水稻收获打捆一体机打捆试验研究

2019-05-27刘春香段宝成衣淑娟张泽璞刘财勇

农机化研究 2019年11期

刘春香，段宝成，衣淑娟，张泽璞，刘财勇

(1.黑龙江工程学院，哈尔滨 150008；2.黑龙江八一农垦大学工程学院，黑龙江大庆 163319)

0 引言

水稻是我国四大商品粮之一[1]，种植面积大、产量高，也是我国居民的主要食用商品粮。水稻稻秆结构疏松、质软、密度小、运输不方便[2]。由于我国在打捆方面发展较晚，配套机械还存在不足，打捆机械设计多参照国外机械且理论不健全[3-6]。虽然国外机械较为健全，工作性能稳定，但是其高昂的价格当前还不能被农户所接受[7-9]。由于常规的打捆需在水稻收获后二次进地捡拾作业，造成了压地破坏土壤[10]及水稻秸秆的露天焚烧，污染环境，浪费能源[11-12]。为了从根本上解决水稻秸秆回收的难题，研制出了水稻收获打捆一体机，同时进行籽粒收获与秸秆打捆作业，解决了秸秆回收的难题。

为了研究一体机打捆装置工作的性能，对打捆装置进行试验研究，探究各因素对打捆性能指标的影响关系。采用打捆装置试验台进行试验，应用采集系统对试验结果进行收集，为水稻收获打捆一体机的动力选择及工作参数选择奠定基础。

1 打捆试验台组成及工作原理

水稻收获打捆一体机打捆装置试验台由打捆装置、动力装置、输送装置、检测系统与控制装置等组成，如图1所示。打捆装置动力采用45kW电动机为动力源，带动打捆装置进行压捆工作。其主要工作流程为：电动机通过控制装置进行转动，带动输送装置与打捆装置工作；输送装置将秸秆输送到打捆室内，压缩活塞往复运动压缩，将秸秆压缩成高密度的草捆；压缩后的草捆在活塞推动下不断地移动，压缩后草捆带动棘轮转动控制打结器进行打结，后草捆滑出打捆室完成打捆工作。

1.打捆装置 2.输送装置 3.动力装置图1 打捆试验台Fig.1 The baling test rig

2 试验研究

为了探究一体机打捆装置的打捆工作性能，在打捆试验台上进行试验，并依据方草捆打捆机《GB/T 25423-2010》标准进行。选用收获后的水稻秸秆进行试验。试验仪器包括含水率测定仪、自用手推车、电子尺及防护用具等。

2.1 试验设计

打捆试验因素为草捆长度、喂入量及飞轮转速，因素水平编码表如表1所示[13]。

表1 试验因素水平编码表Table 1 Experimental factors and levels

2.2 试验方案与结果

试验方案选择三因素五水平正交旋转组合试验方法[14-15]，选取草捆密度、功耗、压缩力为试验指标，进行23组试验、每组重复5次。试验结果取平均值。试验方案与结果如表2所示。

表2 试验方案与结果Table 2 Test scheme and results

续表2

应用Design-Expert8.0软件对试验结果进行数据处理，草捆密度方差分析结果如表3所示，功率消耗方差分析结果如表4所示，压缩力方差分析结果如表5所示。

表3 草捆密度方差分析Table 3 Variance analysis of density bales

由表3中的分析结果可知：F1F0.01(5，8)显著，方程有意义。获得自变量对草捆密度y1回归方程为

y1=-659.71+0.89X1+102X2+10.97X3-

0.00061X12-24.42X22-0.075X32

表4 功耗方差分析Table 4 Variance analysis of power consumption

由表4中的分析结果可知：F1F0.01(5，8)显著，方程有意义。获得自变量对功耗y2回归方程为

y2=272.56-0.139X1-29.36X2-4.916X3+

0.00011X12+2.722X22+0.02962X32+0.2704X2X3

表5 压缩力方差分析Table 5 Variance analysis of press

续表5

由表5中的分析结果可知：F1F0.01(5，8)显著，方程有意义。获得自变量对功耗y3回归方程为

其中，X1为草捆长度(mm)；X2为喂入量(kg/s)；X3为飞轮转速(r/min)。

应用贡献率法判断各因素对目标草捆密度y1、功耗y2、压缩力y3的影响，对二次回归方程方程可求得回归系数的方差比，应用方差比结果可求得回归方程各因素对评价指标的贡献率值的大小[16-17]。

求得草捆密度回归方程各因素的贡献率为Δ1=2.372，Δ2=2.198，Δ3=2.291。贡献率Δ的值大小关系为：Δ1>Δ3>Δ2；各因素对草捆密度指标影响关系为草捆长度>飞轮转速>喂入量。

求得功耗回归方程各个因素的贡献率为Δ1=2.264，Δ2=2.404，Δ3=2.639；贡献率Δ值大小关系为Δ3>Δ2>Δ1；各因素对功耗指标影响关系为飞轮转速>喂入量>草捆长度。

求得压缩力回归方程各个因素的贡献率为Δ1=2.595，Δ2=2.298，Δ3=2.115。贡献率Δ值大小关系为Δ1>Δ2>Δ3，各因素对压缩力指标影响关系为草捆长度>喂入量>飞轮转速。

3 响应曲面分析

应用Design-Expert软件对回归方程进行分析后，固定一个因素为0水平，考察其中两个因素对草捆密度的影响，分别获得双因素对性能指标的响应曲面图[18-20]，考察其它两个因素对指标的交互作用影响。

3.1 草捆密度响应曲面分析

在草捆长度与喂入量两个因素对草捆密度y1的交互作用影响时，将飞轮转速设置为75r/min。获得草捆长度与喂入量响应曲面图，如图2所示。

在草捆长度与飞轮转速两个因素对草捆密度的交互作用影响时，将喂入量设置为2kg/s，获得草捆长度与飞轮转速响应曲面图，如图3所示。

图2 草捆长度与喂入量对草捆密度响应曲面图Fig.2 The response surface diagram of Baling length and feeding volume to baling density

图3 草捆长度与飞轮转速对草捆密度响应曲面图Fig.3 The response surface diagram of Baling length and flywheel speed to baling density

在喂入量与飞轮转速两个因素对草捆密度的交互作用影响时，将草捆长度设置为700mm，获得喂入量与飞轮转速响应曲面图，如图4所示。

由图2可知：在飞轮转速为75r/min、喂入量一定时，草捆密度随着草捆长度增大呈现出先快速增长随后缓慢降低；当草捆长度一定时，草捆密度随着喂入量增加呈现出先逐步增长后快速下降的趋势；当草捆长度为720mm、喂入量为2.1kg/s时，草捆密度有最大值，为170.76kg/m3。

由图3可知：在喂入量为2kg/s、飞轮转速一定时，草捆密度随着草捆长度增大呈现先急剧增大后逐步减小趋势；当喂入量一定时，草捆密度随着飞轮转速增大呈现出先增大后逐步减小趋势；当草捆长度为720mm、飞轮转速为78r/min时草捆密度有最大值为169.4kg/m3。

图4 喂入量与飞轮转速对草捆密度响应曲面图Fig.4 The response surface diagram of feeding volume and flywheel speed to baling density

由图4可知：在草捆长度为700mm、飞轮转速一定时，草捆密度随着喂入量增大呈现先快速增大后变化较为缓慢趋势；当喂入量一定时，草捆密度随着飞轮转速增大呈现先增大后减小；当喂入量为2.2kg/s、飞轮转速为78r/min时，草捆密度有最大值170.8kg/m3，二者交互影响关系较明显。

3.2 功耗响应曲面分析

在草捆长度与喂入量两个因素对功耗的指标交互作用影响时，将飞轮转速设置为75r/min，获得草捆长度与喂入量响应曲面，如图5所示。

图5 草捆长度与喂入量对功耗响应曲面Fig.5 The influence of the length and feeding amount of the bales on the power consumption

在草捆长度与飞轮转速两个因素对功耗指标的交互作用影响时，将喂入量设置为2kg/s，获得草捆长度与飞轮转速的响应曲面，如图6所示。

图6 草捆长度与飞轮转速对功耗响应曲面Fig.6 The influence of the length of the bales and the speed of the flywheel on the power consumption

在喂入量与飞轮转速两个因素对功耗指标的交互作用影响时，将草捆长度设置为700mm，获得喂入量与飞轮转速的响应曲面图，如图7所示。

由图5可知：在飞轮转速为75r/min、喂入量一定时，功耗随着草捆长度增加呈现出先较为平稳后缓慢增加；当草捆长度一定时，功耗随着喂入量增加呈现先缓慢降低后较为平稳；当草捆长度为700mm、喂入量为2.1kg/s时，功耗有最小值，为17.606kW。

由图6可知：当喂入量为2kg/s、飞轮转速一定时，功耗随着草捆长度增加呈现出先较为平稳后缓慢增大；当草捆长度一定时，功耗随着飞轮转速的增加呈现出缓慢降低后增长趋势；当草捆长度为680mm、飞轮转速为76r/min时，功耗有最小值为17.596kW。

由图7可知：在草捆长度为700mm、飞轮转速一定时，功耗随着喂入量增加呈现先降低后增大的趋势，降低趋势较为平缓；当喂入量一定时，功耗随着飞轮转速的增加功呈现先缓慢降低随后快速增大；当喂入量为2kg/s、飞轮转速为76r/min时，功耗有最小值，为17.44KW。

3.3 压缩力响应曲面分析

在草捆长与喂入量两个因素对压缩力指标的交互作用影响时，将飞轮转速设置为75r/min，获得草捆长度与喂入量的响应曲面图，如图8所示。

图8 草捆长度与喂入量对单位面积压缩力响应曲面Fig.8 The influence of the length and feeding amount of the bales on the pressure

在草捆长度与飞轮转速两个因素对压缩力指标的交互作用影响时，将喂入量设置为2kg/s，获得草捆长度与飞轮转速的响应曲面图，如图9所示。

在喂入量与飞轮转两个因素对压缩力指标的交互作用影响时，将草捆长度设置为700mm，获得喂入量与飞轮转速响应曲面图，如图10所示。

由图8可知：当飞轮转速为75r/min、喂入量一定时，压缩力随着草捆长度增大呈现先缓慢增大后快速降低；当草捆长度一定时，压缩力随着喂入量的增大呈现出先逐步增大后较为平缓；当草捆长度为720mm、喂入量为2.2kg/s时，压缩力有最大值，为121.068kPa。

由图9可知：在喂入量为2kg/s、飞轮转速一定时，压缩力随着草捆长度的增加呈现出先逐步增加后变化较为平缓；当草捆长度一定时，压缩力随着飞轮转速增大呈现出先缓慢增加后变化平缓；当草捆长度为710mm、飞轮转速为78r/min时，单位面积压缩力有最大值，为121.157kPa。

图9 草捆长度与飞轮转速对压缩力响应曲面Fig.9 The influence of the length of the bales and the speed of the flywheel on the pressure

图10 喂入量与飞轮转速对压缩力响应曲面Fig.10 The Influence of feed volume and flywheel speed on pressure

由图10可知：在草捆长度为700mm、飞轮转速一定时，压缩力随着喂入量增大呈现出先逐步增长后较为平缓；当喂入量一定时，压缩力随着飞轮转速增加先增加而后有降低的趋势；当喂入量为2.1kg/s、飞轮转速为78r/min时，单位面积压缩力有最大值，为121.78kPa。

3.4 试验方案优化

通过对打捆装置多因素试验研究，获得了两两因素对性能指标草捆密度、功耗、压缩力的交互作用影响规律，为了得到打捆作业的最佳参数组合，利用Design-Expert软件，对草捆密度、功耗、压缩力回归方程进行优化分析，采用综合目标函数法对各个回归方程优化求解，建立数学模型，综合各个指标考虑试验因素的条件及范围，得到非线性规划求解数学模型为

应用Design-Expert8.0软件对二次回归方程进行综合目标函数求解，当草捆密度最大、功耗最小、压缩力最大且各个因素水平在-1～+1水平之间时，得到综合目标函数下的最佳参数方案为：草捆长度为720mm、喂入量为2kg/s、飞轮转速为78r/min，获得最佳参数下性能指标为草捆密度169.8kg/m3、功耗为17.59kW、压缩力为121.46kPa。

3.5 试验验证

根据对二次回归方程的最佳参数组合，进行验证试验。验证试验使用秸秆为同一时间收获后的水稻秸秆，含水率为30%～40%，其它条件一定。草捆长度取720mm、喂入量圆整取2kg/s、飞轮转速圆整取80r/min，试验重复5次，试验结果取平均值。获得最优参数下验证试验性能指标结果为：草捆密度为165.8kg/m3，功耗为18.35kW、压缩力为118.57kPa。验证试验结果与软件优化结果相近，误差均在5%以内，试验结果满足方草捆作业质量标准，满足作业质量要求与能源消耗要求。