甘蔗聯(lián)合收割機(jī)關(guān)鍵部件運(yùn)行參數(shù)決策支持系統(tǒng)*

陳遠(yuǎn)玲，金亞光，閆明洋，陳浩楠，高驍卿

(廣西大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，南寧市，530004)

0 引言

我國是產(chǎn)糖大國，產(chǎn)糖量位居世界第三。甘蔗是制糖產(chǎn)業(yè)的主要原料，甘蔗聯(lián)合收割機(jī)在制糖產(chǎn)業(yè)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[1-2]，但在實(shí)際應(yīng)用中仍然存在著甘蔗收割質(zhì)量不佳問題，主要表現(xiàn)為甘蔗宿根破頭率和含雜率高。目前國內(nèi)外學(xué)者為提高甘蔗機(jī)械收獲質(zhì)量問題，做了諸多相關(guān)研究。

Wright等[3]研發(fā)了一套機(jī)電液控制系統(tǒng)，在刀盤子系統(tǒng)中安裝傳感器，根據(jù)反饋的數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整刀盤離地距離，有效降低了甘蔗宿根的破頭率和甘蔗損失率。蒙艷玫[4]采用產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理框架軟件將產(chǎn)品開發(fā)過程中用到的CAD、CAE及設(shè)計(jì)、分析和評(píng)價(jià)綜合決策系統(tǒng)集成在一起，建立甘蔗收獲機(jī)械可視化虛擬設(shè)計(jì)平臺(tái)，形成了具有一定智能的設(shè)計(jì)支持環(huán)境。蔣占四[5]建立了甘蔗收獲機(jī)械設(shè)計(jì)、評(píng)價(jià)知識(shí)庫，提出基于面向?qū)ο蟮募夹g(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的知識(shí)表達(dá)模型與推理策略，探究了模糊評(píng)價(jià)理論在甘蔗收獲機(jī)械設(shè)計(jì)過程中方案選擇的應(yīng)用以及基于模糊綜合評(píng)價(jià)的參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)等問題，并建立了甘蔗收獲機(jī)械模糊綜合評(píng)判子系統(tǒng)。程紹明等[6]對(duì)SL-1600型整稈式甘蔗收獲機(jī)的切割裝置和剝?nèi)~刷裝置進(jìn)行了改進(jìn)，降低了甘蔗破頭率和含雜率。侯昭武等[7]通過改變甘蔗斷頭和斷尾方式，并利用傳感器對(duì)甘蔗頭和甘蔗尾進(jìn)行圖像采集，實(shí)現(xiàn)了降低甘蔗頭破損率的目的。沈中華等[8]對(duì)自制的整桿式甘蔗收割機(jī)的切割及喂入系統(tǒng)進(jìn)行了結(jié)構(gòu)優(yōu)化和技術(shù)改進(jìn)，從而提高甘蔗收割機(jī)的收割質(zhì)量。Chen等[9]為降低含雜率和損失率，提出了一種基于GA-SVR算法的預(yù)測模型，確定了甘蔗聯(lián)合收割機(jī)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和行走速度最優(yōu)匹配關(guān)系。

從目前的文獻(xiàn)資料可見，國內(nèi)外對(duì)于甘蔗機(jī)械化收割質(zhì)量的研究主要側(cè)重于通過機(jī)構(gòu)優(yōu)化方式提高甘蔗機(jī)械化收割質(zhì)量，而關(guān)于通過控制收割機(jī)參數(shù)之間的匹配來提高收割質(zhì)量的研究較少，將研究成果綜合開發(fā)應(yīng)用于指導(dǎo)實(shí)際操作的研究也少有報(bào)道。由于目前我國普遍存在甘蔗收割機(jī)駕駛員流動(dòng)大、缺乏經(jīng)驗(yàn)，機(jī)械作業(yè)范圍大、地點(diǎn)分散、難于指導(dǎo)和管理等問題，甘蔗聯(lián)合收割機(jī)運(yùn)行參數(shù)在實(shí)際中對(duì)甘蔗收割質(zhì)量造成嚴(yán)重影響。本文基于PSO-LSSVM算法開發(fā)一套智能決策系統(tǒng)，針對(duì)不同的作業(yè)環(huán)境以及各項(xiàng)參數(shù)的匹配關(guān)系給出甘蔗聯(lián)合收割機(jī)關(guān)鍵部件的運(yùn)行參數(shù)，旨在為收割機(jī)駕駛員的合理操作提供實(shí)際指導(dǎo)，也為后續(xù)智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)奠定基礎(chǔ)。

1 試驗(yàn)平臺(tái)與方法

根據(jù)課題組前期對(duì)影響甘蔗破頭率和含雜率因素進(jìn)行的研究[10-11]，可知影響甘蔗破頭率的主要因素有：刀盤轉(zhuǎn)速、行走速度和種植密度。影響甘蔗含雜率的主要因素有風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、行走速度、切斷轉(zhuǎn)速和甘蔗品種。

為了進(jìn)一步探索各部件運(yùn)行參數(shù)與甘蔗收割質(zhì)量之間的關(guān)系，需要對(duì)行走、刀盤、切斷、風(fēng)機(jī)子系統(tǒng)進(jìn)行負(fù)載壓力信號(hào)與轉(zhuǎn)速信號(hào)采集。由于甘蔗聯(lián)合收割機(jī)在田間實(shí)地工作時(shí)環(huán)境惡劣，振動(dòng)較大干擾較多，因此為了確保采集信號(hào)的準(zhǔn)確性，選擇Somat eDAQ-lite數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

1.1 數(shù)據(jù)采集

信號(hào)采集試驗(yàn)地點(diǎn)為廣西扶綏，土壤含水率為7.23%，甘蔗品種為柳城133號(hào)。試驗(yàn)中以10 m為一組，統(tǒng)計(jì)并記錄組內(nèi)甘蔗宿根的破頭率和甘蔗的含雜率。

1.2 數(shù)據(jù)處理

由于數(shù)據(jù)采集是現(xiàn)場動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)采集并且甘蔗聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)時(shí)工況復(fù)雜，對(duì)采集數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生干擾，因此采集到的信號(hào)含有多種頻率成分，為了獲得準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)速和壓力信號(hào)，需要進(jìn)行濾波處理。將采集到的壓力信號(hào)與轉(zhuǎn)速信號(hào)導(dǎo)入nCode軟件，在Glyphwork系統(tǒng)中選擇Butter worth低通濾波器[12]，對(duì)壓力信號(hào)和轉(zhuǎn)速信號(hào)分別使用2 Hz和0.5 Hz的低通濾波，處理后的刀盤壓力、切斷壓力、刀盤轉(zhuǎn)速、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的濾波效果較為明顯，濾波前后對(duì)比如圖1～圖4所示。

在nCode軟件中通過“Graphical Editor”模塊設(shè)置信號(hào)片段的開始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間，可以將需要的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行提取。本文對(duì)每組試驗(yàn)內(nèi)的各項(xiàng)參數(shù)取均值，得到試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。

(a) 濾波前

(b) 濾波后圖1 刀盤壓力濾波前后對(duì)比Fig. 1 Comparison of cutter head pressure before and after filtering

(a) 濾波前

(b) 濾波后圖2 切斷壓力濾波前后對(duì)比Fig. 2 Comparison of cut-out pressure before and after filtering

(a) 濾波前

(b) 濾波后圖3 刀盤轉(zhuǎn)速濾波前后對(duì)比Fig. 3 Comparison of the knife dish speed before and after filtering

(a) 濾波前

(b) 濾波后圖4 風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速濾波前后對(duì)比Fig. 4 Comparison of fan rolling speed before and after filtering

表1 提取的試驗(yàn)數(shù)據(jù)Tab. 1 Extracted test data

2 收割質(zhì)量預(yù)測模型

2.1 最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型

最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)[13-14]是一種核函數(shù)學(xué)習(xí)方法，其在遵循結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的原則的基礎(chǔ)上，將支持向量機(jī)中的不等式約束換成等式約束，將二次規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為求解線性線性方程組問題，在預(yù)測過程中可以獲得較好的預(yù)測精度和泛化能力。對(duì)于訓(xùn)練樣本集：D={(xi.yi)|i=1,2,…，n}，n表示訓(xùn)練樣本的總數(shù)，xi∈Rm表示樣本輸入向量，m代表空間維數(shù)，yi∈R代表其對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)。其回歸模型為

y=f(x)=ω·φ(x)+b

(1)

式中：ω——權(quán)向量；

φ(x)——低維空間向高維空間的非線性映射；

b——偏置。

此時(shí)最小二乘支持向量機(jī)的優(yōu)化問題可轉(zhuǎn)化為

(2)

式中：ei——松弛變量；

C——正則化參數(shù)。

引入Lagrange乘子可轉(zhuǎn)化為

b+ei-yi]

(3)

其中λ=[λ1,λ2，…，λl]T。

根據(jù)KKT條件，分別對(duì)w,b,e,λ求偏微分，并消去權(quán)向量和松弛變量，可以得

(4)

其中E=[1,1，…，1]T；Y=[y1,y2，…，yl]T。

式中：I——單位矩陣；

K——核函數(shù)。

可以得到此時(shí)的預(yù)測模型為

(5)

式中：K(xi,xj)——核函數(shù)，選擇RBF函數(shù)作為預(yù)測模型的核函數(shù)。

(6)

式中：xj——第j個(gè)高斯基函數(shù)的中心；

σ——寬度系數(shù)。

2.2 基于粒子群算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型

粒子群算法(PSO)[15]是在搜尋范圍內(nèi)快速迭代尋求最優(yōu)粒子的算法，可用來優(yōu)化正則化參數(shù)與寬度系數(shù)，在迭代過程中兩個(gè)“極值”不斷變化，粒子隨之不斷更新，其中一個(gè)粒子作為已經(jīng)搜索到的最優(yōu)解pid，另一個(gè)粒子作為當(dāng)前搜尋范圍內(nèi)的種群最優(yōu)解pgd。粒子的位置和速度隨最優(yōu)解不斷更新，最終找到符合條件的最優(yōu)解[16]。建立基于PSO算法優(yōu)化的LSSVM甘蔗收割質(zhì)量預(yù)測模型，粒子尋優(yōu)方式如式(7)所示。

(7)

式中：v(t)——第t次迭代時(shí)粒子的速度向量；

x(t)——第t次迭代時(shí)粒子的位置向量；

q——慣性因子；

r1、r2——(0,1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)；

c1——調(diào)整粒子朝最優(yōu)位置飛行距離的學(xué)習(xí)因子；

c2——調(diào)整粒子向粒子群體最優(yōu)位置飛行距離的學(xué)習(xí)因子；

M——粒子群體規(guī)模；

N——粒子維數(shù)。

得到的最優(yōu)參數(shù)之后，將其賦給最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型，得到回歸方程。利用回歸方程，將各關(guān)鍵數(shù)據(jù)輸入預(yù)測模型，即可得到預(yù)測結(jié)果?；赑SO算法優(yōu)化的LSSVM預(yù)測模型流程圖如圖5所示。

圖5 基于PSO算法優(yōu)化LSSVM流程圖Fig. 5 Particle swarm optimization LSSVM flowchart

2.3 基于遺傳算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型

遺傳算法(GA)[17-18]是一種模仿自然界生物遺傳與進(jìn)化規(guī)律的隨機(jī)并行搜索最優(yōu)算法，其基本思路是：在遺傳過程中，適應(yīng)度強(qiáng)的基因得到遺傳，適應(yīng)度弱的則被淘汰。采用遺傳算法優(yōu)化LSSVM預(yù)測模型，首先要對(duì)測得的甘蔗聯(lián)合收割機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，確定正則化參數(shù)C和核函數(shù)寬度系數(shù)σ的取值范圍，并對(duì)其進(jìn)行二進(jìn)制編碼，隨機(jī)形成初始種群，計(jì)算樣本個(gè)體的適應(yīng)度值。判斷是否符合條件，若滿足直接輸出當(dāng)前最優(yōu)適應(yīng)度值的個(gè)體為最優(yōu)解。若不符合，則重新計(jì)算樣本個(gè)體的適應(yīng)度值。最后根據(jù)搜索到的最優(yōu)參數(shù)值，賦值給最小二乘支持向量機(jī)模型，進(jìn)行預(yù)測。基于GA算法優(yōu)化的LSSVM流程如圖6所示。

圖6 基于GA算法優(yōu)化的LSSVM流程Fig. 6 Genetic algorithm optimization of LSSVM flowchart

2.4 預(yù)測結(jié)果分析

為了獲得更好的預(yù)測結(jié)果，分別利用LSSVM、PSO-LSSVM、GA-LSSVM三種預(yù)測模型對(duì)甘蔗破頭率進(jìn)行預(yù)測，并采用平均絕對(duì)誤差(MAE)和均方誤差(MSE)作為判斷模型預(yù)測精度的指標(biāo)，對(duì)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。隨機(jī)選取表1中192組為訓(xùn)練集來訓(xùn)練模型，其余8組數(shù)據(jù)作為測試集，在Matlab中進(jìn)行分析。得到其甘蔗破頭率和含雜率預(yù)測結(jié)果如圖7～圖9所示。

(a) 破頭率預(yù)測結(jié)果

(b) 含雜率預(yù)測結(jié)果圖7 LSSVM預(yù)測值與真實(shí)值的對(duì)比Fig. 7 Comparison between LSSVM prediction value and actual value

(a) 破頭率預(yù)測結(jié)果

(b) 含雜率預(yù)測結(jié)果圖8 PSO-LSSVM預(yù)測值與真實(shí)值的對(duì)比Fig. 8 Comparison between PSO-LSSVM prediction value and actual value

(a) 破頭率預(yù)測結(jié)果

(b) 含雜率預(yù)測結(jié)果圖9 GA-LSSVM預(yù)測值與真實(shí)值的對(duì)比Fig. 9 Comparison between GA-LSSVM prediction value and actual value

每個(gè)模型重復(fù)運(yùn)行10次，得到三種模型下的破頭率預(yù)測誤差如表2所示，含雜率誤差如表3所示。

表2 破頭率預(yù)測誤差Tab. 2 Error of brocken rate prediction

由預(yù)測結(jié)果圖7～圖9可知，基于PSO-LSSM模型的甘蔗破頭率和含雜率預(yù)測效果優(yōu)于其他預(yù)測模型。從預(yù)測誤差結(jié)果表2和表3可以看出，基于PSO-LSSVM的甘蔗破頭率和含雜率預(yù)測模型的預(yù)測誤差比其他模型的誤差值(MAE和MSE)都小，因此本文選擇PSO算法優(yōu)化的LSSVM預(yù)測模型來對(duì)甘蔗收割質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測，為后續(xù)決策支持系統(tǒng)提供算法支持。

表3 含雜率預(yù)測誤差Tab. 3 Error of impurity rate prediction

3 甘蔗聯(lián)合收割機(jī)決策支持系統(tǒng)

為了更加方便地為甘蔗聯(lián)合收割機(jī)駕駛員提供指導(dǎo)，提高甘蔗機(jī)械化收割質(zhì)量，本文結(jié)合PSO-LSSVM預(yù)測模型，利用LabVIEW搭建了甘蔗聯(lián)合收割機(jī)關(guān)鍵部件運(yùn)行參數(shù)決策支持系統(tǒng)。系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)如下。

3.1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

決策支持系統(tǒng)是管理信息系統(tǒng)向更高一級(jí)發(fā)展而產(chǎn)生的先進(jìn)信息管理系統(tǒng)，它可以幫助管理者和操作者解決某些需要決策的問題，通過數(shù)據(jù)庫、模型庫、知識(shí)庫等技術(shù)集成對(duì)決策提供支持[19]。決策支持系統(tǒng)一般主要由交互部件子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)、模型庫子系統(tǒng)構(gòu)成，本文提出的甘蔗聯(lián)合收割機(jī)關(guān)鍵部件運(yùn)行參數(shù)決策支持系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖10所示。

圖10 總體結(jié)構(gòu)框圖Fig. 10 Overall system structure

3.2 知識(shí)獲取

由于實(shí)現(xiàn)知識(shí)的全智能化獲取非常困難，現(xiàn)階段決策支持系統(tǒng)的知識(shí)獲取通常采用半自動(dòng)化獲取的方式，利用人工和智能化的方法共同完成知識(shí)的獲取[20]?？紤]到系統(tǒng)功能的完整性以及甘蔗聯(lián)合收割機(jī)在實(shí)際工作中的重要指標(biāo)采集與分析的難度，本文采用半自動(dòng)方式進(jìn)行知識(shí)獲取。同時(shí)為了使系統(tǒng)得到更廣泛的利用，選擇KPCA[21]核主成分分析作為系統(tǒng)的一個(gè)判斷模塊。

3.3 知識(shí)表示

考慮到對(duì)知識(shí)的充分表示、知識(shí)管理的便捷性以及甘蔗聯(lián)合收割機(jī)關(guān)鍵部件運(yùn)行參數(shù)相關(guān)知識(shí)的特點(diǎn)，本文選擇產(chǎn)生式表示法對(duì)甘蔗聯(lián)合收割機(jī)關(guān)鍵部件運(yùn)行參數(shù)決策支持系統(tǒng)中的知識(shí)進(jìn)行表示，將甘蔗聯(lián)合收割機(jī)的運(yùn)行環(huán)境、作業(yè)時(shí)各個(gè)關(guān)鍵部件的運(yùn)行參數(shù)、運(yùn)行狀態(tài)以及一些輔助信息共同存放于實(shí)例表中，如表4所示。另外為了便于管理，系統(tǒng)還需要對(duì)用戶登錄信息進(jìn)行存儲(chǔ)，用戶登錄數(shù)據(jù)表的設(shè)計(jì)如表5所示。

表4 決策支持系統(tǒng)實(shí)例表設(shè)計(jì)Tab. 4 Design of factTable for decision system

表5 用戶登錄數(shù)據(jù)表的設(shè)計(jì)Tab. 5 Design of the user login dataTable

3.4 決策支持方式

采用數(shù)據(jù)實(shí)例和算法實(shí)例相結(jié)合的方式給出甘蔗聯(lián)合收割機(jī)關(guān)鍵部件運(yùn)行參數(shù)的決策建議。數(shù)據(jù)實(shí)例決策通過對(duì)用戶輸入的運(yùn)行環(huán)境等信息與系統(tǒng)中的過往數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，篩選出條件相似的甘蔗聯(lián)合收割機(jī)運(yùn)行歷史作為數(shù)據(jù)實(shí)例決策支持；算法實(shí)例是根據(jù)用戶輸入信息，利用算法提取出當(dāng)前預(yù)測結(jié)果中收割質(zhì)量最優(yōu)的各項(xiàng)參數(shù)作為算法實(shí)例決策支持。

3.5 軟件實(shí)現(xiàn)

操作系統(tǒng)為Windows 10，系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)為National instruments LabVIEW 2018，開發(fā)語言為G語言，數(shù)據(jù)庫軟件為MySQL 8.0。LabVIEW通過DSN的方式連接MySQL數(shù)據(jù)庫；使用MathScript節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)matlab與LabVIEW的連接。

3.6 系統(tǒng)實(shí)例

通過輸入用戶名和密碼登錄系統(tǒng)，可以顯示當(dāng)前登錄用戶的權(quán)限、登錄次數(shù)以及最后一次登錄的時(shí)間，如圖11所示。在登錄界面選擇“進(jìn)入系統(tǒng)”即可進(jìn)入系統(tǒng)主界面，如圖12所示，主要有以下4個(gè)模塊：核主成分分析模塊、收割質(zhì)量預(yù)測模塊、決策支持模塊、知識(shí)錄入模塊。

圖11 系統(tǒng)登錄界面圖Fig. 11 System login interface

圖12 系統(tǒng)主界面Fig. 12 System main interface

在主界面選擇收割質(zhì)量預(yù)測，選擇需要預(yù)測的數(shù)據(jù)樣本文件，即可開始預(yù)測收割質(zhì)量。選擇決策支持模塊，界面，選擇相應(yīng)的倒伏情況、入土切割情況、土壤濕度、甘蔗品種、甘蔗種植密度、期望行走速度等數(shù)據(jù)，選擇基于數(shù)據(jù)實(shí)例的決策，可以得到與輸入數(shù)據(jù)相匹配的歷史運(yùn)行參數(shù)。選擇基于算法實(shí)例的決策，系統(tǒng)會(huì)給出刀盤轉(zhuǎn)速、切斷轉(zhuǎn)速、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的最佳參數(shù)匹配組合。

4 田間試驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 試驗(yàn)設(shè)備

田間驗(yàn)證試驗(yàn)在廣西武鳴進(jìn)行，土壤濕度為6.39%，甘蔗品種為柳城131號(hào)，甘蔗種植密度為4.4株/m，試驗(yàn)設(shè)備主要包括4GZQ-180中型切段式甘蔗聯(lián)合收割機(jī)、歐姆龍接近轉(zhuǎn)速傳感器、GSEE-TECH壓力傳感器、西門子S7-200 PLC、EM235擴(kuò)展模塊、Samkoon AK-070MG觸摸屏、24V車載直流電源、筆記本電腦、卷尺等。

4.2 田間對(duì)比驗(yàn)證試驗(yàn)

本次試驗(yàn)分為兩組，第一組收割由駕駛員依據(jù)經(jīng)驗(yàn)操控甘蔗聯(lián)合收割機(jī)，以10 m為一個(gè)單位距離，記錄間距內(nèi)甘蔗總數(shù)、破頭甘蔗的數(shù)量、成段甘蔗的總重以及雜質(zhì)的重量，統(tǒng)計(jì)甘蔗宿根的破頭率和甘蔗含雜率；第二組收割以上文運(yùn)行實(shí)例中給出的控制參數(shù)為基礎(chǔ)，通過PLC控制刀盤轉(zhuǎn)速為620 r/min，切斷轉(zhuǎn)速240 r/min，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速1 500 r/min，同樣以10 m為間距統(tǒng)計(jì)甘蔗宿根的破頭率和甘蔗含雜率。每組試驗(yàn)重復(fù)進(jìn)行3次取平均值，甘蔗收割質(zhì)量如表6、表7所示。

表6 按駕駛員經(jīng)驗(yàn)操作的收割質(zhì)量Tab. 6 Quality of harvesting according to driver experience

表7 基于決策控制參數(shù)后的收割質(zhì)量Tab. 7 Harvesting quality based on decision control parameters

通過對(duì)比兩組試驗(yàn)結(jié)果，可知采用決策建議控制刀盤轉(zhuǎn)速、切斷轉(zhuǎn)速、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速后，甘蔗宿根的破頭率從9.02%下降到5.76%，含雜率從8.74%下降到4.94%，即甘蔗破頭率下降了3.26%，甘蔗含雜率下降了3.8%，甘蔗的機(jī)收質(zhì)量有了明顯提升。

5 結(jié)論

1) 針對(duì)甘蔗機(jī)械化收割時(shí)收割質(zhì)量不佳，提出了一種基于LSSVM的甘蔗收割質(zhì)量預(yù)測模型，通過PSO和GA算法對(duì)預(yù)測模型進(jìn)行優(yōu)化，選擇MAE和MSE作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)PSO-LSSVM模型對(duì)甘蔗質(zhì)量的擬合精度更高，選擇PSO-LSSVM模型為決策支持系統(tǒng)提供算法支持。

2) 為更加方便地為甘蔗聯(lián)合收割機(jī)駕駛員提供指導(dǎo)，選擇LabVIEW軟件搭建了甘蔗聯(lián)合收割機(jī)關(guān)鍵部件運(yùn)行參數(shù)決策支持系統(tǒng)，采用數(shù)據(jù)實(shí)例和算法實(shí)例相結(jié)合的方式進(jìn)行推理決策，可以實(shí)現(xiàn)甘蔗收割質(zhì)量影響因素分析、甘蔗收割質(zhì)量預(yù)測、甘蔗關(guān)鍵部件運(yùn)行參數(shù)決策支持等功能。

3) 為驗(yàn)證決策支持系統(tǒng)的有效性，設(shè)計(jì)了田間對(duì)比試驗(yàn)，結(jié)果表明：采納系統(tǒng)的決策建議后，甘蔗宿根的破頭率從9.02%下降到5.76%，含雜率從8.74%下降到4.94%，可見甘蔗聯(lián)合收割機(jī)關(guān)鍵部件運(yùn)行參數(shù)決策支持系統(tǒng)可有效提升甘蔗機(jī)收質(zhì)量。

4) 本系統(tǒng)還需要不斷豐富完善數(shù)據(jù)庫，增加訓(xùn)練樣本數(shù)量，進(jìn)一步提高預(yù)測模型的精度，以提高決策系統(tǒng)的適應(yīng)性和可靠性。