基于声信号的隔膜泵施药量监测方法研究*

2022-06-20田勇丁素明薛新宇徐阳孙竹焦雨轩

中国农机化学报 2022年6期

田勇，丁素明，薛新宇，徐阳，孙竹，焦雨轩

(农业农村部南京农业机械化研究所，南京市，210014)

0 引言

施药量监测系统是施药机械的重要组成部分，是当前作业区域施药信息的实时反馈，同时是实现按需施药、精准施药的基础和重要前提。国内施药机械依旧处于相对落后局面[1-3]，且受田间农情、工况、环境等因素影响大，经常出现部分地区施药量不足、部分地区过量施药的现象[4]，若不对其进行施药量监测工作，将严重影响作物的生产质量。

流量计监测法是当下施药机械最常用的施药量检测方法，由流量计提供的施药量参数可使机手直接掌握施药信息，有效避免局部施药量过大或过小的问题，像涡轮流量计[5]、和电磁流量计[6]都已是应用较为成熟的流量计。然而在复杂的田间环境中工作时，受机身振动的影响，流量计监测法经常出现“测不准”现象，影响作业效果。药箱液位监测法也是使用较多的施药量监测方法，然而在进行植保作业时，受环境、地形、惯性等因素影响，药箱内的药量一直处在一个动态变化的过程之中，因此针对药箱液位的测量是一个非常复杂的过程[7-8]。为此学者展开了大量的研究，刘洋洋等[9]使用LDY02型电容式液位传感器监测记录药箱液面高度，监测和实际液位误差控制在5%以内。周志艳等[10]提出了提出气压式药箱液位无线监测的解决方案，采用空心气管作为间接测量媒介，利用混合数字滤波算法和陀螺仪角度数据消除了植保无人机内液面波动引起的误差，大幅度提高了植保无人机药箱液位监测法的监测精度。然而施药机械药箱薄壁上通常会挂有农药液滴，造成药箱的测量液位小于实际的药箱液位，导致测量不准。上述施药量监测系统均采用嵌入式传感器监测的方法，受农药的理化性质(如浓度、腐蚀性、悬浮颗粒)等影响，嵌入式流量传感器的使用寿命通常都很短。于是诸多学者展开了基于声信号处理的流量测试方法，Makwiza等[11]在为期1个月的户外用水记录试验中，通过使用小型麦克风和录音机记录的声音文件，实现对户外用水量的监测，这表明了流量与声音之间是存在一定关系的，然而户外水龙头的水流量较大，施药机械的流量较小，与其并没有太大的可比性。Ruiz-Gonzalez R等[12]提出了通过对施药系统喷嘴尖端发出的声音进行处理来提取施药量的方法，这种方法提取精度达到了95%，但是对麦克风的安装位置要求过为严格，距离过近容易被喷雾打湿，过远则难以录制到有效的声音信息。

为解决上述问题，提出一种基于声信号处理的隔膜泵喷洒流量测试方法，主要针对经过隔膜泵的流量进行监测。研究内容共分为三部分：首先录制流量泵工作时的声音并进行声信号处理，提取隔膜泵的工作状态及转速信息；之后通过分析隔膜泵转速与流量、压力间的关系，找出相应的数学模型，得到声信号与施药量间的关系；最后进行基于声信号的隔膜泵施药量监测精度试验，验证本方法的精确度。

1 隔膜泵流量提取方法

1.1 隔膜泵工作原理

隔膜泵由驱动装置、振动隔膜以及进、出液阀等组成，隔膜泵的理论流量Q一般与驱动装置的转速s正相关。

Q=s×Qs0

(1)

其中Qs0为隔膜泵的额定单位流量，然而在实际进行施药作业时，整个系统外接喷头的出口面积A2要远小于输药管路的横截面积A1，因此将会在施药系统中会产生工作压力，这种压力将会引起振动隔膜的弹性形变而导致实际单位流量不等于额定单位流量。为验证隔膜泵流量与出口面积及工作转速的关系，本研究在第2部分进行了隔膜泵转速与流量、压力拟合试验。

1.2 隔膜泵声音信息提取方法

隔膜泵声信号处理主要包括傅里叶变换(FFT)、小波分解(DWT)及端点识别3种方法，将采样到的泵声信号进行小波分解得到高频分量和低频分量，对分解后的低频分量进行短时傅里叶变换以快速准确地得到声信号的幅值和频率等信息；对高频分量进行短时能量提取，以获取隔膜泵的开关状态信息，信号处理流程如图1所示。

图1 声信号处理流程图

1.2.1 基于小波分解的隔膜泵转速提取方法

为提取隔膜泵工作时的转速，采用小波分解的方法对隔膜泵工作时的声音信号进行分析如式(2)所示。

(2)

式中：t——时间；

X(t)——液泵声信号

Ψ(t)——基小波；

a——伸缩因子；

b——平移因子。

其中伸缩因子a的作用是将基波Ψ(t)进行伸缩变动来改变窗的大小，平移因子b的作用是将其在时间轴t上进行移动，来确定X(t)小波分解的时间位置。这样就可以用一族宽度不断变化的基小波来对泵的声信号X(t)进行分析处理，使其在不同频率范围里有不同的分辨率。小波分解原理如图2所示，将泵声信号X(t)分解一次得到低频分量cd1和高频分量d1，第二次分解则保留高频分量d1，继续将低频分量cd1分解为更低频分量cd2和高频分量d2，以此类推，随着分解次数的增加不断分解低频分量，于是

X(t)=d1+d2+d3+…+dn+cdn

(3)

图2 小波分解原理示意图

设离散时间信号的采样频率为fs、DWT的分解层次为j，于是第j层细节系数的分解方法如式(4)所示，由于隔膜泵的主要工作频率在20～50 Hz，于是使用db15小波基对隔膜泵的声信号X(t)进行10层分解，分解结果如图3所示，每层的分解频率范围见表1。

(4)

表1 db15小波分解频率范围Tab. 1 db15 wavelet decomposition frequency range

为提取泵声信号所携带的初始频率信息，对小波分解后的d10层信号进行短时傅里叶变换(STFT)，首先将液泵的声信号进行离散化，设液泵的声音信号X(t)经过采样后为x(n)，n=0，1，…，N-1，其中n为时域采样点序号。分帧会导致声音能量泄露，为了保持信号的短时平稳性，取帧长wlen=32 768，帧移inc=16 384，对液泵声信号进行加窗处理，具体做法为将x(n)与窗函数w(n)相乘，相乘后的结果为ym(n)，如式(5)所示，本研究选用汉宁窗，表达式如式(6)所示。

ym(n)=x(n)×w(m-n)

(5)

(6)

式中：L——窗长。

图3 db15小波分解结果

对ym(n)进行短时傅里叶变换，可以快速得出所需频率的幅值，其STFT频谱图如图4所示，由图4可知隔膜泵此时的工作频率f为27 Hz。值得注意的是，该试验在开放式环境中进行，环境中存在鸟叫声、说话声、脚步声等干扰，但并未对转速的提取结果产生影响。

图4 d10层STFT频谱图

已知隔膜泵工作时的转速s与隔膜泵工作时声信号的原频率f存在以下关系

s=60×f

(7)

为验证经声信号处理的隔膜泵转速提取准确性，通过改变输入功率大小以控制隔膜泵的工作转速，使用频闪仪记录隔膜泵实际工作转速s1，经声信号提取到的转速记为s2，将二者进行对比验证试验。试验结果如表2所示，声信号提取到的隔膜泵转速最大误差为2.8%，平均误差为1.712%，由该方法提取到的流量泵的转速精度已达到使用要求。

表2 测量转速误差表Tab. 2 Measurement tachometer

1.2.2 基于短时能量分析的泵开关状态端点检测方法

泵的声音信号端点检测法就是通过确定隔膜泵工作时声信号的起始点与终止点来获取隔膜泵的开关状态的方法。在端点检测的诸多方法中，短时能量法[13]是一种简单有效的方法，只要计算出泵声信号的短时能量，就能把泵的开关状态区分开来，隔膜泵的第i帧声音信号

yi(n)=w(n)×x[(i-1)×inc+n]

1≤n≤L, 1≤i≤fn

(8)

隔膜泵的第i帧声音信号的短时能量

(9)

为获得隔膜泵的开关状态，对db15小波基分解后的d5～d9层进行短时能量提取，提取结果如图5所示。在无声音信号阶段，短时能量为0，在接入流量泵声信号之后，泵的短时能量阈值有明显跃迁，基于短时能量的算法很好地提取出了流量泵声信号中的振动部分。

为验证短时能量法对隔膜泵开关状态的提取准确性，将短时能量提取到的隔膜泵开关时间与秒表记录的开关时间进行了对比，试验结果如表3所示。基于短时能量的状态提取方法对隔膜泵开始工作时间提取的最大偏差为0.23 s，对隔膜泵停止工作时间提取的最大偏差为0.2 s，对隔膜泵持续工作时间的最大偏差为0.41 s。

(a) 语音波形 (b) d7层短时能量

(e) d6层短时能量 (f) d9层短时能量

表3 短时能量提取时间与秒表记录时间偏差表Tab. 3 Deviation table between short-time energy extraction time and stopwatch recording time

2 隔膜泵转速与流量、压力拟合试验

2.1 试验仪器

为探究隔膜泵声信号与流量间的关系，搭建了开放式施药量测试平台，如图6所示。流量泵选型为XTL-3210隔膜泵，额定电压12 V，额定最大流量6.5 L/min、最大压力0.9 MPa。使用DT2239B闪频测速仪获取流量泵的工作转速，测量准确度为±0.05%，PC894秒表记录隔膜泵的运行时间，监测精度为0.01 s。声音录取设备选用了Schaller723拾音器和SONY ICD-UX570F录音笔，采样频率为44 100 Hz，录制音频以wav格式存储。

图6 开放式施药量测试试验台

2.2 试验设计

1) 通过改变接入喷头的个数及型号改变试验平台的总出口面积。首先接入2个F110-015型喷嘴，实测出口面积0.8 mm2，打开水泵后，通过调整接入电压大小，使水泵电机转速分别稳定在1 600 r/min、1 700 r/min、1 800 r/min、1 900 r/min、2 000 r/min、2 100 r/min，记录管道内实际流量q大小、压力大小并录制对应的声信号。

2) 分别接入3个F110-015型喷嘴、3个F110-02型喷嘴、4个F110-02型喷嘴、3个F110-03型喷嘴(实测出口面积分别为1.2 mm2、1.62 mm2、2.16 mm2、2.46 mm2)，并重复步骤(1)。

2.3 试验结果与分析

由图7压力、流量随水泵转速变化分布图可知，隔膜泵的流量和压力均随转速的增大而增大。通过试验还发现，隔膜泵的最终流量不仅与其工作转速相关，还与接入喷头数量及型号(系统出口面积)呈现较大的相关性。

(b) 流量随水泵转速变化图

分析原因可能是当接入不同类型喷头时，系统内会产生较大的压力，从而引起隔膜泵发生弹性形变，从而单次泵药量发生变化，导致对最终流量产生影响。为探究管道内压力对流量监测产生的影响，设管道内压力为P1，采用伯努利方程

(10)

QS0=A1V1=A2V2

(11)

式中：A1——管道横截面积；

V1——管道内流速；

ρ——管路内流体的密度；

V2——喷头处流速，于是得到压力值

(12)

由于A1≫A2，式(12)可以简化为

(13)

根据式(1)和式(13)得

(14)

因此隔膜泵流量不仅与其转速还与其接入喷头出口面积具有相关性。

为了得到隔膜泵流量、压力与其声信号的原频率f之间具体关系，使用matlab对其进行拟合，形成的拟合曲面如图8、图9所示，并形成隔膜泵流量监测模型拟合公式

Q=-4.663+0.305 4×f+2.368×A2-

4.568 4×10-3×f2-6×10-3×f×A2-

0.437 4×A22

(15)

压力监测模型拟合公式

P=0.131 8+0.039 5×f-0.450 1×A2-

5.356 8×10-4×f2-4.441×10-4×f×

A2+0.082 8×A22

(16)

则隔膜泵时间t内的总施药量

(17)

式中：q1——监测流量。

图8 水泵流量与转速、口面积的曲面

图9 水泵压力与转速、出口面积的曲面

表4 流量曲面、压力曲面的拟合误差Tab. 4 Fitting error of flow surface and pressure surface

3 基于声信号的隔膜泵流量监测试验

为验证基于声信号的隔膜泵施药量监测方法的监测精度，选用了两组喷嘴组合进行了2 min总施药量监测验证试验，1组接入F110-015型喷嘴3个，2组接入F110-03型喷嘴2个。

3.1 流量监测试验结果

固定隔膜泵的输入转速1 800 r/min，由于系统流量较小，涡轮流量计无法对其进行精确的监测，因此使用电子秤收集并记录隔膜泵工作10 s、30 s、60 s、90 s、120 s总流量，并与基于声信号的隔膜泵流量监测方法测得的施药量进行对比，监测试验结果如表5所示，流量监测的最大偏差为4.2%、平均偏差为2.85%，证明了隔膜泵的声信号带有足够的流量信息，可以通过这种方法实现对隔膜泵的流量监测。

3.2 压力监测试验结果

通过改变隔膜泵的输入功率来改变隔膜泵的转速，将声信号处理提取到的转速s2与总出口面积带入式(16)得到隔膜泵的监测压力，并与实际测得的压力进行对比，基于声信号的隔膜泵压力监测试验结果如表6所示，压力监测的最大偏差为4.17%、平均偏差为1.47%。

表5 实际测量的流量与监测流量对比Tab. 5 Comparing the actual measured flow rate versus the fitted flow rate

表6 实际测量的压力与拟合压力对比Tab. 6 Actual measured pressure comparison with the fitted pressure

3.3 讨论

经过上述内容，本研究可得出以下发现：(1)隔膜泵的声信号带有足够的流量信息，通过对隔膜泵声信号进行处理，可以得到最终施药量，这与JacobsHe等[14]通过声信号处理的方式获取水龙头流速与流量所得出来的结论一致，且由于施药系统流量小，施药过程相对稳定，这种方法对隔膜泵流量提取结果的误差远远小于对水龙头流量提取结果的误差；(2)该方法是一种相对低成本的施药量监测方法，作为非嵌入式的施药量监测方法避免了对施药系统的破坏，只需将麦克风及录音笔安装在流量泵表面即可完成对施药量的监测工作；(3)该方法可以实时工作，当在MATLAB中执行该声信号处理中，只需要不到5 s中即可完成60 s的声信号处理工作，且该方法的监测精度在5%以内，达到了使用要求；(4)试验环境为开放式环境，脚步声、说话声、鸟叫等对测量结果均未产生明显影响，这可能是因为录音频率44 100 Hz，而使用小波变换提取转速时，只针对d9、d10层进行提取，也就是保留21～86 Hz的频率段，排除其他频率段所携带的信息，从而屏蔽了绝大多数噪声干扰。