联合收割机液压装置监测系统的设计及试验

余宏军,文 灏

(宜春职业技术学院,江西 宜春 336000)

0 引言

联合收割机液压系统的执行部件主要包括割台、转轮、输送机和脱粒滚筒等,各部件的工作状态直接影响联合收割机的工作性能。然而,国内收割机自动化水平不高,在作业过程中经常发生系统故障,导致工作效率降低。目前,我国联合收割机的性能监测大多采用单参数仪表监测的形式,监测对象主要包括行走速度、发动机工况及进给量等,监测精度低,可靠性难以保证,无法及时发现联合收割机的故障。

国外联合收割机监控技术相对成熟。John Deere开发的监测系统实现了对工作速度、喂入量、脱粒率和工作部件工作状态的实时在线监测。Case New Holland开发的AFS系统能够实时监测作物质量、脱粒率和谷物水分含量,并可形成谷物收获产量图。Claas公司开发的RDS系统可以实现收割机的实时操作控制。梅西·弗格森开发的Field Star系统可以实现对运行信息的远程监控,并具有系统自诊断功能。陈进等人设计开发了适合联合收割机作业现场的视频监控系统,实现了机载和远程监控的结合。郑世宇利用微处理器和LCD实现了联合收割机作业状态数据的实时显示以及作业过程监控系统的集成。针对液压系统故障对整机工作状态的重要影响,杨艳霞等人设计了基于虚拟仪器的液压系统状态检测系统,可以实现快速检测和故障预警。

目前,我国联合收割机的自动化水平仍然较低,作业过程监控系统不完善,容易发生故障,工作效率不高。为了解决这一问题,本研究确定了影响联合收割机高效收获作物的主要液压执行器部件,分析了联合收割机割台、螺旋输送机、输送槽和脱粒滚筒的在线监测和故障报警方法;同时,采用多传感器监测技术实现多源传感器数据融合,设计了联合收割机液压执行机构在线监测系统,及时、高效地为驾驶员田间作业时提供联合收割机操作参数的实时监控,减少故障的发生,提高了联合收割机的工作效率。

1 联合收割机液压监测系统的设计

首先,建立了联合收割机切割机、传动通道、油缸等关键部件的主扭矩模型,并基于多传感器融合理论和数据挖掘方法,使用了扭矩传感器、位移传感器、速度传感器和应变传感装置。选择合适的硬件和软件,设计了联合收割机液压执行机构在线监测系统,总体方案如图1所示。

基于对联合收割机液压系统的模拟分析,在主减速器的相应位置安装了流量传感器、压力传感器、位移传感器和扭矩传感器等应变传感装置。液压系统的监控点如图2所示。每个传感器收集并监控联合收割机液压系统和执行部件的工作状态,采集所得的数据经过处理后传输到工控机;检测到的流量、压力、位移等相关参数信息显示在显示屏上,根据界面显示判断联合收割机液压执行元件的工作状态,同时实现故障判断。压力传感器主要安装在油缸和电机的液压油路中,为了减少传感器对流道的影响,通过全流量安装将其连接到油道。通过系统进行调试,使系统压力小于30MPa,满足监控系统的要求。流量传感器采用螺纹连接,安装在系统进油口;温度传感器采用螺纹连接,安装在系统回油口,调试系统使油温测量范围控制在10～200℃范围内,满足监测系统的要求。转速传感器主要安装在拨禾轮电机和脱粒滚筒电机上。调试系统最终满足速度测量范围0～3600r/min、集管静态沉降监测0～500mm的要求。

图2 液压监测系统监测点示意图Fig.2 Schematic diagram of the monitoring points of the hydraulic monitoring system

2 液压监测系统软件设计

LabVIEW 2016软件(美国德克萨斯州奥斯汀美国国家仪器公司)可用于编程和设计联合收割机液压执行器部件的在线监测系统。系统持续监测CAN总线网络上传输的测量数据,读取visa配置串口数据并分析处理,通过接口实时显示和保存联合收割机各液压执行器的工况参数,再进行故障逻辑判断;当联合收割机发生故障时,系统将立即发出报警信号。该软件直接在车载计算机上运行,方便驾驶员及时获取和处理故障。

在线监测系统的软件设计主要包括着陆界面设计、前面板设计、程序设计、程序调试和运行,总体框架如图3所示。主要工作原理为:联合收割机启动时,监测系统先进行自检。当检测到联合收割机出现故障时,发出报警;当未检测到故障时,驱动数据采集卡对传感器采集的数据进行分析和处理,最终存储数据,方便驾驶员实时查看和调用。当系统正常运行时,界面显示各监测点的工作状态;当液压部件工作异常时,系统会提示故障报警。

图3 软件设计的总体结构示意图Fig.3 Schematic diagram of the overall structure of the software design

3 故障报警系统的设计

基于IMF的能量分布和时域特性,构造了特征向量分析,并将支持向量机用于收割机液压系统的故障诊断。首先,通过希尔伯特变换和巴特沃斯滤波谱对液压系统的实时监测信号进行分析,得到其特征向量;然后,根据控制方案图和控制流程图设计了矢量机,以对系统故障状态进行分类和识别。根据正常状态、液压回路压力调整、脱粒滚筒速度调整和其他调整4种调整模式对故障状态进行分类,建立4个分类器SVM0、SVM1、SVM2和SVM3,每两个分类器的归一化模式设置为[0,1]。其中,1表示对应的故障,0表示其他故障状态。表1为4种调整分类器的样本识别方法。

表1 4种调整分类器的样本识别方法概况Table 1 Overview of sample identification methods for the four tuned classifiers

4 试验结果与分析

4.1 试验材料与方法

2020年9月,以Lovol GN60联合收割机(Lovol重工股份有限公司,中国潍坊)为试验样机,进行了收割作业试验,测试联合收割机液压执行器在线监测系统的性能。试验期间,温度为23℃,湿度为16%,风向为东南风,风力2级,作物生长均匀良好。

首先,启动系统,在机载终端上设置额定参数如下:集束螺旋机的转速为145r/min,集束螺旋输送机的转速为200r/min,输送槽的转速为400r/min,脱粒滚筒的转速为920r/min,前进速度为2m/s。在逐渐将各旋转部件提高到设定的额定速度后,根据收割作业过程,保持动力踏板和各旋转部件的功率不变;然后,前进速度从0提高到2m/s,观察主要工作部件的参数变化。结果表明:随着喂入量的增加,螺旋机、输送槽和脱粒滚筒的扭矩从初始值0逐渐增加,各自的转速略有下降,但仍保持最佳运行状态;当压力、温度、扭矩、转速的值超过设定的合理范围时,系统界面上相应的报警指示灯亮起红色,提示驾驶员及时处理。

4.2 结果与分析

4.2.1工况参数试验结果

根据试验数据,得出机器行进速度与联合收割机时间的关系曲线,如图4所示。脱粒滚筒、输送滑槽和收割台螺旋输送机的转速与时间的关系曲线如图5所示。脱粒滚筒、输送滑槽和收割台螺旋输送机的扭矩和时间之间的关系曲线如图6所示。

图4 机器行进速度与时间的关系曲线Fig.4 Machine travel speed versus time curve

图5 脱粒滚筒、输送槽和割台螺旋输送机的转速与时间的关系曲线Fig.5 Speed versus time curves for threshing drum, conveyor chute and cutting table screw conveyor

图6 脱粒滚筒、输送槽和割台螺旋输送机的扭矩与时间的关系曲线Fig.6 Torque versus time curves for threshing drum, conveying chute and cutting table screw conveyor

4.2.2 故障测试结果

在自然情况下,收获作业期间的故障是不可预测的。因此,本研究在试验过程中人为设置了故障条件,识别具体的故障现象,以验证故障报警的准确性。故障设置如表2所示。其中,脱粒滚筒故障测试重复200次,螺旋输送机和输送罐故障测试分别重复100次。联合收割机的故障报警如表3所示。报警错误包括两种情况:一种是在线监测系统未报警的运行故障;另一种是报警的故障部分不是实际运行故障部分。

表2 故障设置概况Table 2 Overview of fault settings

表3 联合收割机故障报警情Table 3 Combine harvester fault alarm situation

5 结论

1)利用多传感器监测技术和数据挖掘理论,实现了多源传感器的数据融合,达到了多参数实时采集的目的。

2)基于LabVIEW设计了合理、高效、完整的软件分析模块,实现了收割机主要工况参数的实时显示和故障报警装置。

3)田间试验结果表明:在线监测系统运行正常,具有较高的故障诊断准确率和较短的自动诊断时间,可以应用于田间生产。