摘要：为了降低谷子联合收获机在田间工作时的振动、减少割台损失率,利用SolidWorks对谷子割台机架进行三维建模,利用ANSYS软件对谷子割台机架优化前和优化后分别进行有限元分析,并用东华DH5902动态测试分析仪对计算机模态分析结果进行了验证。结果表明:优化前的第4阶模态为11.04Hz,其频率落在外部激振频率范围内;优化后的谷子割台机架各个阶次频率均避开了联合收获机各外部激振频率范围,有效避免了割台震动的产生。通过田间试验验证了改进前后的割台损失率,改进后的割台损失率降低了14.5%。研究成果可为降低谷子联合收获机振动及为谷子割台的减震设计提供了理论指导。

摘要：水稻籽粒检测在粮食储存中凸显重要作用,直接影响粮食销售的价格。针对一般机器视觉检测算法在水稻籽粒小目标的密集场景下存在难以识别且网络模型参数大,检测速度较慢、成本高等问题,提出一种基于YOLO v7优化的水稻籽粒检测算法。首先将部分高效聚合网络模块(Efficient layer aggregation network,ELAN)替换成轻量级网络模块GhostNetV2添加到主干及颈部网络部分,实现网络参数精简化的同时也减少了通道中的特征冗余;其次将卷积和自注意力结合的注意力模块(Convolution and self-attention mixed model,ACmix)添加到MP模块中,平衡全局和局部的特征信息,充分关注特征映射的细节信息;最后使用WIoU(Wise intersection over union)作为损失函数,减少了距离、纵横比之类的惩罚项干扰,单调聚焦机制的设计提高了模型的定位性能。在水稻籽粒图像数据集上验证改进后的模型检测水平,实验结果表明,改进后的YOLO v7模型的mAP@0.5达96.55%,mAP@0.5:0.95达70.10%,训练模型参数量也有所下降,在实际场景以暗黑色为背景的水稻杂质检测中的效果优于其他模型,满足了水稻籽粒的实时检测要求,可将此算法应用于自动化检测粮食系统中。

摘要：针对联合收获机在收获高产水稻时籽粒夹带损失率偏高,籽粒夹带损失实时直接测量难度大的问题,该文提出了一种对纵轴流联合收获机籽粒夹带损失进行实时间接检测的新方法。试验研究了不同喂入量下纵轴流滚筒下脱出混合物中籽粒沿滚筒纵向与横向的分布规律,推导了籽粒沿纵轴流脱粒滚筒径向、轴向的分离概率模型并建立了籽粒夹带损失间接监测数学模型。为准确获取籽粒碰撞信息,试验研究了不同压电材料下籽粒碰撞输出信号特征及籽粒与不同材料敏感板间的碰撞过程,以此为基础研制了性能优良的籽粒损失监测传感器并对其进行了隔振结构设计。将研制的籽粒损失监测传感器安装到纵轴流联合收获机上,运用籽粒夹带损失间接监测方法进行了田间试验,试验结果表明,该文提出的籽粒夹带损失监测方法切实可行,研制的籽粒损失监测传感器工作性能稳定、准确,收获高产水稻时籽粒夹带损失最大测量相对误差为3.03%。该文的研究实现了籽粒夹带损失的实时自动监测,为工程实际运用奠定了良好的基础。

摘要：在水稻脱粒过程中,脱粒滚筒的转速、凹板间隙、齿间距等是脱粒籽粒损失率和脱粒功耗的重要影响因素。为获得水稻联合收割机上纵轴流脱粒滚筒的最佳脱粒参数组合及可控范围,在自行研制的切纵流脱粒分离试验台上开展了水稻脱粒分离性能试验研究。对纵轴流滚筒在不同脱粒滚筒转速、凹板间隙、齿间距参数组合下进行水稻脱粒性能台架试验研究,并对试验结果进行回归分析和置信度分析。将获得的最佳操作参数置信区间用于控制纵轴流滚筒的水稻脱粒性能并预测其最优参数组合,同时进行了验证。结果表明,为将纵轴流脱粒滚筒的总损失率控制在0.33%以内且将脱粒功耗控制在46.36 k W以内,则具有95%置信度的纵轴流滚筒转速为772.61～905.74 r/min、脱粒间隙为22.18～37.93mm、齿间距为104.96～170.17 mm,其相应的纵轴流滚筒最佳转速为839r/min、凹板间隙为30 mm、齿间距为138 mm。该研究对于降低纵轴流滚筒的脱粒功耗和籽粒损失具有重要意义,同时可为水稻联合收割机纵轴流脱粒滚筒最佳结构及参数设计提供参考。

摘要：为实现联合收获机工作过程中籽粒清选损失的实时自动监测,运用ANSYS软件分别以不锈钢304板、T6铝板、黄铜板作为敏感板,在不同厚度、边界条件下进行模态分析并以YT-5L型压电陶瓷作为敏感元件制成不同形式的籽粒损失监测传感器进行了籽粒碰撞试验,研究了敏感板振动特性与检测性能之间的关系,优选了籽粒损失监测传感器敏感板的材料及结构。设计了由电压放大器、带通滤波器电路、绝对值峰值检波放大电路、包络线检波电路、电压比较器电路和整波电路等组成的信号调制电路,以AT89C52单片机为核心开发测控系统,实时采集籽粒损失信号并具有报警、通讯输出功能。将研制的籽粒损失监测传感器安装在联合收获机上进行田间试验,结果表明所研制的籽粒损失监测传感器能够有效识别出饱满籽粒并实时显示清选损失率,最大测量相对误差为2.39%。

摘要：为了实现联合收割机工作过程中谷物损失量的实时测量,研究以聚偏氟乙烯(polyvinylidene fluoride,简称PVDF)压电薄膜作为敏感元件的谷物检测传感器,通过由电荷放大、带通滤波、包络检波和电压比较器等构成的信号调制电路,实现谷物冲击信号的检测。为了减小联合收割机振动的干扰,传感器设计为双层隔振结构,分析了减振系统的动力学特性,数值模拟瞬时冲击作用下的响应。将传感器安装在联合收割机振动筛尾端支架上进行谷物检测实验,结果表明,通过合理选择减振材料和调制电路参数,传感器能够从振动噪声背景中有效提取谷粒冲击信号。

摘要：分析了籽粒损失监测传感器敏感板的响应与系统阻尼比的关系,提出了通过在敏感板敷设约束阻尼层增加振动系统阻尼比来快速衰减敏感板谐波振动的方法。通过对不同阻尼损耗因子敏感板进行籽粒碰撞响应试验,优选了敏感板的材料和结构形式,在此基础上运用ANSYS软件对敏感板进行了模态分析,确定了约束阻尼层在敏感板上的最佳敷设位置。籽粒碰撞响应试验结果表明,敏感板局部约束阻尼处理后,籽粒碰撞信号波形衰减至1.5 V所用时间由10 ms缩短到3 ms左右,大大提高了籽粒损失监测传感器的检测频率。

摘要：设计了由升降平台、升降驱动装置、给料装置、传感器安装平台等构成的籽粒损失监测传感器标定试验台;选取饱满小麦籽粒、不饱满小麦籽粒和不同长度茎秆等物料运用标定试验台对籽粒损失监测传感器在不同安装高度及不同安装角度情况下进行实验室内标定。室内试验表明,针对含水率不同的小麦样品籽粒损失监测传感器的测量误差能限制在4.8%以内;根据室内试验标定结果确定了籽粒损失监测传感器在监测夹带损失时的安装位置,田间试验表明,夹带损失最大监测误差为3.40%。

摘要：针对不同前进速度下传统油菜联合收获机竖割刀切割频率保持不变,在竖切割分禾处形成较大的重割区或漏割区导致油菜割台损失增大、作业性能不稳定等问题,设计了左右两个步进电机分别驱动的油菜双竖切割随动调节装置,仿真分析了不同前进速度对竖切割分禾处重割区和漏割区的影响,综合考虑油菜成熟度等因素的影响,获得了前进速度与竖割刀切割频率的理想理论匹配关系;设计了以S7-1200PLC为控制器的油菜竖割刀切割频率随动控制系统,通过检测机器前进速度信号,再根据理论匹配关系输出脉冲控制步进电机,实现竖切割频率的随动控制;施用脱水剂7 d后完熟油菜收获对比试验表明,使用该竖割刀频率随动控制系统的油菜割台总损失率下降了36. 15%～41. 16%,竖割刀分禾损失率下降了40. 84%～48. 20%。

摘要：根据水稻籽粒的物理特性建立了椭球体颗粒模型,采用离散元法模拟了籽粒与检测传感器碰撞力学过程。结果表明:对心碰撞时的峰值法向接触力Fn max随着曲率半径的增加而增大,偏心碰撞时籽粒将发生转动,Fn max随着法向重叠量的减小而减小;Fn max的差异随着粒径比γ的增加而增大,当γ=3时峰值力比率η的最小值小于45%。斜碰撞时η的变化呈现出不对称特性,且η的变化范围也随之增大,当γ=3时η的最小值约为30%,接触力上升时间tr为14～26μs。采用PVDF压电薄膜作为敏感元件设计了检测传感器,并进行了水稻籽粒冲击力学试验。结果表明,在相同碰撞速度下,输出电压峰值在2～4 V范围内波动,接触力上升时间tr为15～35μs。