基于SSA-RFR算法的采棉機測產(chǎn)傳感器研究

偉利國 馬若飛 周利明 隗立昂 劉陽春 趙 博

(1.中國農(nóng)業(yè)機械化科學研究院集團有限公司,北京 100083; 2.農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)全國重點實驗室,北京 100083)

0 引言

棉花作為我國主要大田經(jīng)濟作物之一,其產(chǎn)業(yè)鏈長且涉及多個行業(yè),在國民經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)重要地位。2020年我國僅新疆維吾爾自治區(qū)皮棉總產(chǎn)量5.161×106t,占全球總量的20%以上。面對日益增長的棉花需求量,實施精準農(nóng)業(yè),是我國棉花增產(chǎn)增收發(fā)展的方向。作物產(chǎn)量監(jiān)測是精準農(nóng)業(yè)技術(shù)的重要組成部分,獲取棉花產(chǎn)量分布圖,可作為精準農(nóng)業(yè)系統(tǒng)信息反饋,也可檢驗精準農(nóng)業(yè)技術(shù)的實際實施效果,同時為下一季棉花生產(chǎn)精準控制提供原始數(shù)據(jù)信息。因此,開展棉花產(chǎn)量動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的研究,具有實際意義[1-3]。

美國從20世紀90年代末開始研究棉花的產(chǎn)量監(jiān)測系統(tǒng)。最先由WILKERSON等[4]提出基于光線密度變化的產(chǎn)量檢測方法,用線性關(guān)系標定質(zhì)量流量和傳感器輸出,決定系數(shù)0.93,在改進后由Ag Leader公司投向市場。SUI等[5]設(shè)計了反射式光電傳感器,降低了安裝難度,在密西西比州進行了3年田間實驗,檢測誤差率5%。MAILANDER等[6]對輸棉管道內(nèi)壓差和不同含水率的棉花質(zhì)量流量進行研究,并建立關(guān)系模型,實驗顯示測量誤差不大于13%。SANH[7]設(shè)計的質(zhì)量流量計,可以實時檢測加工過程中棉花的質(zhì)量,其由2個S形應(yīng)變片組成,經(jīng)過實驗驗證,其精度可以達到±5%。國外經(jīng)過多年發(fā)展,現(xiàn)在已有較為成熟的棉花質(zhì)量在線檢測系統(tǒng),如凱斯(CASE)的精準農(nóng)業(yè)系統(tǒng)(AFS),Ag Leader的PF3000以及Insight系統(tǒng)等,都有較好的表現(xiàn)[8]。

國內(nèi)學者在棉花測產(chǎn)系統(tǒng)上也有一定的研究成果。何曉峰等[9]利用近紅外方法,提出擬合優(yōu)度更好的雙指數(shù)數(shù)學擬合,決定系數(shù)R2達到0.99。安光輝[10]以五通道的光電傳感器為基礎(chǔ),通過回歸分析,確定每個通道在回歸中的權(quán)重,臺架實驗絕對誤差平均值5.67%。周利明等[11]設(shè)計了一種差分結(jié)構(gòu)的電容質(zhì)量流量傳感器,建立含水率、質(zhì)量流量和電容變化率的二元回歸模型,實驗驗證誤差5.16%。王歡[12]設(shè)計的光電點陣式測產(chǎn)傳感器,經(jīng)過處理后建立流經(jīng)傳感器的棉花團三維模型,換算得到產(chǎn)量,實驗結(jié)果相對誤差4.31%。目前檢測棉花質(zhì)量流量的方法較多,但大多數(shù)方法在田間實驗時表現(xiàn)不佳,目前廣泛采用的檢測方法仍為光電對射法。隨著機器學習熱潮的到來,其在棉花測產(chǎn)上也有了一定的應(yīng)用。任玲等[13]論證了應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行棉花質(zhì)量建模的分析方法的可行性,并分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的過程。岑紅蕾等[14]在光電測產(chǎn)傳感器上,引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標定質(zhì)量流量和輻射量,實驗驗證相對誤差7.84%。林昌建等[15]基于現(xiàn)有的光電測產(chǎn)傳感器,引入廣義神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行產(chǎn)量標定,并使用改進遺傳算法對網(wǎng)絡(luò)進行改進,實驗驗證平均誤差最小7.3%。檢測精度較傳統(tǒng)方法有所上升,說明該方法具有一定的研究潛力。

在訓練機器學習模型時,超參數(shù)的選擇對模型預(yù)測精度影響較大[16],若在沒有先驗經(jīng)驗的情況下,能通過尋優(yōu)算法,高效、準確得到模型超參數(shù),將進一步提高模型檢測精確度以及減少模型運算成本。

本文在現(xiàn)有光電對射式測產(chǎn)傳感器的基礎(chǔ)上,對現(xiàn)有傳感器進行優(yōu)化和改進,并在標定產(chǎn)量關(guān)系時,運用將麻雀優(yōu)化算法和隨機森林回歸模型融合后的模型來檢測棉花產(chǎn)量。最終利用臺架實驗加以驗證,并對比未經(jīng)優(yōu)化的隨機森林回歸模型,分析建立最優(yōu)模型。

1 傳感器優(yōu)化設(shè)計

1.1 傳感器檢測原理

如圖1所示,光電對射式測產(chǎn)傳感器檢測原理是利用棉花通過采棉機輸棉管道時,遮擋安裝在輸棉管道上的傳感器發(fā)射器發(fā)射的紅外輻射,接收器通過檢測輻射強度的變化,并在完成輻射強度和棉花質(zhì)量之間的關(guān)系標定后,即可在線檢測采棉機作業(yè)時的棉花產(chǎn)量。

圖1 檢測原理示意圖

本傳感器通過檢測每個設(shè)定的單位時間內(nèi)棉花產(chǎn)量,依次得到作業(yè)軌跡上各個小田塊內(nèi)棉花產(chǎn)量,最后整合呈現(xiàn)整塊地的產(chǎn)量,檢測原理公式為

m=g(H1,H2,…,H6)

(1)

式中m——單位時間內(nèi)檢測的棉花質(zhì)量,g

Hi——單位時間內(nèi)輻射強度變化向量

1.2 結(jié)構(gòu)優(yōu)化

本文以中國農(nóng)業(yè)機械化科學研究院集團有限公司機電技術(shù)應(yīng)用研究所團隊研發(fā)的采棉機測產(chǎn)傳感器為基礎(chǔ),針對其在實際作業(yè)中存在的問題進行優(yōu)化改進。

現(xiàn)有的傳感器在獲取發(fā)射器準直光路時,均通過普通凸透鏡實現(xiàn),這種方法需要將光源較為準確地放置在透鏡的焦點處,這對安裝和加工提出了較高的要求。通過查閱資料,全內(nèi)反射(TIR)透鏡較普通凸透鏡有更好的聚光效果,安裝時不需人為手動尋找透鏡焦點,且形成的光斑也更加自然[17]。因此,本文用TIR透鏡替換凸透鏡,并在透鏡的安裝孔處進行了相應(yīng)的修改。

周利明[18]調(diào)查發(fā)現(xiàn),因脫葉劑噴灑等原因,造成傳感器發(fā)射器易被灰塵、葉片以及脫葉劑所形成的黏漿所遮擋,使傳感器不能正常工作。因此,本文在傳感器上,采用透鏡安裝孔內(nèi)嵌的結(jié)構(gòu),使其不阻礙棉花通過傳感器。而特弗倫材料對防止黏漿粘黏有較好的表現(xiàn)[19]。故在透鏡外加裝一層特弗倫材質(zhì)的防護層,保證傳感器檢測光路不被遮擋。

LED紅外發(fā)射管會隨著工作時間的增加而發(fā)熱,使發(fā)射管發(fā)射輻射強度發(fā)生變化[20],導(dǎo)致檢測結(jié)果出現(xiàn)偏差。因此,本文增加一路校驗通道,通過安裝在連接板上的隔板使該通道與其他檢測通道相隔,只檢測空載值。傳感器結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。

圖2 傳感器結(jié)構(gòu)示意圖

因每個發(fā)射管均為同一型號且用相同的供電電源,故其因工作時間導(dǎo)致的溫度變化基本相同。所以只需將同一時刻的檢測通道的數(shù)據(jù)減去校驗通道的數(shù)據(jù),即可修正因溫度改變輻射源強度而導(dǎo)致的檢測偏差,修正原理公式為

Lk=Wk-W0(k=1,2,…,5)

(2)

式中Lk——某時刻通道k補償后的輻射強度

Wk——某時刻通道k輸出的輻射強度

W0——某時刻校驗通道輸出的輻射強度

1.3 硬件優(yōu)化

經(jīng)過驗證得到使用940 nm紅外輻射源時,棉花品種、含水率對產(chǎn)量檢測結(jié)果影響較小,而證明年份、色澤對棉花的紅外光學特性沒有顯著影響[21]。因此,本文的紅外發(fā)射器選用臺灣億光公司生產(chǎn)的IR333-A型940 nm紅外發(fā)射管,其結(jié)構(gòu)簡單,工作穩(wěn)定。

環(huán)境光傳感芯片選用AMS公司的TSL2540環(huán)境光芯片,該芯片有可見光和紅外光2個感應(yīng)通道,如圖3所示。可單獨打開紅外感應(yīng)通道,可在一定程度上減小環(huán)境光對檢測精度的影響。該芯片通過IIC通信協(xié)議和下位機進行通信,向外輸出頻率為2 Hz,輸出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為高、低8位二進制數(shù)。

圖3 光感芯片特性

在安裝時會因連接板上發(fā)射器和接收器之間距離有級調(diào)節(jié)導(dǎo)致初始輻射值發(fā)生變化。因此,本文在發(fā)射器中加入電流控制模塊,通過接收上位機發(fā)送的指令,改變供給發(fā)射管的電流,而調(diào)節(jié)紅外發(fā)射器初始輻射強度,調(diào)節(jié)信號通過CAN通信協(xié)議發(fā)送至下位機。

使用STM32F103RCT6作為下位機,用于收集各檢測通道檢測結(jié)果和接收上位機指令信號,使用CAN通信協(xié)議。在向上位機發(fā)送數(shù)據(jù)時,因CAN 數(shù)據(jù)幀格式要求,需將每個采樣周期內(nèi)的數(shù)據(jù)分兩次向上位機發(fā)送,傳感器工作原理如圖4所示。

圖4 傳感器工作原理框圖

2 數(shù)據(jù)集建立

2.1 樣本平臺

實驗棉花樣本來源于2021年石河子市采收的新陸早80號,馬克隆值4.7,含水率約為7.3%。實驗臺架由風機、喂棉傳送帶、輸棉管道和集棉網(wǎng)組成。傳送帶選用2臺DGBL60型電動滾筒作為動力源,可實現(xiàn)無級調(diào)速;風機選用CF-2A型多翼式離心風機,轉(zhuǎn)速2 800 r/min,風量1 248～2 258 m3/h,全壓890～1 150 Pa。風機可以通過變頻器調(diào)節(jié)風速。棉花經(jīng)過喂棉傳送帶進入喂棉口,通過風機的作用在輸棉管道內(nèi)飄動,經(jīng)過測產(chǎn)傳感器,最終被集棉網(wǎng)收集。實驗臺架示意圖如圖5所示。

圖5 實驗臺架示意圖

2.2 數(shù)據(jù)獲取

每次實驗前,用電子秤稱量一定量棉花,將其均勻平鋪在喂棉傳送帶上,平鋪寬度為250 mm,長度為1 000 mm。設(shè)置喂棉傳送帶傳送速度為0.2 m/s,設(shè)置風機工作頻率為30 Hz。啟動風機,等待上位機穩(wěn)定顯示檢測數(shù)據(jù)后,啟動喂棉傳送帶,將其上的棉花經(jīng)模擬輸棉管道上的喂棉口喂入,在風機作用下,流過光電對射式棉花產(chǎn)量檢測傳感器,最后被鐵絲阻攔網(wǎng)收集。進行多次實驗,每次實驗的風機變頻器頻率、喂棉傳送帶傳送速度、喂棉傳送帶棉花平鋪長度均不變,只定量增加輸棉傳送帶上的棉花質(zhì)量。

總共進行200次實驗,實驗的棉花質(zhì)量從125 g 開始,每次實驗增加125 g棉花,每個質(zhì)量進行5次實驗。圖6、7分別為質(zhì)量125、1 000 g時的4次實驗各通道的輻射強度變化圖,其中通道6為校驗通道。

圖6 質(zhì)量125 g時的4次實驗各通道的輻射強度變化曲線

由圖6、7可以明顯看出,隨著喂棉質(zhì)量的增加,每次實驗中各通道輻射強度的最大、最小值之差有明顯增加,且輻射強度變化曲線和空載值所圍成的面積也呈增加趨勢,因此,可以將實驗中每個通道輻射變化有效值的極差、方差、積分等參數(shù)作為代表實驗棉花質(zhì)量的特征。

2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先對所采集到的數(shù)據(jù)進行整合、進制轉(zhuǎn)換、空載值修正以及有效值提取等操作,得到有效數(shù)據(jù)。然后對有效數(shù)據(jù)提取特征,根據(jù)測產(chǎn)傳感器檢測原理和數(shù)據(jù)特征,綜合上文的分析,最終選擇每個通道的極差(R1,R2,R3,R4,R5)、方差(V1,V2,V3,V4,V5)和5個通道輻射強度的積分(C)作為數(shù)據(jù)集特征,以每次實驗棉花的喂入質(zhì)量作為該條數(shù)據(jù)的標簽。

為增加數(shù)據(jù)集的抗干擾性,對現(xiàn)有數(shù)據(jù)集增加偽數(shù)據(jù)。將得到的200條數(shù)據(jù),按照正態(tài)分布的方式,以每個數(shù)據(jù)本身為均值,對每條數(shù)據(jù)中的每個特征使用相同的種子生成5個隨機數(shù)據(jù)。擴展后,數(shù)據(jù)集總共有1 200條數(shù)據(jù),并按照5∶1的比例劃分訓練集和驗證集,其中訓練集1 000條,驗證集200條。

3 模型構(gòu)建和優(yōu)化

3.1 模型選擇和訓練

前文所述原始傳感器和目前國內(nèi)的采棉機測產(chǎn)系統(tǒng)普遍采用線性模型進行產(chǎn)量標定,但其抗干擾性和魯棒性較差,在面對田間復(fù)雜的工況有時會出現(xiàn)較大的誤差。

而隨機森林回歸模型有著較好降低泛化誤差和抗過擬合的性能[22],且在其它農(nóng)作物測產(chǎn)中有實際應(yīng)用[23]。因此本文嘗試使用該種模型進行產(chǎn)量標定,將前文所建立的訓練集數(shù)據(jù)分別進行線性擬合和隨機森林回歸(RFR)模型訓練,并用驗證集檢測模型效果。表1為2種模型在驗證集上前25個樣本的檢測結(jié)果和殘差。圖8為兩種模型的對角誤差圖。

表1 模型檢測值和殘差

圖8 兩種模型對角誤差

通過圖8和表1可以明顯看出,在驗證集上,RFR模型檢測的殘差值普遍小于線性模型的檢測結(jié)果,且在線性模型檢測結(jié)果在3 500 g附近時有較大誤差;RFR模型的預(yù)測值比線性模型得到的預(yù)測值更加靠近0誤差對角線,且隨著棉花質(zhì)量的增大,線性模型的檢測值相距0誤差線的距離更遠,離散程度更高。綜合分析可能是棉花質(zhì)量的增大,實驗中的干擾信息增加,線性模型不能很好地區(qū)分干擾和有效信息,而使檢測值誤差增大。兩種模型綜合評價指標如表2所示。

表2 模型檢測結(jié)果

綜上,本文選擇隨機森林回歸模型作為本傳感器的標定模型,并進行后續(xù)的研究。

3.2 麻雀優(yōu)化算法

文獻[24]指出隨機森林回歸模型中,決策樹數(shù)量和樹木深度對最終的預(yù)測精度有重要影響。但決策樹的個數(shù)和深度一般為默認參數(shù)設(shè)置或人為指定,有很強的主觀性,不能在應(yīng)對不同的應(yīng)用場景時合理改變。

麻雀優(yōu)化算法(SSA)[25]是一種基于麻雀覓食和反覓食行為理論啟發(fā)式算法,使用該算法優(yōu)化時,具有調(diào)整參數(shù)少,從開始就能快速收斂的特性。因此,本文采用SSA優(yōu)化算法對RFR模型的樹木棵數(shù)和深度進行優(yōu)化。

在一個麻雀種群中,分為發(fā)現(xiàn)者和追隨者兩組,發(fā)現(xiàn)者擁有較好的適應(yīng)度,為整個種群尋找更好的覓食區(qū)域和方向,追隨者利用發(fā)現(xiàn)者尋找食物。且當負責警示的麻雀發(fā)現(xiàn)危險,即大于所設(shè)定的安全閾值,發(fā)現(xiàn)者將整個種群引向安全地帶。

在優(yōu)化中,麻雀位置表示為

(3)

式中q——種群內(nèi)麻雀個數(shù)

d——需要優(yōu)化的維數(shù)

發(fā)現(xiàn)者位置更新式為

(4)

t——當前迭代次數(shù)

I——最大迭代次數(shù)

a——在(0,1)區(qū)間的隨機數(shù)

Q——正態(tài)分布隨機數(shù)

B——1×d矩陣,其中每個元素都是1

G——預(yù)警值V——安全閾值

當G

追隨者位置更新式為

(5)

警示者一般占整個種群的10%～20%,其位置更新式為

(6)

β——服從N(0,1)分布的隨機值

K1——麻雀種群的移動方向,在[-1,1]內(nèi)

ε——小值常數(shù),防止分母為0

fi——第i只麻雀的適應(yīng)度

fb——當前麻雀種群的全局最佳適應(yīng)度

fw——當前麻雀種群的全局最差適應(yīng)度

通過每一次迭代所計算得到的適應(yīng)度函數(shù),不斷改變麻雀種群中發(fā)現(xiàn)者和追隨者的位置,最終尋得最優(yōu)參數(shù)。

本文通過應(yīng)用麻雀優(yōu)化算法對隨機森林回歸模型的樹木棵數(shù)和樹木深度進行優(yōu)化,并選擇均方誤差為適應(yīng)度函數(shù)

(7)

式中s——驗證集內(nèi)數(shù)據(jù)數(shù)量

ms——實驗喂入的棉花質(zhì)量,g

根據(jù)前文對麻雀優(yōu)化算法的敘述,可以設(shè)計得到SSA-RFR工作的流程圖,如圖9所示。

圖9 SSA-RFR算法流程圖

3.3 優(yōu)化模型訓練

在設(shè)置優(yōu)化算法參數(shù)時,因麻雀優(yōu)化算法有收斂速度快的特性,迭代次數(shù)取10;優(yōu)化參數(shù)分別為隨機森林回歸的樹木棵數(shù)和樹木深度,其范圍(5,50)棵和(2,10)層;預(yù)警者比例按照常規(guī)取0.2,安全值取為0.6。

SSA進化收斂曲線如圖10所示。可以看到,通過10次尋優(yōu)迭代,麻雀種群適應(yīng)度有所下降,且在前5次已經(jīng)達到最優(yōu)。經(jīng)過優(yōu)化的參數(shù)選擇為50棵決策樹,深度為7層。

3.4 參數(shù)調(diào)試

上述實驗可以看到,通過麻雀算法找到的最優(yōu)超參數(shù)是在提前規(guī)定好的上下界范圍內(nèi)的,有一定局限性。在保持數(shù)據(jù)集不變的情況下,對2個尋優(yōu)參數(shù)控制變量,不斷改變其上界,使其在保證準確性的前提下,限制運算復(fù)雜程度,節(jié)省運算成本,選擇最優(yōu)的參數(shù)。

在樹木深度不變的情況下,樹木棵數(shù)上限每次增加50棵,進行6次實驗,每次實驗的搜索時間成本和在驗證集的檢測準確率如圖11所示。

圖11 樹木棵數(shù)范圍對尋優(yōu)影響

在樹木棵數(shù)不變的情況下,樹木深度上限每次增加5,進行6次實驗,每次實驗的搜索時間成本和驗證集的檢測準確率如圖12所示。

圖12 樹木深度對尋優(yōu)影響

在保持樹木建模深度不變時,隨著樹木棵數(shù)上限的增加,最優(yōu)樹木棵數(shù)和尋優(yōu)時長都在增加,但真實值和檢測值的平均絕對百分比誤差在減小。在上限到達200棵以后,明顯看出運算成本繼續(xù)增加,但平均絕對百分比誤差幾乎不再減小,此時再增大搜索上限收益較低。當保持樹木棵數(shù)不變時,增加樹木深度上限,各評價參數(shù)只在一定范圍內(nèi)波動,并無明顯變化趨勢,說明樹木深度的上限選為10層時即滿足最優(yōu)。

經(jīng)過上述分析得到,最終選擇樹棵數(shù)上限為250棵,深度上限為10層。最終優(yōu)化參數(shù)為206棵決策樹,深度為10層,以此參數(shù)訓練后的隨機森林回歸模型,作為最終傳感器的標定模型。優(yōu)化后對模型驗證,結(jié)果的決定系數(shù)R2為0.99,平均絕對誤差(MAE)為24.69 g,平均絕對百分比誤差(MAPE)為6.34%,準確率較隨機森林回歸原始模型有提高,且運算成本相差不大。尋優(yōu)參數(shù)范圍優(yōu)化前后的模型在相同驗證集上的表現(xiàn)如圖13所示。可以看出,參數(shù)優(yōu)化后的模型的檢測值更加集中于y=x的0誤差線上,說明參數(shù)優(yōu)化在一定程度上提升檢測準確性。

圖13 模型優(yōu)化前后檢測值對比

4 實驗驗證

4.1 臺架實驗

為驗證本文所改進的傳感器及其模型檢測效果,進行采棉機臺架實驗驗證。實驗臺架仍采用前文所述的臺架,如圖14所示。

圖14 實驗臺架

臺架可以通過變頻器輸出改變輸棉管道內(nèi)風機風速,通過控制電機改變喂棉速度。為進一步驗證模型檢測精確度,并模擬田間復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境,本文通過重復(fù)驗證實驗和不同風機風速實驗來對傳感器檢測效果進行測試。

每種工況進行一組實驗,每組120次。各組實驗內(nèi)的每次實驗棉花質(zhì)量對應(yīng)相同,棉花質(zhì)量在實驗前0～5 500 g的范圍內(nèi)隨機生成,在每次實驗前使用電子秤稱量所需質(zhì)量的棉花。完成實驗和數(shù)據(jù)采集后,使用和2.3節(jié)相同的方法對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理并提取數(shù)據(jù)特征,并標注每次實驗的真值。

4.2 重復(fù)驗證實驗

為驗證改進后的傳感器和檢測模型的性能是否穩(wěn)定,先在同訓練集相同的實驗條件下進行重復(fù)驗證實驗。

共進行2組實驗,設(shè)置喂棉速度為0.2 m/s,風機輸入頻率為30 Hz,按照提前確定的質(zhì)量進行實驗。兩組實驗數(shù)據(jù)預(yù)處理后,將實驗數(shù)據(jù)輸入前文訓練好的模型后,輸出檢測結(jié)果。

計算2組實驗檢測值的相對誤差,并將結(jié)果按照每次實驗對應(yīng)的喂棉質(zhì)量從低到高進行排列后,得到相對誤差直方圖和相對誤差絕對值趨勢曲線,如圖15所示。在前25次實驗,喂入棉花質(zhì)量小于1 250 g時,誤差大多數(shù)為負值,即檢測結(jié)果偏小,對于此現(xiàn)象,可能是由于傳感器的檢測通道之間存在間隔,較小的棉花喂入量使棉花可能從間隔處流經(jīng),沒有使輻射減弱,導(dǎo)致丟失產(chǎn)量信息。還可以看到隨著實驗棉花質(zhì)量的增加,檢測值的相對誤差呈現(xiàn)減小趨勢,且最后穩(wěn)定在5%附近,符合實際生產(chǎn)的應(yīng)用。

圖15 檢測值相對誤差

對2組實驗檢測結(jié)果進行評價,2組實驗的平均絕對誤差(MAE)分別為24.08、22.24 g,平均絕對百分比誤差(MAPE)為6.52%和6.02%。實驗結(jié)果與驗證集數(shù)據(jù)結(jié)果基本吻合,說明該傳感器的性能穩(wěn)定,可復(fù)現(xiàn)檢測結(jié)果。

4.3 不同風機風速下檢測實驗

為檢驗采棉機在田間工作時風機風速改變對檢測結(jié)果的影響,通過改變變頻器的輸出頻率而調(diào)節(jié)風機風速,3組實驗分別設(shè)置3種不同的變頻器輸出頻率為30、35、40 Hz,每次實驗的喂棉時間5 s保持不變。

不同風速下的檢測值殘差箱線圖如圖16所示。前2種風速下的檢測結(jié)果殘差中心線基本在0附近波動。但可以觀察出,隨著風速增加,檢測結(jié)果的殘差有向負值變化的趨勢,尤其是風機輸入頻率為40 Hz時,該現(xiàn)象更為明顯。對于該現(xiàn)象,可能是由于傳感器采樣頻率不高,但隨著風速增加,棉花經(jīng)過測產(chǎn)傳感器時間變短,導(dǎo)致一些棉花信息漏采,而出現(xiàn)檢測值較真實值偏小的現(xiàn)象。

圖16 不同風速下檢測值殘差箱線圖

還可以看出,隨著風速增大,殘差的分布也越來越分散,且風速越大,殘差極大、極小值也越突出,但從誤差絕對值看,最大絕對誤差為96.58 g,基本符合檢測要求。

對3種風速下的檢測結(jié)果進行指標評價,結(jié)果如表3所示。在喂棉速度不變的情況下,風機輸入頻率為40 Hz時平均檢測誤差最大,為9.21%;3種風速下平均檢測誤差8.33%,檢測結(jié)果基本符合預(yù)期。

表3 不同風機風速下檢測結(jié)果

5 結(jié)論

(1)對現(xiàn)有采棉機測產(chǎn)傳感器存在的問題進行優(yōu)化,分別對其結(jié)構(gòu)和封裝材料進行改進,并重新選型了光傳感器,增加可變電流控制模塊等。

(2)針對在檢測模型時不能很好地應(yīng)對田間復(fù)雜環(huán)境的問題,本文嘗試隨機森林回歸模型,在分析其檢測表現(xiàn)后,提出麻雀算法優(yōu)化的隨機森林回歸模型。最后通過驗證表明,該模型決定系數(shù)R2為0.99,在測試集的平均絕對百分比誤差(MAPE)為6.34%。

(3)臺架實驗表明,改進后的傳感器和檢測算法穩(wěn)定性較好;且在不同風速下,最大誤差9.21%,平均誤差8.33%,檢測效果良好,說明改進后的傳感器和檢測方法能滿足采棉機田間作業(yè)時的監(jiān)測要求。