谷物聯(lián)合收獲機清選裝置參數(shù)監(jiān)控與優(yōu)化試驗

摘要：

為研究谷物聯(lián)合收獲機在不同喂入量下的最優(yōu)參數(shù)組合，設計谷物聯(lián)合收獲機清選裝置多參數(shù)監(jiān)控系統(tǒng)。在此系統(tǒng)基礎上，開展清選裝置參數(shù)優(yōu)化試驗，研究清選裝置參數(shù)對含雜率、損失率的影響規(guī)律，得到含雜率、損失率回歸模型；取含雜率權重為0.4，損失率權重為0.6，得到各數(shù)據(jù)的綜合評價指標；將各數(shù)據(jù)進行二次回歸分析得到綜合評價模型；按照綜合評價模型，研究清選裝置在不同喂入量下的最優(yōu)參數(shù)組合，并進行驗證試驗。根據(jù)綜合評價模型，喂入量x1為3kg/s，最優(yōu)參數(shù)組合為風機轉速1 459.8r/min，清選篩篩片開度28.7mm，清選篩振動頻率6.5Hz，此時含雜率為1.50%，損失率為0.71%，綜合評價指標為0.203；喂入量x1為4kg/s條件下，最優(yōu)參數(shù)組合為風機轉速1 483.4r/min，清選篩篩片開度29.0mm，清選篩振動頻率6.9Hz，此時含雜率為1.54%，損失率為0.64%，綜合評價指標為0.191；喂入量x1為5kg/s條件下，最優(yōu)參數(shù)組合為風機轉速1 587.6r/min，清選篩篩片開度30.0mm，清選篩振動頻率7.0Hz，此時含雜率為1.59%，損失率為0.69%，綜合評價指標為0.208。經試驗驗證，綜合評價模型含雜率預測誤差最大為7.19%，損失率預測誤差最大為8.43%，綜合評價指標預測誤差最大為12.77%，表明綜合評價模型穩(wěn)定可靠，可以用于指導谷物聯(lián)合收獲機在不同喂入量下調整最優(yōu)參數(shù)組合。

關鍵詞：谷物聯(lián)合收獲機；清選裝置；作業(yè)參數(shù)監(jiān)控；喂入量；Plackett—Burman試驗；Box—Behnken試驗

中圖分類號：S225.31

文獻標識碼：A

文章編號：2095-5553 （2025） 03-0208-08

收稿日期：2024年1月23日" 修回日期：2024年3月26日*

基金項目：國家自然科學基金項目（52005163）；河南省科技攻關項目（232102111120）

第一作者：陳新奇，男，1983年生，河南洛陽人，碩士；研究方向為農業(yè)裝備智能化控制技術。E-mail：" sindge_chen@126.com

通訊作者：龐靖，男，1977年生，河南洛陽人，博士，副教授；研究方向為農業(yè)裝備智能化檢測技術與可靠性優(yōu)化。E-mail：" pangjing@haust.edu.cn

Monitoring and optimization of grain combine harvesters cleaning device parameters

Chen Xinqi1，" 2， Geng Lingxin1， Pang Jing1， Huang Shengcao2， Wang Shengsheng1， Lin Yi1

（1. College of Agricultural Equipment Engineering， Henan University of Science and Technology， Luoyang，

471003， China； 2. National Agricultural Machinery Equipment Innovation Center， Luoyang， 471003， China）

Abstract：

To study the optimal parameter combinations of grain combine harvesters under different feeding rates， a multi-parameter monitoring system for the cleaning device of grain combine harvesters is designed. Based on this system， an optimization experiment is conducted to study the influence of cleaning device parameters on the impurity rate and loss rate， and regression models for impurity rate and loss rate are established. A comprehensive evaluation index is obtained by setting the weight of impurity rate at 0.4 and loss rate at 0.6. A secondary regression analysis is performed on the data to establish a comprehensive evaluation model. Based on this model， the optimal parameter combinations of the cleaning device under different feeding rates are determined and validated. According to the comprehensive evaluation model， the optimal parameter combination at a feeding rate of 3kg/s is fan speed of 1459.8r/min， a cleaning screen opening of 28.7mm， and a cleaning screen vibration frequency of 6.5Hz， resulting in an impurity rate of 1.50%， a loss rate of 0.71%， and a comprehensive evaluation index of 0.203. At a feeding rate of 4kg/s， the optimal combination is a fan speed of 1483.4r/min， a cleaning screen opening of 29.0mm， and a cleaning screen vibration frequency of 6.9Hz， leading to an impurity rate of 1.54%， a loss rate of 0.64%， and a comprehensive evaluation index of 0.191. At a feeding rate of 5kg/s， the optimal combination is a fan speed of 1 587.6r/min， a cleaning screen opening of 30.0mm， and a cleaning screen vibration frequency of 7.0Hz， with an impurity rate of 1.59%， a loss rate of 0.69%， and a comprehensive evaluation index of 0.208. The experimental verification shows that the maximum prediction error for the impurity rate is 7.19%， for the loss rate is 8.43%， and for the comprehensive evaluation index is 12.77%. This indicates that the comprehensive evaluation model is stable and reliable， and can guide the adjustment of the optimal parameter combinations for grain combine harvesters under different feeding rates.

Keywords：

grain combine harvester; cleaning device; operational parameter monitoring; optimization experiment; feeding rate; Plackett—Burman test; Box—Behnken test

0 引言

谷物是我國重要的糧食作物，2022年全國谷物產量630 000 kt，占全年糧食總產量的92.2%。截至2023年1月，我國水稻、小麥、玉米機械化收獲率分別達到94%、97%、80%，谷物聯(lián)合收獲機保有量達223萬臺。聯(lián)合收獲機在進行作業(yè)時需要根據(jù)谷物品種、成熟度、草谷比、喂入量等因素，對清選篩開度、振動頻率、風機轉速等工作參數(shù)進行調整［1， 2］，以達到客戶對損失率、含雜率的要求。

國外部分大型聯(lián)合廠家的作業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)已經較為成熟。John Deere（約翰迪爾）的S760型、S770型收獲機上搭載的ICA（交互式收割機調整系統(tǒng)），可根據(jù)用戶需求，對脫粒滾筒轉速、導風板角度和凹板間隙做出自動調整，實現(xiàn)最優(yōu)作業(yè)質量；CASE IH Axial-Flow 250系列上搭載的AFS，安裝16個傳感器，可根據(jù)收獲目標及作業(yè)模式自動調整清選篩開度、風扇轉速等功能，用戶不需要專業(yè)培訓就可進行操作。

近年來，我國聯(lián)合收獲機智能化水平也在逐漸提升，聯(lián)合收獲機傳感器及監(jiān)測系統(tǒng)逐漸增多［3-5］。蔣慶等［6］基于MATLAB的Simulink模塊庫構建了根據(jù)清選損失率和含雜率的智能清選調控模型和測試環(huán)境。張光躍等［7］基于壓電陶瓷傳感器設計了一種聯(lián)合收獲機清選損失率實時監(jiān)控系統(tǒng)，對聯(lián)合收獲機清選損失的測量誤差小于4.1%。李青林等［8］以入風口風速、導風板角度、振動篩頻率為優(yōu)化變量，設計了一種清選裝置智能設計與優(yōu)化系統(tǒng)，得到入風口風速、導風板角度、振動篩頻率的最優(yōu)解。汪鳳珠等［9］設計了基于CAN總線的玉米青儲收獲機田間多參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)，監(jiān)測的變量包括轉速、扭矩、生產率等。

綜上所述，國外部分聯(lián)合收獲機已配備作業(yè)參數(shù)自適應系統(tǒng)，國內學者雖然在聯(lián)合收獲機參數(shù)優(yōu)化方面做了一些研究，但國內聯(lián)合收獲機尚未配備成熟的作業(yè)參數(shù)自適應系統(tǒng)。本文以自主改造的全喂入谷物聯(lián)合收獲機為對象，設計一套谷物聯(lián)合收獲機清選裝置參數(shù)監(jiān)控試驗臺架，開展清選裝置參數(shù)優(yōu)化試驗，研究喂入量、風機轉速、風門開度、清選篩振動頻率、清選篩篩片開度等對損失率及含雜率的影響，并用綜合評價法尋求不同喂入量下的最優(yōu)參數(shù)組合，為谷物聯(lián)合收獲機清選裝置設計及作業(yè)狀態(tài)調整提供參考。

1 試驗臺與試驗材料

1.1 試驗臺架結構與原理

試驗臺架是在4LZ-4.0型全喂入谷物聯(lián)合收獲機基礎上改裝而成，如圖1所示。

試驗臺架在工作時，物料通過輸送帶喂入至割臺，傾斜輸送器帶動物料向上運動進入脫粒滾筒，經脫粒滾筒揉搓、擊打后，長莖稈經排草口排出。短莖稈、麥粒、麥糠等經凹板進入清選裝置，經清選篩的抖動及清選風機的清選，干凈的籽粒經籽粒螺旋輸送器進糧倉，未脫凈部分經雜余螺旋輸送器進入脫粒滾筒進行復脫，其余雜質從尾篩后部拋出。

試驗臺架清選裝置主要由清選室、清選風機、清選篩組成。谷物聯(lián)合收獲機在進行清選作業(yè)時，影響其作業(yè)質量的因素有喂入量、風機轉速、風門開度、清選篩振動頻率、清選篩篩片開度等［10-12］。試驗時上述因素需要可測可控，因此，需要設計一款清選裝置監(jiān)控系統(tǒng)。

1.2 清選裝置監(jiān)控系統(tǒng)組成

為實現(xiàn)喂入量、風機轉速、風門開度、清選篩振動頻率和清選篩篩片開度的可測可控，根據(jù)臺架實際情況，對試驗臺架進行改造。喂入量控制選用異步電機驅動輸送帶，通過控制輸送帶線速度和輸送帶上物料重量來控制喂入量，輸送帶線速度測量通過在輸送帶從動輪上安裝線速度傳感器實現(xiàn)。風機轉速和振動篩頻率的控制通過調整異步電機的轉速實現(xiàn)，其速度的測量通過在風機和振動篩主軸上安裝轉速傳感器實現(xiàn)。在風門主軸的一端安裝直流無刷減速電機，另一端安裝絕對值編碼器，通過控制直流無刷減速電機的轉動實現(xiàn)風門開度的控制，通過絕對值編碼器的輸出反饋風門開度。在清選篩內部安裝電推桿，通過調整電推桿的伸縮行程，實現(xiàn)清選篩篩片開度的調節(jié)，在電推桿內部安裝可調電阻器作為電推桿行程的反饋。

根據(jù)以上分析，系統(tǒng)的實施方案如圖2所示。

根據(jù)實施方案，將監(jiān)控系統(tǒng)劃分為傳感系統(tǒng)、執(zhí)行機構、PLC、HMI等模塊。傳感系統(tǒng)的功能及工作參數(shù)如表1所示。執(zhí)行機構由輸送帶、風機、清選篩驅動電機及其變頻器、電推桿及其驅動器、直流無刷減速電機及其驅動器組成。HMI負責人機交互，用來顯示和控制各因素水平值。PLC負責系統(tǒng)數(shù)據(jù)測量及邏輯運行，多路測頻，AD轉換，CAN、Ethernet及RS485口的通訊。在PC機上安裝PLC—Recorder，PLC—Recorder可通過Ethernet口訪問PLC內部寄存器，對各影響因素的值進行實時記錄。

1.3 試驗材料

選用鄭麥336的長莖稈、短莖稈及麥糠、籽粒作為試驗材料。試驗材料應符合DG/T 014—2019《谷物聯(lián)合收割機》全喂入量谷物聯(lián)合收割機作物條件要求：小麥草谷比為0.6～1.2，籽粒含水率為12%～20%。

試驗前通過烘干法測得籽粒含水率為15.7%，莖稈含水率為18.2%，麥糠含水率為13.2%。試驗時控制長莖稈、短莖稈及麥糠、籽粒的重量比為0.5∶0.5∶1.0。每次試驗前先將傾斜輸送器電機和脫粒滾筒電機穩(wěn)定運行30 s后，再通過調整相應變頻器的輸出頻率來調整喂入量，風機轉速和清選篩振動頻率；通過調整電推桿行程來調整清選篩篩片開度；通過調整直流無刷減速電機轉動圈數(shù)來調整風門開度。

2 單因素試驗

選取喂入量x1、風機轉速x2、清選篩篩片開度x3、風門開度x4、清選篩振動頻率x5作為試驗因素，以含雜率y1和損失率y2為試驗指標，開展單因素試驗［13］。根據(jù)實際生產經驗和機型限制［11，" 13， 14］，選定單因素試驗條件如表2所示。

進行某個單因素影響試驗時，該因素按步長在因素范圍內等間距調整，其他4個因素水平保持在表2中的固定水平。

每組試驗開始前，先清理糧倉內剩余籽粒，對尾篩后方雜余進行清掃，然后調整各因素到目標水平，空載穩(wěn)定運行30 s后，再進行持續(xù)喂入，每次試驗時間為20 s。試驗結束收集糧倉內籽粒，進行含雜率統(tǒng)計，同時收集尾篩拋灑出的雜余，分揀出籽粒后進行損失率統(tǒng)計。為保證試驗結果的穩(wěn)定性，每組試驗重復進行3次，求平均值作為每組試驗的結果。單因素試驗結果如圖3所示。

由圖3（a）可知，隨著喂入量的增加，含雜率和損失率呈逐步上升狀態(tài)。含雜率在喂入量超過3kg/s后上升速度加快，在喂入量超過4kg/s后曲線更加陡峭，上升速度進一步加快；損失率在喂入量超過3kg/s后小幅下降，超過4kg/s后又小幅上升；喂入量為4kg/s時含雜率為1.42%，損失率為0.84%，符合設備喂入量性能指標。收獲機作業(yè)時需要兼顧作業(yè)效率、含雜率和損失率，因此，試驗臺架最優(yōu)喂入量工作區(qū)間為3～5kg/s。

由圖3（b）可知，隨著風機轉速增大，含雜率很快下降，損失率緩慢上升。含雜率在風機轉速為800～1200r/min時下降速度較快，在風機轉速為1 200～1 600r/min時下降變緩，原因為風機轉速在1 200r/min以下時，風速過小，不能很好地進行清選作業(yè)，造成含雜率過高，隨著風速的增加，更多雜質可以被吹出，含雜率開始逐漸減小；損失率在風機轉速為800～1 200r/min時逐步下降，在風機轉速為1 200～1 600r/min時有所上升，原因是隨著風速的增大，部分籽粒會被吹出清選室。綜上所述，1 200～1 600r/min為試驗臺架風機的最優(yōu)工作區(qū)間。

由圖3（c）可知，隨著清選篩篩片開度增加，含雜率逐漸上升，而損失率逐漸下降。篩片開度增加后，可以有更多的雜質通過篩片進入糧倉，容易引起含雜率上升，而篩片開度增加后，籽粒更容易透篩，所以損失率會下降。從圖3（c）中不易分析出清選篩篩片開度的最優(yōu)工作區(qū)間，所以將試驗臺架清選篩篩片開度的極限值20～30mm作為清選篩篩片開度的最優(yōu)工作區(qū)間。

由圖3（d）可知，隨著風門開度的增加，損失率和含雜率未發(fā)生明顯變化。分析臺架風門結構可知，風門的主要作用為調節(jié)風向和風速：風門開度越大，風向與水平方向夾角越大，風速越小；風門開度越小，風向與水平方向夾角越小，風速越大。從圖3（d）中不易分析出風門開度的最優(yōu)工作區(qū)間，所以將試驗臺架風門開度的極限值10°～50°作為風門開度的最優(yōu)工作區(qū)間。

由圖3（e）可知，清選篩振動頻率在3～6Hz時，含雜率快速下降，說明振動頻率升高可以增大篩面上混合物離散度，降低含雜率。清選篩振動頻率在6～7Hz時，含雜率緩慢上升，原因是振動頻率增加，造成篩面雜質更容易透篩；對于損失率，清選篩振動頻率在3～6Hz時，損失率緩慢下降，而清選篩振動頻率在6～7Hz時，損失率有所上升，原因為振動篩頻率升高時，部分籽粒會因碰撞飛濺出清選室，造成損失增加。清選篩振動頻率在6Hz時，含雜率和損失率均為最低，因此，將5～7Hz作為試驗臺架振動篩的最優(yōu)工作區(qū)間。

3 Plackett—Burman試驗與分析

3.1 Plackett—Burman試驗設計

在單因素試驗基礎上，以含雜率和損失率為響應值，采用Plackett—Burman兩水平法［25］對影響含雜率和損失率的5個因素進行考察。選取5個因素的最優(yōu)工作區(qū)間，從中篩選出對含雜率和損失率影響顯著的因素，在Box—Behnken中心組合試驗中進一步分析。Plackett—Burman試驗因素水平編碼見表3。

3.2 Plackett—Burman試驗結果分析

采用Design—Expert中的Plackett—Burman Design進行試驗設計，每組試驗進行3次，結果取平均值。試驗設計及試驗結果如表4所示，A、B、C、D、E為因素編碼值。使用Design—Expert對試驗結果進行方差分析，得到模型及各因素的顯著性評價，結果見表5。

由表5可知，影響含雜率的因素顯著性順序：風機轉速x2gt;篩片開度x3gt;喂入量x1gt;振動頻率x5gt;風門開度x4，其中風機轉速x2，篩片開度x3，喂入量x1對含雜率的影響極顯著，振動頻率x5對含雜率的影響顯著，而風門開度x4對含雜率影響不顯著。含雜率模型的P值為0.000 3，表明此模型極顯著，有0.03%的可能性此模型是由噪聲引起的。影響損失率的因素顯著性順序：篩片開度x3gt;風機轉速x2gt;喂入量x1gt;振動頻率x5gt;風門開度x4，其中篩片開度x3和風機轉速x2對損失率的影響極顯著，喂入量x1和振動頻率x5對損失率影響顯著，而風門開度x4對損失率影響不顯著。損失率模型的P值為0.001 1，表明此模型極顯著，有0.11%的可能性此模型是由噪聲引起的。

4 Box—Behnken試驗與分析

4.1 Box—Behnken試驗設計

在單因素試驗和PB試驗的基礎上，選取影響含雜率和損失率的4個顯著因素：喂入量、風機轉速、清選篩篩片開度、清選篩振動頻率，采用Design—Expert進行4因素3水平的Box—Behnken中心組合試驗設計，建立因素喂入量、風機轉速、清選篩篩片開度、清選篩振動頻率與響應值含雜率y1、損失率y2之間的數(shù)學模型，考察各因素對響應值的影響程度；根據(jù)數(shù)學模型，找到在特定條件下各影響因素的最佳參數(shù)組合，從而優(yōu)化系統(tǒng)的工作狀態(tài)，Box—Behnken響應面試驗因素水平編碼見表6。

4.2 Box—Behnken試驗結果分析

Box—Behnken試驗設計及試驗結果見表7，X1、X2、X3、X4為各因素編碼值。使用Design—Expert對試驗結果進行方差分析，結果見表8。含雜率模型的P值lt;0.000 1，表明模型極顯著；含雜率模型失擬項F值為0.722 1，表明含雜率模型與純誤差不相關；含雜率模型的相關系數(shù)R2=0.984 8，調整相關系數(shù)RAdj2=0.969 7，預測相關系數(shù)RPre2=0.935 3，表明含雜率模型與樣本的相關性較高，回歸方程的擬合程度較好，其最終的分析結果穩(wěn)定可信；損失率模型的P值lt;0.000 1，表明模型極顯著，損失率模型失擬項F值為0.876 2，表明損失率模型與純誤差不相關，損失率模型的相關系數(shù)R2=0.979 8，調整相關系數(shù)RAdj2=0.959 7，預測相關系數(shù)RPre2=0.910 4，表明損失率模型與樣本的相關性較高，回歸方程的擬合程度較好，其最終的分析結果穩(wěn)定可信。

對表7進行二次回歸分析，得到含雜率y1、損失率y2的編碼回歸方程

y1=

1.56+0.310 5X1-1.03X2+0.779 9X3-

0.295 2X4-0.065 8X1X2+0.038 0X1X3-

0.024 7X1X4-0.133 2X2X3+0.053 3X2X4-

0.160 9X3X4+0.156 7X12+0.151 8X22-

0.037 5X32+0.236 0X42

（1）

y2=

0.884+0.109 3X1+0.388 3X2-0.565 8X3+

0.105X4-0.100 2X1X2-0.21X1X3-

0.017 5X1X4-0.365X2X3-0.025X2X4-

0.317 5X3X4+0.007 5X12+0.193 8X22+

0.417 6X32+0.011 4X42

（2）

根據(jù)試驗結果和回歸模型分析，試驗臺架含雜率最優(yōu)參數(shù)組合為喂入量x1=3.3kg/s、風機轉速x2=1 577.4r/min、清選篩篩片開度x3=20.7mm、清選篩振動頻率x5=6.6Hz，在此組合下，含雜率預測值為0.12%，損失率預測值為2.40%；損失率最優(yōu)參數(shù)組合為喂入量x1=4.4kg/s、風機轉速x2=1 316r/min、清選篩篩片開度x3=29mm、清選篩振動頻率x5=6.9Hz，在此組合下，含雜率預測值為2.62%，損失率預測值為0.54%。

4.3 建立優(yōu)化模型

谷物聯(lián)合收獲機在進行作業(yè)時需滿足在特定喂入下低損失率，低含雜率的雙重要求。通過上述分析可知，含雜率和損失率的最優(yōu)參數(shù)組合不同，且含雜率和損失率變化方向相反，含雜率或損失率模型無法同時滿足低含雜率，低損失率的要求。根據(jù)參考文獻［25，" 26］，可利用綜合評價法生成統(tǒng)一的單目標函數(shù)?？紤]到用戶對損失率比較敏感，取含雜率權重為0.4，損失率權重為0.6，得到綜合評價指標

y3=0.4（y1-y1min）y1max-y1min+0.6（y2-y2min）y2max-y2min

（3）

按式（3）對表7數(shù)據(jù)進行處理，對處理后的數(shù)據(jù)進行方差分析，得到綜合評價模型P值lt;0.000 1，表明模型極顯著。模型失擬項P值為0.170 2，模型相關系數(shù)R2=0.947 3，調整相關系數(shù)RAdj2=0.894 5，預測相關系數(shù)RPre2=0.724 2，表明模型穩(wěn)定可信。對處理后的數(shù)據(jù)進行二次回歸分析，得到綜合評價模型的回歸方程為

y3=

0.254 5+0.064 6X1-0.025 8X2-

0.048 8X3-0.008 8X4+0.016 8X1X2-

0.048 1X1X3-0.007 1X1X4-0.107 9X2X3-

0.000 3X2X4-0.098 8X3X4+0.020 4X12+

0.066 5X22+0.100 0X32+0.030 8X42

（4）

對回歸模型進行響應面分析，雙因素與綜合評價指標y3的響應曲面如圖4所示。

以回歸模型式（1）～式（4）為基礎，增加約束條件

y3min=f（X1，X2，X3，X4）

0%lt;y1≤2.0%

0%lt;y2≤1.2%

（5）

分析得到喂入量x1=3kg/s條件下最優(yōu)參數(shù)組合：風機轉速為1 459.8r/min、清選篩篩片開度為28.7mm、清選篩振動頻率為6.5Hz，此時含雜率為1.50%，損失率為0.71%，綜合評價指標為0.203；喂入量x1=4kg/s條件下最優(yōu)參數(shù)組合：風機轉速為1 483.4r/min、清選篩篩片開度為29mm、清選篩振動頻率為6.9Hz，此時含雜率為1.54%，損失率為0.64%，綜合評價指標為0.191；喂入量x1=5kg/s條件下最優(yōu)參數(shù)組合：風機轉速為1 587.6r/min、清選篩篩片開度為30mm、清選篩振動頻率為7Hz，此時含雜率為1.59%，損失率為0.69%，綜合評價指標為0.208；不同喂入量下最優(yōu)參數(shù)組合水平及其對應的含雜率，損失率和綜合評價指標見表9。

5 試驗驗證

調整輸送帶線速度及輸送帶上物料重量，以匹配3kg/s、4kg/s、5kg/s的喂入量。按最優(yōu)參數(shù)組合調整風機轉速，清選篩篩片開度，清選篩振動頻率，進行試驗驗證，每組試驗做3次，取平均值作為每組試驗的結果。每次試驗后進行含雜率和損失率的測定，按照式（3）計算綜合評價指標。試驗結果見表10，綜合評價模型含雜率預測誤差最大為7.72%，損失率預測誤差最大為8.43%，綜合評價指標預測誤差最大為12.77%，表明綜合評價模型穩(wěn)定可靠，可以用于指導谷物聯(lián)合收獲機在不同喂入量下調整最優(yōu)參數(shù)組合。

6 結論

為研究谷物聯(lián)合收獲機在不同喂入量下的最優(yōu)參數(shù)組合，設計谷物聯(lián)合收獲機清選裝置作業(yè)狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。通過控制交流電機，直流無刷減速電機，電推桿等，實現(xiàn)喂入量、風機轉速、清選篩振動頻率、風門開度和清選篩開度5個因素的調整。系統(tǒng)加裝線速度傳感器，轉速傳感器，角度傳感器，行程傳感器等，使上述因素可測可控。

1） 在試驗臺架的基礎上進行單因素試驗，確定試驗臺架最優(yōu)工作區(qū)間：喂入量最優(yōu)工作區(qū)間為3～5kg/s，風機轉速最優(yōu)工作區(qū)間為1 200～1 600r/min，清選篩篩片開度最優(yōu)工作區(qū)間為20～30mm，風門開度最優(yōu)工作區(qū)間為10°～50°，清選篩振動頻率最優(yōu)工作區(qū)間為5～7Hz。

2） 在試驗臺架最優(yōu)工作區(qū)間內，設計實施PB試驗，分析得到各因素對含雜率，損失率影響的顯著性。影響含雜率的因素顯著性順序：風機轉速x2gt;篩片開度x3gt;喂入量x1gt;振動頻率x5gt;風門開度x4;影響損失率的因素顯著性順序：篩片開度x3gt;風機轉速x2gt;喂入量x1gt;振動頻率x5gt;風門開度x4。

3） 選取對含雜率和損失率影響顯著的因素：喂入量x1、風機轉速x2、清選篩篩片開度x3、清選篩振動頻率x5，設計并實施Box—Behnken試驗，得到含雜率和損失率的二次回歸模型。經方差檢驗，模型擬合程度好，分析結果穩(wěn)定可信。

4） 根據(jù)含雜率和損失率回歸模型，建立綜合評價模型，得到雙因素對綜合評價指標的響應曲面。對綜合評價模型增加約束條件，分析得到喂入量x1為3kg/s條件下最優(yōu)參數(shù)組合：風機轉速為1 459.8r/min、清選篩篩片開度為28.7mm，清選篩振動頻率為6.5Hz，此時含雜率為1.50%，損失率為0.71%，綜合評價指標為0.203；喂入量x1為4kg/s條件下最優(yōu)參數(shù)組合：風機轉速為1 483.4r/min、清選篩篩片開度為29.0mm、清選篩振動頻率為6.9Hz，此時含雜率為1.54%，損失率為0.64%，綜合評價指標為0.191；喂入量x1為5kg/s條件下最優(yōu)參數(shù)組合：風機轉速為1 587.6r/min、清選篩篩片開度為30mm、清選篩振動頻率為7Hz，此時含雜率為1.59%，損失率為0.69%，綜合評價指標為0.208；經試驗驗證，綜合評價模型含雜率預測誤差最大為7.19%，損失率預測誤差最大為8.43%，綜合評價指標預測誤差最大為12.77%，表明綜合評價模型穩(wěn)定可靠，可以用于指導谷物聯(lián)合收獲機在不同喂入量下調整最優(yōu)參數(shù)組合。

參 考 文 獻

［1］ 張猛， 耿愛軍， 張智龍， 等. 谷物收獲機智能監(jiān)測系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢［J］. 中國農機化學報， 2018， 39（9）： 85-90.

Zhang Meng， Geng Aijun， Zhang Zhilong， et al.Research status and development trend of intelligence monitoring system for grain harvester ［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2018， 39（9）： 85-90.

［2］ 郭紅星， 金誠謙， 印祥， 等. 谷物聯(lián)合收獲機清選系統(tǒng)研究現(xiàn)狀［J］. 中國農機化學報， 2020， 41（6）： 26-36.

Guo Hongxing， Jin Chengqian， Yin Xiang， et al.Research status of the cleaning system of the corn combine harvester ［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2020， 41（6）： 26-36.

［3］ 張正中， 謝方平， 田立權， 等. 國外谷物聯(lián)合收割機脫粒分離系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀與展望［J］. 中國農機化學報， 2021， 42（1）： 20-29.

Zhang Zhengzhong， Xie Fangping， Tian Liquan， et al. Current situation and development trend of threshing and separating system of international grain combine harvester ［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2021， 42（1）： 20-29.

［4］ 王帥， 郁志宏， 張文杰， 等. 谷物聯(lián)合收獲機在線測產技術研究現(xiàn)狀與進展［J］. 農業(yè)工程學報， 2021， 37（17）： 58-70.

Wang Shuai， Yu Zhihong， Zhang Wenjie， et al. Review of recent advances in online yield monitoring for grain combine harvester ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2021， 37（17）： 58-70.

［5］ 趙男， 金誠謙， 王超， 等. 谷物聯(lián)合收獲機清選系統(tǒng)智能化技術研究進展［J］. 中國農機化學報， 2023， 44（3）： 163-170.

Zhao Nan， Jin Chengqian， Wang Chao， et al. Research progress on intelligent technology of grain combined harvester cleaning system ［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2023，44（3）： 163-170.

［6］ 蔣慶， 王儒敬. 稻麥聯(lián)合收獲機清選智能調控模型仿真與試驗［J］. 系統(tǒng)仿真學報， 2022， 34（11）： 2485-2496.

Jiang Qing， Wang Rujing. Simulation and experiment of an intelligent control model for the cleaning of a rice-wheat combine harvester ［J］. Journal of System Simulation， 2022， 34（11）： 2485-2496.

［7］ 張光躍， 金誠謙， 楊騰祥， 等. 聯(lián)合收割機清選損失率監(jiān)測系統(tǒng)設計與實現(xiàn)［J］. 中國農機化學報， 2019， 40（4）： 146-150.

Zhang Guangyue， Jin Chengqian， Yang Tengxiang， et al. Design and implementation of cleaning loss rate monitoring system for combine harvester ［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2019， 40（4）： 146-150.

［8］ 李青林， 宋玉營， 姚成建， 等. 稻麥聯(lián)合收獲機清選裝置智能設計與優(yōu)化系統(tǒng)研究［J］. 農業(yè)機械學報， 2021， 52（5）： 92-101.

Li Qinglin， Song Yuying， Yao Chengjian， et al. Intelligent design and optimization system for cleaning device of rice and wheat combine harvester ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2021， 52（5）： 92-101.

［9］

汪鳳珠， 趙博， 劉陽春， 等. 玉米青貯收獲機多參數(shù)檢測系統(tǒng)設計與試驗［J］. 農業(yè)機械學報， 2023， 54（1）： 127-136.

Wang Fengzhu， Zhao Bo， Liu Yangchun， et al. Design and experiment of multi-parameter detection system for corn silage harvester ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2023， 54（1）： 127-136.

［10］ 李奇， 謝方平， 康家鑫， 等. 4LZ-4.0大豆聯(lián)合收割機清選裝置參數(shù)優(yōu)化及脫出物分布試驗［J］. 湖南農業(yè)大學學報（自然科學版）， 2022， 48（6）： 737-743.

Li Qi， Xie Fangping， Kang Jiaxin， et al. Parameter optimization and experiment on post-threshed mixture for the cleaning device in 4LZ-4.0 combine harvester of soybean ［J］. Journal of Hunan Agricultural University（Natural Sciences）， 2022， 48（6）： 737-743.

［11］ 劉鵬， 金誠謙， 劉政， 等. 大豆聯(lián)合收獲機田間清選作業(yè)參數(shù)優(yōu)化［J］. 農業(yè)工程學報， 2020， 36（10）： 35-45.

Liu Peng， Jin Chengqian， Liu Zheng， et al. Optimization of field cleaning parameters of soybean combine harvester ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2020， 36（10）： 35-45.

［12］ 梁振偉. 多風道清選裝置設計方法及清選損失監(jiān)測與控制技術研究［D］. 鎮(zhèn)江： 江蘇大學， 2018.

Liang Zhenwei. Study on designing method of multi-duct air-and-screen cleaning unit and grain sieve loss monitoring and controlling technology ［D］. Zhenjiang： Jiangsu University， 2018.

［13］ 李心平， 王文哲， 趙高源， 等. 縱軸流雙柔性碾搓式谷子脫粒裝置設計與試驗［J］. 農業(yè)機械學報， 2021， 52（7）： 113-123.

Li Xinping， Wang Wenzhe， Zhao Gaoyuan， et al. Design and experiment of longitudinal axial flow double flexible rolling and kneading threshing device for millet ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2021， 52（7）： 113-123.

［14］ 張寧. 玉米籽粒收獲機魚鱗篩清選裝置工作機理及優(yōu)化分析［D］. 長春： 吉林大學， 2022.

Zhang Ning. Research on working mechanism and optimization analysis of chaffer sieve cleaning device in corn grain harvester ［D］. Changchun： Jilin University， 2022.