甘蔗聯合收割機關鍵部件運行參數決策支持系統*

陳遠玲，金亞光，閆明洋，陳浩楠，高驍卿

(廣西大學機械工程學院，南寧市，530004)

0 引言

我國是產糖大國，產糖量位居世界第三。甘蔗是制糖產業的主要原料，甘蔗聯合收割機在制糖產業中發揮著至關重要的作用[1-2]，但在實際應用中仍然存在著甘蔗收割質量不佳問題，主要表現為甘蔗宿根破頭率和含雜率高。目前國內外學者為提高甘蔗機械收獲質量問題，做了諸多相關研究。

Wright等[3]研發了一套機電液控制系統，在刀盤子系統中安裝傳感器，根據反饋的數據自動調整刀盤離地距離，有效降低了甘蔗宿根的破頭率和甘蔗損失率。蒙艷玫[4]采用產品數據管理框架軟件將產品開發過程中用到的CAD、CAE及設計、分析和評價綜合決策系統集成在一起，建立甘蔗收獲機械可視化虛擬設計平臺，形成了具有一定智能的設計支持環境。蔣占四[5]建立了甘蔗收獲機械設計、評價知識庫，提出基于面向對象的技術、數據庫技術的知識表達模型與推理策略，探究了模糊評價理論在甘蔗收獲機械設計過程中方案選擇的應用以及基于模糊綜合評價的參數優化設計等問題，并建立了甘蔗收獲機械模糊綜合評判子系統。程紹明等[6]對SL-1600型整稈式甘蔗收獲機的切割裝置和剝葉刷裝置進行了改進，降低了甘蔗破頭率和含雜率。侯昭武等[7]通過改變甘蔗斷頭和斷尾方式，并利用傳感器對甘蔗頭和甘蔗尾進行圖像采集，實現了降低甘蔗頭破損率的目的。沈中華等[8]對自制的整桿式甘蔗收割機的切割及喂入系統進行了結構優化和技術改進，從而提高甘蔗收割機的收割質量。Chen等[9]為降低含雜率和損失率，提出了一種基于GA-SVR算法的預測模型，確定了甘蔗聯合收割機風機轉速和行走速度最優匹配關系。

從目前的文獻資料可見，國內外對于甘蔗機械化收割質量的研究主要側重于通過機構優化方式提高甘蔗機械化收割質量，而關于通過控制收割機參數之間的匹配來提高收割質量的研究較少，將研究成果綜合開發應用于指導實際操作的研究也少有報道。由于目前我國普遍存在甘蔗收割機駕駛員流動大、缺乏經驗，機械作業范圍大、地點分散、難于指導和管理等問題，甘蔗聯合收割機運行參數在實際中對甘蔗收割質量造成嚴重影響。本文基于PSO-LSSVM算法開發一套智能決策系統，針對不同的作業環境以及各項參數的匹配關系給出甘蔗聯合收割機關鍵部件的運行參數，旨在為收割機駕駛員的合理操作提供實際指導，也為后續智能控制系統設計、遠程監控與管理系統的設計開發奠定基礎。

1 試驗平臺與方法

根據課題組前期對影響甘蔗破頭率和含雜率因素進行的研究[10-11]，可知影響甘蔗破頭率的主要因素有：刀盤轉速、行走速度和種植密度。影響甘蔗含雜率的主要因素有風機轉速、行走速度、切斷轉速和甘蔗品種。

為了進一步探索各部件運行參數與甘蔗收割質量之間的關系，需要對行走、刀盤、切斷、風機子系統進行負載壓力信號與轉速信號采集。由于甘蔗聯合收割機在田間實地工作時環境惡劣，振動較大干擾較多，因此為了確保采集信號的準確性，選擇Somat eDAQ-lite數據采集系統。

1.1 數據采集

信號采集試驗地點為廣西扶綏，土壤含水率為7.23%，甘蔗品種為柳城133號。試驗中以10 m為一組，統計并記錄組內甘蔗宿根的破頭率和甘蔗的含雜率。

1.2 數據處理

由于數據采集是現場動態實時采集并且甘蔗聯合收割機作業時工況復雜，對采集數據會產生干擾，因此采集到的信號含有多種頻率成分，為了獲得準確的轉速和壓力信號，需要進行濾波處理。將采集到的壓力信號與轉速信號導入nCode軟件，在Glyphwork系統中選擇Butter worth低通濾波器[12]，對壓力信號和轉速信號分別使用2 Hz和0.5 Hz的低通濾波，處理后的刀盤壓力、切斷壓力、刀盤轉速、風機轉速的濾波效果較為明顯，濾波前后對比如圖1～圖4所示。

在nCode軟件中通過“Graphical Editor”模塊設置信號片段的開始時間和結束時間，可以將需要的部分數據進行提取。本文對每組試驗內的各項參數取均值，得到試驗數據如表1所示。

(a) 濾波前

(b) 濾波后圖1 刀盤壓力濾波前后對比Fig. 1 Comparison of cutter head pressure before and after filtering

(a) 濾波前

(b) 濾波后圖2 切斷壓力濾波前后對比Fig. 2 Comparison of cut-out pressure before and after filtering

(a) 濾波前

(b) 濾波后圖3 刀盤轉速濾波前后對比Fig. 3 Comparison of the knife dish speed before and after filtering

(a) 濾波前

(b) 濾波后圖4 風機轉速濾波前后對比Fig. 4 Comparison of fan rolling speed before and after filtering

表1 提取的試驗數據Tab. 1 Extracted test data

2 收割質量預測模型

2.1 最小二乘支持向量機預測模型

最小二乘支持向量機(LSSVM)[13-14]是一種核函數學習方法，其在遵循結構風險最小化的原則的基礎上，將支持向量機中的不等式約束換成等式約束，將二次規劃問題轉化為求解線性線性方程組問題，在預測過程中可以獲得較好的預測精度和泛化能力。對于訓練樣本集：D={(xi.yi)|i=1,2,…，n}，n表示訓練樣本的總數，xi∈Rm表示樣本輸入向量，m代表空間維數，yi∈R代表其對應的輸出數據。其回歸模型為

y=f(x)=ω·φ(x)+b

(1)

式中：ω——權向量；

φ(x)——低維空間向高維空間的非線性映射；

b——偏置。

此時最小二乘支持向量機的優化問題可轉化為

(2)

式中：ei——松弛變量；

C——正則化參數。

引入Lagrange乘子可轉化為

b+ei-yi]

(3)

其中λ=[λ1,λ2，…，λl]T。

根據KKT條件，分別對w,b,e,λ求偏微分，并消去權向量和松弛變量，可以得

(4)

其中E=[1,1，…，1]T；Y=[y1,y2，…，yl]T。

式中：I——單位矩陣；

K——核函數。

可以得到此時的預測模型為

(5)

式中：K(xi,xj)——核函數，選擇RBF函數作為預測模型的核函數。

(6)

式中：xj——第j個高斯基函數的中心；

σ——寬度系數。

2.2 基于粒子群算法優化的最小二乘支持向量機預測模型

粒子群算法(PSO)[15]是在搜尋范圍內快速迭代尋求最優粒子的算法，可用來優化正則化參數與寬度系數，在迭代過程中兩個“極值”不斷變化，粒子隨之不斷更新，其中一個粒子作為已經搜索到的最優解pid，另一個粒子作為當前搜尋范圍內的種群最優解pgd。粒子的位置和速度隨最優解不斷更新，最終找到符合條件的最優解[16]。建立基于PSO算法優化的LSSVM甘蔗收割質量預測模型，粒子尋優方式如式(7)所示。

(7)

式中：v(t)——第t次迭代時粒子的速度向量；

x(t)——第t次迭代時粒子的位置向量；

q——慣性因子；

r1、r2——(0,1)區間內的隨機數；

c1——調整粒子朝最優位置飛行距離的學習因子；

c2——調整粒子向粒子群體最優位置飛行距離的學習因子；

M——粒子群體規模；

N——粒子維數。

得到的最優參數之后，將其賦給最小二乘支持向量機預測模型，得到回歸方程。利用回歸方程，將各關鍵數據輸入預測模型，即可得到預測結果。基于PSO算法優化的LSSVM預測模型流程圖如圖5所示。

圖5 基于PSO算法優化LSSVM流程圖Fig. 5 Particle swarm optimization LSSVM flowchart

2.3 基于遺傳算法優化的最小二乘支持向量機預測模型

遺傳算法(GA)[17-18]是一種模仿自然界生物遺傳與進化規律的隨機并行搜索最優算法，其基本思路是：在遺傳過程中，適應度強的基因得到遺傳，適應度弱的則被淘汰。采用遺傳算法優化LSSVM預測模型，首先要對測得的甘蔗聯合收割機數據進行預處理，確定正則化參數C和核函數寬度系數σ的取值范圍，并對其進行二進制編碼，隨機形成初始種群，計算樣本個體的適應度值。判斷是否符合條件，若滿足直接輸出當前最優適應度值的個體為最優解。若不符合，則重新計算樣本個體的適應度值。最后根據搜索到的最優參數值，賦值給最小二乘支持向量機模型，進行預測。基于GA算法優化的LSSVM流程如圖6所示。

圖6 基于GA算法優化的LSSVM流程Fig. 6 Genetic algorithm optimization of LSSVM flowchart

2.4 預測結果分析

為了獲得更好的預測結果，分別利用LSSVM、PSO-LSSVM、GA-LSSVM三種預測模型對甘蔗破頭率進行預測，并采用平均絕對誤差(MAE)和均方誤差(MSE)作為判斷模型預測精度的指標，對預測結果進行對比分析。隨機選取表1中192組為訓練集來訓練模型，其余8組數據作為測試集，在Matlab中進行分析。得到其甘蔗破頭率和含雜率預測結果如圖7～圖9所示。

(a) 破頭率預測結果

(b) 含雜率預測結果圖7 LSSVM預測值與真實值的對比Fig. 7 Comparison between LSSVM prediction value and actual value

(a) 破頭率預測結果

(b) 含雜率預測結果圖8 PSO-LSSVM預測值與真實值的對比Fig. 8 Comparison between PSO-LSSVM prediction value and actual value

(a) 破頭率預測結果

(b) 含雜率預測結果圖9 GA-LSSVM預測值與真實值的對比Fig. 9 Comparison between GA-LSSVM prediction value and actual value

每個模型重復運行10次，得到三種模型下的破頭率預測誤差如表2所示，含雜率誤差如表3所示。

表2 破頭率預測誤差Tab. 2 Error of brocken rate prediction

由預測結果圖7～圖9可知，基于PSO-LSSM模型的甘蔗破頭率和含雜率預測效果優于其他預測模型。從預測誤差結果表2和表3可以看出，基于PSO-LSSVM的甘蔗破頭率和含雜率預測模型的預測誤差比其他模型的誤差值(MAE和MSE)都小，因此本文選擇PSO算法優化的LSSVM預測模型來對甘蔗收割質量進行預測，為后續決策支持系統提供算法支持。

表3 含雜率預測誤差Tab. 3 Error of impurity rate prediction

3 甘蔗聯合收割機決策支持系統

為了更加方便地為甘蔗聯合收割機駕駛員提供指導，提高甘蔗機械化收割質量，本文結合PSO-LSSVM預測模型，利用LabVIEW搭建了甘蔗聯合收割機關鍵部件運行參數決策支持系統。系統的總體設計如下。

3.1 總體結構設計

決策支持系統是管理信息系統向更高一級發展而產生的先進信息管理系統，它可以幫助管理者和操作者解決某些需要決策的問題，通過數據庫、模型庫、知識庫等技術集成對決策提供支持[19]。決策支持系統一般主要由交互部件子系統、數據庫子系統、模型庫子系統構成，本文提出的甘蔗聯合收割機關鍵部件運行參數決策支持系統總體結構如圖10所示。

圖10 總體結構框圖Fig. 10 Overall system structure

3.2 知識獲取

由于實現知識的全智能化獲取非常困難，現階段決策支持系統的知識獲取通常采用半自動化獲取的方式，利用人工和智能化的方法共同完成知識的獲取[20]。考慮到系統功能的完整性以及甘蔗聯合收割機在實際工作中的重要指標采集與分析的難度，本文采用半自動方式進行知識獲取。同時為了使系統得到更廣泛的利用，選擇KPCA[21]核主成分分析作為系統的一個判斷模塊。

3.3 知識表示

考慮到對知識的充分表示、知識管理的便捷性以及甘蔗聯合收割機關鍵部件運行參數相關知識的特點，本文選擇產生式表示法對甘蔗聯合收割機關鍵部件運行參數決策支持系統中的知識進行表示，將甘蔗聯合收割機的運行環境、作業時各個關鍵部件的運行參數、運行狀態以及一些輔助信息共同存放于實例表中，如表4所示。另外為了便于管理，系統還需要對用戶登錄信息進行存儲，用戶登錄數據表的設計如表5所示。

表4 決策支持系統實例表設計Tab. 4 Design of factTable for decision system

表5 用戶登錄數據表的設計Tab. 5 Design of the user login dataTable

3.4 決策支持方式

采用數據實例和算法實例相結合的方式給出甘蔗聯合收割機關鍵部件運行參數的決策建議。數據實例決策通過對用戶輸入的運行環境等信息與系統中的過往數據進行匹配，篩選出條件相似的甘蔗聯合收割機運行歷史作為數據實例決策支持；算法實例是根據用戶輸入信息，利用算法提取出當前預測結果中收割質量最優的各項參數作為算法實例決策支持。

3.5 軟件實現

操作系統為Windows 10，系統開發平臺為National instruments LabVIEW 2018，開發語言為G語言，數據庫軟件為MySQL 8.0。LabVIEW通過DSN的方式連接MySQL數據庫；使用MathScript節點來實現matlab與LabVIEW的連接。

3.6 系統實例

通過輸入用戶名和密碼登錄系統，可以顯示當前登錄用戶的權限、登錄次數以及最后一次登錄的時間，如圖11所示。在登錄界面選擇“進入系統”即可進入系統主界面，如圖12所示，主要有以下4個模塊：核主成分分析模塊、收割質量預測模塊、決策支持模塊、知識錄入模塊。

圖11 系統登錄界面圖Fig. 11 System login interface

圖12 系統主界面Fig. 12 System main interface

在主界面選擇收割質量預測，選擇需要預測的數據樣本文件，即可開始預測收割質量。選擇決策支持模塊，界面，選擇相應的倒伏情況、入土切割情況、土壤濕度、甘蔗品種、甘蔗種植密度、期望行走速度等數據，選擇基于數據實例的決策，可以得到與輸入數據相匹配的歷史運行參數。選擇基于算法實例的決策，系統會給出刀盤轉速、切斷轉速、風機轉速的最佳參數匹配組合。

4 田間試驗驗證

4.1 試驗設備

田間驗證試驗在廣西武鳴進行，土壤濕度為6.39%，甘蔗品種為柳城131號，甘蔗種植密度為4.4株/m，試驗設備主要包括4GZQ-180中型切段式甘蔗聯合收割機、歐姆龍接近轉速傳感器、GSEE-TECH壓力傳感器、西門子S7-200 PLC、EM235擴展模塊、Samkoon AK-070MG觸摸屏、24V車載直流電源、筆記本電腦、卷尺等。

4.2 田間對比驗證試驗

本次試驗分為兩組，第一組收割由駕駛員依據經驗操控甘蔗聯合收割機，以10 m為一個單位距離，記錄間距內甘蔗總數、破頭甘蔗的數量、成段甘蔗的總重以及雜質的重量，統計甘蔗宿根的破頭率和甘蔗含雜率；第二組收割以上文運行實例中給出的控制參數為基礎，通過PLC控制刀盤轉速為620 r/min，切斷轉速240 r/min，風機轉速1 500 r/min，同樣以10 m為間距統計甘蔗宿根的破頭率和甘蔗含雜率。每組試驗重復進行3次取平均值，甘蔗收割質量如表6、表7所示。

表6 按駕駛員經驗操作的收割質量Tab. 6 Quality of harvesting according to driver experience

表7 基于決策控制參數后的收割質量Tab. 7 Harvesting quality based on decision control parameters

通過對比兩組試驗結果，可知采用決策建議控制刀盤轉速、切斷轉速、風機轉速后，甘蔗宿根的破頭率從9.02%下降到5.76%，含雜率從8.74%下降到4.94%，即甘蔗破頭率下降了3.26%，甘蔗含雜率下降了3.8%，甘蔗的機收質量有了明顯提升。

5 結論

1) 針對甘蔗機械化收割時收割質量不佳，提出了一種基于LSSVM的甘蔗收割質量預測模型，通過PSO和GA算法對預測模型進行優化，選擇MAE和MSE作為評價指標，發現PSO-LSSVM模型對甘蔗質量的擬合精度更高，選擇PSO-LSSVM模型為決策支持系統提供算法支持。

2) 為更加方便地為甘蔗聯合收割機駕駛員提供指導，選擇LabVIEW軟件搭建了甘蔗聯合收割機關鍵部件運行參數決策支持系統，采用數據實例和算法實例相結合的方式進行推理決策，可以實現甘蔗收割質量影響因素分析、甘蔗收割質量預測、甘蔗關鍵部件運行參數決策支持等功能。

3) 為驗證決策支持系統的有效性，設計了田間對比試驗，結果表明：采納系統的決策建議后，甘蔗宿根的破頭率從9.02%下降到5.76%，含雜率從8.74%下降到4.94%，可見甘蔗聯合收割機關鍵部件運行參數決策支持系統可有效提升甘蔗機收質量。

4) 本系統還需要不斷豐富完善數據庫，增加訓練樣本數量，進一步提高預測模型的精度，以提高決策系統的適應性和可靠性。