玉米青贮收获机多参数检测系统设计与试验

2023-03-07汪凤珠刘阳春毛文华王吉中姜含露

农业机械学报 2023年1期

汪凤珠赵博刘阳春毛文华王吉中姜含露

(1.中国农业机械化科学研究院集团有限公司，北京 100083; 2.土壤植物机器系统技术国家重点实验室，北京 100083)

0 引言

由于玉米青贮收获具有最佳收获期短、作业农时要求高的特点，玉米青贮收获机械正朝着大喂入量、大功率、宽割幅和高效率的方向发展，这对作业过程中的数据支持提出了更高的要求[1]。

近年来，国内外学者针对玉米青贮收获机作业参数检测开展了相关研究[2-10]。目前的研究主要是检测单一或者几个机器参数，检测数据之间相对独立，缺乏系统性的作业质量及部件工况基础数据，无法进行关联分析，难以支撑玉米青贮收获机多参数融合的性能分析与综合评估方法研究。玉米青贮收获机的性能验证仍然依赖人工田间检测试验[11-14]。

针对上述问题，本文根据玉米青贮收获机田间作业性能的实时检测与作业评价需要，基于CAN总线网络[15-17]与虚拟仪器技术，设计基于多源信息传感的整机多参数综合检测系统，完成玉米青贮收获机作业质量、关键部件工况、发动机输出等作业参数的同步采集与数据分析，以期为玉米青贮收获机的作业性能综合评估、整机优化设计分析等提供快速有效手段[18-20]。

1 系统构成

为了实现自走式玉米青贮收获机的性能评估及作业参数优化，构建了整机田间多参数综合检测系统，系统总体框架主要包括作业质量检测装置、整机工况检测装置、作业位置与速度检测装置、信号采集装置、车载终端装置和远程数据库系统，如图1所示。作业质量检测装置主要实现玉米青贮田间收获过程中收获生产率、割茬高度等作业质量相关参数的快速检测；整机工况检测装置主要实现玉米青贮收获机关键机械部件和液压部件的工况检测，包括割台部件、切碎辊部件、抛送风机部件、籽粒破碎辊部件、行走部件、发动机部件的转速与扭矩检测，以及喂入部液压泵的压力与流量检测；作业位置与速度检测装置主要应用GPS/北斗双模定位模块实现玉米青贮收获机田间收获过程中实时作业位置以及作业速度的检测；信号采集装置主要实现各个传感器的硬件采集和本地传输；车载终端装置主要实现作业质量数据及整机工况数据的软件采集和分析处理，并动态数字化显示整机的参数检测结果与性能评价结果，同时通过4G网络实时传输作业数据至远程数据库系统，为玉米青贮收获机作业数据的实时远程收集提供技术支持。

图1 系统总体框架Fig.1 Overall framework of system

2 关键参数检测方法与装置

2.1 作业质量检测方法

用于评估自走式玉米青贮收获机作业是否合格的相关指标包括：收获生产率达到设计值95%，割茬高度低于150 mm，收获损失率低于3%，切碎长度标准草长率高于85%。鉴于标准草长率、收获损失还未有直接有效的参数检测手段，本文仅针对收获生产率和割茬高度的检测方法开展研究。

2.1.1收获生产率

收获生产率是评价玉米青贮收获机的重要作业指标，是影响切碎效果的关键因素。收获生产率太大，玉米青贮植株喂入过快，割台部件和喂入部件容易发生堵塞故障，影响总体收获进度，同时长时间的超负荷收获作业，容易造成作业部件疲劳损坏，并影响发动机寿命。收获生产率过小将直接影响作业效率，另一方面也影响青贮的切碎效果，使切碎长度或者切碎均匀性达不到预期要求。

玉米青贮收获机只有1个物料入口和1个物料出口，其收获生产率与喂入辊入口处的喂入量相等。通过分析可得，玉米青贮收获机的实时收获生产率为

t=3.6Bvsρ

(1)

式中t——收获生产率,t/hB——喂入辊宽度,m

s——喂入辊开度,mv——喂入速率,m/s

ρ——压实密度,kg/m3

其中，喂入辊开度s由安装在喂入机构浮动辊与定辊之间的位移传感器进行实时测量。喂入速率v近似等于喂入辊的圆周速率，由安装在上喂入辊和下喂入辊的转速传感器进行实时测量。而压实密度ρ受多种因素影响，主要包括玉米青贮的作物含水率、压实装置内的干物质质量和喂入辊压力等因素[21]。本文对于相同地块条件下的收获生产率检测，不考虑作物含水率、作物品种的影响，近似认为玉米青贮的压实密度为常量，对检测模型进行简化。对于作物特性差异大的地块，需要对检测模型重新标定，确定校准系数后进行测量。

在玉米青贮收获机的喂入机构中，各喂入滚筒设计有相同的理论线速率，则玉米青贮喂入速率v为

(2)

式中D1——前上喂入辊有效直径，m

D2——前下喂入辊有效直径，m

n1——前上喂入辊转速，r/min

n2——前下喂入辊转速，r/min

通过整理可得，收获生产率t计算式为

t=β(D1n1+D2n2)s

(3)

式中β——标定系数，由田间标定试验确定

因此，本文利用拉线式位移传感器测量浮动式喂入机构的喂入辊开度，结合编码器测量的前上喂入辊转速和前下喂入辊转速，实现玉米青贮收获机收获生产率的实时检测，传感器安装如图2所示。

图2 喂入辊开度和转速测量传感器安装图Fig.2 Mounting diagram of feed roller displacement and feeding speed measurement

2.1.2割茬高度

割茬高度指玉米青贮收获后，留在地块中的禾茬顶端到地面的高度。本文应用拉线式位移传感器测量割台液压缸伸长量，并基于最小二乘拟合算法建立割茬高度与割台液压缸伸长量的线性关系模型，割茬高度计算公式为

h=a1+a2r

(4)

式中h——割茬高度，mm

r——割台液压缸伸长量，mm

a1、a2——常量，通过标定试验确定

2.2 工况参数检测方法

割台、切碎辊、抛送风机、籽粒破碎辊、行走轴和喂入部液压泵是玉米青贮收获机的核心工作部件，其工况在线检测数据是判定部件状态与故障工况的关键信息之一，若部件工作负荷过大，则容易发生阻塞故障，给驱动部件造成严重影响；若部件工作负荷过小，则部件处于不饱和工作状态，喂入量不足，影响总体收获效率。

2.2.1机械部件工况

用于评估机械部件状态的工况参数主要包括旋转工作轴的转速和扭矩，旋转工作轴的功率计算公式为

(5)

式中Pm——旋转轴功率，kW

n——旋转轴转速，r/min

T——旋转轴扭矩，N·m

在安装方式方面，传统的扭矩转速传感器需要采用断轴方式将传感器串联到动力源与负载之间，传感器联轴器两端的同心度无法保证，增加了原有机械系统的不稳定性。因此，本文采用多种新型安装结构的转速与扭矩传感器，包括轴上加贴应变片、延长轴和替换带轮等3种方式，根据玉米青贮收获机关键部件的结构特点和安装空间，分别设计相应的扭矩和转速传感器，以满足不同安装位置的转速、扭矩和功率检测需求。

在检测原理方面，采用经过特殊设计定制的旋转型应变式扭矩传感器，应用应变桥电测技术，在被测弹性轴上将专用的测扭应变片用应变胶粘贴上组成应变桥，通过非接触的方式由设在传感器上的特殊环形变压器为应变桥电路提供电源，将应变桥测得的弹性轴微弱受扭信号进行放大、电压/频率转换(V/F)，使其受到的扭矩与测到的频率成正比关系，最后用微功耗信号耦合器代替环形变压器非接触地输出5～15 kHz频率信号，其内部还带有基于光电码盘的转速测量装置，如图3所示(虚线框表示旋转部分，其余为固定部分)。

图3 关键部件转速与扭矩测量原理图Fig.3 Principle of speed and torque measurement

传感器的现场安装如图4所示，行走轴和割台采用轴上加贴应变片式扭矩传感器。切碎辊和抛送风机采用替换带轮式扭矩传感器，即通过弹性模量系数较好的材料制作动力轮，替换原有的带轮，应用测扭应变片获得动力轮的弹性形变情况，从而间接获得被测轴的扭矩。籽粒破碎辊采用延长轴式扭矩传感器，即通过改造带轮结构，改变动力传输路线，断开负载轴与主动带轮之间的动力传输，负载轴的轴头嵌入至传感器的旋转轴套内，带轮首先驱动扭矩传感器的内侧旋转轴，再由扭矩传感器的外侧旋转轴将动力回传至负载轴，由粘贴在扭矩传感器轴上的应变桥间接获得被测轴处的负荷信息。

图4 转速与扭矩传感器安装图Fig.4 Installation of speed and torque sensors

同时，为了验证扭矩传感器的静态测量精度，利用CX-5825转矩标准台，通过向静校台横梁两侧放置不同的标准砝码，设置扭矩加载值为测量量程的0、±20%、±40%、±60%和±100%，进行正负扭矩的静态标定试验。标定完成后，通过不同测量位置、安装方式和不同量程的3个扭矩传感器进行静态测量试验，结果表明，各扭矩传感器的静态检测绝对误差为-3.38～2.85 N·m，相对误差在±0.5%内，扭矩传感器的测量精度达到检测要求。

2.2.2液压部件工况

用于评估液压部件状态的工况参数主要包括液压管路压力和液压管路流量，采用差压式液压压力传感器和超声波式液压流量传感器进行液压传动功率的测量，如图5所示。液压部件功率计算公式为

图5 液压部件工况检测传感器安装图Fig.5 Mounting diagrams of hydraulic working condition measurement sensor

(6)

式中Ph——液压部件功率，kW

Δp——液压泵出入口压力差，MPa

q——液压管路流量，L/min

2.3 作业数据采集方法

系统各路传感器的输出类型主要包括12 V扭矩频率信号、12 V转速脉冲信号、NPN电压输出型脉冲信号和4～20 mA电流信号，如表1所示。本文基于PIC26K80控制器，设计了基于CAN总线输出的7通道频率采集模块和8通道模拟量采集模块，构建了车载CAN通道网络，用于各路传感器的硬件信号采集，满足了系统总体的数据采集需要。

表1 系统主要传感器性能参数Tab.1 Main sensors performance parameter

3 系统软件设计

应用LabVIEW图形化开发工具开发了车载数据采集软件[22-23]。软件界面主要包括机器工况显示模块、作业定位显示模块、作业质量及评价结果显示模块、发动机数据显示模块，如图6所示。

图6 车载数据采集软件界面Fig.6 Software interface of online data acquisition

在软件底层实现上，运用多线程同步机制，集成实现各软件功能模块，主要包括系统初始化、界面操控交互、数据更新、数据接收、数据发送、异常检测与通信恢复、定位数据接收、DTU远程传输、数据实时存储和系统退出等功能，系统软件流程如图7所示。

图7 系统软件流程图Fig.7 Flow chart of system software design

车载数据采集软件利用CAN总线、UART串口等多种接口方式实现检测参数的实时获取和远程传输。同时，通过周期性地发出符合CAN2.0B协议的远程数据查询帧，并接收和解析各采集控制器返回的数据帧，根据ID更新相应传感器的监测数据，从而实现各路传感器数据的实时显示及保存。同时，为了适配青贮收获机车载CAN网络下高速的数据帧流量，车载数据采集软件采用多队列缓存、批量化处理和通信异常检测等机制实现数据收发流程，能够在田间作业环境下，有效提高CAN数据实时处理效率和数据通信可靠性。

4 试验设计与结果分析

4.1 田间试验条件

为了检验玉米青贮收获机多参数测试系统在田间环境下的稳定性与可靠性，于2019 年9月，在山东省诸城市某村地块进行了系统的田间性能试验。试验机型为山东五征集团有限公司的9HQ-4500型自走式青贮收获机，试验作物为直立状态的饲用全株青贮玉米，收获作业选择在生长期一致、秸秆无倒伏、茎秆含水率65%～75%的条件下进行。各传感模块机上安装位置如图8所示。

图8 玉米青贮收获机传感模块机上安装位置图Fig.8 On-board installation location of sensors in corn silage harvester1.北斗定位模块 2.车载监测终端 3.行走转速和扭矩测量模块 4.喂入开度测量模块 5.割台高度测量模块 6.喂入转速测量模块 7.割台转速和扭矩测量模块 8.切碎辊转速和扭矩测量模块 9.抛送风机转速和扭矩测量模块 10.喂入液压压力测量模块 11.喂入液压流量测量模块

4.2 田间试验方法

为了获取不同作业参数下的多组田间试验数据，将地块按照长35 m、宽4.5 m划分为多个试验组，每个试验组按照玉米青贮收获机作业行方向，设置为预加速区(20 m)、收获测定区(10 m)和停止作业区(5 m)。其中，预加速区和停止作业区的玉米青贮作物已经预先收割。

试验过程为：先操作玉米青贮收获机进入预加速区，调整机器参数(包括喂入挡位、割茬高度、收获速度等)为预定值后，操控各机器部件进入额定作业状态，并使作业速度由0逐渐加速至设定收获速度；待整机稳定运行后，玉米青贮收获机恒速进入收获测定区，以4.5 m满割幅开始玉米青贮收获试验，同时由4名试验人员携带尼龙接料布跟随玉米青贮收获机，接取收获测定区里抛送筒抛出的所有玉米青贮物料，玉米青贮收获机收获10 m后到达停止作业区停止，等待机器中物料全部抛送出后结束试验。每组试验过程中，车载多参数测试系统全程连续采集机器的作业数据。试验后，对所有该试验组接取的物料进行称量，用于计算实际收获生产率，试验现场如图9所示。

图9 系统田间试验现场图Fig.9 Actual scene of system field test

4.3 关键参数测试

4.3.1机械工况测量验证

4.3.1.1空载检测

选择一天中的不同时段，独立开展8组青贮试验样机的田间空载测试，进行扭矩参数测量的动态稳定性和重复性验证试验。每组试验时，玉米青贮收获机保持在原地启动，将圆盘式折叠割台展开后，驾驶员操作手油门至最大位置，保持发动机为额定转速工作，并操纵工作部离合器和液压泵控制手柄，使割台部件、喂入辊、切碎辊、抛送风机进入空载运行工况。等待15 s，待机械系统稳定后，启动自动参数测试系统，按照采样频率20 Hz连续采集空载工况数据，采集时间为1 min，每组采集数据1 200条，绘制不同试验组下的各部件扭矩数据箱线图如图10所示。

图10 空载扭矩检测结果Fig.10 Test results of no-load conditions

从图10可以看出，各机器部件空载扭矩在不同试验组间均值差异性不大于0.75 N·m，试验组内重复性测量最大极差为1.28 N·m，最大变异系数为0.012。割台的空载扭矩范围为21.2～22.3 N·m，均值为21.7 N·m，切碎辊的空载扭矩范围为18.1～20.1 N·m，均值为18.9 N·m，抛送风机的空载扭矩范围为46.1～47.6 N·m，均值为46.9 N·m。且从检测结果序列的分布形态上分析，各试验组的偏态系数处于-0.03～0.46，绝对值均小于0.5，大多数位于0附近，说明检测结果不偏斜，检测值较为对称地分布在均值的两侧，两端极值少。各试验组的峰态系数处于2.0～2.9，均小于3，呈现平峰分布[24]，说明检测序列尾部较轻，异常离群点较少，数据波动性小。试验结果表明：系统扭矩参数田间检测的动态稳定性和重复性较好。

4.3.1.2整机工况检测

按照4.2节方法，在长势均匀的同一玉米青贮地块，开展不同工况下的整机扭矩及转速测量性能验证试验。玉米青贮收获机分别以低速(1～2 km/h)、中速(2～3 km/h)和高速(3～4 km/h)开展田间收获作业，得到其中3组不同车速下的整机扭矩及转速测量结果如图11所示。

图11 不同车速时玉米青贮收获机整机工况检测田间试验结果Fig.11 Field test results of silage harvester working conditions at different harvesting speeds

由图11可知，在预加速区，车速由0逐渐加速至预定作业速度，速度检测值总体较为稳定，存在轻微波动。其原因在于，机器受土壤平整度及地面割茬等的影响，行走驱动轮存在一定的滑转、滑移现象。在收获测定段，机器开始有玉米青贮植株喂入，由于收获状态的改变和作业负荷的突然增加，车速呈现不同程度瞬时的下降后，较快恢复至原有的作业速度。在部件工作转速方面，发动机、割台、切碎辊等作业部件的工作转速相比空载工况有小幅度的降低，抛送风机的工作转速相比空载工况有小幅度的增加，其原因在于，抛送风机的作用对象为经切碎辊切碎后的沿刀尖方向高速旋转抛出的玉米青贮物料，物料自身具有较高的初始进入速度，一定程度上增加了作业部件的作业速度。在部件工作扭矩方面，所有部件的工作扭矩相比空载工况均有较高幅度的增加，扭矩变化幅值按照作业部件排序，从大到小依次为发动机、切碎辊、抛送风机、割台内轴、割台外轴。同时，随着作业速度的增加，各部件转速的降低幅度和各部件扭矩增加幅度逐渐增大，如表2、3所示。另一方面，转速参数呈现平稳变化，而扭矩参数呈现起伏变化，而且随着作业速度的增加，各部件的扭矩波动幅度更趋于平缓，扭矩数据检测值跳动更小。其原因在于，随着作业速度的提高,玉米青贮作物的喂入量显著增加，提高了收获过程玉米植株喂入的连续性和均匀性，减少了玉米青贮秸秆对机械系统的撞击，整机负载系统更趋于稳定，使得作业部件进入更为稳定的作业状态。因此，较小喂入量下的扭矩数据变异较大，而较大喂入量下的扭矩数据稳定性较好。试验结果表明：在田间收获作业条件下，所研发的玉米青贮收获机参数检测系统能够实时稳定地采集整机工况数据，田间动态测量结果与机器实际作业工况持续保持一致，满足玉米青贮收获机的田间参数动态检测需求。

表2 田间不同工况下作业部件转速测量结果Tab.2 Rotating speed measurement results at different harvesting speeds r/min

表3 田间不同工况下作业部件扭矩测量结果Tab.3 Rotating torque measurement results at different harvesting speeds N·m

4.3.2液压流量测量验证

液压流量的测量位置为喂入部液压泵，选用Linde HPV105-02L柱塞式变量泵，其液压流量计算公式为[25]

(7)

式中Q——液压泵实际流量，L/min

kt——液压泵传动比，由机械结构确定

ne——发动机输出转速，r/min

V——液压泵排量，mL/r

ηv——液压泵容积效率，主要受泵工作压力影响，由泵特性曲线确定

试验时，操纵凸轮控制机构的斜盘转角为100%，实现100%排量，即V为105 mL/r。同时调节油门，使发动机转速分别为600、1 200、1 800、2 100、2 270 r/min(实际调节误差不超过设定值的±10%)，将系统测得的液压流量测定值和计算的液压流量实际值进行对比，得到测量结果如表4所示，液压流量测量的最大相对误差为1.13%，额定作业工况下的相对误差为0.53%，满足液压工况参数的田间检测需求。

表4 液压流量测量结果Tab.4 Measurement results of hydraulic flow

4.3.3收获生产率测量性能

4.3.3.1喂入参数动态检测结果

按照4.2节试验方法，在喂入挡位2下，得到喂入机构的两组工作参数动态变化曲线，如图12所示。在收获测定区，随着玉米青贮作物连续喂入，上喂入辊转速稳定保持在165 r/min附近，下喂入辊转速稳定保持在208 r/min附近，喂入辊开度呈现动态起伏变化，且随着作业速度的增加，试验组的平均喂入开度显著增加。

图12 喂入辊参数田间检测结果Fig.12 Field test results of feed roller parameters

4.3.3.2田间标定与测量试验

通过设定不同的喂入挡位和不同的作业速度，按照4.2节开展青贮收获，进行8组不同喂入量下的田间标定试验。每组试验中，由系统自动检测获得上喂入辊转速n1、下喂入辊转速n2和喂入辊开度s，由人工接样、称量和计时计算得到青贮的实际收获生产率t。试验结束后，以t/(D1n1+D2n2)作为因变量，以喂入辊开度s作为自变量，根据公式(3)，二者存在线性关系。因此，采用一元拟合回归算法建立标定模型为

t=2.903 36(D1n1+D2n2)s

(8)

即标定系数为2.903 36，模型回归系数为0.89。收获生产率测量的平均相对误差为11.1%，可为玉米青贮收获机收获生产率的动态检测提供有效技术手段。

4.3.4割茬高度测量性能

4.3.4.1标定试验

控制割台从最高位置逐渐变化至最低位置，再逐渐恢复到最高位置，选取行程中的12个测量点，将割台液压缸伸长量传感器检测的数据与人工检测的割茬高度数据进行最小二乘标定，标定结果为

h=5.118r-618.89

(9)

结果表明：割茬高度的在线测定值与人工检测值呈现线性关系，决定系数R2为0.998，拟合度高，所设计的割台液压缸伸长量传感器在测量割茬高度时具有较高的准确性。

4.3.4.2田间测量

每个试验组结束时，在工作幅宽上选取左、中、右3点测定玉米青贮的割茬高度，取均值作为该测量点处的割茬高度实际值，与经传感器检测获得的割茬高度测量值进行比较，试验结果如表5所示，测量最大相对误差为4.78%，测量精度能达到田间割茬高度的实时检测需求。