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    收割機控制中的英語語言理解動態(tài)領(lǐng)屬研究

    2019-05-27 08:44:42崔曉慧
    農(nóng)機化研究 2019年8期
    關(guān)鍵詞:領(lǐng)屬收割機滾筒

    崔曉慧

    (焦作師范高等??茖W校 外國語學院,河南 焦作 454000)

    0 引言

    我國的糧食作物以稻麥類為主,種植面積大,產(chǎn)量高,在生產(chǎn)過程中需要投入大量的人力和物力。收割是作物生產(chǎn)的最后環(huán)節(jié),對糧食的產(chǎn)量和品質(zhì)都有著直接的影響。稻麥類作物的收割時期短,工作量大,必須掌握合適的收割時機才能獲得最佳經(jīng)濟效益。作物收割太早會因未完全成熟而損失日產(chǎn)量,收割太遲又會遭受鳥鼠蟲害,并增加極端天氣和自然落粒的損失。另外,在部分地區(qū)作物及時收割也有利于下茬作物的種植順利開展[1]。

    稻麥類作物的收割工作量極大,依靠人工難以順利完成,因此收割機是農(nóng)業(yè)機械發(fā)展的一個重點[2]。在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)時期,我國的稻麥作物基本采用人工收割。隨著時代的發(fā)展,廣大種植者逐步認識到農(nóng)業(yè)機械化的優(yōu)越性,為收割機的普及創(chuàng)造了條件。在目前的形勢下,收割機的應(yīng)用范圍、綜合性能和自動化程度已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的一個衡量指標。理想的收割機應(yīng)該能在較低的損失前提下具有最大的收割效率,良好的性能取決于收割機的結(jié)構(gòu)設(shè)計、工作狀態(tài)和操作水平。

    我國的稻麥類作物大多采用聯(lián)合收割機進行收割,且向著大型化和高速化的方向發(fā)展,對收割機的自動控制水平也提出了更高的要求。聯(lián)合收割機的自動控制主要集中在行駛速度、割臺高度、滾筒轉(zhuǎn)速和喂入深度等方面。行駛速度是聯(lián)合收割機作業(yè)效率和質(zhì)量最重要的決定因素,最佳的行駛速度在保證合理喂入量的同時,還能避免谷稈分離效果變差和零部件損壞[3]。國內(nèi)外學者進行了大量研究,以單片機和嵌入式微處理器為核心,設(shè)計出基于喂入量和滾筒轉(zhuǎn)速的收割機行駛速度控制方法,有效解決了人工控制難度較大的問題[4-6]。

    割臺高度決定了作物的割茬高度,是實施秸稈還田和后續(xù)耕作須要考慮的因素。割臺過低,會降低谷稈分離的效果,且增加滾筒的負荷;割臺過高,又有可能漏割穗頭。朱劍等設(shè)計了一種基于嵌入式的電液比例控制系統(tǒng),用于對收割機的割臺高度進行監(jiān)測和控制,提高了自動化程度[7]。收割機的滾筒轉(zhuǎn)速需要與喂入量匹配,才能獲得理想的脫粒能力。李國棟等設(shè)計PID恒速控制器,按照恒速控制模型使收割機的滾筒轉(zhuǎn)速能夠保持穩(wěn)定,并且進行了仿真驗證[8]。喂入深度是半喂入式的聯(lián)合收割機需要考慮的問題,對作業(yè)效率和質(zhì)量的影響有限,因此相關(guān)的研究也較少,一般是在滾筒的入口處設(shè)置傳感器進行檢測[1]。另外,張認成等還設(shè)計了聯(lián)合收割機的智能控制仿真器,通過控制收割機的行駛速度使?jié)L筒保持額定的轉(zhuǎn)速,可以實現(xiàn)對收割機的自動控制[9]。

    精準農(nóng)業(yè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向,推動了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)?;蛯I(yè)化,需要利用現(xiàn)代技術(shù)設(shè)計新型水稻收割機控制系統(tǒng)[10]。自然語言理解是語言信息和人工智能的交叉學科,以自然語言為載體實現(xiàn)人類與計算機之間的溝通,能夠應(yīng)用于機械的控制。語言理解賦予計算機準確理解自然語言涵義的能力,在宏觀上使計算機執(zhí)行人們所期望的語言功能,微觀上將人類語言映射到計算機內(nèi)部。語言理解目前在自然科學中主要用于機械設(shè)計和制造領(lǐng)域,是工序建模和三維重建的基礎(chǔ)[11-12]。

    人類的語言種類繁多,而英語憑借語法和語感的優(yōu)越性成為世界上應(yīng)用最廣泛的語言。在自然語言理解研究的起始階段,英語扮演了重要的角色,其在語言輸入、語音識別和語法分析方面的優(yōu)勢是別的語言無法比擬的。英語語句是由單詞按照各種關(guān)系組織在一起形成的,對這些關(guān)系的研究有助于準確理解英語語義。領(lǐng)屬是英語中普遍存在的一種關(guān)系,關(guān)系的主體是英語所表達的兩個名詞,關(guān)系的具體內(nèi)容為領(lǐng)有和屬于。

    領(lǐng)屬關(guān)系可以分為靜態(tài)領(lǐng)屬和動態(tài)領(lǐng)屬,前者指恒定的領(lǐng)屬關(guān)系,后者指領(lǐng)有者發(fā)生了變化的領(lǐng)屬關(guān)系[13]。聯(lián)合收割機的部件眾多,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,利用語言理解技術(shù)可以降低控制的難度。收割機作業(yè)過程會受到各種突發(fā)狀況的干擾,語言理解中的名詞領(lǐng)屬關(guān)系以動態(tài)領(lǐng)屬為主,才能應(yīng)對環(huán)境的變化。因此,本文對英語語言理解的動態(tài)領(lǐng)屬進行研究,探討其在收割機行駛速度、割臺高度和滾筒轉(zhuǎn)速控制中的作用,以提高控制的精度,降低操作難度。

    1 農(nóng)機設(shè)備和硬件

    農(nóng)機設(shè)備為久保田4LBZ-172B型半喂入履帶式聯(lián)合收割機,額定功率66kW,采用液壓無級變速。收割機的割臺寬度為1.72m,收割5行,對水稻和小麥的收割效率達到0.27~0.53hm2/h。英語語言理解設(shè)備是戴爾I3668-18N2型臺式計算機,配置包括Intel i5處理器、8GB內(nèi)存和1TB硬盤,電源由拖拉機蓄電池提供。語言理解程序為visual C++,軟件運行環(huán)境為Windows10操作系統(tǒng)。

    2 英語語言理解

    英語語言理解是對英語形式的語言信息進行分析,理解其表達的意義內(nèi)容,并應(yīng)用到機械的設(shè)計或控制過程中。英語語義的基本載體是單詞,單詞按照特定的語法依次組成語句、段落和篇章。英語語言理解的整體流程是首先分析單詞的詞法并形成語句,然后對語句進行句法分析和分類處理,修正容易產(chǎn)生歧義的語句以便得到規(guī)范化語句和句群。名詞和動詞是兩類最主要的單詞。其中,名詞用于描述機械本身及組成部件,是動態(tài)領(lǐng)屬的主體;動詞描述對機械控制的執(zhí)行內(nèi)容;是動態(tài)領(lǐng)屬產(chǎn)生的原因。各類單詞詞義分析成功后開始段落和篇章分析,圍繞核心事件進行語用建模和理解,最終得到英語語言表達的內(nèi)容,形成相應(yīng)的農(nóng)機控制指令。在詞義和篇章分析失敗的情況下,語言理解會返回到句法分析的環(huán)節(jié),變換新的核心事件重新分析直至成功。

    3 動態(tài)領(lǐng)屬分析

    領(lǐng)屬關(guān)系是英語短語之間最重要的一種關(guān)系,對這種關(guān)系的理解是英語語言理解的關(guān)鍵。領(lǐng)屬是指兩個英語名詞之間一方領(lǐng)有另一方,或者一方從屬于另一方。從農(nóng)業(yè)機械控制的角度來看,領(lǐng)屬的主體可以是機械部件、屬性、狀態(tài)或性質(zhì)。無論哪一種,領(lǐng)屬者都是為被領(lǐng)屬者提供認知的框架。對領(lǐng)屬關(guān)系的研究既可以從英語句法形式上進行,也可以從英語語義上進行。

    在領(lǐng)屬關(guān)系中,大部分領(lǐng)有者和領(lǐng)有物之間的關(guān)系穩(wěn)定且不發(fā)生轉(zhuǎn)移,如物品與性質(zhì),屬于靜態(tài)領(lǐng)屬;還有一種是原領(lǐng)有者的領(lǐng)有物可以變?yōu)楝F(xiàn)領(lǐng)有者的領(lǐng)有物,如物品與擁有者,屬于動態(tài)領(lǐng)屬。事物間的可讓渡性是動態(tài)領(lǐng)屬發(fā)生的內(nèi)因,主要由英語定語和中心語的性質(zhì)決定。

    動態(tài)領(lǐng)屬關(guān)系涉及到至少3個名詞,分別為原領(lǐng)有者、現(xiàn)領(lǐng)有者和領(lǐng)有物,3個名詞之間通過相應(yīng)的動詞聯(lián)系在一起,聯(lián)系動詞主要為給予類和索取類動詞。在英語語言理解的過程中,根據(jù)動態(tài)領(lǐng)屬語句特征進行總結(jié)歸納,然后在系統(tǒng)中建模。動態(tài)領(lǐng)屬事件模型放置在系統(tǒng)的知識庫中,需要理解的語句被切分后在系統(tǒng)中匹配分析,根據(jù)設(shè)定的模式對符合模型的語句直接處理,從而獲得語句的涵義。

    英語語言輸入后,系統(tǒng)根據(jù)知識庫生成動態(tài)名詞和事件,找出語句中的動態(tài)領(lǐng)屬并進行分類。每種類型的動態(tài)領(lǐng)屬分別進行不同的領(lǐng)屬轉(zhuǎn)移分析,再通過領(lǐng)有物和梯度樹來確定讓渡值,最后與知識庫匹配,將各事件關(guān)聯(lián)起來完成對篇章的分析理解,如圖1所示。

    4 控制功能

    收割機的作業(yè)過程中,其運行狀態(tài)和環(huán)境條件都是不斷變化的,因此對收割機的控制也是一個動態(tài)的過程。收割機的控制過程中存在許多領(lǐng)屬關(guān)系的讓渡和轉(zhuǎn)移,即動態(tài)領(lǐng)屬事件。伴隨著控制操作動作的執(zhí)行,領(lǐng)有物的關(guān)系從原領(lǐng)有者上主動或被動地轉(zhuǎn)移到現(xiàn)領(lǐng)有者上,實現(xiàn)領(lǐng)屬關(guān)系的變更,如圖2所示。

    圖1 動詞領(lǐng)屬事件的分析流程

    圖2 農(nóng)機控制中的動態(tài)領(lǐng)屬事件

    本文中,英語語言理解動態(tài)領(lǐng)屬應(yīng)用的收割機控制功能包括行駛速度、割臺高度和滾筒轉(zhuǎn)速。收割機作業(yè)時需要保持最合適的喂入量,而喂入量由行駛速度決定。安裝在輸送器底板上的壓力傳感器測定喂入量,輸入分析系統(tǒng)中與額定喂入量比較。系統(tǒng)根據(jù)兩者之間的差異產(chǎn)生控制指令,通過電磁閥調(diào)節(jié)無級變速器,實現(xiàn)對收割機行駛速度的控制。割臺高度控制則是以超聲波傳感器測量割臺實際高度,與設(shè)定的高度值比較,電液比例方向閥根據(jù)比較的結(jié)果控制割臺的升降。收割機的滾筒轉(zhuǎn)速通過PID技術(shù)進行控制,即比較滾筒的實際角速度和設(shè)定角速度差值,通過比例、積分和微分變換使?jié)L筒保持恒速轉(zhuǎn)動。

    上述3種控制功能涉及到大量的機械部件和動作,執(zhí)行過程中會出現(xiàn)多個動態(tài)領(lǐng)屬事件。在這些動態(tài)領(lǐng)屬事件中,領(lǐng)有物為信息、數(shù)據(jù)和指令等抽象事物,原領(lǐng)有者一般為各類傳感器等數(shù)據(jù)采集裝置,而現(xiàn)領(lǐng)有者大多為控制執(zhí)行裝置。作為核心的信息分析裝置則兼有兩種功能,讓渡轉(zhuǎn)移動詞也有主動和被動兩種形式。3種控制功能代表性動態(tài)領(lǐng)屬事件中的相關(guān)主體如表1所示。

    將應(yīng)用了英語語言理解功能的聯(lián)合收割機進行水稻收割試驗,設(shè)定喂入量2.5kg/s,割臺高度15cm,滾筒角速度50rad/s。在作業(yè)過程中,作物密度時常發(fā)生變化,機械速度也能進行相應(yīng)的調(diào)節(jié),傳感器檢測的喂入量維持在2.40~2.55kg/s之間,割臺高度維持在14.0~15.0cm之間。當作物密度發(fā)生變化時,滾筒轉(zhuǎn)速的突變較大,但是經(jīng)過5s的調(diào)整后便能很快恢復(fù)到設(shè)定的速度上來,維持在47~52cm/s之間。因此,英語語言理解提高了收割機這3種功能的控制精度,使操作的難度得以降低。

    表1 不同控制功能的代表性動態(tài)領(lǐng)屬事件

    5 結(jié)論

    英語語言理解是對英語形式的語言信息進行分析,理解其表達的意義內(nèi)容。英語語義的基本載體是單詞,單詞按照特定的語法依次組成語句、段落和篇章。領(lǐng)屬是兩個英語名詞之間的領(lǐng)有和從屬關(guān)系,若領(lǐng)屬關(guān)系發(fā)生轉(zhuǎn)移,則屬于動態(tài)領(lǐng)屬,可以應(yīng)用于機械的設(shè)計或控制過程。本文研究了英語語言理解動態(tài)領(lǐng)屬在收割機行駛速度、割臺高度和滾筒轉(zhuǎn)速控制中的作用,列舉了代表性的動態(tài)領(lǐng)屬事件。試驗結(jié)果表明:英語語言理解可以提高收割機的控制精度,降低操作難度。

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