风筛式清选装置预测模型的构建与分析

李树兵，李清华，王 成

（1.滨州市农业科学院，山东 滨州 256600；2.东营市第二中学，山东 东营 257000）

风筛式清选装置广泛应用于各类谷物联合收获机中，是小麦、大豆等收获时谷壳分离的主要设备，曲柄、离心风机、贯流风机的运行参数是风筛式清选装置关键参数，其转速如何匹配直接影响到风筛式清选装置作业的清选性能［1，2］。目前，风筛式清选装置清选性能不断提升，但随着影响清选能力因素的增多，再通过正交试验等方法来确定部件参数组合越来越困难［3-15］。因此，本研究构建了一种基于BP神经网络的风筛式清选装置预测模型，以期实现预先设置出较优的清选指标，并利用该预测模型逆向计算出清选指标的风筛式清选装置各关键部件运行参数。

1 整体结构与参数确定

图1 为试验所用风筛式清选装置，本研究确定的试验因素为曲柄转速、离心风机转速、贯流风机转速，清选指标为含杂率、损失率、功耗。其中，曲柄转速决定振动筛往复运动的频次，离心风机、贯流风机是构建清选室内气流场的关键设备，清选指标是评价清选性能的重要依据。

图1 风筛式清选装置试验台

曲柄转速值：曲柄驱动选用额定功率为1.5 kW，额定转速为3 000 r/min 的无级自动调节伺服电机，转速调节范围为0～3 000 r/min，曲柄转速可由式（1）确定：

式中，i为主动轮与从动轮传动比；n1为主动轮转速，r/min；n2为从动轮转速，r/min；D1为主动轮直径，mm；D2为从动轮直径，mm；曲柄转速调节范围为0～500 r/min。

离心风机、贯流风机转速值：驱动均选用额定功率为2.5 kW，额定转速为1 500 r/min 的无级自动调节伺服电机，电机输出轴带动风机主动轮转动，然后经风机胶带带动风机从动轮转动进而带动风机转动，转速调节范围为0～1 500 r/min。

为减少试验影响因素，将喂入量、离心风机倾角、振动筛倾角设为定值，试验因素数值在各参数最大转速值40%～70%选取，试验因素值参数组合通过正交试验获得。

参考有关风筛式清选装置已有的研究成果，选择离心风机倾角为27°，筛面倾角为9.5°，喂入量设为2.5 kg/s。

2 清选试验与数据处理

试验设备：风筛式清选装置试验台。

试验物料：传统脱粒方法得到的小麦混合物，包括小麦子粒、颖壳等。

试验过程：将试验物料喂入进料口，确定各试验因素的参数并输入控制器，各关键部件运行参数设置和读取可在控制界面完成，如图2 所示。

图2 风筛式清选装置控制界面

清选试验：为获取构建BP 神经网络模型的样本数据，根据风筛式清选装置各关键部件的转速范围，每个试验因素选择出多组不同转速值，设置好参数后，进行不同组合的清选试验。每次试验后均将清选后掉入收集格中的物料称量后计算出清选指标值，最后优选出50 组试验组合（表1）。

表1 风筛式清选装置试验组合

续表1

以清选指标（含杂率、损失率、功率）为输入，以试验因素（曲柄转速、离心风机转速、贯流风机转速）为输出，在MATLAB 软件中使用BP 神经网络工具箱进行样本数据设置并进行归一化处理，使数据保持在0～1 范围内。运算时样本数据会重新打乱顺序并自动划分出 Training 样本、Validation 样本、Test 样本。其中所设置样本得划分比例为全部样本的60%作为网络输入训练使用，20%作为确认样本，另外20%作为测试样本。

3 模型构建与分析

利用MATLAB 神经网络工具箱构建BP 神经网络模型，实现由输入到输出的非线性映射，其数学模型为：

网络结构如图3 所示。

图3 神经网络结构

BP 神经网络由多层构成，层与层之间全连接，同一层之间的神经元无连接，多层网络设计使BP 网络能够从输入中挖掘更多的信息，完成更复杂的任务。虽然网络层数越多可以降低预测误差，但同时也使网络复杂化。本研究选择的BP 神经网络层数选为3，即输入层、单隐含层和输出层。BP 神经网络虽然可以包含一到多个隐含层，不过单个隐含层的网络可以通过适当增加神经元节点的个数实现任意非线性映射，因此单个隐含层即可满足要求。隐含层节点数对BP 网络的性能有很大影响，一般较多的隐含层节点数可以带来更好的性能，但也导致了训练时间过长。在实际运用中，需要根据经验公式确定隐含层神经元个数，然后再通过网络训练结果确定出隐含层神经元个数。常用的经验公式为：

式中，M为隐层节点数，m为输出层的神经元个数，n为输入层的神经元个数，a为 1～10 之间的常数，计算可得M取值范围为4～13。

隐层节点数可通过比较M取不同值时BP 神经网络模型训练后的Test值和All值来确定。

训练时其他参数设置：训练最大步数设置为5 000，选择的收敛精度为0.001，即10-3。用的训练数据为表1 中经过数据归一化处理后的1 到50 组的数据。分别设置M=4、5、6、7、8、9、10、11、12、13，经过多次网络训练后得到的Test值、All值见表2。

表2 BP 神经网络模型训练参数值

由表 2 可知，当M=6 时，Test 值与 All 值和的平均值最大，差平均值相对较小，单独比较Test 值和All 值时也是相对最优的，最终确定出BP 神经网络结构为输入层节点数为3，单隐含层节点数为6，输出层节点数为3。当M=6 时的网络训练过程如图4所示，训练结果如图5 所示。

图4 神经网络训练过程

图5 神经网络训练结果

4 模型数据预测

通过在BP 神经网络模型中输入3 组经过归一化处理的较优清选指标值（含杂率、损失率、功耗），得到3 组对应的数据，再将该组数据通过反归一化得到实际的试验因素值（曲柄转速、离心风机转速、贯流风机转速），较优清选指标值的选取按以下进行，具体指标值参考NYT 995—2006 标准，如表3 所示。

表3 含杂率指标

风筛式清选试验装置较优含杂率取值应符合表3 中全喂入式指标，在指标值范围内取3 组含杂率数据作为较优含杂率，取值方法及结果见表4。

表4 较优含杂率取值

损失率指标值见表5。

表5 损失率指标

风筛式清选试验装置较优损失率取值符合表5中Ⅰ等级指标，在指标值范围内取3 组含损失率数据作为较优损失率。取值方法及结果见表6。

表6 较优损失取值

风筛式清选装置各试验因素（曲柄转速、离心风机转速、贯流风机转速）运行参数需要较大的调节范围，且需要电动机在低速时输出较大转矩，高速时输出较小转矩，此时电机可选恒功率输出工况。

驱动电机扭矩转速特性见图6。较优的功率消耗可在电机总额定功率附近选取，选取的3 组较优功耗取值见表7。

图6 驱动电机扭矩转速特性

表7 较优功耗取值

将较优的含杂率、损失率、功耗数据按规律组合（含杂率高时，损失率低；反之，含杂率低时，损失率就高），以清选指标（含杂率、损失率、功耗）为输入，以试验因素（曲柄转速、离心风机转速、贯流风机转速）为输出，进行样本数据设置，并将数据进行归一化处理（表8）。

表8 输入数据

依据BP 神经网络构建的预测模型，输入一个较优清选指标值就能得到匹配该值的最佳试验因素组合。在神经网络中输入表8 中B 列下的3 组清选指标值（含杂率、损失率、功率），得到表9 中C 列下的试验因素值（曲柄转速、离心风机转速、贯流风机转速），再将该3 组值反归一化得到D 列下试验因素值。

表9 输出数据

5 试验与验证

为验证所构建BP 神经网络模型预测出试验因素值的准确性，需要进一步进行清选试验验证。

设置喂入量2.5 kg/s、离心风机倾角27°、振动筛倾角9.5°，将表9 中D 列下的3 组预测试验因素值输入风筛式清选装置试验台控制台，第一组设置：曲柄转速235.8 r/min，离心风机转速886.2 r/min，贯流风机转速852.6 r/min；第二组设置：曲柄转速245.8 r/min，离心风机转速849.5 r/min，贯流风机转速861.7 r/min；第三组设置：曲柄转速265.1 r/min，离心风机转速862.6 r/min，贯流风机转速845.4 r/min，设置试验参数，试验物料依旧选用传统脱粒方法得到的小麦混合物，包括小麦子粒、颖壳等，再用风筛式清选装置试验台进行清选试验，清选指标结果见表10。

表10 清选试验值

再将表8 中A 列下的较优清选指标值与表10中E 列下的清选指标值对比，分析结果见表11。试验得出的测量值与所对应指标的较优值数据极为接近，能够证明先设定含杂率、损失率和功耗指标，再反推出试验因素（曲柄转速、离心风机转速、贯流风机转速）运行参数时，预测模型具有较好的适应性。

表11 验证试验偏差值

6 小结

通过风筛式清选装置试验数据，运用BP 神经网络构建模型，实现由含杂率、损失率、功率到曲柄转速、离心风机转速、贯流风机转速的逆向预测。训练后的预测模型呈现出的训练样本、确认样本、测试样本拟合图像具有良好的相关性，并能达到预定的目标误差。运用该模型进行数据预测，并将预测数据输入风筛式清选装置再次进行了清选试验，得到的试验结果值与预测模型输入值对比，偏差较小，说明该预测模型具有一定的有效性。