田林聯合收割機中的顆粒分離損失監測系統

聯合收割機中的顆粒分離損失監測系統
摘要：
根據在實驗室中所獲得的一種帶有切向喂入的軸向脫粒設備的實驗結果，累積分布函數在軸向和徑向方向脫粒轉子分離出來的糧食，是基于分析糧食分離的損失和在某一地區糧食分量通量下凹之間關系建成的，用間接損失對糧食分離監測方法進行了闡述。
聚偏二氟乙烯壓電電點(PVDF)被作為一種敏感材料,用來設計谷物流量傳感器。當糧食和MOG在監測區域分離，對監測區域的影響會使不同壓電電點PVDF薄膜產生電荷。通過信號放大器使信號增益后，頻率衰減并整波成形，谷物的數量可以被一個單片機計數并且谷物分離的損失可以實時測量。
現場試驗結果表明，用監測系統記錄到的谷物分離損失的測量誤差相對于手工檢查小于12%。
圖解摘要：
根據在一個下凹的區域內對谷物分離損失和谷物分離流量的分析，間接的谷物分離損失檢測方法和先進的測量裝置都可呈現出來。室內試驗和現場試驗結果表明,該控制方法能在良好的精度下對谷物分離損失進行實時測量。該裝置可以被應用到一些中小型聯合收割機。
利用先進裝置測量聯合收割機的谷物分離。

強調：
我們利用模型分布函數在軸向和徑向分離糧食的方法，開發一種能從MOG中區分出游離谷物的一種流量傳感器，并且提出一種在谷物收割機中實時監測谷物分離損失，在現場試驗中可行的顆粒分離損失監測系統。
關鍵字：聯合收割機，谷物分離損失，PVDF膜壓電電點，谷物流量傳感器，實時監測
文章大綱：
1.簡介
2.谷物分離損失監測的方法
3.監測數學模型的發展
3.1 實驗設備和方法
3.2 軸向分布谷物的分離
3.3 徑向分布谷物的分離
3.4 谷物分離的數學模型監測
4. 監測傳感器的發展
4.1 傳感器的描述
4.2 信號處理電路的設計
4.3 校準
5. 實驗結果和討論
6.結果，確認，參考文獻
1.簡介
水稻是中國最主要的糧食作物之一，種植面積大約3千萬公頃并且年產量超過2億噸。在最近幾年，水稻主要用聯合收割機收割并執行以下操作：莖干切割，種子跟皮脫離，種子從MOG中脫離，糧食的脫離與分離，糧食清洗，和將糧食收集貯存。隨著雜交水稻種植面積的增加，水稻產量在不斷提高。今天，雜交水稻的產量已經突破了每公頃12噸。在這種情況下，谷物分離損失已經成為一個重要的問題。聯合收割機的結構和操作參數也需要做相應調整。隨著近年來傳感器，電子和計算機處理能力的提高，聯合收割機的自動化技術有一部分已經能夠做到，目前需迫切建立一個能實時監測分離損失的系統并且分離損失的比例要小于3%。低容量聯合收割機的優化利用在高產小麥農場使用多準則決策，103生物系統工程(2009), pp. 382–388[Ebrahimi et al., 2009]。游離的谷物拋落在脫離裝置的末端并且在MOG中混合，幾乎不可能用一個準確和精確的方式測量。傳統的測量方法是用手工方式從MOG中收集并清理出游離的谷物。這是一個很好時間的工作，但結果還是相對來說比較準確的，因此這種方法通常被用于聯合收割機的性能測試。
一些常見的大型聯合收割機，比如說New Holland TX64，安裝了一個監測系統的標準配置([Maertens et al., 2004] and [Omid et al., 2010])。行走中的損失用位于行走裝置末端的壓電電點沖擊力傳感器的來進行代表性的測量。篩選損失傳感器安裝在篩選裝置的末端。通過每一秒對糧食的量化來測量糧食的損失。只能發現糧食的測量指標，但得不到絕對的糧食損失測量效率。最近，研究者們正試圖在分離鼓的下面安裝impact-type傳感器，通過在一定的影響間隔內計算數量來測量當地谷物顆粒。這樣就為谷物分離控制系統提供了機會，因為這是一種能夠快速估計瞬時分離谷物的方法，并且這些工作仍在進行中。
劉和李奧納德(1993)提出了谷物收割機的實時監控谷物損失的轉子軸流系統。九聲道沖擊力傳感器被安裝在收割機分離隔柵的下面。從傳感器得到的數據繪成曲線來描述分離篦周圍的糧食分離情況，這樣就沿著蓖柵導出了指數級分離曲線。真實的谷物損失可以通過整合指數曲線無限膨脹的一端估算。但是，從機器噪音上很難區分出谷粒跟稻草，聲學傳感器必須有很高的分辨率而且信號的調節過程是很復雜的。
對于沒有裝配逐稿器的中型或小型聯合收割機，監測谷物分離損失仍然很難。在這篇文章中，根據對轉子在軸向和徑向出來的糧食分布的分析，提出了一種能實時監測糧食分離損失的間接糧食損失監測方法，并且這也是一種很先進的傳感器。
2. 谷物分離損失監測的方法
在這篇文章中提到的谷物分離損失監測系統主要包括以下步驟：
1. 用數學分布函數在實驗室實驗設備場上的軸向轉子上畫分離出來糧食的分布函數（Miu and Kutzbachb, 2008a)。
2. 在分離凹面上選擇一個合適的監測地點
3. 在監測區域上開發一種分離谷物的徑向分布函數
4. 開發一種能夠從MOG中辨別出游離谷物的谷物流動傳感器
5. 根據檢測數學模型和監測谷物流動來計算谷物的實時分離損失，從而在聯合收割機上安裝傳感器。
3.監測數學模型的發展
3.1 實驗設備和方法
為了應用數學模型，在實驗室中，實驗需要在切向喂入的軸向脫離滾筒中進行。轉子的直徑為380毫米，軸向伸長為1.6米，喂入區域的長度是0.5米，脫粒穗的高度是90毫米，凹面包的角度是220度，凹面的空隙是20毫米。

1. 脫離實驗設備縮略圖

2．軸向脫離裝置的圖解表示法
為了收集分離材料，在脫離與分離區的下面裝上了49個小盒子。清新材料（大米混雜物）被均勻的分布在長長的傳送帶（25米長，1.2米寬）上，并用一個鏈式輸送機以不變的速度（1米/秒）喂入脫粒裝置。轉子轉速是900轉每分鐘。三種hybrid-rice性能的選擇在表1中已給出。

Table 1. Properties of hybrid-rice.
________________________________________ Hybrid-rice # 1
________________________________________ Hybrid-rice # 2
________________________________________ Hybrid-rice # 3
________________________________________
Grain moisture content (%) 28.7 23.6 24.1
MOG moisture content (%) 48.2 55.3 57.6
Average length of the stems (m) 1.06 1.03 1.02
Grain/MOG ratio 1/1.45 1/1.51 1/1.64
Thousand seed mass (g) 35.4 34.8 30.7
Yield per hectare (t) 11.5 10.8 10.3
3.2 軸向分布谷物的分離
脫離和分離程序可以被分為三部分：（a）谷物從電聲額定系統分離從而使谷物在脫粒空間中成為游離的顆粒;(b)游離糧食顆粒的分離通過稻草進入到凹/篦的表面;（c）游離的谷物顆粒通過凹面或柵格的開口處，來描述谷物軸向脫粒和分離的過程。Miu et al. (1997)在以一些假設作為考慮后開發出了通用的數學模型，正如下面所介紹的。
把x作為相關脫粒空間長度的變量，x [0,L].根據可能的理論，分離谷物在軸向長度上的分布函數是(Miu and Kutzbachb, 2008b)
（1）

比例參數λ 和β在1到l之間是個常量，并且與植物特性，軸向裝置的功能和設計參數有關。在脫粒空間的最后（x=l），游離谷物就是分離損失。
（2）

根據實驗結果，在1.8–3.4 kg/s時，λ的值為2.9–3.3 m−1，β的值為4.0–4.8 m−1，用多元非線性回歸分析得出的判定系數R2 > 0.9866。在分離損失中，數據統計分析顯示，預測價值的下降在0.6–2.1%，系數R2 > 0.9992。實驗結果和相應的擬合曲線如表3所示

圖3：

從表3中可以看出，在轉子的起始段（x< 0.9 m），游離谷物的流速增加很快并且累積分布的變化范圍較大，這樣對于精確計量谷物流速和建立一個確定的數學模型增加了難度。而在轉子的最后部分（x > 1.1 m），分離的谷物流速變慢，但是分離的MOG卻很多，這樣也給傳感器從大量MOG中辨別出游離谷物增加了難度。因此，我們推測1.1 > x > 0.9 m是傳感器測量分離谷物流速的理想范圍。
3.3 徑向分布谷物的分離
在1.1 > x > 0.9 m之內，所有聯合范圍在1.8–3.4 kg/s時，實驗結果顯示，分離出來的谷物流量在軸向方向上顯著不同（表4），并且需要分析谷物的徑向分布來確定徑向位置所安裝傳感器的結構。根據實驗結果，我們建立了一個非線性回歸方程
（3）

χ = 1.2–1.6 m−2是一個利用非線性回歸分析獲得常數系數，并且系數測定值R2 > 0.9934
(χ = 1.43 m−2, maximum R2 = 0.9952).

圖4：
在轉子的徑向方向上谷物變化累積

3.4 谷物分離的數學模型監測
使用方程式（1），（2），（3），我們創建了一個監測的數學模型（在監測區域的谷物分離損失與分離谷物的關系）
（4）

x0 和y0是監測區域的中心位置，a和b是軸向和徑向的監測區域長度（表2）。、
4. 監測傳感器的發展
4.1 傳感器的描述
壓電電點PVDF膜，像其他壓電電點膜一樣，不能夠測量靜態壓力，因為膜片應變使電極產生的電荷釋放的很慢。當一個壓力變化傳到傳感器上時，PVDF膜被拉伸。并且由于它的壓電性能，電壓和電荷就會在電極上產生。因為它的高靈敏度，高熱量，化學穩定性和靈活的結構，最近幾年它已成為了一項研究課題。([Ali et al., 2004], [Matsumotoa et al., 2004] and [Shirinov and Schomburg, 2008]).
考慮到影響信號的種子很小，我們選取的壓電電點PVDF膜50微米厚作為該材料壓電常數為25 pC / v。為了提高響應速度和避免干擾，5個20 mm × 100 mm壓電電點PVDF膜被用來構建一個陣列結構，每個數組單位都有各自的信號處理電路，而每兩個相鄰之間的距離是0.5毫米。
在圖5中給出了一個壓力傳感器的典型設計單元。它由一個兩邊都有電極寄存器的壓電電點PVDF膜和附在電極上的電接觸組成。為了避免由于谷物影響而使電極表面刮傷，兩個PET保護膜（0.1毫米厚）被粘附在電極表面，并且為了降低聯合收割機震動對監測系統精度的影響，一個三毫米厚的橡膠墊粘在了PET保護膜的下面。

圖5：
嵌入式傳感器的原理圖。

4.2 信號處理電路的設計
當種子或者MOG 對PVDF影響時，電荷就從不能直接測量的電接觸輸出。在這里，一個充電的放大電路用來將電荷轉換成電壓信號。聯合收割機的震動明顯影響電壓信號的輸出，在進行傅里葉變換后，我們發現它的頻率大部分比800 Hz低（見圖6）.實驗結果也顯示出，種子和MOG的不同特別是在振幅和頻率的不同會使電壓訊號產生。因為種子密度比像短徑MOG要大，所以種子電壓信號的頻率和振幅要大一些。因此一個快速辨別裝置用來消除聯合收割機震動產生的影響，而且可以從MOG中辨別出種子的信號，1–5 kHz的臨界頻率就被設置了。為了避免諧振波的影響，一個封皮檢測器被用于提取信號包絡曲線，然后傳送到一個電壓比較器來形成波形。因為種子的信號電壓幅值主要在2.0–3.5 V之間，而聯合收割機震動的信號電壓幅值的影響和MOG可以被壓制成低于1 V（圖7），我們設定的比較器的閾值是1.75 V，并且種子被有效地確定。當波成形后，標準TTL脈沖信號被送到MCU來給種子計數，并且用一個工具顯示出結果。信號處理電路的過程在圖8中顯示出來，先進的傳感器和工具在圖9中。
圖6：聯合收割機振動的頻譜對信號輸出的影響

圖7：干擾下的種子輸出電壓信號
 

圖8: 信號處理電路
 

圖9：傳感器和儀器
 

4.3 校準
我們在實驗室中校準傳感器來驗證測量精度。根據在測量區域中谷物/ MOG的比例，我們將1000粒谷物與MOG混合并且用一個電鍍振動喂入器將它們喂入來影響傳感器。為了避免材料堆積在傳感器表面，傳感器的固定角度調整到45°（圖2）。電鍍振動喂入器與傳感器表面間距離是250毫米。在每一個參數上實驗要重復3次并且結果證明傳感器可以在最大相對誤差為4.5%內計量游離谷物的數量（表2）.
表2：實驗室中的校準結果
Test number
________________________________________ 1
________________________________________ 2
________________________________________ 3
________________________________________ 4
________________________________________ 5
________________________________________ 6
________________________________________ 7
________________________________________ 8
________________________________________ 9
________________________________________
Grain moisture content (%) 18.3 18.3 18.3 23.2 23.2 23.2 26.5 26.5 26.5
Measured value 989 1039 979 959 961 982 989 978 993
Relative error (%) 1.1 3.9 2.1 4.1 3.9 1.8 1.1 2.2 0.7
雜交水稻1#，游離谷物數量：1000
5. 實驗結果和討論
為了測試上述方法的可行性，傳感器被安裝在一輛與實驗設備有同樣的主要結構尺寸和工作參數的計量4LZ-2.0聯合收割機上。實驗在三種類型的雜交水稻田地里進行。傳感器在聯合收割機上的安裝位置和形狀如圖10.傳感器的固定角度α = 45°,中心位置x0 = 1 m, y0 = 0.4 m.聯合收割機的前進速度是0.8–1.2 m/s，相應喂入率是2.4–3.6 kg/s,收割面積是2 m × 20 m.一個油性表皮被用來收集從轉子末端所脫離的材料，然后用手清理所夾帶的游離谷物（分離損失）。

圖10：傳感器在聯合收割機上的安裝位置和形狀

用λ = 2.98 m−1, β = 4.63 m−1，χ = 1.43 m−2的均衡器（4），在監測區域內谷物分離損失和分離谷物的比例是1/1.6.根據傳感器計數的種子數量（300–600個每秒），分離損失可以被計算出來。表3給出了谷物分離損失的錯誤分析結果，包括監測系統和人工的。谷物收獲的過程被很多因素影響，因此是很復雜的，像聯合收割機的振動，機器調整，田地和與田地有關的一些參數等。另外，灰塵和MOG在PVDF膜表面上的堆積，小石頭或者從凹面中分離出來的MOG以一個很高的速度來影響PVDF膜都可能影響測量結果。這些是在田地里導致測量精度降低的主要因素。
表3：用傳感器和手工所得到的分離損失的誤差分析
Variety Velocity of combine harvester (m/s) Separation loss
________________________________________ Absolute error (%) Relative error (%)
Sensor
________________________________________ Manual
________________________________________
________________________________________ ________________________________________ Mass (g)
________________________________________ Ratio (%)
________________________________________ Mass (g)
________________________________________ Ratio (%)
________________________________________ ________________________________________ ________________________________________
Hybrid-rice # 1 0.8 187.9 0.817 202.4 0.880 0.063 7.72
1.0 211.4 0.919 200.7 0.873 0.047 5.06
1.2 193.5 0.841 206.3 0.897 0.056 6.61

Hybrid-rice # 2 0.8 305.6 1.415 335.7 1.554 0.139 9.85
1.0 276.7 1.281 294.7 1.364 0.083 6.51
1.2 312.9 1.449 346.1 1.602 0.154 10.6

Hybrid-rice # 3 0.8 206.8 1.004 226.5 1.100 0.096 9.53
1.0 209.1 1.015 215.6 1.047 0.032 3.11
1.2 264.3 1.283 288.0 1.398 0.115 8.97

6. 結果
在對分離谷物的分布函數在轉子軸向和徑向上分析后，聯系分離谷物和分離損失所得出的實驗結果同理論值非常一致，通過在分離凹面上選擇一個合適的監測區域，分離谷物的徑向分離的數學模型就被確定了。
采用壓電電點PVDF薄膜的谷物流量傳感器被焊接上，一個簡單的工藝流程包括電荷放大器，頻率衰減，包絡檢波器和整波成形被設計完成。實驗校準結果顯示傳感器的測量誤差<4.5%。
隨著傳感器在區域內檢測分離谷物的流動和根據監測數學模型，本文提出了一個直接實時監測谷物分離損失的數學模型。田地試驗結果表明相關的測量誤差<12%。