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    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測變振幅防堵篩分性能研究*
    ——基于EDEM-RecurDyn仿真

    2022-10-27 04:02:14朱永樂馬征陳樹人SouleymaneNfamoussaTraore李耀明姜晟
    中國農(nóng)機化學(xué)報 2022年11期
    關(guān)鍵詞:雜率篩面滑槽

    朱永樂,馬征,陳樹人,Souleymane Nfamoussa Traore,李耀明,姜晟

    (1. 江蘇大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備與技術(shù)教育部重點實驗室,江蘇鎮(zhèn)江,212013;2. 江蘇大學(xué)農(nóng)業(yè)工程學(xué)院,江蘇鎮(zhèn)江,212013)

    0 引言

    振動篩是清選環(huán)節(jié)的關(guān)鍵部件[1]。由于喂入量變化易導(dǎo)致篩面堆積堵塞,影響收獲作業(yè)。采用變振幅篩分原理能有效緩解篩面物料堆積堵塞,但仍需優(yōu)化變振幅調(diào)節(jié),改善篩分性能[2]。

    離散元法能模擬大量顆粒喂入的篩分過程,對研究篩分機理,參數(shù)優(yōu)化有重要作用[3-6]。文獻[7]用離散元法優(yōu)選質(zhì)心偏移變振幅篩的振幅、頻率。文獻[8]用DEM研究變振幅等厚篩面粒群分布和透篩規(guī)律。文獻[9]基于DEM分析等厚變振幅篩分機理。但是EDEM難以設(shè)置復(fù)雜可調(diào)的運動,故RecurDyn與EDEM聯(lián)合仿真,調(diào)節(jié)變振幅。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能通過已有數(shù)據(jù)深度自學(xué)習(xí),建立精確的預(yù)測模型。其在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域的智能控制、信息決策中應(yīng)用廣泛[10-12]。文獻[13]基于遺傳算法的BPNN對花生種子帶式清選作業(yè)參數(shù)優(yōu)化。文獻[14]基于BPNN優(yōu)化振動篩參數(shù)。文獻[15]采用DEM和BPNN優(yōu)化礦石篩分參數(shù)。

    變振幅調(diào)節(jié)能緩解物料喂入量變化引起的篩面堆積堵塞,但缺少相應(yīng)的模型調(diào)控變振幅以緩解篩面堵塞,改善篩分性能。離散元法能模擬物料篩分過程,提供建模所需的數(shù)據(jù)?;诜抡娴臄?shù)據(jù),采用微分、結(jié)構(gòu)等方程建立變振幅調(diào)控模型較為困難。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能對仿真數(shù)據(jù)進行高度的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí),這能破除微分、結(jié)構(gòu)等方程建模的困難,有利于建立變振幅智能化調(diào)控模型。

    因此為緩解因物料喂入量變化導(dǎo)致篩面堆積堵塞影響篩分性能的問題,本研究以變振幅篩分機構(gòu)導(dǎo)向滑槽轉(zhuǎn)角為變量,基于EDEM-RecurDyn仿真物料非正常喂入(增大)下的變振幅防堵篩分過程,并通過BPNN預(yù)測不同滑槽轉(zhuǎn)角下的變振幅篩分效率、含雜率變化,優(yōu)化變振幅篩分機構(gòu)導(dǎo)向滑槽轉(zhuǎn)角調(diào)節(jié)。這有利于緩解篩面堆積堵塞、改善篩分性能,為未來變振幅篩分防堵的調(diào)節(jié)提供依據(jù)。

    1 變振幅篩分機構(gòu)

    改進的變振幅篩分機構(gòu)及其調(diào)節(jié)原理如圖1所示。如圖1(a)所示,篩前端導(dǎo)向滑槽呈矩形,長400 mm,固定在轉(zhuǎn)動軸上統(tǒng)一調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)角,內(nèi)置滑輪與篩箱前端固定并運動;篩箱靜態(tài)傾角為4°,使用沖孔篩,孔徑8 mm;吊桿固定在篩箱后端;連桿一端與篩箱一側(cè)下沿的中心呈30°連接,一端與偏心輪共線連接,保證機構(gòu)初始位置最低;接料盒放在篩下150 mm處接物料。

    (a) 變振幅篩分機構(gòu)三維模型

    導(dǎo)向滑槽未調(diào)節(jié)時,隨偏心輪轉(zhuǎn)動,帶滑輪的篩箱在靜態(tài)傾角4°下沿滑槽往復(fù)直線運動,篩面振幅未改變,篩箱是往復(fù)式振動篩運動形式,如圖1(a)的實線所示。通過控制導(dǎo)向滑槽的轉(zhuǎn)角實現(xiàn)變振幅調(diào)節(jié),當(dāng)滑槽轉(zhuǎn)角增大時,篩面靜態(tài)傾角不斷減小并逐漸反向增大,隨著偏心輪轉(zhuǎn)動,滑輪在轉(zhuǎn)動一定角度后的滑槽內(nèi)往復(fù)運動,當(dāng)滑輪在滑槽內(nèi)由最低點運動到最高點過程中,篩面前端呈“上揚”運動,篩面后端下移,篩分運動形式發(fā)生變化,篩面前端振幅增大,篩面后端振幅減小,物料加速后移和分散,能有效緩解篩面物料堆積堵塞,如圖1(b)的虛線所示。

    2 變振幅篩分試驗

    2.1 EDEM-RecuDyn聯(lián)合仿真

    2.1.1 仿真模型

    仿真試驗?zāi)P腿鐖D2所示。圖2(a)是RecurDyn設(shè)置的運動學(xué)模型,調(diào)節(jié)變振幅。圖2(b)是離散元模型,其中顆粒工廠呈矩形,長為190 mm,寬為90 mm,距篩面300 mm。圖2(c)和圖2(d)是水稻籽粒、莖稈的顆粒模型。

    (a) RecurDyn運動學(xué)模型 (b) EDEM仿真模型

    2.1.2 參數(shù)設(shè)置

    RecurDyn中變振幅篩分機構(gòu)部件的約束和驅(qū)動函數(shù)如表1所示。振動頻率為5 Hz,仿真時間為7.6 s,前2.6 s調(diào)節(jié)導(dǎo)向滑槽轉(zhuǎn)角,后5 s下料篩分。

    表1 RecurDyn中變振幅篩分機構(gòu)的運動副及約束設(shè)置Tab. 1 Kinematic pairs and constraint settings of variable amplitude screening mechanism in RecurDyn

    EDEM中顆粒運動參數(shù)設(shè)置如表2所示。顆粒喂入速率為0.5 kg/s,遠超正常喂入量,水稻籽粒和莖稈的總量分別為2.375、0.125 kg。顆粒的接觸模型采用Hertz-Mindlin (no-slip)。

    表2 EDEM中顆粒運動仿真的全局變量參數(shù)設(shè)置Tab. 2 Global variable parameter setting of particle motion simulation in EDEM

    2.1.3 試驗方案

    物料在非正常喂入(0.5 kg/s)下,以導(dǎo)向滑槽的轉(zhuǎn)角為變量,試驗方案如表3所示。通過EDEM統(tǒng)計接料盒中水稻籽粒、莖稈的質(zhì)量,計算不同滑槽轉(zhuǎn)角下的篩分效率和含雜率。

    表3 變振幅調(diào)節(jié)試驗方案Tab. 3 Test scheme of variable amplitude regulation

    2.1.4 仿真過程及結(jié)果

    如圖3所示,是導(dǎo)向滑槽35°時的變振幅篩分過程。非正常喂入(0.5 kg/s)的物料不斷后移,篩面前端堆積堵塞被緩解。

    (a) 顆粒運動仿真0.0 s (b) 顆粒運動仿真2.6 s

    物料非正常喂入下變振幅篩分效率、含雜率的結(jié)果如表4所示。由于仿真時長較短,各項指標(biāo)數(shù)值較小,但不影響整體變化趨勢。篩分效率和含雜率的計算公式如式(1)和式(2)所示。

    (1)

    (2)

    式中:η——篩分效率,%;

    μ——含雜率,%;

    m——喂入的水稻籽粒和莖稈的質(zhì)量,kg;

    m1——篩下水稻籽粒和莖稈的質(zhì)量,kg;

    m2——篩下水稻莖稈的質(zhì)量,kg。

    表4 物料非正常喂入下變振幅篩分性能的試驗結(jié)果Tab. 4 Test results of variable amplitude screening performance under abnormal feeding

    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

    基于MATLAB設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以滑槽轉(zhuǎn)角為輸入,以篩分效率、含雜率為輸出。輸入層、輸出層的節(jié)點數(shù)為1、2,隱藏層節(jié)點數(shù)遵循“在輸入層與輸出層節(jié)點數(shù)之間,輸入層加輸出層節(jié)點數(shù)的三分之二”的原則,最終其節(jié)點數(shù)為2。樣本總量10,訓(xùn)練集、驗證集、測試集默認為70%、15%、15%,樣本量分別為6、2、2,訓(xùn)練數(shù)據(jù)如表4所示。Bayesian Regularization算法是貝葉斯正則化,是對Levenberg-Marquardt算法的改進,其網(wǎng)絡(luò)泛化能力更好,降低了確定最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的難度,因此訓(xùn)練函數(shù)選擇Bayesian Regularization算法。權(quán)值、閾值均為默認值,可自動調(diào)整。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖4所示。

    圖4 基于MATLAB設(shè)計的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    2.2.2 訓(xùn)練過程及結(jié)果

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過隨機選擇樣本的多次訓(xùn)練,預(yù)測模型的R2均超過0.99,其中較優(yōu)的訓(xùn)練過程及結(jié)果如圖5、圖6所示。

    圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的訓(xùn)練過程

    Fig. 5 Training process of BPNN prediction model

    如圖5(a)所示,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練至82步時均方誤差即收斂,訓(xùn)練時間短。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出值和預(yù)測值的差值曲線如圖5(b)所示,兩者的誤差較小,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的擬合程度高。如圖6所示,訓(xùn)練集、測試集、總樣本的R2均超過0.999,構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測值和輸出值(篩分效率、含雜率)高度相關(guān),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型可信度高,可預(yù)測其它導(dǎo)向滑槽轉(zhuǎn)角下的篩分性能指標(biāo)。

    (a) 訓(xùn)練集

    2.3 預(yù)測結(jié)果與分析

    篩分性能指標(biāo)仿真曲線和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測導(dǎo)向滑槽轉(zhuǎn)角0°~45°時的篩分性能(篩分效率、含雜率)變化,如圖7所示。由圖7(a)可知物料在非正常喂入(0.5 kg/s)條件下的變振幅的篩分效率隨著滑槽角度的增大而先增大后減小。篩分效率變化的斜率由小變大,然后篩分效率保持穩(wěn)定的斜率增加或減小?;坜D(zhuǎn)角5°~10°時變振幅的篩分效率變化較小,這對篩分性能(篩分效率)的改善效果較差。滑槽轉(zhuǎn)角15°~35°時篩分效率較大且斜率較為穩(wěn)定,此時的篩分性能(篩分效率)較好?;坜D(zhuǎn)角40°~45°時變振幅的篩分效率反而減小,這是由于滑槽轉(zhuǎn)角過大導(dǎo)致篩面前端振幅過強,篩面局部拋擲強度增大,物料快速后移至篩尾部導(dǎo)致部分物料來不及篩分即排出篩尾,影響變振幅的篩分性能。

    (a) 篩分效率變化

    由圖6(b)可知,滑槽轉(zhuǎn)角在5°~40°時變振幅的含雜率整體呈上升趨勢,這時篩面前端振幅增大,物料加速后移,篩面較充分的利用導(dǎo)致透篩的水稻莖稈增多。40°~45°時含雜率攀升,說明導(dǎo)向滑槽轉(zhuǎn)角調(diào)節(jié)過大,對變振幅調(diào)節(jié)下的篩分性能(含雜率)不利。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠較好的預(yù)測變振幅的篩分效率、含雜率的變化趨勢,這說明訓(xùn)練得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型精確度和可信度高。此外,根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測,由圖6中對BPNN預(yù)測分析可知導(dǎo)向滑槽轉(zhuǎn)角在37°時物料非正常喂入(0.5 kg/s)條件下的變振幅篩分效率更高,含雜率較低,兩者分別為74.30%、0.20%。

    因此,綜合變振幅的篩分效率和含雜率可知,導(dǎo)向滑槽轉(zhuǎn)角應(yīng)控制在15°~40°之間(其中滑槽轉(zhuǎn)角37°時篩分性能較優(yōu)),這有利于改善物料非正常喂入(0.5 kg/s)條件下變振幅的篩分性能(篩分效率、含雜率)。

    3 結(jié)論

    1) 在物料非正常喂入(0.5 kg/s)下,隨著導(dǎo)向滑槽轉(zhuǎn)角的增大,變振幅篩分效率在55%~75%內(nèi)先升高后下降,含雜率呈指數(shù)型增長,在0.1%~0.4%內(nèi)先緩增后陡增。導(dǎo)向滑槽轉(zhuǎn)角0°~10°時篩分效率在55%~58%內(nèi)平穩(wěn)上升,含雜率在0.1%~0.16%內(nèi)小范圍波動變化;滑槽轉(zhuǎn)角15°~40°時篩分效率在58%~75%內(nèi)線性增大,含雜率在0.11%~0.19%內(nèi)波動上升;滑槽轉(zhuǎn)角40°~45°時篩分效率驟然線性下降至65.8%,含雜率陡然升高至0.37%。

    2) 滑槽轉(zhuǎn)角15°~40°時變振幅篩分效率在58%~75%內(nèi)呈線性增大,含雜率在0.11%~0.19%內(nèi)穩(wěn)定變化,篩分性能變化較好,其中滑槽轉(zhuǎn)角37°時變振幅的篩分效率最高,含雜率較低,篩分效率和含雜率分別為74.30%、0.20%,篩分性能更優(yōu)。

    3) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的R2為0.99,對仿真篩分效率和含雜率的預(yù)測程度高,預(yù)測誤差集中在-0.000 41,預(yù)測誤差較小,模型具有高度的精確度和可靠度。

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