陸 洲,李江華
(1.包頭輕工職業技術學院 電子商務學院,內蒙古 包頭 014035;2.內蒙古工業大學 信息工程學院,呼和浩特 010051)
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基于Delphi可視化編程的旋耕埋草機功耗檢測研究
陸 洲1,李江華2
(1.包頭輕工職業技術學院 電子商務學院,內蒙古 包頭 014035;2.內蒙古工業大學 信息工程學院,呼和浩特 010051)
旋耕埋草機在作業過程中受到的阻力較大,尤其是在土壤粘重的地區作業,其功耗問題是制約該機發展的重要因素。針對高茬秸稈還田旋耕埋草機實際功耗大小不清楚、刀輥作業時運動參數與功耗的關系不明確等問題,根據功耗檢測的基本原理,采用Delphi可視化編程軟件,設計了一種新的旋耕埋草機功耗檢測系統。該系統由4個模塊組成,包括設計采集模塊、傳感器模塊、數據分析模塊和Delphi可視化顯示模塊。將該系統安裝在旋耕埋草機上,對其性能進行了檢測,并得到了轉速、力矩和功耗等檢測結果。該檢測結果通過數據處理可以在Delphi開發的界面上進行可視化顯示,為旋耕埋草機動力分配和節能降耗的研究提供了可借鑒的數據參考。
旋耕埋草機;功耗檢測;Delphi界面;可視化
秸稈的機械化還田有利于培肥地力、改良土壤,是現代化生態農業和農業可持續發展的基礎。高茬秸稈旋耕埋草機是重要的土壤耕作機械,同輪式拖拉機配套使用,耕作1遍即可完成秸稈的破碎、秸稈掩埋、旋耕碎土、田地平整等多種作業項目,使用范圍廣,作業效率高,操作簡便,可以節省勞動力成本,縮短作業周期。旋耕埋草機的核心部件是刀輥,其功率消耗是影響旋耕埋草機作業性能的重要參數,直接影響到整機的作業性能。因此,只有設計合理并且配套的刀輥,才能降低旋耕埋草機的功耗,對于旋耕埋草機功耗的測試對刀輥數據優化、整機動力分配和節能降耗具有重要的意義。
秸稈的機械化還田可以將收獲后的殘留作物切碎直接翻入土中,從而使其腐爛作為土壤的底肥。該方法省去了砍、捆、運、鍘、樞、翻、送、撒等一系列復雜的作業工序,降低了成本,實現了施肥方式的重大變革。秸稈的機械化還田使用最多的裝置是旋耕埋草裝置,其結構如圖1所示。

圖1 旋耕埋草裝置
工作時,刀輥可以將作物破碎,并埋入土中。該裝置在作業時由于受到阻力較大,其功耗較高。由于全球能源危機,農業機械功耗越來越受到關注,旋耕裝置如果在土壤粘重的地方作業,其作業功耗很難被農戶所接受,因此對旋耕裝置的功耗進行測試和優化,具有重要意義。本次設計的功耗測試框架如圖2所示。

圖2 旋耕裝置功耗測試基本框架
旋耕裝置功耗測試系統共分為4個模塊,包括旋耕埋草機、傳感器、數據采集和調試模塊及虛擬儀器可視化分析模塊。旋耕埋草機負責提供實驗環境,傳感器負責數據的采集和處理,數據通過數據采集和調試模塊進行分析,最后將這些功能統一集成到Delphi可視化界面上,可以方便地通過按鈕進行操作。其軟件設計框架如圖3所示。

圖3 軟件部分設計框架
在進行功耗測試時,首先在Delphi界面進行參數設置,然后開始數據采集并將信號進行實時保存,將采集的信號進行信號處理和數據分析.將分析結果可視化顯示在Delphi界面,并將結果保存。為了提高數據分析的精度,對采集得到的數據進行灰色預測分析,將分析結果顯示和保存后便可以退出系統。
灰色系統是對數據模糊或者不確定的數據進行預測的一種模型。該模型可以根據歷史數據和當前數據輸出外來數據,利用它可以有效地對旋耕埋草機的功耗模型進行預測。灰色預測模型使用最多的是GM(1,2)模型,它的離散型灰色預測模型為
x(k+1)=[(2-Ta)-(1-Ta)z-1]x(k)+
TbΔu(k)
(1)
其中,z-1表示滯后算子;x(k)和x(k+1)表示功耗檢測數據的當前實際輸出和下一個時刻的輸出;a和b表示需要預測時的參數,被稱作發展系數和灰色作用系數;T表示采樣周期;u(k)表示控制函數。這種模型預測一般都會存在誤差,當GM模型的精度不高時,預測結果會出現偏差,把因預測精度造成的誤差稱作預測誤差。灰色預測系統一般使用3種方法來檢驗誤差,即殘差、關聯度、后驗差,本次研究取平均誤差為
(2)

E=(1-q)[xr(k+1)-x(k+1)]+
q[xr(k)-x(k)]
(3)
其中,xr(k+1)-x(k+1)和xr(k)-x(k)分別表示預測的偏差值和輸出的偏差值,期望值可以取為
xr(k+1)=rxr(k)+(1-r)w
(4)
其中,w為被預測對象輸出的設定值,0 J=λ1{(1-q)[x(k+1)-xr(k+1)]+ q[x(k)-xr(k)]}2+λ2[Δu(k)]2 (5) 其中,λ1和λ2分別為綜合偏差的控制增量權系數。 將公式(1)帶入公式(5),可得 (6) (7) 于是最優控制量為 u(k)=u(k-1)+Δu(k) (8) 綜合上述,對旋耕埋草機功耗數據處理的灰色預測模型算法的步驟如下: 1)估計旋耕埋草機功耗數據模型的參數,并根據公式(1)建立灰色預測模型; 2)通過式(2)進行計算; 3)通過式(4)進行計算; 4)通過式(7)和式(8)進行計算; 5)返回1)。 通過以上步驟,便可以通過對旋耕埋草機功耗數據的采集,預測功耗。利用功耗模型,可以對旋耕埋草機的裝置進行優化設計,以降低其功耗。 為了檢測旋耕埋草機功耗,專門開發了Delphi可視化界面,并采用田間試驗的方式,對旋耕埋草裝置的功耗進行測試。本次試驗將旋耕埋草裝置安裝在了普通的免耕播種機上,如圖4所示。 圖4 免耕播種機測試實驗 在進行播種之前,首先需要進行旋耕埋草操作,由于秸稈茬較高,因此功率消耗較高。旋耕埋草裝置的作業過程如圖5所示。 圖5 旋耕埋草刀輥作業 為了提高功耗檢測的精確性,利用可視化編程的方式,將灰色預測模型引入到旋耕埋草機的功耗檢測界面中。在進行旋耕埋草機功耗測試軟件可視化界面開發時,為了使界面具有很好的可操作性,本研究采用Delphi軟件進行窗口的可視化開發,其界面如圖6所示。 圖6 Delphi軟件可視化窗口界面 通過Delphi軟件可視化窗口界面(見圖7)的開發,在進行旋耕麥草機功耗檢測時,可以很好地實現人機可視化交流,使用戶不必具備專業的電腦知識便可以對軟件進行相關的操作,在操作時,只需要操試實驗。 圖7 旋耕埋草機功耗測試Delphi界面 在界面中注冊好用戶名和密碼后,便可以通過輸入用戶名和密碼的方式登錄到Delphi界面,利用Delphi還可以輸出動態曲線,如圖8所示。 在應用程序運行時,利用類的Create方法創建對象的方式被稱為動態創建方式,創建的對象被稱為動態對象。可以利用該功能對旋耕埋草機的功耗曲線進行繪制,旋耕埋草機通過功耗測試得到了如表1所示的檢測數據。 圖8 動態曲線輸出 測試次數轉速/r·min-1轉矩/N·m功耗/kW1156.219.30.382187.521.20.423156.818.50.374176.317.60.355166.116.20.336154.515.30.317149.314.80.288158.715.20.34 將功耗測試設備調試完畢后,根據調整拖拉機的轉速,得到了8組不同轉速下的轉速、轉矩和功耗數據。為了繼續研究轉速和功耗的關系,功耗轉速對應關系的測試結果如圖9所示。 圖9 功耗轉速曲線 通過測試得到的功率范圍在0.35~1.25kW之間,通過控制油門手柄,還可以獲得逐級增大的轉速。所以,在田間試驗時可以根據刀輥作業時的實際轉速情況,得到近似的刀輥轉速因素所需要的水平值,為旋耕埋草裝置的優化提供數據性指導。 為了對旋耕埋草機的功耗問題進行優化,設計了一種新的基于Delphi可視化界面的功耗檢測系統,并分別設計了數據采集模塊、傳感器模塊、數據分析模塊和Delphi可視化顯示模塊,從而解決了旋耕埋草機作業過程中實際功耗大小不清楚、刀輥作業時運動參數與功耗的關系不明確等問題。將該系統安裝在旋耕埋草機上,對其性能進行了檢測,并在Delphi可視化界面上對檢測結果進行了顯示。由于時間和篇幅限制,沒有對旋耕埋草機優化后的模型進行詳細分析,在后續的研究中,可以采用正交實驗的方法,研究不同優化組合形式下旋耕埋草機的作業性能,從而提出可以推廣的旋耕埋草機優化設計方案。 [1] 陳勝來,劉謙.離心機吊籃耳軸扭矩測試技術[J].裝備環境工程,2013,10(1):102-105. [2] 丁艷,彭卓敏,夏建林.國內典型稻桿還田技術及機具的比較與分析[J].中國農機化,2010(3): 43-46. [3] 郭會軍,張建豐,王志林,等.基于LabVIEW和ARM處理器的大型稱重式蒸滲儀測控系統[J].農業工程學報,2013,29(16):134-141. [4] 胡德福.應變式扭矩傳感器的設計技術[J].船舶工程,2011,33(4):96-99. [5] 李永嘉,宋建農,康小軍.雙輔稻稈還田旋耕機試驗[J].農業機械學報,2013,44(6):45-49. [6] 倪長安,苗全生,劉玉,等.玉米根巷破碎還田裝置設計與試驗[J].農業機械學報,2008,39(7):68-71. [7] 喬曉東,王曉燕,顏華,等.基于虛擬儀器旳后懸掛農具田間測試系統[J].農業機械學報,2013,44(10): 98-103. [8] 石延平,周慶貴,臧勇.環形差動壓磁式非接觸動態扭矩傳感器的研究與設計[J].中國機械工程,2011, 22(17); 2026-2029. [9] 石延平,臧勇,周慶貴.基于鐵基非晶態合金的非接觸半套環式扭矩傳感器的研究[J].機械工程學報, 2012,48 (12): 13-17. [10] 宋春華,徐光衛.扭矩傳感器的發展研宄綜述[J].微特電機,2012,40(11): 58-60. [11] 湯躍,黃志攀,湯玲迪,等.基于LabVIEW的離心泉閉環恒壓控制特性試驗[J].農業機械學報,2013,44(3): 59-63. [12] 喻洪麟,陳薇,何安國.基于環形陣列扭矩傳感器的高精度扭矩測量系統設計[J].傳感器與微系統,2013,32(7):97-105. [13] 郭艾俠,鄒湘軍,朱夢思,等.基于探索性分析的荔枝果及結果母枝顏色特征分析與識別[J].農業工程學報,2013,29(4):191-198. [14] 項榮,應義斌,蔣煥煜.田間環境下果蔬采摘快速識別與定位方法研究進展[J].農業機械學報,2013,44(11):208-223. [15] 魏澤鼎,賈俊國,王占永.基于視覺傳感器的棉花果實定位方法[J].農機化研究,2012,34(6):66-68,112. [16] 李立君,李昕,高自成,等.基于偏好免疫網絡的油茶果采摘機器人圖像識別算法[J].農業機械學報, 2012,43(11):209-213. [17] 王輝,毛文華,劉剛,等.基于視覺組合的蘋果作業機器人識別與定位[J].農業機械學報,2012,43(12): 165-170. [18] 袁挺,紀超,陳英,等.基于光譜成像技術的溫室黃瓜識別方法[J].農業機械學報,2011,42(S1):172-176. [19] 熊俊濤,鄒湘軍,陳麗娟,等.采摘機械手對擾動荔枝的視覺定位[J].農業工程學報,2012,28(14):36-41. [20] 呂繼東,趙德安,姬偉,等.采摘機器人振蕩果實動態識別[J].農業機械學報,2012,43(5):173-196. [21] 錢建平,楊信廷,吳曉明,等.自然場景下基于混合顏色空間的成熟期蘋果識別方法[J].農業工程學報,2012,28(17):137-142. [22] 顧寶興,姬長英,王海青,等.智能移動水果采摘機器人設計與試驗[J].農業機械學報,2012,43(6):153-160. [23] 王海青,姬長英,顧寶興,等.基于機器視覺和支持向量機的溫室黃瓜識別[J].農業機械學報,2012,43(3): 163-167. [24] 王輝,毛文華,劉剛,等.基于視覺組合的蘋果作業機器人識別與定位[J].農業機械學報,2012,43(12): 165-170. [25] 李寒,王庫,曹倩,等.基于機器視覺的番茄多目標提取與匹配[J].農業工程學報,2012,28(5):168-172. [26] 李立君,李昕,高自成,等.基于偏好免疫網絡的油茶果采摘機器人圖像識別算法[J].農業機械學報,2012,43(12):209-213. Research on Power Detection of Rotary Tillage and Grass Machine Based on Delphi Visual Programming Lu Zhou1, Li Jianghua2 (1.School of Electronic Commerce, Baotou Light Industry Vocational Technical College, Baotou 014035, China; 2.College of Information Engineering, Inner Mongolia University of Technology, Hohhot 010051, China) It is an important factor to restrict the development of the machine Rotary tillage and grass machine in working process by greater resistance, especially in heavy clay soil area and the power consumption. Aiming at the problems of high stubble rotary tillage buried grass machine and actual power consumption value is not clear, operation knife Kun motion parameters and the power consumption of the relationship is not clear, according to the basic principle of power consumption detection by Delphi visual programming software, it designed a new rotary submerged grass machine power detection system.The system consists of four modules,including the design of acquisition module,sensor module,data analysis module and Delphi visual display module. After the system installed on the rotary buried grass machine, its performance were detected, and the detection results of speed, torque and power. Through data processing in Delphi interface display, the detection results shows that a rotary buried grass maneuvering force distribution and energy saving research, which provides useful reference data. rotary tillage and grass machine; power detection; Delphi interface; visualization 2016-05-05 內蒙古自治區高等學校科學研究項目(NJZY16476) 陸 洲 (1981-),男,內蒙古包頭人,副教授,碩士,(E-mail)lz_nmg@sina.com。 李江華(1972-),男,太原人,副教授,博士。 S222.3 A 1003-188X(2017)08-0048-05

3 可視化界面開發和試驗測試







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