單板式沖力谷物測產傳感器設計與試驗

劉軍民，閆一東，趙士猛，趙 博，偉利國，康金鵬，丁 堅

(1.中農集團農業裝備有限公司，北京 100052； 2.中國農業機械化科學研究院，北京 100083；3.雞西市農業綜合技術中心，黑龍江 雞西 158100； 4.平度市農業機械服務中心，山東 青島 266700)

0 引言

農業是整個人類社會存在的基礎，20世紀后期，化肥和農藥在農業生產中被大量使用，增加了糧食的產量，推動了農業的發展。但是因為大量的化學農藥被過度使用，引起了土壤板結和酸堿失衡等諸多問題。中國堅持走可持續發展道路，就必須發展農業生產的“精準農業”技術，可對農田內各小區域因地制宜、按需實施定位變量農作，以提高農業投入的有效利用率，是大田農業的重要發展方向[1-3]。

精準農業的關鍵是產量監視系統。產量檢測系統可以不斷地記錄地塊收獲谷物的質量分布情況、含水率和收割位置等數據。其中，谷物質量流量傳感器是產量監視系統的核心，其測量精度、抗干擾性能對產量分布圖的準確性有決定性意義[4-6]。

目前，很多國內外學者對產量檢測系統進行了廣泛研究。有學者利用光電反射式原理，檢測升運器刮板上的谷物厚度，來估計谷物產量，檢測精度<4%，但只適用于刮板式升運器的收割機上[7-9]。李偉等[10]和李長占等[11]通過稱量法原理，設計了聯合收獲機稱量式測產系統，檢測精度<3%，但該種方式只適用于谷物下落位置比較集中的機器。ARSLAN S等[12]使用X射線法檢測谷物產量，檢測精度比較高，但是該方法會產生輻射，不適宜應用推廣。趙晨等[13]通過扭矩與谷物質量的關系，研究了螺旋升運式谷物產量傳感器，檢測精度<3.56%，但是只適用于螺旋式升運器的收割機。相關學者利用谷物升運器對谷物的沖量原理，設計了沖量式谷物流量傳感器，適用性強，安裝方便，但影響因素較多，檢測精度<5%[14-16]。

為了提高傳感器的適用性和檢測精度，本文根據糧食沖力與形變的關系，設計了一套單板式沖力測產傳感器系統。通過有限元受力仿真試驗，得到受力板的形變特性，得到應變片的最佳位置，提高檢測的精確度。為了降低環境的影響，使用非線性濾波UKF濾波算法，對傳感器采集的信息進行濾波，提高了系統的穩定性和檢測精度。

1 沖力測產傳感器簡介

1.1 沖力谷物產量傳感器結構

沖力傳感器主要由谷物撞擊板、固定底座、支架和應力采集板組成，如圖1所示。其中，谷物撞擊板用來接收谷物的沖擊，進而將沖擊力傳輸給應力采集板。固定底座用來固定應力采集板等機械結構。支架中部設計有橡膠減振塊，既可以固定傳感器，又能夠降低機械振動對傳感器的影響。應力采集板上安裝有應力敏感元件，用來檢測谷物的沖力。

1.谷物撞擊板 2.固定底座 3.支架 4.應力采集板圖1 傳感器結構Fig.1 Sensor structure

1.2 檢測原理

為了測量收割機傳輸到糧倉的實時糧食質量，可以通過測量糧食的實時沖力來反映糧食的質量。設糧食在升運器末端對傳感器撞擊板的撞擊力為F，傳感器受到撞擊后，應力采集板就會因受力而發生彎曲現象，此時彎曲的曲率θ與受力F成正比關系，即

θ=kF

(1)

式中k——應力與曲率的比例系數

應力與曲率比例系數與所用應力采集板的材料有關。在應力采集板最大應力負載范圍內，曲率越大彎折程度越大，形變越大。可以通過檢測應力采集板的形變量來獲取沖力的大小。

2 傳感器敏感元件仿真設計

采用有限元方法對傳感器進行靜力學仿真。沖力信號采集板材料為65 Mn，其余部件材料均為35鋼，參數如表1所示。

表1 有限元仿真材料參數

對幾何模型進行特征清理后，使用20個節點的六面體單元將其離散化，其中采集板的單元尺寸為0.3 mm，其余部分單元尺寸為2 mm，最終得到1 560 798個節點，326 291個單元的有限元模型，如圖2所示。底座、壓塊和螺栓等零件間均為共享拓撲關系，采集板與周圍零件設置為摩擦系數0.2的摩擦接觸。根據傳感器的使用工況，邊界條件設置為底座上端面施加固定約束，壓塊外端面施加沿z軸負方向的3 N壓力。

圖2 有限元模型及邊界條件Fig.2 FEM model and boundary conditions

仿真結果位移云圖如圖3所示，彈性應變云如圖4所示。可以看出，采集板靠近底座的位置發生外凸形變，靠近壓塊的位置發生內凹形變。采集板靠近底座的位置發生正應變最大，靠近壓塊的位置發生負應變最大?？梢酝ㄟ^檢測應力板的形變量來反映受力情況。

圖3 位移云圖Fig.3 Cloud picture of z axis deformation

圖4 彈性應變云圖Fig.4 Cloud picture of x axis elastic strain

使用應變片來檢測傳感器的形變量，應變片能夠通過彎曲，改變自身的電阻值，來反映自身的彎曲量。為了能夠提高檢測的有效性和靈敏度，將應變片貼在應力板上形變量最大的位置，能夠最大地反映出受力情況。

3 采集電路設計

應變片粘貼于受沖力后沖力信號采集板下表面的最大形變位置，如圖5所示。應變片從上向下依次為R1、R2、R3和R4。在谷物沖力的作用下，R1和R4發生向下彎曲，R2和R3會向上彎折，R1和R4應變為正，R2和R3應變為負，導致應變片阻值發生變化，R1和R4的阻值變小，R2和R3的阻值變大?？梢酝ㄟ^惠斯通電橋反映4個應變片阻值的變化，對沖力進行測量。

圖5 應變片布置與惠斯通電橋電路Fig.5 Strain gauges position setting and bridge circuit

傳感器的信息處理電路，如圖6所示。該傳感器經過惠通斯電橋采集形變信息后，為了降低高頻信息的影響，使用雙路低通濾波器對其進行濾波。再經過AD627集成放大器對信號進行放大，放大倍數為400倍。為了降低模數轉換電路對采集信號的影響，使用電壓跟隨器對信號進行隔斷處理后，處理器通過自身的16位AD轉換引腳，接收模擬信號，并轉換為數字信號，經過CAN通信，將數據發送給上位機。

圖6 信息處理電路Fig.6 Circuit diagram of information processing

4 UKF濾波算法

UKF濾波算法是在KF濾波算法的基礎上引入UT變換的思想，來解決非線性傳遞問題，其能夠克服線性化誤差，具有廣泛的應用前景[17-18]。

設UKF的預測方程為

X(k+1)=FX(k)+Q

(2)

式中X(k)——k時刻的預測值

F——狀態轉移矩陣

Q——預測噪聲信號協方差

觀測方程為

Z(k)=HX(k)+R

(3)

式中Z(k)——第k時刻的觀測值

H——觀測矩陣

R——檢測噪聲信號協方差

首先使用UT變換獲取sigma點集和對應的權值。Sigma點集計算公式為

(4)

式中Xi——Sigma點集第i個采樣點的值

n——采樣點狀態維數

λ——縮放比例參數

P——采樣點數據協方差

Sigma點集對應權值計算公式為

(5)

α——分布狀態系數

β——采樣點權系數

可由Sigma點集，得到k時刻的TU變換向量為

(6)

P(k│k)——采樣點在k時刻的協方差

計算2n+1個sigma點集的一步預測

Xi(k+1│k)=F(k，Xi(k│k))

(7)

系統的狀態量的一步預測及協方差矩陣，由sigma點集的預測值加權求和得到

(8)

(9)

式中P(k+1│k)——k時刻預測k+1時刻的協方差

根據一步預測的結果，再次使用UT變換，產生新的sigma點集

(10)

帶入觀測方程，得到預測的觀測量Zi(k+1│k)為

Zi(k+1│k)=HXi(k+1│k)

(11)

預測值的均值、自協方差和協方差為

(12)

(13)

(14)

PZkZk(k+1│k)——觀測值自協方差

PXkZk(k+1│k)——觀測值與預測值協方差

然后計算UKF的增益K(k+1)

K(k+1)=PXkZk(k+1│k)PZkZk-1(k+1│k)

(15)

(16)

P(k+1│k+1)=P(k+1│k)-K(k+1)
PZZ(k+1│k)KT(k+1)

(17)

5 上位機軟件設計

上位機軟件使用Visual Studio 2019進行設計。軟件能夠通過設置定時器，每30 ms一次通過USB轉CAN模塊發送遠程幀，給單片機請求測量的AD值。在獲取到AD值后，經過濾波操作，對數據進行處理，再將AD值轉換為瞬時產量，并將測產信息顯示在顯示框中。軟件通過COM1口獲取北斗定位系統的數據，通過NMEA0183數據傳輸協議，獲取車輛實時的經緯度、車速等信息，并顯示。上位機通過COM2口將定位信息和測產信息發送給DTU模塊，DTU模塊將數據發送到服務器中。上位機系統組成如圖7所示。

圖7 上位機系統組成Fig.7 Composition of upper computer system

上位機設置有3種圖例顯示，分別為瞬時流量圖、軌跡圖和3D產量圖。瞬時產量圖可以將獲取到的實時產量值通過折線圖的形式顯示在網格中；軌跡圖能夠實時顯示車輛行走的軌跡；3D產量圖能夠以3D的形式顯示地塊以3 m為邊長的正方形為單位的產量信息圖。其上位機3D產量圖顯示界面如圖8所示。

圖8 上位機軟件界面Fig.8 Upper computer software interface

6 田間試驗

6.1 應力標定試驗

對該傳感器進行應力測試，對傳感器的谷物撞擊板施加不同的力，采集傳感器的AD值。將傳感器的AD值作為自變量，力的大小作為因變量，通過這些測量點進行線性擬合。獲取的標定點的數據如圖9所示。

在進行測量點的分析時發現，在力比較小時，曲線斜率比較小，力比較大時，斜率比較大。由此本設計采用雙線擬合方法。使用前5個標定點擬合一條一次函數曲線，使用后5個點擬合一條一次函數曲線，并計算出兩個傳感器的AD值與沖力的函數的交點為(1 033.5，1.520 3)。經過擬合得到的兩條函數關系式為

yF1=0.010 778 7xAD1-9.619 49

(18)

yF2=0.012 431 2xAD2-11.327 35

(19)

式中yF1——擬合曲線1的沖力值，N

xAD1——擬合曲線1的AD值

yF2——擬合曲線2的沖力值，N

xAD2——擬合曲線2的AD值

經過該函數關系，重新選擇隨機的沖力進行驗證分析，檢測到的沖力與實際的沖力，如表2所示。

表2 應力標定試驗結果

通過對標定曲線的測試，可以得到當前最大絕對誤差在0.06 N之內，最小絕對誤差能達到0.001 N，平均誤差0.059 N。

6.2 產量標定試驗

為了能夠找到傳感器檢測的沖力與實際產量的關系，該產量標定試驗一共做了5組試驗。每組試驗收割一定量的小麥，分別采集每組試驗的小麥總產量和總的沖力，分析小麥總沖力與總質量的關系。5次試驗數據如表3所示。

表3 產量標定試驗結果

使用最小二乘法擬合出過零點的線性映射函數如式(20)所示，作為傳感器檢測作用力XZ到谷物質量Yweight的傳遞函數。

Yweight=0.159 8XZ-13.406 6

(20)

6.3 田塊測產試驗

2020年6月在山東省青島市進行了地塊測產試驗。試驗使用小麥聯合收割機對3個地塊進行收割作業，使用卡爾曼濾波算法(KF)和無跡卡爾曼濾波算法(UKF)兩種方法對傳感器信號進行處理，對兩種濾波算法的性能進行驗證。3個地塊的試驗數據如表4所示。

表4 收割試驗結果

根據對3個地塊的實際測產試驗，可以得到傳感器使用UKF濾波算法比KF濾波算法的誤差都要更小，試驗的3個地塊產量檢測誤差均保持在了5%以內，且最小誤差能達到3.34%。但是在車輛行進過程中，該傳感器會受到行走時車輛顛簸的影響，檢測值總是比實際值偏大，需要對傳感器進行更深入的研究，濾除車輛行走時的外界誤差，使傳感器的檢測精度更高。

7 結論

(1)設計了單板式沖力谷物測產系統，實現了產量、定位等信息的實時獲取，并通過DTU將數據實時傳送至云平臺。

(2)進行了測產傳感器敏感元件應力有限元仿真，得到敏感元件應力變化，判斷出了應變片粘貼的合適位置。通過惠通斯電橋采集形變信息，來反映沖力情況，提高了檢測的靈敏度。

(3)通過應力標定試驗，獲取了傳感器模擬量與沖力的關系。通過產量標定試驗，獲得了沖力與產量之間的關系。通過產量標定試驗，表明了UKF濾波算法優于KF算法，使得該傳感器的檢測誤差能達到5%之內。