基于稀疏學(xué)習(xí)自適應(yīng)的馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)

孫平平

(濰坊科技學(xué)院，山東 壽光　262700)

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基于稀疏學(xué)習(xí)自適應(yīng)的馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)

孫平平

(濰坊科技學(xué)院，山東 壽光262700)

摘要：針對馬鈴薯收獲機(jī)由于傳動(dòng)速度偏高造成的收獲機(jī)阻塞和馬鈴薯損傷問題，對馬鈴薯收獲機(jī)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，提出了一種基于稀疏自適應(yīng)學(xué)習(xí)的設(shè)計(jì)方法，解決了馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)輸送和分級(jí)裝袋流動(dòng)不暢和有滯留堆積問題，提高了收獲機(jī)的生產(chǎn)效率。為了驗(yàn)證馬鈴薯收獲機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)后的可靠性，在不同類型的地塊上對馬鈴薯的性能進(jìn)行了測試，測試地塊類型分別為平播旱地和全覆膜雙壟播旱地兩種。通過試驗(yàn)測試發(fā)現(xiàn)：對傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)后，聯(lián)合收獲機(jī)對全覆膜雙壟播旱地和平播旱地的適應(yīng)性均較好，各項(xiàng)測試指標(biāo)均比優(yōu)化之前好，從而驗(yàn)證了傳動(dòng)系統(tǒng)優(yōu)化的可靠性，對馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)的改進(jìn)提供了理論參考。

關(guān)鍵詞：馬鈴薯收獲；全覆膜雙壟；滯留問題；稀疏學(xué)習(xí)；誤差向量；自適應(yīng)

0引言

目前，我國馬鈴薯的收獲主要靠人工來完成，包括割秧、刨薯和人工撿拾。在馬鈴薯的收獲期，勞動(dòng)對象大部分為老年和婦女，人工收獲效率低，馬鈴薯損傷和漏拾率高，勞動(dòng)強(qiáng)度大，生產(chǎn)成本較高。為了提高馬鈴薯收獲過程的機(jī)械自動(dòng)化水平、降低生產(chǎn)成本、提高收割機(jī)的生產(chǎn)效率，需要對當(dāng)前馬鈴薯收獲機(jī)械進(jìn)行改進(jìn)。為了實(shí)現(xiàn)馬鈴薯收獲機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，本文對聯(lián)合收獲機(jī)馬鈴薯損傷進(jìn)行了大量的試驗(yàn)，并在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理過程中引入了自適應(yīng)稀疏學(xué)習(xí)算法，提高試驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性，依據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)對馬鈴薯收獲機(jī)的傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)，為馬鈴薯收獲機(jī)的改進(jìn)提供了理論依據(jù)。

1馬鈴薯收獲機(jī)的分類和存在的問題

馬鈴薯收獲機(jī)主要包括挖掘機(jī)和聯(lián)合收獲機(jī)。其中，挖掘機(jī)分為畜力和機(jī)動(dòng)兩種，可以實(shí)現(xiàn)馬鈴薯的挖掘和分離。挖掘機(jī)收獲馬鈴薯后，需要靠人工撿拾，工作效率較低常用的振動(dòng)式馬鈴薯挖掘機(jī)，如圖1所示。

振動(dòng)式馬鈴薯挖掘機(jī)，主要通過柵條和曲柄連桿的運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)土壤和馬鈴薯的分離，其工作時(shí)存在振動(dòng)，可以產(chǎn)生較大的瞬時(shí)力，從而增強(qiáng)了破土能力，強(qiáng)化了馬鈴薯的分選效果。

圖1　振動(dòng)式馬鈴薯挖掘機(jī)

圖2所示為自走式馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)，產(chǎn)地為美國。該聯(lián)合收獲機(jī)的行走輪上裝有計(jì)算機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)，可以根據(jù)衛(wèi)星定位來實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航功能，智能化程度較高。

圖2　自走式馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)

圖3所示為德國研制的一款兩行自走式馬鈴薯收獲機(jī)。該機(jī)除了具有自走功能外，還具有自收集裝置，無需人工撿拾，大大提高了工作效率，減少了后續(xù)作業(yè)所耗時(shí)間。

目前，國內(nèi)對于馬鈴薯收獲機(jī)械的研究還不多，其設(shè)計(jì)大部分是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)，普遍存在結(jié)構(gòu)簡單、配套動(dòng)力小、可靠性差、作業(yè)不穩(wěn)定等問題，作業(yè)時(shí)容易產(chǎn)生阻塞，分離能力差；并且馬鈴薯在收獲過程中搓皮嚴(yán)重、損失高。這些問題大部分是由于傳動(dòng)系統(tǒng)的因素引起的，因此需要對傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，提高馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)對不同地塊的自適應(yīng)能力，提高其作業(yè)生產(chǎn)率和作業(yè)精度。

圖3　自收集式馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)

2稀疏學(xué)習(xí)自適應(yīng)算法

稀疏表示的主要思想是在一個(gè)大的樣本空間內(nèi)，對一個(gè)類別的事物，由訓(xùn)練樣本中同類的樣本子空間進(jìn)行線性表示，表示的系數(shù)是稀疏的。為了提高馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)的自適應(yīng)能力，利用稀疏學(xué)習(xí)算法，依據(jù)馬鈴薯力學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，提高馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)的工作效率。對于一個(gè)給定的聯(lián)合收獲機(jī)馬鈴薯損傷實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)，假設(shè)數(shù)據(jù)集為

D=[d1,d2,d3,…,dn],D∈Rm×n,m

(1)

實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)中包含了n個(gè)訓(xùn)練事物，每一列di∈Rm×1則表示一個(gè)訓(xùn)練事物，其維數(shù)為m×1。假設(shè)一個(gè)實(shí)驗(yàn)測試數(shù)據(jù)集為y∈Rm×1，則可以用訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)表示為

y≈Dx=x1d1+x2d2+…+xndn

(2)

其中，x=[x1，…，xn]∈Rn×1表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)集線性表示測試數(shù)據(jù)集的系數(shù)，但在實(shí)際聯(lián)合收獲機(jī)馬鈴薯損傷實(shí)驗(yàn)測量過程中會(huì)存在測量誤差，因此更準(zhǔn)確的表達(dá)式可以寫成

y=Dx+ε

(3)

其中，ε∈Rm×1是誤差向量，表示由于聯(lián)合收獲機(jī)馬鈴薯損傷實(shí)驗(yàn)操作或者實(shí)驗(yàn)儀器產(chǎn)生的誤差。誤差向量可以補(bǔ)償訓(xùn)練集對測試表示的準(zhǔn)確性，由于m

(4)

實(shí)現(xiàn)聯(lián)合收獲機(jī)馬鈴薯損傷實(shí)驗(yàn)測試數(shù)據(jù)系數(shù)的前提是構(gòu)造超完備字典，本文提出了一種基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)的超完備字典構(gòu)造算法。該算法通過尋找最優(yōu)字典，使字典的稀疏表示對于樣本逼近的均方差最小，目標(biāo)函數(shù)構(gòu)造形式為

(5)

其中，F(xiàn)表示訓(xùn)練樣本矩陣，矩陣中對應(yīng)的每一個(gè)列向量為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集；D表示待構(gòu)造的冗余字典，每一個(gè)列向量為訓(xùn)練樣本；α表示系數(shù)矩陣，該矩陣為F在D上分解所得。利用自適應(yīng)算法，對每個(gè)訓(xùn)練樣本進(jìn)行更新，使解的均方差最小。首先利用正交基對超完備字典進(jìn)行擴(kuò)展，然后構(gòu)造訓(xùn)練樣本，利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)對字典進(jìn)行更新，得到自適應(yīng)超完備字典，具體步驟如下：

1)構(gòu)造初始字典數(shù)據(jù)D0={dk0;k=1,2,…,K}。

2)構(gòu)造訓(xùn)練樣本矩陣F={fi;i=1,2,…,M}。

3)在自適應(yīng)更新階段，令j=1,Dj=D0。其中，j表示迭代次數(shù)；將F中的數(shù)據(jù)樣本在Dj上進(jìn)行稀疏分解，得到系數(shù)矩陣，其大小為K·M，表達(dá)式為αj=OPM(F,Dj)。

4)更新字典Dj，對其中的單個(gè)數(shù)據(jù)集djk進(jìn)行逐個(gè)更新，更新方法如下：

(1)選出djk中的數(shù)據(jù)子集；

(2)計(jì)算殘差Rkj=Ωkj-dkj·αj(k) ；

(4)更新原子dkj+1=dkj+1-μ·，μ表示步長因子；

(5)對所有的數(shù)據(jù)集更新完成后，重復(fù) 3)、4)步驟，直到得到最優(yōu)解。

通過以上步驟可以得到馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)馬鈴薯損傷實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的系數(shù)表示，然后利用該數(shù)據(jù)對馬鈴薯收獲機(jī)的傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，步驟如圖4所示。得到收獲機(jī)馬鈴薯損失試驗(yàn)測試數(shù)據(jù)的系數(shù)表示后，可以利用數(shù)據(jù)樣本對馬鈴薯的傳動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行改造，提高馬鈴薯對環(huán)境的自適應(yīng)能力，降低馬鈴薯的損傷率和含雜率。通過對傳動(dòng)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)試驗(yàn)樣機(jī)，并對樣機(jī)進(jìn)行測試，驗(yàn)證優(yōu)化效果。

圖4　馬鈴薯傳動(dòng)系統(tǒng)改進(jìn)流程圖

3損傷試驗(yàn)和傳動(dòng)系統(tǒng)優(yōu)化

馬鈴薯在收獲和運(yùn)輸時(shí)，由于切傷、跌落、壓傷等原因，非常易于造成馬鈴薯的損傷，為了得到馬鈴薯機(jī)械損傷的各種原因和顯著性水平，對收割機(jī)的馬鈴薯損傷進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，其測試時(shí)的照片如圖5所示。

圖5　馬鈴薯機(jī)械損傷測試實(shí)驗(yàn)

馬鈴薯在機(jī)械篩選的過程中，由于其附著的土壤最后會(huì)變得越來越少，薯體和柵條之間發(fā)生碰撞，容易產(chǎn)生損失，其影響損傷大小的因素和柵條的形狀與速度有關(guān)，其正交實(shí)驗(yàn)的因素如表1所示。

對不同的影響因素進(jìn)行組合，利用微機(jī)控制萬能試驗(yàn)機(jī)的參數(shù)，控制系統(tǒng)便可以精確地輸出收獲機(jī)的速度。通過多次實(shí)驗(yàn)，利用自適應(yīng)稀疏學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，得到了如表2所示的結(jié)果。

表1　馬鈴薯碰撞試驗(yàn)的正交實(shí)驗(yàn)因素表

表2　正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

由表2可以看出：在所有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中，只有一次損失率大于10%。因此，在馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)不能使用改組數(shù)據(jù)，損失率最低的組合為A3B1AB2，可以參照該組合對傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。

圖6表示改進(jìn)前的傳動(dòng)系統(tǒng)示意圖，其傳動(dòng)方向由箭頭所示。該機(jī)械傳動(dòng)結(jié)構(gòu)存在傳動(dòng)速度偏高、傳動(dòng)距離也比較長及流動(dòng)不流暢問題。因此，利用自適應(yīng)稀疏學(xué)習(xí)算法的整合數(shù)據(jù)，對傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，得到了如圖7所示改進(jìn)后的系統(tǒng)圖。

圖6　傳動(dòng)系統(tǒng)示意圖

圖7　改進(jìn)后的傳動(dòng)系統(tǒng)圖

根據(jù)A3B1AB2數(shù)據(jù)組合，對變速器Ⅰ、Ⅱ進(jìn)行了重新設(shè)計(jì)，降低了傳動(dòng)速度，并去掉了Ⅱ級(jí)莖稈分離裝置。通過改進(jìn)，明顯地縮短了薯塊輸送距離，解決了流動(dòng)不流暢的問題，使整個(gè)傳動(dòng)系統(tǒng)更加緊湊、美觀。

4自適應(yīng)馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)性能測試

為了驗(yàn)證本次研究設(shè)計(jì)的馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)的傳動(dòng)系統(tǒng)的性能，按照國家農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《NY/T 1130-2006 馬鈴薯收獲機(jī)械》規(guī)定和有關(guān)農(nóng)業(yè)機(jī)械試驗(yàn)方法，對馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)的性能進(jìn)行了測試，測試過程如圖8所示。

圖8　馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)性能測試圖

為了提高試驗(yàn)測試的有效性和可靠性，測試選擇兩種地型，一種是全覆膜雙壟播旱地，另一種是平播旱地，測試項(xiàng)目包括馬鈴薯收獲機(jī)破皮率、含雜率、損失率、傷薯率和生產(chǎn)率。通過測試得到了如表3所示的測試結(jié)果。

由測試結(jié)果可以看出：對傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)后，聯(lián)合收獲機(jī)對全覆膜雙壟播旱地的適應(yīng)性較好，各項(xiàng)測試指標(biāo)均達(dá)到精密聯(lián)合收割機(jī)的設(shè)計(jì)指標(biāo)，對薯秧、雜草、地膜的分辨能力較強(qiáng)。

表4表示平播旱地試驗(yàn)結(jié)果。由測試結(jié)果可以看出：對傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)后，聯(lián)合收獲機(jī)對平播旱地的適應(yīng)性也較好，各項(xiàng)測試指標(biāo)均較好，均達(dá)到精密聯(lián)合收割機(jī)的設(shè)計(jì)指標(biāo)，具有較高的工作效率。

表3全覆膜雙壟播旱地試驗(yàn)結(jié)果表

Table 3The experimental results table of whole film double ridge

sowing dryland

測試項(xiàng)目普通馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)自適應(yīng)馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)生產(chǎn)率0.520.68損失率2.520.69破皮率3.221.51傷薯率2.110.31含雜率3.931.12

表4　平播旱地試驗(yàn)結(jié)果表

5結(jié)論

1)為了解決馬鈴薯收獲機(jī)傳動(dòng)速度偏高造成的馬鈴薯損失和機(jī)械阻塞問題，對馬鈴薯的傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，并提出了一種基于稀疏學(xué)習(xí)的自適應(yīng)優(yōu)化方法，提高了馬鈴薯輸送和分級(jí)裝袋的效率。

2)為了驗(yàn)證對馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)后的有效性，本文在平播旱地和全覆膜雙壟播旱地兩種類型的地塊上對馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)的收獲性能進(jìn)行了測試。通過試驗(yàn)測試發(fā)現(xiàn)：對傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)后，收獲機(jī)對不同地塊的適應(yīng)性較好，生成率有所提高，破皮率、含雜率、損失率、傷薯率都有了明顯的降低，各項(xiàng)測試指標(biāo)均可以滿足精密聯(lián)合收獲機(jī)的設(shè)計(jì)要求。

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Optimum Design of Potato Combine Harvester Based on Sparse Learning Adaptive

Sun Pingping

(Weifang University of Science and Technology,Shouguang 262700, China)

Abstract：For the potato harvester, due to higher transmission speed caused by the harvester blocking and potato injury problems, potato harvester were designed for optimization, and it proposed a design method based on adaptive sparse learning to solve the potato harvesting machine,which is used for conveying and grading and bagging flow.The experimental place is not smooth and is retained in the accumulation of problems, which improved the production efficiency of the harvester. In order to verify potato optimization design of reliability,different types of plots the performance of potato were tested, the test plots were for flat sowing dry and fully covered double ridge sowing dry land. It was found that it improved the transmission system, combine harvester to fully covered double ridge sowing dry peace the adaptability of dryland sowing are better, the test targets than before optimization, thus validating the optimization of transmission system reliability, which provide a theoretical reference for the potato combine harvester improvement.

Key words：potato harvest; fully covered double ridge; delay; sparse error vector; adaptive learning

中圖分類號(hào)：S225.7+1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-188X(2016)09-0131-05

作者簡介：孫平平(1977-)，女，山東壽光人，講師，碩士,(E-mail) sunpp1977@sina.com。。

基金項(xiàng)目：山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(ZR2014EEQ019)

收稿日期：2015-08-13