氣吸式排種器性能試驗(yàn)及預(yù)測(cè)分析

那曉雁，趙春雁，孫士明，張兆國(guó)*

(1.昆明理工大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，云南 昆明 650500；2.東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040；3.黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械工程科學(xué)研究院，黑龍江 哈爾濱 150081)

排種器是精密播種機(jī)的核心部件，分為機(jī)械式和氣吸式2 種[1]。機(jī)械式排種器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，但對(duì)種子尺寸要求高，排種頻率低，無(wú)法適應(yīng)高速作業(yè)的要求[2–5]；氣吸式排種器具有省種、不傷種、播種均勻性好、易實(shí)現(xiàn)精密播種等諸多優(yōu)點(diǎn)[6]。

氣吸式排種器在播種玉米種子時(shí)，受到轉(zhuǎn)速、工作中的撞擊和振動(dòng)、前進(jìn)速度、種箱剩余種子數(shù)量等因素的影響，試驗(yàn)狀況復(fù)雜多變，需建立一種評(píng)價(jià)模型對(duì)氣吸式玉米精密排種器合格率進(jìn)行預(yù)測(cè)。筆者采用2BQ 系列玉米播種機(jī)，對(duì)4個(gè)玉米品種進(jìn)行播種試驗(yàn)，檢測(cè)氣吸式排種器的性能，通過(guò)回歸預(yù)測(cè)法[7]和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[8]建立了氣吸式玉米排種器合格率的預(yù)測(cè)模型，現(xiàn)將結(jié)果報(bào)道如下。

1 材料與方法

1.1 材料

2BQ 系列播種機(jī)由哈爾濱沃爾科技有限公司生產(chǎn)，其氣吸式排種器的排種盤(pán)有30個(gè)吸孔，排種盤(pán)直徑215 mm，風(fēng)壓–6.6 kPa。供試玉米種子：杜玉一號(hào)(馬齒大粒，黑龍江省杜爾伯特蒙古自治縣種子管理站)、龍單38(馬齒小粒，黑龍江省農(nóng)科院玉米研究所)、先玉335(圓形大粒，鐵嶺先鋒種子研究有限公司)；鑫鑫6 號(hào)(圓形小粒，黑龍江省鑫鑫種子有限公司)。供試種子的物理參數(shù)列于表1。

表1 玉米種子的物理參數(shù) Table 1 Physical parameters of the corn seed

1.2 方法

檢測(cè)試驗(yàn)臺(tái)采用JSP–12 排種器性能檢測(cè)試驗(yàn)臺(tái)(黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械工程科學(xué)研究院博納科技有限公司出品)。由于氣吸式排種器的田間前進(jìn)速度為6 ～12km/h[9]，因此，試驗(yàn)選取的速度確定為6 ～12km/h，每遞增0.5km/h，測(cè)定4個(gè)品種玉米種子的排種合格率。每組試驗(yàn)均取200 粒種子，每個(gè)速度進(jìn)行3次重復(fù)試驗(yàn)，通過(guò)檢測(cè)試驗(yàn)臺(tái)可直接測(cè)定重播率、漏播率和合格率。

試驗(yàn)采用靜態(tài)試驗(yàn)，即：使排種器處于靜止?fàn)顟B(tài)，排種裝置在實(shí)際作業(yè)轉(zhuǎn)速下運(yùn)轉(zhuǎn)，不考慮排種器打滑的情況，其速度與排種器的前進(jìn)速度相當(dāng)。

2 結(jié)果與討論

2.1 氣吸式排種器的排種合格率

氣吸式排種器臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果(表2)的標(biāo)準(zhǔn)差比較小，數(shù)據(jù)的分散程度比較小，結(jié)果比較穩(wěn)定。由于合格率是檢測(cè)排種器性能的主要指標(biāo)，因此，合格率的大小即能較好地反映排種器的性能。

由表2 可知，氣吸式排種器對(duì)不同粒型和不同尺寸的玉米種子都有比較好的性能表現(xiàn)，杜玉一號(hào)合格率最高，為97.71% ，排種性能最好，其次是鑫鑫6 號(hào)，最高合格率為96.00%，龍單38 與先玉335的合格率為91% ～93%，排種性能相當(dāng)?？梢钥闯鰵馕脚欧N器的排種性能隨著速度的升高而下降。

表2 玉米種子的排種合格率 Table 2 The qualification rate of corn seed metering

2.2 模型建立

2.2.1 氣吸式排種器合格率的回歸模型

利用SPSS 數(shù)學(xué)分析軟件對(duì)排種器前進(jìn)速度和種子的長(zhǎng)、寬、厚與排種合格率進(jìn)行回歸分析，回歸系數(shù)列于表3。由表3 可以看出，此模型的自變量長(zhǎng)、寬、厚存在嚴(yán)重的多重共線性。多重共線性說(shuō)明OLS 估計(jì)量的方差增大，難以區(qū)分每個(gè)解釋變量的單獨(dú)影響，變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義，回歸模型缺乏穩(wěn)定性，預(yù)測(cè)結(jié)果無(wú)意義，參數(shù)估計(jì)值與實(shí)際相悖。Spss 中逐步回歸法是按偏相關(guān)系數(shù)的大小次序?qū)⒆宰兞恐饌€(gè)引入方程，對(duì)引入方程中的每個(gè)自變量偏相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，效應(yīng)顯著的自變量留在回歸方程內(nèi)，循此繼續(xù)遴選下一個(gè)自變量，并且可以消除存在多重共線性的自變量。其回歸系數(shù)見(jiàn)表4。

表3 回歸系數(shù) Table 3 Regression coefficients

表4 去除三軸尺寸的回歸系數(shù) Table 4 Remove the three axis dimension regression coefficients

其回歸預(yù)測(cè)模型為

式中：Pr為合格率；X1為前進(jìn)速度。

由于線性回歸分析將不同種子的尺寸作為非顯著因素進(jìn)行了剔除，因而不同尺寸類(lèi)型的種子對(duì)氣吸式排種器的性能沒(méi)有顯著影響。

2.2.2 氣吸式排種器合格率的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要模型之一。其一般建模步驟為網(wǎng)絡(luò)初始化，隱層輸出計(jì)算，輸出層計(jì)算，全值更新，閾值更新，判斷算法是否迭代結(jié)束[10]。

利用MATLAB 軟件進(jìn)行BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算。訓(xùn)練函數(shù)為T(mén)RAINLM，學(xué)習(xí)函數(shù)為L(zhǎng)EARNGDM，傳遞函數(shù)為T(mén)ANSIG，隱層節(jié)點(diǎn)5，迭代次數(shù)100，學(xué)習(xí)率0.1，目標(biāo)0。

2.2.3 回歸模型與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的對(duì)比

回歸模型與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果見(jiàn)圖1。

圖 1 排種器合格率實(shí)測(cè)值與模型預(yù)測(cè)值 Fig.1 Metering device qualification rate of the measured values and the model prediction

由圖1 可知， BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)于預(yù)測(cè)非線性模型有很好的預(yù)測(cè)精度，考慮的因素也比較全面，證明BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)氣吸式排種器的性能進(jìn)行預(yù)測(cè)?；貧w分析的預(yù)測(cè)不能將種子的類(lèi)型與尺寸等因素考慮在模型內(nèi)，故線性回歸預(yù)測(cè)不能很好地對(duì)氣吸式排種器的實(shí)際性能作出精確的預(yù)測(cè)。另外，隨著試驗(yàn)的進(jìn)行，合格率會(huì)受到諸多因素的影響，單純依靠試驗(yàn)不能完全反映前進(jìn)速度對(duì)排種器合格率的影響。運(yùn)用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)排種器性能進(jìn)行初步的判斷，可對(duì)后續(xù)的研究提供參考。

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