玉米聯(lián)合收獲機(jī)清選損失監(jiān)測裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

王 卓 車 東,2 白曉平 胡河春

(1.中國科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所， 沈陽 110016； 2.東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院， 沈陽 110819)

0 引言

聯(lián)合收獲機(jī)的清選系統(tǒng)是收獲機(jī)的重要組成部分，清選系統(tǒng)工作參數(shù)調(diào)節(jié)性能直接影響到糧食收獲的損失率和清潔率。清選損失率是聯(lián)合收獲機(jī)作業(yè)時(shí)的重要工作參數(shù)，根據(jù)清選損失率，可對清選系統(tǒng)進(jìn)行準(zhǔn)確的調(diào)節(jié)。在實(shí)際收獲過程中，實(shí)時(shí)監(jiān)測較為困難，更多情況下依靠人工監(jiān)測，根據(jù)駕駛員的經(jīng)驗(yàn)調(diào)節(jié)，這種調(diào)節(jié)時(shí)滯性大，調(diào)節(jié)效果差。

清選損失率的監(jiān)測一直是國內(nèi)外相關(guān)專家學(xué)者的研究重點(diǎn)。監(jiān)測方法主要分為兩類：一類是依靠沖擊板進(jìn)行檢測[1-9]；另一類是基于圖像處理的識別[10-11]。基于圖像識別的方法能夠真實(shí)地區(qū)分籽粒和雜余，但最大的制約是在多粉塵環(huán)境中很難保持相機(jī)鏡頭潔凈，采集的圖像質(zhì)量差，且維護(hù)成本高，研究仍處于實(shí)驗(yàn)室階段。

目前針對水稻等作物的清選損失監(jiān)測研究較多，多采用壓電傳感器監(jiān)測谷物沖擊峰值或者識別特定頻率的方法，然而在實(shí)際收獲過程中，谷物沖擊到傳感器的過程受到的影響因素較多，無法保證籽粒等以實(shí)驗(yàn)時(shí)特定的速度、角度沖擊到傳感器，也不能保證谷物和雜余質(zhì)量完全不同。在實(shí)際監(jiān)測時(shí)，容易造成誤識別。對于玉米這類雜余類型復(fù)雜、籽粒與雜余區(qū)分度低的收獲作物來說，這種誤識別的情況就更容易出現(xiàn)。使用幅值區(qū)別的方法，只能將質(zhì)量較輕的雜余沖擊信號判斷出來，與籽粒大小、質(zhì)量相差不大的雜余所產(chǎn)生的沖擊信號和籽粒產(chǎn)生的沖擊信號幅值分布較為相似。針對以上問題，本文設(shè)計(jì)一種基于支持向量機(jī)的玉米籽粒沖擊信號的識別算法。通過對試驗(yàn)過程中籽粒和雜余的沖擊信號進(jìn)行采集并存儲(chǔ)，然后對信號特征進(jìn)行分析，形成訓(xùn)練集和測試集，采用交叉驗(yàn)證法，對玉米籽粒沖擊信號和雜余信號進(jìn)行多分類，識別玉米籽粒沖擊信號的主要特征值，進(jìn)而在監(jiān)測裝置上實(shí)現(xiàn)識別算法，通過進(jìn)一步計(jì)算得到清選損失率。

1 清選損失監(jiān)測裝置硬件設(shè)計(jì)

1.1 壓電薄膜檢測原理

壓電薄膜(PVDF)是一種壓電聚合物，依據(jù)正壓電效應(yīng)，它可以將微力信號或動(dòng)態(tài)形變信號轉(zhuǎn)換為電荷信號。這類材料具有材質(zhì)柔韌、低密度、低阻抗、響應(yīng)速度快和壓電常數(shù)高等優(yōu)點(diǎn)，在水聲超聲測量、壓力傳感等方面得到廣泛應(yīng)用[12-13]。由于壓電薄膜較薄，易受到損壞且不易于安裝，需要在上下表面粘貼PET(聚對苯二甲酸乙二醇酯)保護(hù)層。本文設(shè)計(jì)的監(jiān)測裝置所使用的是MEAS公司生產(chǎn)的LDT4-028型壓電薄膜，幾何尺寸為20 mm×155 mm，厚度為205 μm，壓電材料厚度為52 μm，壓電常數(shù)d33=33pC/N。將壓電薄膜粘貼在橡膠基板上，作為檢測單元；將5組檢測單元排放在一起粘貼到不銹鋼基板上，形成檢測陣列，以此結(jié)構(gòu)作為檢測敏感元件[14]。橡膠基板選用彈性形變量較差的橡膠，以減少玉米籽粒不同側(cè)邊接觸到壓電薄膜后，由于接觸面大小的不同而引起波形的差異，并可減少波形振蕩時(shí)間，便于以更高頻率檢測信號。為了減少機(jī)械振動(dòng)對檢測的影響，在檢測陣列與橫梁之間安裝橡膠隔振片。傳感器結(jié)構(gòu)圖和實(shí)物圖如圖1所示。

圖1 傳感器結(jié)構(gòu)圖和實(shí)物圖Fig.1 Sensor structure diagram and physical map1.上層PET保護(hù)層 2.PVDF 3.下層PET保護(hù)層 4.橡膠基板 5.不銹鋼基板 6.橡膠隔振片 7.橫梁

1.2 硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

圖2 硬件電路原理圖 Fig.2 Circuit principle diagram

硬件電路原理圖如圖2所示。其中傳感器電路主要包括電源模塊、CAN通信模塊、信號處理電路模塊、數(shù)據(jù)處理單元和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元。電源模塊可以實(shí)現(xiàn)監(jiān)測裝置的電源隔離并為其他電路提供合適的電壓。CAN通信模塊可以實(shí)現(xiàn)監(jiān)測裝置掛載到整車CAN總線，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)通信。信號處理電路主要包括電荷放大電路、濾波放大電路、模數(shù)轉(zhuǎn)換電路。每片壓電薄膜都對應(yīng)各自的電荷放大電路和濾波放大電路。壓電薄膜實(shí)現(xiàn)玉米或雜余沖擊力的物理量到電荷信號的轉(zhuǎn)換；電荷放大電路將電荷量轉(zhuǎn)換為能夠測量的電壓，并進(jìn)行檢測電壓的放大；濾波放大電路將壓電薄膜振動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的50 Hz自振頻率濾除，并將20 kHz以下的其他頻率進(jìn)行幅值放大；模數(shù)轉(zhuǎn)換電路以模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片為核心，將各路電壓模擬量轉(zhuǎn)換為可以存儲(chǔ)的數(shù)字量，通過SPI接口發(fā)送到數(shù)據(jù)處理單元。數(shù)據(jù)處理單元使用STM32F4作為核心芯片，將沖擊信號進(jìn)行軟件濾波、提取特征值、并對不同波形進(jìn)行區(qū)分識別，控制清選損失率的計(jì)算、發(fā)送以及數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元主要包括SD卡存儲(chǔ)模塊，用于存儲(chǔ)原始沖擊信號的數(shù)據(jù)，并間隔一定時(shí)間存儲(chǔ)清選損失率的計(jì)算值，以便于實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)分析。

監(jiān)測裝置的整體機(jī)械結(jié)構(gòu)如圖3所示。將每塊沖擊板安裝在可調(diào)節(jié)水平角度的橫梁上，橫梁安裝在距離篩箱尾部后方10 cm、下方30 cm處，此位置不與振動(dòng)的篩箱發(fā)生碰撞。左、右支架固定在整車車體上。在篩面同一水平面上安裝間距為2 cm的篩板，便于將大的雜余和未脫粒的玉米隔離開。將電路板固定在防水電路盒中，并安裝在沖擊板下方，沖擊板信號引出線以最短距離連接到電路板，減少信號的擾動(dòng)，3個(gè)電路模塊使用CAN總線相互連接，并全部掛載到整車CAN總線上。

圖3 監(jiān)測裝置整體機(jī)械結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Mechanical structure drawing of detector1.沖擊板 2.電路盒 3.橫梁 4.左、右支架 5.篩板 6.篩箱

2 籽粒和雜余沖擊信號采集和特征提取

2.1 沖擊信號處理

圖5 不同測試條件下的信號波形圖Fig.5 Signal waveforms under different experiment conditions

首先，將模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片傳回的信號轉(zhuǎn)換為在零點(diǎn)附近上下振動(dòng)的信號。由于籽粒與雜余擊打到?jīng)_擊板上的時(shí)間是隨機(jī)的，且有效信號時(shí)間較短，需要確定信號開始記錄的時(shí)間。對于開始信號，采用兩緩沖區(qū)循環(huán)計(jì)數(shù)取平均值的方法進(jìn)行識別，如果某一緩沖區(qū)的平均值超過設(shè)定閾值，將該緩沖區(qū)與其前一個(gè)緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)依次存儲(chǔ)，并跳出循環(huán)開始之后的數(shù)據(jù)采集，一次采集6 000個(gè)數(shù)字量，即15 ms作為一次信號的長度。該方式可防止由輕微振動(dòng)引起的數(shù)據(jù)記錄，并可避免存儲(chǔ)與采集的時(shí)間沖突，以防止采集信號時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。為了進(jìn)一步減少機(jī)械振動(dòng)的影響，進(jìn)行高斯平滑濾波，對于某位置的數(shù)字量，取相鄰5個(gè)數(shù)字量的均值作為記錄值。對于其他擾動(dòng)所引起的波形跳變或記錄間斷，若相鄰差值大于某閾值，則該信號無效。

2.2 信號采集試驗(yàn)

根據(jù)實(shí)際收獲過程的調(diào)研，玉米收獲過程中的大塊雜余多為脫粒系統(tǒng)所排出的與籽粒大小相差不大的玉米芯。選用華農(nóng)138品種玉米，取3組成熟度不同的玉米籽粒和3組大小不同的塊狀玉米芯作為試驗(yàn)樣本，玉米芯的大小、質(zhì)量與籽粒相差不大，樣品如圖4所示。

圖4 試驗(yàn)樣品Fig.4 Experimental samples

在實(shí)驗(yàn)室條件下搭建試驗(yàn)臺架，使用傳送帶，間隔5 cm放置一個(gè)試驗(yàn)樣品，傳送帶速度為1 cm/s，由于水平速度很小，樣品離開傳送帶時(shí)近似于自由落體運(yùn)動(dòng)。為了模擬實(shí)際收獲過程中，籽粒與雜余沖擊到傳感器上的不同角度和高度，將沖擊板安裝在可以調(diào)節(jié)角度和高度的支撐臺架上。根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)[15]，在高度30、40 cm和沖擊板角度30°、45°條件下進(jìn)行交叉組合試驗(yàn)，對每組玉米籽粒和雜余分別進(jìn)行100次的沖擊試驗(yàn)，共得到8組試驗(yàn)數(shù)據(jù)，所采集到的各組信號波形如圖5所示，由上到下分別按順序標(biāo)記為第1組～第8組。

2.3 識別特征選取

整個(gè)波形共包括6 000個(gè)數(shù)據(jù)，將6 000個(gè)值作為特征值進(jìn)行訓(xùn)練和測試，所需的時(shí)間較長，很難滿足實(shí)時(shí)性的要求，并且計(jì)算量較大，難以在嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。為保證波形的可識別度，并盡量減少識別特征，選取能夠代表整個(gè)波形的特征。波形開始變化得較快，幅值大，需要提取的特征較多，比較所有波形，對波形前1 000個(gè)數(shù)值每10個(gè)提取一個(gè)特征值，1 000～2 000每20個(gè)提取一個(gè)特征值，后4 000個(gè)每50個(gè)提取一個(gè)特征值，最后得到230個(gè)特征值，作為每組的識別特征。得到大小為230×100×8的數(shù)據(jù)集，對此數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。

3 識別算法與清選損失率計(jì)算

3.1 清選損失率計(jì)算原理

支持向量機(jī)(Support vector machines, SVM)是根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則提出的，SVM在解決小樣本、非線性及高維模式識別中有很多優(yōu)勢[16]。SVM支持二分類或多分類方法，在工業(yè)生產(chǎn)中得到了較好的應(yīng)用[17-19]。

根據(jù)支持向量機(jī)模型所得的分類方法，得到?jīng)_擊板監(jiān)測到的籽粒沖擊個(gè)數(shù)，由沖擊板大小和安裝位置計(jì)算清選損失率，根據(jù)收獲機(jī)的工作參數(shù)調(diào)整計(jì)算參數(shù)。

3.2 支持向量機(jī)模型的訓(xùn)練方法

對已得到的8組數(shù)據(jù)，將所有籽粒數(shù)據(jù)標(biāo)為一組，雜余數(shù)據(jù)標(biāo)為一組，即1、2、3、4組標(biāo)記為籽粒類，5、6、7、8組標(biāo)記為雜余類。每組選出3/5作為訓(xùn)練集，剩余2/5作為測試集，采用支持向量機(jī)二分類方法對訓(xùn)練集進(jìn)行分類模型的學(xué)習(xí)，使用測試集進(jìn)行驗(yàn)證，分類準(zhǔn)確率最大達(dá)到72%，分類結(jié)果如圖6所示。

圖6 支持向量機(jī)二分類結(jié)果 Fig.6 Result with binary-class SVM

根據(jù)以上分類結(jié)果可以看出，當(dāng)進(jìn)行簡單的二分類時(shí)，所得到的分類模型對沖擊角為30°時(shí)的籽粒信號與沖擊角為45°時(shí)的雜余信號的分類準(zhǔn)確率不高，即1、2、7、8組存在誤識別的情況。原因是在二分類時(shí)，受3、4、5、6組對支持向量的影響，使得1、2、7、8組的分類特征不明顯。因此使用多分類結(jié)合決策樹層分類方法進(jìn)行改進(jìn)。分類結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 決策樹多分類結(jié)構(gòu) Fig.7 Structure of multi-class SVM with decision tree

第1層分類時(shí)，使用三分類方法，將3、4組標(biāo)記為籽粒類，5、6組標(biāo)記為雜余類，1、2、7、8標(biāo)記為未區(qū)分類，使用該標(biāo)記方法進(jìn)行訓(xùn)練，測試集分類準(zhǔn)確率為85%，分類結(jié)果如圖8a所示。第2層對未區(qū)分類進(jìn)行四分類，即將每一類標(biāo)記為組號進(jìn)行分類，分類準(zhǔn)確率為89%，分類結(jié)果如圖8b所示，存在將7、8組互相誤分類的情況，因?yàn)?、8組都是雜余，可將該情況認(rèn)為是正確分類，最終準(zhǔn)確率為92%。為了避免這種情況，可將1、2組標(biāo)記為籽粒類，7、8組標(biāo)記為雜余類，這種分類準(zhǔn)確率為95%，分類結(jié)果如圖8c所示。按照兩種分類方法對測試集進(jìn)行測試，最終的識別準(zhǔn)確率為87%和92%，分類結(jié)果如圖8d、8e所示。最后選擇使用第2種方法進(jìn)行分層訓(xùn)練，并應(yīng)用到實(shí)際的檢測工作中。

以上分類方法的訓(xùn)練模型在高度30 cm或40 cm和角30°或45°的交叉試驗(yàn)條件下進(jìn)行訓(xùn)練，在實(shí)際收獲過程中，玉米籽?；螂s余每次沖擊到檢測傳感器的高度與角度是不同的，因此設(shè)計(jì)一組不同角度和高度的交叉試驗(yàn)，驗(yàn)證在該模型下的識別效果，最終的識別準(zhǔn)確率如圖9所示。

圖8 支持向量機(jī)多分類結(jié)果Fig.8 Result with multi-class SVM

圖9 不同高度、角度時(shí)支持向量機(jī)分類結(jié)果Fig.9 Result with SVM at different heights and angles

由圖9可以看出，在靠近訓(xùn)練條件的位置，準(zhǔn)確率相對較高，整體識別準(zhǔn)確率在85%左右。說明在實(shí)際檢測過程中，可按照以上分類模型進(jìn)行分類。

另外，針對不同品種以及不同含水率的籽粒和雜余進(jìn)行試驗(yàn)，以測試分類算法的推廣性。選取華農(nóng)138、紀(jì)元168和鄭單958的籽粒和雜余作為測試樣本，籽粒含水率分別為23%、21%和24%，雜余含水率分別為28%、27%、30%。選取一部分在干燥箱中干燥以得到不同含水率樣本。然后以30 cm沖擊高度和45°沖擊角在傳送帶實(shí)驗(yàn)臺架上進(jìn)行試驗(yàn)，識別準(zhǔn)確率結(jié)果如表1所示?？梢钥闯鲎蚜ＷR別準(zhǔn)確率受品種影響小，隨含水率下降準(zhǔn)確率有下降趨勢。

表1 不同品種和含水率條件下籽粒和雜余識別準(zhǔn)確率Tab.1 Accuracy rate of grain and other material in different varieties and moisture content %

3.3 支持向量機(jī)分類方法的實(shí)現(xiàn)

支持向量機(jī)的分類方法在計(jì)算機(jī)上能夠得到很好的應(yīng)用，但是受訓(xùn)練集的影響，訓(xùn)練時(shí)間較長，且對硬件的要求較高，需要進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算和矩陣運(yùn)算等，在聯(lián)合收獲機(jī)上實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練的算法難以滿足實(shí)時(shí)性要求，且成本較高。采用線下訓(xùn)練、線上實(shí)時(shí)預(yù)測的方法[20]。在嵌入式設(shè)備中的實(shí)時(shí)計(jì)算只需要訓(xùn)練時(shí)得到的支持向量和相應(yīng)的核函數(shù)參數(shù)即可，并且每次只對一條記錄進(jìn)行分類判定，所用時(shí)間較少，能夠滿足實(shí)時(shí)性要求。

3.4 清選損失率的計(jì)算

清選損失率為一段時(shí)間內(nèi)損失量占糧倉收集谷物總量的比值。清選損失率的計(jì)算公式為

(1)

式中Ni——谷物損失率，%

mz——在測定段內(nèi)，機(jī)器排出秸稈中分離出的自由谷粒質(zhì)量，g

mc——在測定段內(nèi)，機(jī)器排出雜草中分離出的自由谷粒質(zhì)量，g

mL——在測定段內(nèi)，從糧倉收集的谷粒質(zhì)量，g

谷物總量可以使用谷物流量傳感器獲得的谷物流量數(shù)值，計(jì)算公式為

mL=qtt

(2)

式中qt——流量傳感器獲得的t時(shí)間段內(nèi)平均籽粒流量，kg/s

t——測定時(shí)間，s

損失率可以通過一段時(shí)間內(nèi)檢測到的玉米籽粒信號個(gè)數(shù)乘以籽粒質(zhì)量，并乘以某個(gè)占比得到。籽粒質(zhì)量公式表示為

(3)

式中ml——清選室排出物自由谷粒質(zhì)量，g

si——沖擊板檢測到的谷粒數(shù)，個(gè)

mi——單個(gè)籽粒質(zhì)量，g

ci——沖擊板檢測到的籽粒數(shù)占總籽粒數(shù)量的比值

清選監(jiān)測裝置共3組，在整車行走系統(tǒng)關(guān)閉的情況下，開啟收獲機(jī)的收糧系統(tǒng)，人工定量喂入玉米，將脫粒系統(tǒng)和傳送系統(tǒng)調(diào)節(jié)到正常工作狀態(tài)，在不同清選風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和清選篩開度下進(jìn)行組合試驗(yàn)(轉(zhuǎn)速設(shè)定為750、950、1 150 r/min，清選篩開度設(shè)定為4、8、12 cm)，令谷物流量恒定在2kg/s。根據(jù)在谷物收獲機(jī)上所做的試驗(yàn)[21]，在清選室排出口放置與排出口等大的接料盒，接料盒大小為120 cm×80 cm，按照10 cm×10 cm的大小分成小的接料盒。接料時(shí)間為5 min，統(tǒng)計(jì)每個(gè)小接料盒中籽粒的個(gè)數(shù)。其中某一次的籽粒分布情況如圖10所示。

圖10 某次試驗(yàn)籽粒分布情況Fig.10 Distribution of corn for one test

由圖10可以看出，由中間到左右兩邊籽粒數(shù)量呈現(xiàn)下降趨勢，在沖擊板安裝位置附近的接料盒籽粒分布相差不大，將整個(gè)接料盒分為左、中、右3部分。將同一部分同一行的小接料盒籽粒數(shù)求和后的縱向分布如圖11所示。

圖11 不同試驗(yàn)條件下3部分縱向籽粒分布情況Fig.11 Distributions of corn under different conditions

由圖11可知，清選篩開度變化的影響較小，且在不同風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的情況下需要乘以校正系數(shù)進(jìn)行校正，以風(fēng)速750 r/min為標(biāo)準(zhǔn)，得到風(fēng)速分別在750、950、1 150 r/min時(shí)的校正系數(shù)為k1=1.0，k2=0.8，k3=0.7。傳感器所在位置分布的籽粒數(shù)分別占對應(yīng)部分總籽粒數(shù)的百分比為c1=11.1%，c2=11.0%，c3=12.0%。

最終的清選損失率計(jì)算公式為

(4)

其中

(5)

式中k(n)——校正系數(shù)函數(shù)

n——風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速，r/min

zj——在測定段內(nèi)，每塊沖擊板檢測到的籽粒沖擊次數(shù)

測得的清選損失籽粒個(gè)數(shù)為

4 試驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 試驗(yàn)條件

為了實(shí)際驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的監(jiān)測裝置的檢測效果，2018年1月20日在天津市里自沽農(nóng)場進(jìn)行了玉米收割田間試驗(yàn)。將傳感器安裝在勇猛公司研制的4YL-8型玉米收獲機(jī)上進(jìn)行田間試驗(yàn)，如圖12所示，田間試驗(yàn)如圖13所示。

圖12 清選損失監(jiān)測裝置在聯(lián)合收獲機(jī)上的安裝位置Fig.12 Installation position of device in combine harvester1.篩箱 2.調(diào)理電路 3.傳感器

圖13 田間試驗(yàn)Fig.13 Field trial1.監(jiān)測裝置 2.收獲機(jī)雜物排出口

本次試驗(yàn)所使用的谷物流量傳感器為沖量式傳感器[22-23]，傳感器測量的最大誤差為3.02%；使用玉米作為測產(chǎn)對象，在勻速升運(yùn)試驗(yàn)臺架上進(jìn)行標(biāo)定后，傳感器的最大測量誤差為5.20%。風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速傳感器為霍爾轉(zhuǎn)速傳感器，精度為1/16圈。

田間試驗(yàn)時(shí)，玉米品種為紀(jì)元168，夏播無倒伏，收獲時(shí)已自然干燥，平均株高150 cm，千粒谷物質(zhì)量350 g，籽粒平均含水率19%，玉米芯平均含水率18%。

由于聯(lián)合收獲機(jī)雜物的排出口都集中在清選篩后側(cè)，對于清選損失率準(zhǔn)確數(shù)值的獲取較為困難，需要區(qū)分清選損失、夾帶損失、割臺損失等。為了區(qū)分割臺損失，試驗(yàn)時(shí)在車輛前輪后側(cè)安裝與車身等寬的一卷油布，油布隨收獲機(jī)行走而展開。在人工撿拾油布上的玉米籽粒時(shí)不統(tǒng)計(jì)由于脫粒不完全造成的籽粒損失，以區(qū)分夾帶損失，即粘連在玉米芯上的玉米籽粒不作為清選損失統(tǒng)計(jì)。

4.2 試驗(yàn)方法及過程

根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)[24]檢測方法要求，確定了試驗(yàn)過程：

(1)在相鄰壟收獲玉米，并調(diào)節(jié)收獲機(jī)工作參數(shù)到最佳工作參數(shù)。根據(jù)不同的行走速度得到收獲機(jī)工作參數(shù)為：當(dāng)行走速度為1m/s時(shí)，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速為925 r/min、清選篩開度為5 cm、谷物流量范圍為1.5～2.0 kg/s；當(dāng)行走速度為2 m/s時(shí)，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 125 r/min、清選篩開度為6 cm、谷物流量范圍為3.0～3.7 kg/s。此時(shí)行走速度傳感器、谷物流量傳感器和風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速傳感器工作正常，與田間計(jì)算機(jī)通信正常，數(shù)據(jù)顯示和存儲(chǔ)正常。

(2)清選損失監(jiān)測裝置安裝在距離篩箱尾部水平距離10 cm、下方30 cm的位置，安裝角為45°。并將數(shù)據(jù)通過CAN總線上傳到田間計(jì)算機(jī)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的顯示和存儲(chǔ)。用飽和玉米籽粒擊打10次，清選損失監(jiān)測裝置統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)正常，同時(shí)田間計(jì)算機(jī)顯示結(jié)果正常。

(3)以行走速度1 m/s進(jìn)行勻速收獲，收獲機(jī)參數(shù)按照步驟(1)確定的參數(shù)設(shè)置。收獲長度為50 m，為避免聯(lián)合收獲機(jī)啟動(dòng)時(shí)參數(shù)的波動(dòng)以及流量的不穩(wěn)定所造成的損失率檢測不準(zhǔn)確的情況，選取從20 m處開始的20 m作業(yè)長度作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)的對比區(qū)間。

(4)清選損失監(jiān)測裝置每間隔4 s進(jìn)行一次籽粒損失個(gè)數(shù)的統(tǒng)計(jì)，并將統(tǒng)計(jì)信息反饋給田間計(jì)算機(jī)。風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速檢測裝置、谷物流量傳感器實(shí)時(shí)反饋相應(yīng)信息，以4 s時(shí)間內(nèi)的平均值作為計(jì)算值。

(5)油布隨著收獲機(jī)行走展開，清選室和脫粒滾筒所排出的雜余和損失都落在油布上，對雜余和損失每隔4 m作為一個(gè)統(tǒng)計(jì)的點(diǎn)進(jìn)行收集，根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)的要求，將夾帶損失去除，對大塊雜余和未成熟籽粒進(jìn)行篩除，篩取出成熟籽粒，得到籽粒個(gè)數(shù)和質(zhì)量，該數(shù)據(jù)作為相對準(zhǔn)確標(biāo)準(zhǔn)使用，得到的數(shù)據(jù)如表2所示。

(6)將行走速度改為2 m/s，統(tǒng)計(jì)時(shí)間改為間隔2 s做一次統(tǒng)計(jì)，對應(yīng)人工檢測每隔4 m作為一個(gè)統(tǒng)計(jì)點(diǎn)，同樣采集5組數(shù)據(jù)。根據(jù)步驟(3)～(5)重新進(jìn)行試驗(yàn)，得到的數(shù)據(jù)如表2所示。

4.3 試驗(yàn)結(jié)果及分析

實(shí)際檢測清選損失率為人工撿拾所得到的損失質(zhì)量占總的收獲量的比值，試驗(yàn)時(shí)為了得到較穩(wěn)定的工作參數(shù)，收獲機(jī)已經(jīng)作業(yè)了一段距離，糧箱中已有糧食，因此無法獲得實(shí)際的收獲總質(zhì)量；根據(jù)式(4)所得到的清選損失率受到谷物流量檢測準(zhǔn)確度和籽粒質(zhì)量的影響，由于在任何實(shí)時(shí)檢測的方法中都不能避免，所以在計(jì)算相對誤差時(shí)，通過計(jì)算得到的籽粒損失個(gè)數(shù)作為檢測結(jié)果，并與人工檢測的籽粒損失個(gè)數(shù)作為比較。相對誤差計(jì)算公式為

(6)

式中zR——在測定段內(nèi)，人工檢測到的籽粒損失數(shù)

根據(jù)式(4)得到清選損失的籽粒個(gè)數(shù)、清選損失率，根據(jù)式(6)得到相對誤差，具體數(shù)據(jù)如表2所示。

試驗(yàn)過程中受到工作環(huán)境的影響較大，機(jī)械振動(dòng)、田地不平整等對占比ci的影響較大，傳感器的面積無法保證能夠全面反映整個(gè)排出口的情況，容易造成較大的誤差；傳感器所檢測到的損失粒數(shù)的誤差來源于傳感器識別誤差、校正系數(shù)函數(shù)誤差和占比誤差。

根據(jù)表2得到的數(shù)據(jù)和結(jié)果可以看出，計(jì)算得到的籽粒損失數(shù)總是少于實(shí)際損失數(shù)。存在該情況的原因可能是所使用的人工檢測方法將應(yīng)計(jì)為夾帶損失的籽粒計(jì)算進(jìn)去；并且收獲時(shí)籽粒含水率較小，識別算法將部分籽粒識別為較輕的雜余，導(dǎo)致檢測個(gè)數(shù)較實(shí)際數(shù)量少，造成了較大的誤差。通過計(jì)算得到，在不同速度和不同測試點(diǎn)，相對誤差最大值為17.64%，平均相對誤差為12.98%。

表2 田間試驗(yàn)檢測結(jié)果Tab.2 Results of field experiments

5 結(jié)論

(1)采用壓電薄膜的壓電效應(yīng)，在實(shí)驗(yàn)室條件下，模擬不同的沖擊角度和高度，將籽粒和雜余的沖擊信號進(jìn)行記錄，基于支持向量機(jī)多分類方法，使用采集到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練；以該數(shù)據(jù)集下訓(xùn)練出的結(jié)果對其他不同沖擊角度和高度的試驗(yàn)條件下所得到的沖擊信號進(jìn)行測試，能夠達(dá)到較好的識別效果；針對不同品種和含水率的玉米具有良好的推廣性。

(2)根據(jù)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和沖擊傳感器位置所占整個(gè)排出口沖擊籽粒數(shù)的比例，進(jìn)行相應(yīng)比例調(diào)整，得到損失率的計(jì)算公式，田間試驗(yàn)時(shí)，實(shí)時(shí)采集沖擊信號進(jìn)行分類，識別籽粒信號，進(jìn)行清選損失率計(jì)算，結(jié)果表明所使用的方法能夠很好地識別籽粒沖擊信號。

(3)監(jiān)測所得到的清選損失籽粒數(shù)能夠反映實(shí)際清選損失籽粒數(shù)，最大相對誤差為17.64%，平均相對誤差為12.98%，實(shí)現(xiàn)了清選損失率的實(shí)時(shí)監(jiān)測，能夠?yàn)槁?lián)合收獲機(jī)工作參數(shù)的調(diào)節(jié)提供反饋量。