聯合收獲機喂入量監測系統設計與試驗

張振乾 孫意凡 劉仁杰 張 漫 李 寒 李民贊

(中國農業大學現代精細農業系統集成研究教育部重點實驗室， 北京 100083)

0 引言

隨著我國農業機械化程度的不斷提高，聯合收獲機已在我國廣泛使用[1]，極大地提高了農業生產效率，降低了收獲過程中的人力投入[2]。喂入量是單位時間內通過聯合收獲機的籽粒和莖稈質量之和，是聯合收獲機的重要性能指標。喂入量過高或過低，都會導致損失率增加[3]，只有工作在額定的喂入量范圍內才具有較高的工作效率和較低的故障率[4]。影響喂入量的因素較多，人工判斷喂入量需要豐富的經驗，不利于推廣，因此實時、準確地獲取聯合收獲機喂入量信息具有十分重要的意義[5]。

國外對于聯合收獲機喂入量監測方面的研究起步較早[6-11]。國內對于喂入量測量的研究始于20世紀90年代[12-20]。這些研究方法中，針對脫粒滾筒和傾斜輸送器的測量較為直觀，能夠實現較高的精度，但由于測量位置距離割臺較遠，數據具有一定時滯；針對喂入螺旋輸送器的方法具有最好的實時性，但是喂入螺旋輸送器傳動軸空間狹小，需要對傳動軸鏈輪進行改裝或加裝定制的傳感器，成本較高，且影響了原有結構的穩定性；采用雙板電容傳感器等測量設備，較為精密，成本較高，在實際作業的惡劣環境下難以保證穩定性。因此，本文開發一種低成本、易于安裝并且具有較好實時性和穩定性的喂入量監測系統，在不改變聯合收獲機現有結構的前提下，實現對喂入量快速、準確測量。

1 系統設計與方法

1.1 監測系統設計

喂入量監測系統總體結構如圖1所示，系統功能組成如圖2所示。系統由信息感知模塊、車載終端和移動終端3部分構成。其中，信息感知模塊主要包括扭矩傳感器、霍爾傳感器和GPS模塊，扭矩傳感器和霍爾傳感器安裝在割臺，GPS天線安裝在車頂前方。信息感知模塊將割臺傳動軸扭矩、轉速以及實時位置信息傳輸至車載終端；車載終端可本地顯示聯合收獲機實時喂入量及位置信息，并將工況數據實時發送至服務器；移動終端可隨時隨地通過訪問服務器查看聯合收獲機工作狀態。

圖1 系統總體結構Fig.1 Overall system structure

圖2 系統功能組成Fig.2 System function

1.1.1信息感知模塊設計

將割臺傳動軸扭矩和轉速作為輸入信號，因此需要對旋轉軸扭矩和轉速實現低成本測量。已經商品化的旋轉軸扭矩傳感器成本較高且需要斷軸安裝，在此設計了一種適用于聯合收獲機割臺傳動軸的扭矩測量方案。

該扭矩傳感器由應變電橋、信號處理電路以及無線傳輸模塊構成，如圖3所示。應變電橋粘貼在傳動軸上，信號處理電路、ZigBee無線模塊和電池封裝在設計的軸套上，軸套通過軸環兩端固定在傳動軸上。扭矩傳感器輸出信號通過ZigBee無線傳輸至車載工控機，再由4G模塊發送至服務器。

圖3 扭矩測量系統原理圖Fig.3 Torque measurement system

當割臺傳動軸受到動力輸入端旋轉力時，傳動軸受到剪應力對軸橫截面扭心的合成力，如圖4所示。在傳動軸表面和軸向呈45°和-45°方向上分別產生最大拉應力和最大壓應力[21]為

(1)

式中σmax——最大拉應力

σmin——最大壓應力

M——軸扭矩

Wp——橫截面抗扭極矩

D——軸直徑

圖4 傳動軸受力及應變片粘貼情況Fig.4 Transmission shaft force and strain gauge sticking

由此可知應變片應沿旋轉軸軸線的45°和-45°方向粘貼在軸表面上，此時應變片受到最大的拉應力和壓應力作用。因此采用4個阻值350 Ω、柵長3 mm的電阻應變片組成等臂全橋作為敏感元件。應變片粘貼方式如圖4所示，相鄰應變片呈90°布置，等距粘貼在割臺傳動軸上。割臺工作時傳動軸產生形變，應變片電阻發生變化，產生電壓小信號U0，其計算式為

(2)

式中R1、R2、R3、R4——電阻器R1～R4的電阻

U——電橋輸入電壓

ΔR1、ΔR4——電阻器R1、R4的電阻變化量

此時兩個相對臂受拉力應變，兩個相對臂受壓力應變。由于應變片均勻粘貼，有ΔR1=-ΔR2=ΔR3=-ΔR4，且R1=R2=R3=R4，因此式(2)可化簡為

(3)

式中 ΔR——應變片電阻變化量

R0——應變片電阻

通過全橋將電壓靈敏度提高到單片工作時的4倍。

由于應變片形變較小，電橋在加載12 V電壓后的輸出電壓信號在毫伏級，因此需要設計信號放大采集電路將電壓小信號轉換為0～5 V的數字信號傳輸給單片機。由于應變電橋具有較低電壓和較高電阻，在綜合考慮體積、功耗和穩定性后，采用圖5所示的放大電路。采用AD620、AD705以及ADC芯片，AD620具有高精度、低失調電壓和低失調漂移的特性，可實現1～1 000倍的增益。AD705作為電壓跟隨器，為AD620提供輸出端電壓的零點及ADC芯片的AGND。在此設計中，電橋功耗為0.4 W，滿足田間作業需求。

圖5 放大電路Fig.5 Amplifying circuit

STM32單片機接收到數字信號后通過RS232串口通信傳輸至無線傳輸模塊，通過ZigBee模塊將數據發送至駕駛室內的協調器，由車載工控機串口讀取扭矩信息。

割臺傳動軸轉速測量采用霍爾傳感器實現。霍爾傳感器采用NPN常開型，固定在割臺側面距離傳動軸皮帶輪1 cm處，4個磁鋼均勻貼在皮帶輪內側，磁鋼接近霍爾傳感器時傳感器輸出高電平。STM32單片機采用測頻法測量1 s內脈沖個數，將轉速通過RS232串口傳送至車載工控機。

1.1.2車載終端軟件設計

車載終端采用Win7系統的工控機，應用軟件使用LabView實現，由串口通信模塊、數據解析模塊、數據顯示模塊、數據存儲模塊、喂入量預測模塊和4G傳輸模塊等6個主要功能模塊組成。

其中，串口通信模塊讀取串口傳輸來的GPS模塊、ZigBee協調器以及霍爾傳感器的數據，可以進行串口配置。數據解析模塊對得到的GPGGA格式的GPS數據進行解析，提取經緯度坐標等需要的信息，并將GPS坐標轉換為高斯平面坐標進行速度計算。數據顯示模塊實現對實時喂入量等作業信息的顯示功能。數據存儲模塊將數據存為.txt或.xls文件，供后期數據分析使用。喂入量預測模塊采用獲取的割臺傳動軸扭矩和轉速信號，預測實時喂入量。4G傳輸模塊將數據打包傳送給服務器。軟件界面如圖6所示。

圖6 車載終端軟件界面Fig.6 Vehicle terminal software interface

1.1.3移動終端軟件設計

移動終端系統主要包括數據接收及存儲、數據傳輸、數據顯示3個模塊[22]，系統結構如圖7所示。

圖7 移動終端系統結構Fig.7 Mobile terminal system structure

其中數據接收及存儲模塊監聽服務器端口，接收車載終端DTU的socket請求，完成數據接收，解析后進行存儲。數據傳輸模塊從數據庫中讀取相應信息，將數據轉換為便于安卓客戶端讀取的JSON格式，為前端程序提供web服務。數據顯示模塊作為前端程序在移動終端上運行，用戶可以在移動終端上實時查看收獲機的作業位置及工況。

1.2 噪聲分析

由于聯合收獲機系統較為復雜，作業環境惡劣，導致運行過程中振動較大，在收獲過程中傳感器信號含有較多噪聲。噪聲的主要構成因素有傳動軸扭振、彎矩以及發動機振動等。具體如下：

(1)傳動軸扭振

扭振是指一個物體繞其轉動軸的角度域振動。由于聯合收獲機系統及其工作環境較為復雜，割臺傳動軸的動力輸入和負載扭矩不穩定導致軸角速度處在不斷變化的過程，軸隨時間不斷受到正負兩個方向的應力，產生噪聲信號。

(2)傳動軸彎矩

對于日常工作狀態下的聯合收獲機，傳動軸動力端和負載端之間不能保證完全同心，軸會有或大或小的彎曲，并且由于傳感器的加裝改變了傳動軸的重心，使傳動軸在受到動力輸入端扭矩的同時還會受到彎矩的作用，產生與軸轉動頻率接近的噪聲。

(3)發動機振動

割臺未啟動時，聯合收獲機主要振動來源于發動機，經測試發動機振動的影響較小，因此在本文中忽略其影響。

1.3 數據預處理

因獲得的信號含有較多噪聲，因此需要先對數據進行預處理。

(1)雙閾值濾波

在聯合收獲機作業過程中，由于田間土地不平整、聯合收獲機工況不穩定等原因會導致測量數據出現奇異值，影響喂入量預測精度。在此使用雙閾值濾波插值算法對信號進行預處理。超過閾值范圍的數據被剔除后，用奇異點前的4個數據點的平均值作為奇異點的值，具體濾波公式為

(4)

式中Ui——傳感器電壓

UL——低閾值UH——高閾值

(2)低通濾波

由聯合收獲機田間作業狀態可知喂入量變化較為緩慢，不會在短時間內有較大幅度和較高頻率的改變，而聯合收獲機自身振動帶來的噪聲頻率遠高于喂入量變化頻率，因此使用低通濾波器進行濾波降噪，在此選用巴特沃斯濾波器進行低通濾波。

1.4 一元線性回歸

由于聯合收獲機往往采用最大割臺轉速進行作業，因此將轉速作為恒定值，模型輸入為割臺傳動軸扭矩信號。在對數據進行預處理后，以小區作為最小單位進行一元線性回歸。根據聯合收獲機工作狀態，綜合兼顧喂入量監測需具備的實時性和準確度，將1 s作為喂入量監測的最小單位，共包含5個采樣點，將這5個采樣點的電壓之和作為這一時間段的喂入量信號。在聯合收獲機田間作業狀態下進行連續采樣，控制不同車速使得收獲過程具有變化的喂入量。取100組數據，隨機選擇其中70組作為建模數據，剩余30組作為模型驗證數據。

1.5 喂入量實測計算

影響聯合收獲機喂入量的4個主要因素為作業速度、割幅寬度、谷草比以及籽粒產量[23]，喂入量計算公式為

(5)

式中F——喂入量，kg/s

RGS——谷草比

Y——籽粒產量，kg/hm2

L——割幅寬度，m

V——作業速度，m/s

在作業區域作物長勢空間變異性較小時，可將RGS和Y看作常量。式(5)可簡化為

F=ρLV

(6)

式中ρ——作物密度，kg/m2

ρ表示該長勢均勻區域在一定割茬高度下單位面積籽粒與莖稈總質量。因此在滿割幅收割、割茬高度一定的情況下，速度是喂入量的唯一決定因素，此時聯合收獲機喂入量與車速應呈正比。

對于試驗地塊范圍內作物視為含水率、密度均一。收割時保持割茬高度為25 cm。采用五點取樣法，地塊對角線中點作為中心抽樣點，對角線上取4個與中心點距離相等的點，共5處1 m2的取樣區域分別進行3次人工稱量，取平均值作為試驗范圍內的作物密度ρ。

2 試驗

2.1 臺架標定試驗

扭矩傳感器采用圖8所示裝置進行標定，使用臺鉗將割臺傳動軸固定在臺面，通過標準長度的臂桿一端加砝碼對軸產生固定的力矩。正、逆行程每一級力矩進行3次測量。

圖8 扭矩傳感器標定裝置Fig.8 Torque sensor calibration device

采用測量誤差作為綜合衡量傳感器靜態特性的指標，測量誤差計算公式為

(7)

式中α——重復性相對誤差

β——線性度相對誤差

γ——遲滯性相對誤差

2.2 田間試驗

聯合收獲機喂入量監測試驗于2018年6月21

日在中國農業大學涿州實驗場進行，地塊位于東經115°30′35.87″～115°30′37.56″、北緯39°16′39.89″～39°16′37.30″。試驗以中國收獲機械總公司生產的新疆-2A型自走式谷物聯合收獲機為平臺，其割幅寬度為2.36 m，最大喂入量為2 kg/s。

試驗使用自主開發的喂入量監測系統，進行系統總體功能驗證、數據預處理方法研究、喂入量預測模型構建與驗證。

3 結果與討論

3.1 臺架標定結果

扭矩傳感器標定數據如表1所示。

由標定數據得到力矩-電壓標定公式為

y=72.823x-109.35

(8)

該傳感器各項靜態指標計算結果為：靈敏度為13.7 mV/(N·m)，重復性相對誤差為1.83%，線性度相對誤差為1.17%，遲滯性相對誤差為0.88%，測量誤差為2.34%。

表1 扭矩傳感器標定數據Tab.1 Calibration data of torque sensor V

3.2 田間試驗結果

整個收獲過程作業軌跡如圖9所示，地塊面積為0.67 hm2。

圖9 收獲作業軌跡Fig.9 Harvesting track

五點取樣法稱量結果如表2所示，因此將0.75 kg/m2作為試驗范圍內小麥密度(割茬高度25 cm，含籽粒和莖稈)，即式(6)中ρ的取值。

收獲過程以割幅寬度2.36 m滿割幅連續作業，由式(6)得到此地塊作業時喂入量實測值為

F=1.77V

(9)

式中V由GNSS獲得。

3.3 空載試驗分析

在聯合收獲機點火發動后，割臺未工作和割臺工作兩種狀態下分別采集數據。

3.3.1割臺未工作狀態

聯合收獲機在啟動狀態下，不開啟割臺。此時傳動軸未旋轉，傳感器信號理論上應為恒定初值。以5 Hz的頻率進行采樣，連續采集10 min，得到信號如圖10所示。

表2 五點取樣法稱量結果Tab.2 Sampling and weighing results by five-point method g

圖10 割臺未工作狀態信號時域圖Fig.10 Time domain diagram of header without working state signal

在采集時間范圍內該組數據無奇異點，時域上無明顯漂移。計算該組數據均值μ=1.664 765 4 V。計算該組數據方差為

(10)

由方差可見該傳感器靜態穩定性較好。

3.3.2割臺工作狀態

由于在田間收獲時聯合收獲機割臺主要以最大轉速進行作業，因此進行割臺最大轉速下的空載試驗。聯合收獲機在啟動狀態下，開啟割臺至最大轉速，以5 Hz頻率進行采集，連續采集200 s，得到信號如圖11a所示。

圖11 割臺工作狀態信號時域和幅頻圖Fig.11 Time domain and amplitude-frequency diagrams of header without working state signal

經過傅里葉變換查看空載狀態下傳感器信號的幅頻特性，得到圖11b，由圖可知，在喂入量為0時信號具有穩定的直流分量，噪聲分布頻率較為廣泛，主要在0.5 Hz以上，因此應對高頻噪聲進行濾除。

3.4 模型參數優化

根據實測信號的時域和頻域特性對模型參數進行優化。將雙閾值濾波的上限值UH設為3 V，下限值UL設為0.4 V；巴特沃斯低通濾波器截止頻率設置為0.5 Hz。

將原始信號進行濾波，濾波前后電壓信號對比如圖12所示，可知濾波器在保留有效信號的基礎上去掉了高頻噪聲，實現了較好的降噪效果。

圖12 低通濾波前后信號Fig.12 Signals before and after low pass filter

3.5 模型驗證

由霍爾傳感器測量作業狀態下割臺傳動軸轉速，得收獲過程中傳動軸轉速基本恒定在450 r/min，因此可忽略割臺傳動軸轉速變化對割臺功率的影響，預測模型化簡為一元線性回歸方程，自變量為割臺傳動軸扭矩信號。

隨機取70個小區信號，將原始信號與實際喂入量進行擬合，結果如圖13a所示。得到電壓與喂入量的關系為

Y1=0.461 5X+6.339 (R2=0.677 5)

(11)

原始信號經過雙閾值濾波和低通濾波后，取相同的70個小區的采樣信號，將濾波后的信號與實際喂入量進行擬合，結果如圖13b所示，R2由0.677 5提升至0.828 9。得到電壓與喂入量的關系為

Y2=0.408 9X+6.966 8 (R2=0.828 9)

(12)

圖13 濾波前后信號與喂入量擬合結果Fig.13 Signal fitting results before and after filtering

取30個小區采樣信號作為驗證數據，模型的預測準確度由驗證數據的實測值和預測值的1∶1關系圖可以得出，結果如圖14所示，濾波前預測決定系數R2=0.755，濾波后提高至0.852。

將預測結果與實測結果進行對比，得到預測結果精度如表3所示。濾波前驗證數據預測喂入量平均值為1.249 kg/s,濾波后為1.137 kg/s，實際平均喂入量為1.169 kg/s，預測均值與實測均值相差較小。濾波前驗證數據預測決定系數R2為0.755，濾波后為0.852。

3.6 討論

目前該系統誤差為23.1%，主要因為聯合收獲機自身運行情況和作業環境產生的噪聲成分較為復

圖14 濾波前后實測值與預測值擬合結果Fig.14 Fitting results of measured and predicted values before and after filtering

表3 聯合收獲機喂入量預測模型濾波前后驗證精度Tab.3 Accuracy of combine harvester feed rate prediction model before and after filtering

雜，尤其是由收獲機動力輸出不穩定造成的中頻噪聲，通過簡單的低通濾波無法完全消除；另一方面，由于對田間作業環境缺乏經驗，在前期設計時扭矩傳感器體積和質量過大、重心過高，帶來較大的軸振動，加劇了系統噪聲。在后續研究中，引入更多的濾波算法進行試驗，進一步對模型進行優化。以自適應濾波為例，在作業環境下采集空載信號作為噪聲樣本，對作業狀態下的信號進行有針對性的濾波，實現更優的降噪效果；其次，對扭矩傳感器重新設計，增加設備集成度，減小體積，在保證安全性和穩定性的前提下盡可能減小設備質量。

4 結論

(1)設計了聯合收獲機喂入量實時監測系統，實現了對喂入量及作業位置的本地及遠程監測。

(2)對喂入量噪聲進行分析，建立了喂入量預測模型，以割臺傳動軸扭矩作為輸入，經雙閾值濾波和低通濾波后進行一元線性回歸。驗證結果表明，預測決定系數為0.852。

(3)田間試驗表明，該系統具有較好的穩定性，喂入量預測誤差在30%之內，可在一定程度上滿足田間使用需求。