn)驗(yàn)證

根據(jù)優(yōu)化后的結(jié)果，加工刀片及配套偏心輪，并進(jìn)行臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證，試驗(yàn)設(shè)備與方法同前（見3.3節(jié)）。在優(yōu)化參數(shù)下的試驗(yàn)結(jié)果為芽葉完整率82.6%，漏采率0.24%，割茬不平度為2.8 mm，與優(yōu)化結(jié)果接近，說明試驗(yàn)優(yōu)化結(jié)果可靠，損傷芽葉比率降為17.4%。優(yōu)化前后的采摘效果如圖6所示，優(yōu)化后漏采及碎葉較少，切口較平齊，割茬高度較為一致（如圖中直線所示），割茬不平度得到提高。

圖6 優(yōu)化前后效果對(duì)比

與傳統(tǒng)大宗茶采摘機(jī)械相比[24]，優(yōu)化后的切割器采茶完整率提高超過20%，有效地提升了茶葉機(jī)械化采摘的質(zhì)量，為采用“往復(fù)切割式采收+采后分級(jí)”的技術(shù)方案解決名優(yōu)質(zhì)茶葉的高效采收難題，奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。后續(xù)從優(yōu)化結(jié)果對(duì)茶葉品種的適應(yīng)性、采摘?jiǎng)討B(tài)過程對(duì)采摘質(zhì)量的影響等方面深入研究，進(jìn)一步提升往復(fù)切割式茶葉采摘方式的采摘質(zhì)量。

5 結(jié) 論

1）介紹了往復(fù)切割式采茶切割器的結(jié)構(gòu)，詳細(xì)分析了切割器的工作原理與刀片的驅(qū)動(dòng)規(guī)律。分析表明，不考慮刀片微小變形時(shí)，切割器刀片在雙偏心輪軸的驅(qū)動(dòng)下近似做正弦規(guī)律的往復(fù)運(yùn)動(dòng)，幅度為偏心輪軸偏心距的一半。

2）影響弧型往復(fù)雙動(dòng)式采茶切割器切割質(zhì)量的主要因子，包括機(jī)速、刀機(jī)速比、刀齒高度、往復(fù)運(yùn)動(dòng)行程等。4個(gè)主因子對(duì)采摘質(zhì)量影響規(guī)律復(fù)雜，存在耦合作用。

3）利用自行研制的軌道式采茶試驗(yàn)臺(tái)，通過二次回歸正交旋轉(zhuǎn)中心組合試驗(yàn)建立了采茶質(zhì)量主要評(píng)價(jià)指標(biāo)（芽葉完整率、漏采率、割茬不平度）關(guān)于4個(gè)主因子的二次回歸方程。建立參數(shù)優(yōu)化模型，求解得出最佳刀具參數(shù)結(jié)構(gòu)與作業(yè)參數(shù)分別約為機(jī)速0.4 m/s，刀機(jī)速比1.2，行程23 mm，齒高25 mm，此時(shí)芽葉完整率為86.9%。根據(jù)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，試驗(yàn)結(jié)果（82.60%）與優(yōu)化試驗(yàn)值接近。

4）通過對(duì)往復(fù)切割式采茶裝置進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化，與傳統(tǒng)切割器相比，其采茶完整率提高超過20%，有效地提升了茶葉機(jī)械化采摘的質(zhì)量，為實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)采、名優(yōu)茶機(jī)械化采摘奠定了基礎(chǔ)。

[1] 宋志禹，韓余，丁文芹，等. 茶園機(jī)械研究“十三五”進(jìn)展及“十四五”發(fā)展方向[J]. 中國(guó)茶葉，2021，43(10)：26-33.

[2] 權(quán)啟愛. 采茶機(jī)械的研制和我國(guó)采茶機(jī)械化事業(yè)的發(fā)展[J]. 中國(guó)茶葉，2018，40(8)：14-17.

[3] Ito Y. Picking machine: JP2021112147[P]. 2021-08-05.

[4] 杜哲. 茶莖稈仿生割刀設(shè)計(jì)及切割性能研究[D]. 鎮(zhèn)江：江蘇大學(xué)，2020.

Du Zhe. Research on Biomimetic Design of Cutting blade for Tea Stem and Its cutting Performence[D]. Zhenjiang: Jiangsu University, 2020. (in Chinese with English abstract)

[5] 張妍，周泳鋒，林宏政，等. 基于農(nóng)業(yè)物料力學(xué)特性的烏龍茶造型技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 亞熱帶農(nóng)業(yè)研究，2019，15(2)：138-143.

Zhang Yan, Zhou Yongfeng, Lin Hongzheng, et al. Research progress on oolong tea modeling technology based on the mechanical characteristics of agricultural materials[J]. Subtropical Agriculture Research, 2019, 15(2): 138-143. (in Chinese with English abstract)

[6] 杜哲，胡永光，王升. 便攜式采茶機(jī)切割器運(yùn)動(dòng)仿真與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2018，49(S1)：221-226.

Du Zhe, Hu Yongguang Wang Sheng. Simulation and experiment of reciprocating cutter kinematic of portable tea picking machine[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2018, 49(S1): 221-226. (in Chinese with English abstract)

[7] 羅坤，吳正敏，曹成茂，等. 茶鮮葉嫩梢捏切組合式采摘器設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2022，38(13)：1-9.

Luo Kun, Wu Zhengmin, Cao Chengmao, et al. Design and experiment of the combined pinch and cut picker for tea fresh leaf tips[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(13): 1-9. (in Chinese with English abstract)

[8] 林燕萍，金心怡，郝志龍，等.茶樹嫩梢力學(xué)特性與粗纖維試驗(yàn)[J]. 茶葉科學(xué)，2013，33(4)：364-369.

Lin Yanping, Jin Xinyi, Hao Zhilong, et al. Experiment on mechanical properties and crude fiber of tea leaf[J]. Journal of Tea Science, 2013, 33(4): 364-369. (in Chinese with English abstract)

[9] 宋揚(yáng)楊，李為寧，李兵，等. 履帶式智能采茶機(jī)的設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)機(jī)化研究，2020，42(8)：123-127.

Song Yangyang, Li Weining, Li Bin, et al. Design and test of crawler type intelligent tea picker[J]. Agricultural mechanization research, 2020, 42(8): 123-127. . (in Chinese with English abstract)

[10] Han Y, Xiao H R, Song Z Y, et al. Design and evaluation of tea-plucking machine for improving quality of tea[J]. Applied Engineering in Agriculture, 2019, 35(6): 979-986.

[11] 王焜. 采茶機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)分析及仿真[D]. 沈陽：沈陽工業(yè)大學(xué)，2018.

Wang Kun. Kinematics Analysis and Simulation of Tea Picking Robot[D]. Shenyang: Shenyang University of Technology, 2018. (in Chinese with English abstract)

[12] Yang H L, Chen L, Ma Z B, et al. Computer vision based high quality tea automatic plucking robot using Delta parallel manipulator[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2021,181: 105946.

[13] Xu W, Zhao L, Li J, et al. Detection and classification of tea buds based on deep learning[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2022, 192: 106547.

[14] Zhang L, Zhang H, Chen Y, et al. Real-time monitoring of optimum timing for harvesting fresh tea leaves based on machine vision[J]. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 2019, 12(1): 6-9.

[15] 呂軍，夏華鹍，方夢(mèng)瑞，等. 基于AlexNet的茶葉嫩芽狀態(tài)智能識(shí)別研究[J]. 黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報(bào)，2019，31(2)：72-78.

Lv Jun, Xia Huakun, Fang Mengrui, et al. Research on intelligent identification of tea sprouts state based on AlexNet[J]. Journal of Heilongjiang Bayi Agricultural University, 2019, 31(2): 72-78. (in Chinese with English abstract)

[16] 張修. 智能采茶機(jī)器人的茶葉視覺特征識(shí)別方法研究[D]. 上海：上海交通大學(xué)，2020.

Zhang Xiu. Research on Tea Recognition Method Based on Machine Vision Features for Intelligent Tea Picking Robot[D]. Shanghai: Shanghai JiaoTong Unierstiy, 2020. (in Chinese with English abstract)

[17] Qi F, Xie Z, Tang Z, et al. Related Study Based on otsu watershed algorithm and new squeeze-and-excitation networks for segmentation and level classification of tea buds[J]. Neural Processing Letters, 2021, 53(3): 2261-2275.

[18] 王子鈺. 基于圖像的茶葉嫩芽檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 沈陽：沈陽工業(yè)大學(xué)，2020.

Wang Ziyu. Research on the Detection Technology of Tea Bud on Image[D]. Shenyang: Shenyang University of Technology, 2020. (in Chinese with English abstract)

[19] Yang H L, Chen L, Chen M T, et al. Tender tea shoots recognition and positioning for picking robot using improved YOLO-V3 model[J]. IEEE Access, 2019(7): 180998-181011.

[20] Chen Y T, Chen S F. Localizing plucking points of tea leaves using deep convolutional neural networks[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2020, 171: 105298.

[21] 王財(cái)盛，朱威，徐召飛，等. 基于機(jī)器視覺的采茶機(jī)割刀控制方法[J]. 計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2017，25(4)：70-74.

Wang Caisheng, Zhu Wei, Xu Zhaofei, et al. Cutter control method of tea picking machine based on machine vision[J]. Computer Measurement & Control, 2017, 25(4): 70-74. (in Chinese with English abstract)

[22] 吳偉斌，唐婷，劉強(qiáng)，等. 基于語義分割的山地果茶園道路識(shí)別技術(shù)研究[J]. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2022，41(1)：246-254.

Wu Weibin, Tang Ting, Liu Qiang, et al. Semantic segmentation based road recognition technology of hilly fruit and teagarden[J]. Journal of Huazhong Agricultural University, 2022, 41(1): 246 - 254. (in Chinese with English abstract)

[23] 王先偉，吳明暉，周俊，等. 采茶機(jī)器人導(dǎo)航避障及路徑規(guī)劃研究[J]. 農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程，2019，57(12)：121-124.

Wang Xianwei, Wu Minghui, Zhou Jun, et al. Research on tea picking robot’s navigation, barrier avoidance and Path planning[J]. Agricultural Equipment & Vehicle Engineering, 2019, 57(12): 121-124. (in Chinese with English abstract)

[24] 黃藩，王云，熊元元，等. 我國(guó)茶葉機(jī)械化采摘技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2019，47(12)：48-51.

[25] Han Y, Xiao H R, Song Z Y, et al. Design and experiments of 4CJ-1200 self-propelled tea plucking machine[J]. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 2021, 14(6): 75-84.

[26] 向陽，羅錫文，曾山，等. 基于可視化編程的往復(fù)式切割器工作特性分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015，31(18)：11-16.

Xiang Yang, Luo Xiwen, Zeng Shan, et al. Operation performance analysis of reciprocating cutter based on visual programming[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(18): 11-16. (in Chinese with English abstract)

[27] 中華人民共和國(guó)國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局農(nóng)業(yè)機(jī)械-切割器：GB/T1209.1-2009[S]. 北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，2010.

[28] 金心怡. 采茶機(jī)，輕修剪機(jī)最佳刀、機(jī)速度[J]. 福建農(nóng)學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），1993，22(4)：470-475.

Jin Xinyi. The Optimum velocity of knife and machine of tea plucker and tea pruning machine[J]. Journal of Fujian Agriculture University (Natural Sciences Edition), 1993, 22(4): 470-475. (in Chinese with English abstract)

[29] 蔣有光. 采茶機(jī)切割器系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 茶葉科學(xué)，1986，6(2)：45-47.

Jian Youguang. Optimum design of Tea-leaf picker’s cutter system[J]. Journal of Tea Science, 1986, 6(2): 45-47. (in Chinese with English abstract)

[30] 夏萍，印崧，陳黎卿，等. 收獲機(jī)械往式切割器切割圖的數(shù)值模擬與仿真[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2007，38(3)：65-68.

Xia Ping, Yin Song, Chen Liqing, et al. Numerical simulation of cutting pattern of a reciprocating cutter[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2007, 38(3): 65-68. (in Chinese with English abstract)

[31] 中華人民共和國(guó)國(guó)家改革和發(fā)展委員會(huì). 中華人民共和國(guó)機(jī)械行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)—采茶機(jī)：JB/T 6281—2007[S]. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2007.

[32] 徐麗明，陳俊威，吳剛，等. 梳刷振動(dòng)式枸杞收獲裝置設(shè)計(jì)與運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018，34(9)：79-81.

Xu Liming, Chen Junwei, Wu Gang, et al. Design and operating parameter optimization of comb brush vibratory harvesting device for wolf berry[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(9): 79-81. (in Chinese with English abstract)

[33] 羅凱，袁盼盼，靳偉，等. 鏈篩式耕層殘膜回收機(jī)設(shè)計(jì)與工作參數(shù)優(yōu)化試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018，34(19)：19-27.

Luo Kai, Yuan Panpan, Jin Wei, et al. Design of chain-sieve type residual film recovery machine in plough layer and optimization of its working parameters[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(19): 19-27. (in Chinese with English abstract)

[34] Tang Q Y, Zhang C X. Data Processing System (DPS) software with experimental design, statistical analysis and data mining developed for use in entomological research[J]. Insect Science, 2013, 20(2): 254-260.

Optimization and experiment of arc type reciprocating double-acting tea picking cutter

Han Yu1,2, Song Zhiyu1,2※, Chen Qiaomin2, Mei Song2, Yang Guang2

(1.,,...,210014,;2.,210014,)

Chinese high-quality tea can be specially required for the appearance quality of tea leaves. Particularly, every single tea bud should be intact with the uniform length of all buds. Chinese famous tea is still widely picked by hand, due to the high breakage of tea shoots that are plucked by machines even the state-of-the-art ones. However, manual harvesting cannot fully meet large-scale tea production in recent years, leading to high labor intensity with low efficiency. It is absolutely necessary and urgent to investigate the suitable plucking machines for Chinese high-quality tea at present. Among them, the commonly-used reciprocating-cutting-type cutter was the core reason for the high tea crushing rate in the bulk tea plucking machine. As a result, the machine cannot be suitable for the high-quality tea. In this study, an optimization experiment was carried out on the structure and parameters of the cutter, in order to develop an excellent plucking tool for the high-quality tea. Firstly, the specific structure of the cutter was introduced to analyze the motion characteristics of the blade. The cutter device consisted of two blades, a double eccentric cam shaft, a driving box, and some standard units. When actuated by the motor through the shaft, the motion of the blade approximated a sine function without considering the micro deformation. The cut diagram was then drawn to determine the main factors for the high crushing rate of the machine. The results show that the main factors influencing the picking quality included the machine moving speed, speed ratio between cutter and machine, reciprocating movement stroke, and cutter tooth height, referring to the moving speed, speed ratio, stroke, and tooth height, respectively. These resulting factors interacted with each other for the complex tea plucking. Hence, comprehensive optimization was very necessary to clarify the plucking effect of every single factor, rather than the cut diagram only. Secondly, an electrical test platform was designed with the rail-type tea plucking to permit the setting of exactly the velocity values of cutting and driving needed in the experiment within a certain range. The self-propelled tea plucking machine was also designed before. The high precision values were achieved in the 0.1 (r/min) and 0.01 (m), respectively. A quadratic regression orthogonal rotary center combination test was carried out on the test platform. The nine pairs of blades were produced with different structure parameters, according to the test scheme. Then, the parameter optimization model was established with the evaluation indexes (including the integrity percentage of sprout leaves, leakage rate, and complete rate stubble roughness). The improved model was solved with the genetic algorithm (GA). The best combination of parameters was obtained for the machine as follows: the blade speed was about 0.4 m/s, the speed ratio was 1.2, the stroke was 23 mm, and the tooth height was 25 mm. The calculated integrity rate of bud and leaf was 86.89% under these conditions. Finally, the new cutter blade was developed, according to the parameter optimization. The experimental verification was achieved as follows: the integrity rate of bud and leaf was 82.6%, the leakage rate was 0.24%, and the stubble roughness was 2.8 mm, indicating better consistency with the optimized test. The integrity rate of tea picking increased by more than 20% after optimization, indicating the significantly improved quality of tea plucking. The finding can lay a sound foundation for the efficient technology mode of “machine picking and grading” during high-quality tea harvesting. This improved mode can be expected as a broad application prospect in the tea industry. The adaptive optimization of tea varieties and the dynamic process can be used further to promote the plucking tea quality during the reciprocating cutting plucking.

agricultural machine; tea; harvesting; reciprocating cutter; experiment; optimization

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.24.004

S225.93

A

1002-6819(2022)-24-0035-09

韓余，宋志禹，陳巧敏，等. 弧型往復(fù)雙動(dòng)式采茶切割器優(yōu)化與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2022，38(24)：35-43.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.24.004 http://www.tcsae.org

Han Yu, Song Zhiyu, Chen Qiaomin, et al. Optimization and experiment of arc type reciprocating double-acting tea picking cutter[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(24): 35-43. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.24.004 http://www.tcsae.org

2022-05-17

2022-09-19

江蘇省農(nóng)業(yè)自主創(chuàng)新資金(CX（21）3184)；農(nóng)業(yè)農(nóng)村部現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金課題(202005)；中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)（S202205）；中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院果蔬茶創(chuàng)新工程；現(xiàn)代農(nóng)業(yè)茶產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（CARS-19）；泰州市科技支撐計(jì)劃（SNY20208841）聯(lián)合資助。

韓余，博士生，助理研究員，研究方向?yàn)橹悄苻r(nóng)機(jī)裝備。Email：hanyu@caas.cn

宋志禹，副研究員，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)機(jī)械裝備。Email：songzy1984@163.com