懸掛式深松機耕整地耕深檢測方法研究

尹彥鑫　王　成　孟志軍　陳競平　郭樹霞　秦五昌

(1.北京農業智能裝備技術研究中心， 北京 100097； 2.國家農業智能裝備工程技術研究中心， 北京 100097；3.農業智能裝備技術北京市重點實驗室， 北京 100097)

0　引言

長久以來我國主要采用淺翻和旋耕作業方式進行耕整地作業，在距離地表面12～18 cm處形成了堅硬的犁底層，嚴重阻礙了土壤的通氣透水以及能量傳輸，對作物生長極為不利[1-6]。深松耕整地作業能夠打破犁底層，增強土壤蓄水保墑能力，促進農作物根系下扎，提高糧食產量，得到了廣泛推廣[7-10]。深松機作業過程中，耕深過大會增加拖拉機燃油消耗，降低作業效率；耕深過小則不滿足農藝要求，無法達到深松效果。目前，深松作業深度一般采用人工抽測方式，在田間選取幾個采樣點用米尺扒土測量，效率低，精度差，受人為因素影響大[11-15]。作業過程中駕駛員也只是根據經驗進行調控，無法及時、準確、全面地獲知實際耕深，導致調控滯后，深松作業質量無法進行全面評估[16-18]。

為了能及時準確地監測耕深，一些研究機構利用現代電子技術開展了耕深檢測技術研究。中國農業大學利用傾角傳感器監測拖拉機提升臂水平傾角的變化，結合懸掛機構的幾何尺寸關系推算出耕深，具有檢測精度高、封裝小、集成度高、安裝維護方便、標定易操作等特點[19]。吉林大學研制了一種仿形地輪，并安裝有角度測量裝置，可對深松機耕深進行實時測量[20]。江蘇大學提出了一種智能化深松整地作業質量監控系統，利用耕深傳感器對耕深進行檢測、存儲和數據分析，并得到作業面積，研究成果可為農機部門提供耕深分布信息[21]。中國農業機械化科學研究院提出了一種懸掛式深松機耕深在線測量裝置，該測量裝置利用超聲波傳感器檢測深松機機架與地面距離得到耕深，已在部分區域得到推廣應用[22]。

上述研究采用不同技術手段均實現了深松機耕深的快速測量，為耕深在線檢測提供了有效途徑。但尚存在一些問題：研制的角度測量裝置一般利用地面仿形的反饋角度推算耕深，這對平整地面比較有效，如果田間地表有殘茬、土塊等雜物，會影響檢測精度，且仿形機構體積大，不方便安裝使用；超聲波傳感器檢測精度容易受到地面雜草、作物殘茬、土塊等影響，導致檢測結果不穩定；通過檢測拖拉機后懸掛提升臂水平傾角推算耕深的方法雖然避免了地表不平整及異物對檢測精度的影響，但拖拉機提升臂到懸掛機組之間有多個連接桿件，在實際作業中，駕駛員可能會調節提升桿和上拉桿長度，導致幾何參數變化，需要重新標定傳感器，使用不夠便捷。

為進一步提高耕深檢測精度，降低檢測裝置安裝、使用的復雜度，本文采用姿態傳感器實時監測拖拉機和懸掛式深松機的水平姿態變化，構建耕深檢測模型，設計深松作業質量檢測系統，以實現耕深、作業速度、位置等參數的實時測量，并對深松作業質量進行評估。

1　系統設計

1.1　總體方案設計

懸掛式深松機耕整地作業質量檢測系統主要由耕深檢測傳感器、車載無線數據監測終端、遠程監測系統組成。其中耕深檢測傳感器包括2個檢測模塊，分別安裝在拖拉機下拉桿和深松機機架上，并通過數據線與車載無線數據監測終端連接，實現數據交互。車載無線數據監測終端對耕深傳感器數據進行實時處理，并融合位置、作業速度等信息，利用無線數據傳輸模塊將數據傳送至遠程數據監測系統，此外終端還具有批量數據存儲功能，實時記錄作業數據。遠程數據監測系統接收并處理車載無線數據監測終端傳送的作業數據，并進一步處理，計算深松作業面積、評估作業地塊的深松作業質量，并生成報表。懸掛式深松機作業質量監測系統總體方案如圖1所示。

圖1　懸掛式深松機作業質量監測系統總體方案Fig.1　Overall design for subsoiling quality management system1.數據服務器　2.應用服務器　3.管理服務器　4.GPS天線　5.3G天線　6.無線數據傳輸終端　7.拖拉機　8.姿態傳感器1 9.姿態傳感器2　10.懸掛式深松機

1.2　耕深檢測系統

1.2.1拖拉機三點懸掛機構特點

懸掛式深松機由拖拉機三點懸掛機構掛接和牽引進行田間耕整地作業。如圖2所示，三點懸掛機構中的下拉桿一端與拖拉機鉸接，鉸接點為A，另一端與深松機機架牽引機構鉸接，鉸接點為B。上拉桿一端與深松機鉸接，鉸接點為C，另一端與拖拉機鉸接，鉸接點為D。4個鉸接點A、B、C、D形成不規則四邊形，其中A、D是固定點。三點懸掛機構由拖拉機提升臂驅動，控制深松機提升或下落。

圖2　拖拉機三點懸掛機構與深松機連接圖Fig.2　Joint diagram for subsoiler and three-point linkage mechanism of tractor1.提升臂　2.鉸接點D　3.鉸接點A　4.上拉桿　5.下拉桿　6.鉸接點C　7.鉸接點B　8.深松鏟　9.深松機架

由圖2可知，當提升臂提升或落下深松機時，鉸接點B、C分別圍繞鉸接點A、D旋轉，旋轉半徑為AB和DC。由于B、C均在深松機上，且BC連接線垂直于深松機架中心線BE，在旋轉過程中，點C、B、E形成的夾角始終為定值。規定旋轉角度順時針方向為正，根據幾何關系可知

γ-α+β+δ=180°

(1)

式中γ——點A、B、C形成的夾角

α——深松機架中心線BE與水平地面夾角

β——下拉桿中心線AB與水平面夾角

δ——中心線BC與BE形成的夾角

則有

γ=180°-(β+δ-α)

(2)

由于鉸接點B、C之間連接柱的中心線與BE呈垂直關系，因此δ為90°，式(2)簡化為

γ=90°-(β-α)

(3)

由式(3)可知，γ與AB、BE分別同水平面夾角的差值成負相關關系。

根據四邊形ABCD的幾何特性，當鉸接點B下落至B′時，γ減小，深松鏟入土深度增大，即耕深增大。因此，γ與耕深成負相關關系。

1.2.2耕深檢測模型構建

為驗證上述變化規律，并建立耕深檢測模型，開展了靜態試驗。試驗中規定初始狀態為深松機深松鏟均與地面接觸，且和拖拉機4個輪胎處于同一水平面上。并規定深松鏟尖在地面上方時耕深為負值，入土后耕深為正值。試驗過程為：在拖拉機下懸掛桿和深松機機架水平位置上分別安裝姿態傳感器，用于檢測其與水平地面的夾角α和β，操縱拖拉機后懸掛機構，控制試驗深松機耕深在-15～35 cm之間變化，步距為5 cm，由研制的數據采集設備獲取傳感器數據，并傳送至計算機進行顯示和存儲，實際耕深利用米尺人工測量得到。

試驗中分別測量和記錄了角度α和β，并計算出γ。試驗數據如表1所示。

表1　不同耕深的靜態試驗夾角測量結果Tab.1　Data on static tests　(°)

由表1可知，耕深與γ成反比關系。利用最小二乘法將γ與耕深數據進行線性擬合，結果如圖3所示。

圖3　角度α、β、γ與耕深關系曲線Fig.3　Relationship curves between tilling depth and angles of α,β and γ

由圖3可知，γ與耕深呈現出較好的線性關系，擬合決定系數達到R2=0.987 9。因此考慮γ和耕深關系，建立耕深檢測模型為

H=kγ+B+C

(4)

式中H——耕深，cmk——斜率

B——截距，cmC——誤差補償值，cm

由于γ與耕深線性關系較為明顯，在實際耕深檢測中，模型求解方法為：將深松作業機組停置于水平地面上，操縱拖拉機后懸掛機構，隨機調整并人工測量深松機耕深H，記錄角度α和β，測量3次后通過最小二乘法求解k和B。誤差補償C的求解方法是：將深松機調整至初始狀態，查看此時計算的耕深，其相反數即為誤差補償值C。

1.2.3耕深檢測傳感器設計

基于上述耕深檢測模型，需要實時檢測拖拉機下拉桿和深松機機架在前進方向與地面夾角。本文利用MPU6050姿態檢測模塊實時測量拖拉機拉桿和深松機機架姿態角，利用STM32F103 MCU實時獲取姿態檢測模塊輸出數據，得到拖拉機下拉桿和深松機機架在前進方向與地面夾角。其中安裝在深松機機架上的耕深檢測傳感器1將采集到的角度數據通過串口發送給安裝在拖拉機下拉桿上的耕深檢測傳感器2，由其進行耕深計算以及與車載無線數據檢測終端的數據交互，兩種傳感器硬件設計基本相同。耕深檢測傳感器主要硬件結構如圖4所示。

圖4　耕深檢測傳感器硬件框圖Fig.4　Hardware diagram of sensor for tilling depth measurement

耕深檢測傳感器軟件功能主要包括硬件模塊初始化設置、姿態檢測模塊數據解析與校驗、數據濾波、傳感器標定以求解耕深計算模型、耕深實時計算、數據交互等。耕深檢測軟件主要流程如圖5所示。

圖5　耕深檢測軟件主要流程圖Fig.5　Flow chart of tilling depth calculating software

1.2.4無線數據監測終端設計

無線數據監測終端內部集成GPS定位模塊、3G無線數據傳輸模塊、數據存儲卡等，其內核是STM32F407處理器，用于接收和處理耕深檢測傳感器數據，并融合位置、作業速度、拖拉機性能、深松機結構以及用戶等信息，形成多角度評價深松作業的結構信息，發送至遠程數據服務中心進行進一步處理。 其主要硬件結構如圖6所示。

圖6　無線數據監測終端硬件結構圖Fig.6　Hardware diagram of wireless monitoring device

根據無線數據監測終端的主要功能，其軟件主要包括耕深數據接收與解析處理、GPS數據接收及解析處理、SD卡數據存儲、3G數據發送與接收處理等。其中，如何保證數據能準確及時地傳送到遠程數據中心是其重點。在網絡信息化不理想的情況下，為了降低深松作業數據傳輸過程中的丟包率，無線數據監測終端將數據發送給遠程數據中心時，會將數據按時間序列同步存儲到SD卡中，然后去檢驗數據中心回復的收到數據確認信息，如果收到確認信息則繼續發送下一包數據，否則從SD卡中將傳輸丟失的數據取出來重新傳輸，直至收到數據中心對該數據包的確認信息。無線數據監測終端的軟件主要流程如圖7所示。

圖7　無線數據監測移動終端軟件流程圖 Fig.7　Software flow chart for wireless monitoring device

2　田間試驗與結果分析

2.1　試驗方法

為驗證懸掛式深松機耕整地耕深檢測系統的精度、穩定性，在小湯山國家精準農業示范基地開展了系列試驗。試驗中，選用紐荷蘭T1404型拖拉機、大華1S-230型深松機作為試驗機型。試驗包括平地靜態試驗和田間試驗。試驗機組如圖8所示。

圖8　試驗樣機及系統Fig.8　Tractor mounted with subsoiling management system for testing1.試驗深松機　2.耕深傳感器1　3.耕深傳感器2　4.GPS傳感器　5.無線數據傳輸終端　6.試驗拖拉機　7.測試計算機

2.1.1靜態試驗

靜態試驗中，將安裝好檢測系統的試驗機組停放于水平地面上，首先按照模型求解方法進行系統標定，標定完成后，按照先由小到大，再由大到小隨機調整深松機耕深，觀測檢測系統輸出結果，并與人工測量進行對比。靜態試驗結果如表2所示。

由表2可知，檢測系統測試結果與人工測量較為接近。由小到大測試中，最大測試誤差為0.88 cm，平均誤差為0.11 cm，誤差均方根為0.66 cm。由大到小測試中，最大誤差為0.68 cm，平均誤差為0.21 cm，均方根誤差為0.48 cm。根據測試數據可知，該檢測系統靜態測試精度較高。

表2　懸掛式深松機耕深檢測靜態試驗結果Tab.2　Result of static tests for subsoiling 　cm

2.1.2田間試驗

用同一機組開展田間試驗，試驗過程為：操作拖拉機懸掛機構，使深松機耕深由淺入深，在此過程中每間隔一定深度，操控機組行駛平穩后，停車并保持深松機不動，由人工扒土測量耕深作為準確值，并同時讀取檢測系統結果進行對比。當耕深接近該機組該土壤條件下的最大值時，操控深松機耕深由深變淺，重復上述測試過程。測試數據如圖9所示。

圖9　懸掛式深松機耕深檢測系統田間試驗結果Fig.9　Tilling depth testing result

2.2　結果分析

由圖9可知，該耕深檢測系統在耕深逐步加大過程中最大誤差為1.18 cm，最小誤差為0.19 cm，平均誤差為0.20 cm，均方根誤差為0.64 cm；在耕深逐步變淺過程中的最大誤差為0.75 cm，最小誤差為0.1 cm，平均誤差為0.45 cm，均方根誤差為0.31 cm。整個測試中，誤差超過1 cm的僅一次，可能存在偶然因素導致此處誤差較大，需根據后續測試確定。上述結果表明田間測試中，系統耕深檢測誤差始終維持較低水平，且系統回程誤差較小。

當耕深小于26.7 cm時，無論耕深逐步加深還是逐步變淺，系統檢測值始終小于人工測量值，誤差為負值；當耕深大于26.7 cm時，系統檢測值有大于人工檢測值的趨勢，誤差為正值。誤差出現此變化趨勢的原因在于：三點懸掛機構在抬起或落下過程中，深松機鏟的空間軌跡是一個以下拉桿長為半徑的圓弧，因此，其實際耕深變化與式(3)中的γ并非嚴格的直線關系。本文考慮到現場標定的簡便性，且深松鏟運動中的弧度不大，故采用線性回歸建模，簡化了耕深計算模型，才導致出現上述誤差變化趨勢，但誤差在可接受的合理范圍內，并不影響系統的總體檢測精度。

在田間測試過程中，所選擇地塊中存在雜草、作物殘茬以及大小不一的土塊，而測試結果表明系統檢測精度比較穩定，并未受到上述干擾因素的影響，該檢測模型及系統對深松作業環境中的雜草、作物殘茬、土塊等抗干擾能力較強。

綜合上述分析，該懸掛式深松機耕深檢測系統具有較高的精度和穩定性，能夠替代人工檢測，提高耕深檢測效率，也為深松耕整地作業質量在線評估提供了技術支撐。

3　結論

(1)采用理論分析和試驗相結合建立了基于懸掛式深松作業機組機身姿態的耕深檢測模型，試驗表明該模型不受地面雜草、作物殘茬、土塊等影響，具有較強的抗干擾能力，為耕深實時檢測提供了一種新的方法。

(2)深松作業檢測系統具備定位、無線傳輸、數據存儲等功能，能實時采集深松作業耕深、位置、作業速度及航向等信息，可以為深松作業質量在線評價提供基礎數據。

(3)耕深檢測傳感器及檢測系統具有結構簡單、安裝調試方便等特點，適合現場應用，具有較高的實用價值和推廣價值。

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