收割機脫粒滾筒負荷多目標優化模型研究—基于排隊網絡和遺傳算法

劉　依，林衛國，李　碩

( 1.武漢東湖學院 機電工程學院，武漢　430212；2.華中農業大學 工學院，武漢　430070；3.武昌首義學院 機電與自動化學院，武漢　430064)

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收割機脫粒滾筒負荷多目標優化模型研究—基于排隊網絡和遺傳算法

劉依1，林衛國2，李碩3

( 1.武漢東湖學院 機電工程學院，武漢430212；2.華中農業大學 工學院，武漢430070；3.武昌首義學院 機電與自動化學院，武漢430064)

摘要：為了提高收割機脫粒滾筒的自動化排障水平，實現收割機滾筒的自動化監測功能，提出了脫粒滾筒負荷監控系統的設計方案，實現了脫粒滾筒堵塞故障的預警、報警及自動防堵功能。該系統使用傳感器對凹板壓力、傳動鏈張緊力和滾筒轉速進行檢測，并使用上位機對監測的信息進行數據處理，利用排隊網絡和多目標遺傳算法對負荷參數進行優化，將優化后的負荷作為調整參數輸出到控制器，調整脫粒間隙的大小，實現脫粒滾筒的智能化排堵，從而實現不停機排障，提高了聯合收割機作業質量和工作效率。由滾筒的脫凈率實驗發現：脫凈率最高的是排隊網絡遺傳多目標優化算法。由此驗證了所設計的脫粒滾筒負荷優化控制模型的可靠性。

關鍵詞：收割機；脫粒滾筒；多目標優化；排隊網絡；遺傳算法

0引言

聯合收割機是農作物收獲的關鍵機械，隨著控制技術的發展，收割機的智能化水平有所提高；但目前我國仍存在故障率高、科技含量低、安全隱患大等普遍問題，成為制約聯合收割機發展的主要因素。收割機作業時，滾筒是產生故障率最高的部件，且單憑駕駛員的經驗很難對收割機進行有效的操控，使滾筒較難發揮出最佳的效果，很容易造成滾筒阻塞，降低了聯合收割機的工作效率。聯合收割機在排除故障時，一般需要20min以上，在農忙時節不僅會降低工作效率，而且會帶來比較大的經濟損失。隨著聯合收割機向大型化、自動化、智能化和舒適性等方向的發展，僅靠視覺和聽力很難分辨滾筒是否存在故障，因此需要自動化的監測手段對滾筒的性能進行監測，對收割機的負荷參數進行調整，使其工作狀態達到最優。

1收割機脫粒滾筒負荷監測系統和裝置

本課題主要研究利用傳感器來獲取脫粒滾筒的負荷信息，然后利用獲取的信息更好地控制脫粒滾筒的負荷，調整脫粒間隙，降低滾筒的堵塞概率。其系統的框架結構如圖1所示。

圖1中，信號的采集使用傳感器設備，主要采集脫粒滾筒的凹板壓力、傳動鏈張緊力和脫粒滾筒轉速；采集信號利用總線傳送給處理單元，上位機處理單元對數進行處理后，利用排隊網絡、遺傳算法和多目標優化算法對數據進行處理。其控制結構如圖2所示。

圖1　脫粒滾筒監測系統框架圖

圖2　脫粒滾筒控制結構

利用滾筒監測子系統對數據進行處理后，發出控制指令到滾筒控制柜，控制脫粒滾筒的負荷參數。滾筒轉速使用霍爾傳感器進行監測，其結構包括集成電路和磁鋼，如圖3所示。

圖3　轉速檢測傳感器原理圖

轉速監測傳感器及包括非磁圓盤及磁鋼和軸，其放大電路包括放大器和整形電路，傳感器選用非接觸式霍爾傳感器，開關固定在磁鋼架上，磁鋼隨著滾筒一起轉動；當靠近霍爾開關時，由于磁場效應產生一個脈沖信號，檢測結構如圖4所示。

圖4　轉速檢測結構示意圖

為了使傳感器可以有效地得到脈沖信號，防止機械振動造成碰撞，磁鋼和傳感器探頭需要保證一定的距離，本次設計為10mm。

原脫粒滾筒裝置的機械結構主要包括滾筒和凹板，如圖5所示。為了實現滾筒裝置的自主調節，需要對裝置進行改進，使用液壓系統對脫粒間隙進行調節，其原理如圖6所示。

該結構增加了活動凹板，當聯合收割機進行作業時，監測系統如果監測到滾筒阻塞，則通過凹板間隙調節裝置調節脫粒間隙的大小，進行自動排堵；警報解除后，恢復正常的作業。

1.滾筒　2.凹板

1.滾筒　2.固定凹板　3.銷　4.活動凹板

2脫粒滾筒負荷多目標遺傳算法優化模型

通過對脫粒滾筒負荷參數的測試，得到負荷性能指標，利用排隊網絡算法和多目標遺傳算法對裝置的性能進行優化。首先將脫粒裝置的性能和影響因素的測試原始數據進行歸一化和標準處理，處理過程如圖7所示。

圖7　排隊網絡和多目標遺傳算法數據處理總體結構圖

將數據進行處理后，作為排隊網絡的初始參數，同時將遺傳算法和排隊網絡相結合，構建多目標優化模型，得到脫粒滾筒脫粒性能的初始數據和影響因素之間的非線性優化模型。總體結構框架主要包括排隊網絡算法、輸入參數預處理和數據的還原處理，通過對測得負荷參數的調整，可以得到優化性能數據。

本研究設計了3個目標函數F1、F2、F3，3個目標函數分別表示負荷最佳，利用最佳的負荷，調整脫粒間隙的大小，避免滾筒的阻塞。其數學模型為

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

同理，可以計算f2(Xi)和f3(Xi)。通過壓縮，可以使f1(Xi)、f2(Xi)和f3(Xi)都落在[0,1]內。3個目標函數可分別賦予權值w1、w2、w3，則適應度的計算表達式為

(6)

假設fn表示第n代的父代種群，通過適應度函數可以從fn選擇一組染色體交配，生成子代；然后經過變異后作為新種群繼續進化，在變異和進化過程中，可以利用排隊理論進行優化，如圖8所示。

圖8　排隊系統模型

當變異單元有兩種或者兩種以上時，排隊系統變得更加復雜，形成了排隊網絡。排隊網絡有從外部達到的變異數據流，也有向外部輸出的變異數據流，其結構為開環形式，如圖9所示。

圖9　開環排隊網絡模型

對于多目標遺傳算法的脫粒滾筒負荷優化，可以建立開環排隊網絡模型，將每一個變異進化數據單元看做服務機構，到達率為λor，進入變異進化序列i(i=1,2,...,N)的概率為Por,ir。進化變異過程是相對獨立的，滿足μir指數分布，變異服務完成的概率為Pir,jr，然后進入j(j=1,2,...,N)開始進化，最終得到優化數據，因此至少存在一個變異值，使得

(7)

(8)

(9)

(10)

3收割機滾筒負荷優化性能測試

聯合收割機滾筒負荷性能優化測試主要依據滾筒監測系統，系統主要由凹板背壓測試和脫粒間隙調整機構組成。其主要對凹板壓力進行調節，從而得到適合的角速度，使脫粒滾筒的性能達到最優。測試系統的結構如圖10所示。

測試對象為滾筒角速度的調整，數據的采集使用傳感器進行，調整過程使用多目標遺傳算法，并利用排隊網絡對算法進行調節。通過計算得到了如圖11所示的調節曲線。

圖10　測試系統組成

圖11　轉角控制曲線

圖11中，實線部分表示目標控制函數，虛線部分表示轉角的排隊網絡遺傳算法跟蹤擬合曲線。由圖11可以看出：利用排隊網絡遺傳算法可以有效地使轉角控制向目標函數無限逼近，控制效果較好。

圖12為使用不同算法得到的脫凈率曲線。由圖12可以看出：脫凈率最高的為排隊網絡遺傳多目標優化算法，該算法要比單獨使用遺傳算法或者多目標優化算法時效果都要好。由此驗證了本設計的脫粒滾筒負荷優化控制模型的可靠性。

圖12　不同算法脫凈率曲線

4結論

1)利用排隊網絡和多目標遺傳算法提出了一種脫粒滾筒負荷的自動化調節方法，并采用傳感器對凹板壓力、傳動鏈張緊力和滾筒轉速進行檢測。同時，設計了具有負荷反饋和調節能力的智能化脫粒滾筒，從而實現了收割機不停機排障，提高了收割機的工作效率。

2)通過對滾筒的控制算法進行測試后的結果可以看出：利用排隊網絡遺傳算法可有效地使轉角控制向目標函數無限逼近，控制效果較好。由滾筒的脫凈率實驗發現：脫凈率最高的是排隊網絡遺傳多目標優化算法，驗證了該算法在脫粒滾筒監測系統中使用的可行性。

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Abstract ID:1003-188X(2016)12-0066-EA

Study on Multi-objective Optimization of Threshing Drum Load—Based on Queuing Network and Genetic Algorithm

Liu Yi1, Lin Weiguo2, Li地Shuo3

(1.School of Mechanical and Electrical Engineering, Wuhan Donghu University, Wuhan 430212, China; 2.College of Engineering Technology, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China; 3.Wuchang Shouyi University, Wuhan 430064, China)

Abstract：In order to improve automation of the row barrier in harvester threshing cylinder, drum harvester automation monitoring function, it puts forward the design scheme of load system of threshing cylinder, the threshing drum jam fault early warning, alarm and automatic blocking function. The system uses sensor to detect the concave pressure plate, chain drive tightening force and roller speed, and uses the host computer of monitoring data processing, uses queuing network and multi-objective genetic algorithm to optimize the parameters of load, the optimized load as the adjustment of the reference number of output to the controller, threshing clearance adjustment of size, intelligent threshing cylinder row blocking, and without stopping the machine troubleshooting, and to improve the quality and efficiency of combine harvester. From the drum to the off net rate experiment, it found that the off net rate is the highest in the queuing network genetic multi-objective optimization algorithm, which verifies the design of the optimal control model of reliability of the threshing roller load in this paper.

Key words：harvester; threshing cylinder; multi-objective optimization; queuing network; genetic algorithm

中圖分類號：S225.3

文獻標識碼：A

文章編號：1003-188X(2016)12-0066-04

作者簡介：劉依(1983-)，男，湖北仙桃人，講師，博士，(E-mail)liuyi2396@163.com。

基金項目：國家自然科學基金青年基金項目(51305152)

收稿日期：2015-09-19