谷物联合收获机自动测产系统设计—基于变权分层激活扩散模型

杨春华，杨　玲

(保山学院，云南 保山　678000)



谷物联合收获机自动测产系统设计—基于变权分层激活扩散模型

杨春华，杨玲

(保山学院，云南 保山678000)

摘要：为了使联合收割机具有自动测产功能，提出了一种基于变权分层激活扩散的产量预测误差剔除模型，并使用单片机设计了联合收获机测产系统。测产系统的主要功能是：在田间进行作业时，收割机可以测出当前的运行速度、收获面积及谷物的总体产量。数据的采集使用霍尔传感器和电容压力传感器，具有较高的精度。模拟信号的处理选用了ADC0804差分式A/D转换芯片，可以有效地克服系统误差，数据传送到单片机处理中心，对每一次转换都进行一次判断，利用变权分层激活扩散模型剔除误差较大的数据，通过计算将数据最终在LCD显示屏进行显示。将系统应用在了收割机上，通过测试得到了谷物产量的测量值，并与真实值进行比较，验证了系统的可靠性。

关键词：联合收割机；测产系统；变权分层；激活扩散

0引言

随着农业机械自动化水平的提高，我国传统农业得到了飞跃式的发展，农业智能化水平也有了显著提高。粮食生产与国家经济命脉息息相关，对国家的政治和经济都会产生非常大的影响，因此对于粮食产量的预测具有重要的意义。联合收割机在收获过程中，可以在收割机上安装传感器等数据采集仪器，通过对结构的改进，设计出粮食的产量预测系统。本文通过对现有测产系统的改进，提出了一种基于变权分层激活扩散的产量预测误差剔除模型，并使用单片机设计了联合收获机测产系统，是一种粮食总体产量的预测的新方法。

1联合收获机自动测产装置机械结构

谷物联合收割机自动测产装置主要分布在粮仓位置，使用传感器对粮食产量信息进行采集。粮食经过卸粮槽从粮仓卸下，粮仓内的粮食在流出时利用刮板刮平，使粮食在充满整个粮槽的宽度方向流出。当粮食流动时，计量刮板在粮食的作用下摆动，其摆动的角度α利用角度传感器可以测量。自动测产装置总体机械原理结构如图1所示。

1.卸粮槽　2.导粮板　3.转角传感器　4.连杆　5.测速轮

利用自动测产计量装置可以实时计算出粮食流出时的厚度，其表达式为

h=H-Lcosα

(1)

其中，H为卸粮槽的垂直于粮食流的高度；L为导粮板的长度；α为导粮板的摆动角度。粮食的流出速度v可以利用测速轮测量，最终粮食瞬时流量可以表示为

Q=hvB

(2)

其中，B为卸粮槽的宽度。假设粮食的密度为ρ，则粮食流量的瞬时表达式为

w=Qρ

(3)

通过对时间积分，即可以得到卸粮的质量，则

W=∫wdt

(4)

计算得到粮食的质量后，测量出粮食的面积，便可以计算粮食的具体产量。面积与割幅宽度和行驶距离有关，割幅宽度可以通过超声传感器进行测量，其原理如图2所示。

1.植株丛边缘　2.发射波　3.回声　4.传感器　5.分禾器

超声波传感器的测量精度较高，用在割幅的测量上较为理想。传感器安装在分禾器上，可以测量麦丛边缘到分禾器的距离，其测量原理是传感器发出超声波之后，超声波遇到障碍物后反射回来；超声波反射回来后被传感器接收，通过折返的时间延迟可以计算出障碍物到收割机的距离。超声波的测量频率为1次/s，可以计算出实时的收割宽度，利用公式最终计算出收割面积。

收割面积的表达式为

为验证模型和模拟结果的准确性，根据文献[29]设置初始条件，经模拟得到的合成气成分与文献值比较，结果见图2。可知模拟值与文献值几乎一致，该模拟较准确地的反映了合成气的组成，搭建的模型可较好地对联合 CO2捕集的生物质化学链气化制备合成气过程进行热力学平衡分析。

S=Nc1c2D

(5)

其中，N为收割宽度；c1为地轮转过的脉冲数；c2为脉冲常数；D为地轮当量直径。粮食产量的测量时会存在误差，本研究利用变权分层激活扩散的方法对误差进行剔除，其流程如图3所示。

1.植株丛边缘　2.发射波　3.回声　4.传感器　5.分禾器

当传感器完成数据采集后，将采集的信息在保存前进行误差判断，判断方法为变权分层激活扩散方法，对合理的数据进行保存；如果数据不合理，则对数据进行二次判断，对二次判断后合理的数据进行保存，对仍然不合理的数据进行剔除。

2变权分层激活扩散模型

为了提高粮食计量的精确性，在测量粮食流量时，可以通过神经网络方法对记录数据进行误差校准，及时进行误差补偿。在粮食流量的测量过程中，其数值是不断更新的，因此关系权值wij可以使用动态更新权值，其表达式为

(6)

其中，wij(n)为关系权值的平均值；wij(n+1)为根据新的计量数值记录得到的更新权值。变权分层扩散的基层激活原理图如图4所示。

图4　层次激活扩散过程基层激活原理图

分层激活扩散过程分为基层激活和扩散层激活，Ra和Rb表示初始激活的计量误差节点。根节点pr为其他有关系的根节点传递激活值之和，其表达式为

(7)

其中，pi为当前节点的初始激活产量记数值误差；pj为与根节点联系的节点激活误差值；wij为二者的权值关系；cs为传递过程的衰减系数。

(8)

其中，pu为当前层节点和上层节点相关的计数激活值；pj为节点在同一层相关的误差激活值；wuf和wij分别表示二者的权值关系；cd为衰减系数，扩散的层数越多，cd的值越小。

图5　扩散层激活原理图

3硬件和软件部分设计

根据自动测产装置的设计需求，利用变权分层激活扩散模型对硬件和软件部分进行设计。在硬件部分的设计过程中，采用模块化设计，主要包括测速电路、主控器、信号采集和放大电路、A/D 转换电路和液晶显示电路等，其组成如图6所示。

图6　系统硬件设计图

信号的采集电路选用霍尔传感器，安装在收割机测速轮上，当检测到磁场变化时，霍尔传感器输出1个高电平脉冲信号，其结构如图7所示。

图7　霍尔传感器结构图

霍尔传感器的工作基于磁效应原理，本次设计的霍尔传感器体积较小，有3个引脚，包括电源、信号输出引脚和接地端，如图8所示。

图8　传感器结构原理图

为了提高谷物联合收割机的测产系统精度，使用传感器测重的方法输出谷物质量，和流量计量方法进行对比，测产系统的精度主要取决于传感器的精度。传感器选用压力传感器，压力传感器在选用时需要考虑精度、灵敏度和安装环境等一系列因素。综合考虑，选择电容传感器作为称重传感器，其软件流程如图9所示。

图9　软件部分设计流程

软件部分主要包括I/O端口的初始化、定时计数器初始化及外部程序的开启，完成数据采集后判断数据采集是否结束。如果采集结束，则在LCD输出数据结果。

4联合收获机自动测产性能测试

收获机自动测产系统的性能可以通过设计样机进行测试，在普通联合收割机上，按照本文的原理设计测产系统后，利用单片机技术对系统进行控制，并通过软件编程引入变权分层激活扩散模型。测试样机如图10所示。

图10　收割机测试过程示意图

利用测产系统的传感器可以采集得到产量的模拟信号，模拟信号经过A/D转换可以直接输出数字信息，数字信息由LCD显示屏读出。A/D转换的过程如图11所示。

图11　A/D转换流程图

为了使传感器输出计算机可以直接处理数据，需要对模拟数据进行A/D转换，对每一次转换都进行一次判断，利用变权分层激活扩散模型剔除误差较大的数据，然后完成对数据的存储。

表1为利用联合收获机进行测产得到的测试结果。由表1可以看出：预测值和真实值的结果比较接近，说明变权分层激活扩散模型在测产过程中对误差的判断较为准确，从而提高了装置的可靠性。

表1　联合收获机测产系统测试结果

5结论

1)基于变权分层激活扩散误差剔除理论，采用单片机、霍尔传感器和电容压力传感器，设计了一种新的谷物联合收割机测产系统，并将其装载到了联合收割机上；使用ADC0804差分式A/D转换芯片设计了模数转换器，并设计了数据结果输出的LCD显示屏。

2)在普通的联合收割机上装载了测产系统，对谷物的实际产量进行了测试，并将测试结果和实际值进行了对比。由结果对比可以看出：测产系统得到的测试值和实际值基本吻合，从而验证了测产系统的可靠性。

参考文献：

[1]严隽薇,黄勋,刘敏,等.基于本体用户兴趣模型的个性化推荐算法[J].计算机集成制造系统,2010, 16(12):2757-2762.

[2]乐承毅,代风,吉祥,等.基于流程驱动的领域知识主动推送研究[J]. 计算机集成制造系统,2010, 16(12):2720-2727.

[3]石美红,王婷,陈永当,等.基于业务过程和知识需求的知识推送系统[J].计算机集成制造系统,2011, 17(4): 882-887.

[4]廖开际,叶东海,席运江.基于相关反馈的个性化知识服务模型研究[J].图书情报工作,2010(8): 103-107.

[5]介战.我国谷物随机损失率测试展望[J]. 农机化研究,2009,31(7):5-9.

[6]周利明,张小超,刘阳春,等.联合收获机谷物损失测量 PVDF 阵列传感器设计与试验[J].农业机械学报,2010,41(6):167-171.

[7]李俊峰,介战. 联合收割机谷物损失测试研究探讨[J].农机化研究,2007(12):248-250.

[9]梁振伟,李耀明,赵湛,等.切纵流联合收获机夹带损失监测方法[J].农业工程学报,2012,28(S2):179-183.

[10]李耀明,梁振伟,赵湛,等.联合收获机谷物损失实时监测系统研究[J]. 农业机械学报,2011,42(S1):99-102.

[11]徐立章,李耀明,李洪昌,等.纵轴流脱粒分离-清选试验台设计[J]. 农业机械学报,2009,40(12):76-79.

[12]唐忠,李耀明,赵湛,等.夹带损失传感器不同安装位置对籽粒检测精度的影响[J].农业工程学报,2012,28(10):46-52.

[13]张玉龙,欧阳斌林,等.基于GPS技术的收获机监测系统的研究[J].农机化研究,2010,32(1):37-39.

[14]周贤龙,朱瑞祥,周贤娟,等.基于传感器技术的谷物联合收获机清选损失监测系统[J].农机化研究,2012,34(2):85-87.

[15]仇华铮,陈树人,张林林.谷物产量智能测产监测器的设计与试验[J].农机化研究,2013,35(2):130-133.

[16]周俊,刘成良.平行梁冲量式谷物质量流量传感器信号处理方法[J].农业工程学报,2008,24(1): 183-187.

[17]陈树人,杨洪博,李耀明,等.双板差分冲量式谷物流量传感器性能试验[J].农业机械学报,2010,41(8):171-174.

[18]黄小英,陈树人.基于GPS技术的联合收割机测速探索[J].农机化研究,2009,31(12):155-157.

[19]刘丽,王翔.基于MCS-51单片机的转速测量系[J].测量测试技术,2007,34(3):58-60.

[20]范传阳,聂诗良.基于单片机的转速测量及输出4～20mA电流的系统设计[J].西南科技大学学报, 2012,27(1):74-76.

[21]张小超,胡小安,张爱国,等.基于称重法的联合收获机测产方法[J].农业工程学报, 2010,26(3):125 -129.

[22]高建民,李扬波,郝磊斌,等.压电式谷物质量流量传感器设计及试验[J].江苏大学学报,2011, 32(2):129-133.

[23]王薄,李民赞,张成龙,等.冲击式谷物流量传感器设计与性能试验[J].农业机械学报,2009,40(S1):52-56.

[24]陈树人,仇华铮,李耀明,等.谷物流量传感器试验台的设计与试验[J].农业工程学报,2012,28(16):41-46.

[25]程伟,刘国璧.灰色系统理论在粮食产量预测中的应用[J].湖南工程学院学报,2008,18(3):64-66.

[26]郭庆春,何振芳,李力.基于BP神经网络的粮食产量预测模型[J] .湖南农业科学,2011(17):136-138.

[27]周永生,肖玉欢,黄润生.基于多元线性回归的广西粮食产量预测[J].南方农业学报,2011,42(9):1165-1167.

Automatic Test Design for Production System of Grain Combine Harvester—Based on Variable Weight Stratified Activation Diffusion Model

Yang Chunhua,Yang Ling

(Baoshan University, Baoshan 678000 , China)

Abstract：In order to make the combine harvester with automatic measurement and production function, a new output forecasting error eliminating model is proposed based on variable weight stratified activation diffusion. The main function of the measuring system is that the harvester can measure the current operating speed, harvest area and the total output of grain, when the machine works in the field. Datas are collected by using a Holzer sensor and a capacitive pressure sensor, which has a higher accuracy. ADC0804 differential A/D conversion chip is selected, which can effectively overcome the system error, the data is transmitted to the processing center of single chip microcomputer. The data is used to determine the error of the variable weight stratified activation diffusion model, and the data will be displayed in the LCD display.The system was applied to the harvester,and the measured value of grain output was obtained by test.The reliability of the system was verified by comparing with the real value.

Key words：combine harvester; measuring system; variable weight slicing; activation and diffusion

中图分类号：S225.3

文献标识码：A

文章编号：1003-188X(2016)12-0232-05

作者简介：杨春华(1973-)，男，云南施甸人，副教授，硕士。通讯作者：杨玲(1976-)，女，云南大理人，副教授，硕士，(E-mail)yangling1976@qq.com。

基金项目：云南省自然科学基金项目(2014FB040)

收稿日期：2015-09-11