【摘要】：近年來,隨著國家對農(nóng)業(yè)的大力支持,推動數(shù)字化、智能化技術(shù)與農(nóng)業(yè)裝備的深度融合,聯(lián)合收割機(jī)及其相關(guān)裝備的發(fā)展迎來新的契機(jī)。目前國產(chǎn)聯(lián)合收割機(jī)仍以中小型為主,自動化程度低,缺乏智能化監(jiān)控設(shè)備,且谷物收割作業(yè)過程中堵塞故障頻發(fā),嚴(yán)重制約作業(yè)效率,影響收獲質(zhì)量。為了降低堵塞故障率,提高作業(yè)效率,改善駕駛操作環(huán)境,需要研發(fā)智能化水平較高,能夠?qū)Χ氯收线M(jìn)行監(jiān)測的系統(tǒng)。本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)與DS理論相結(jié)合,建立聯(lián)合收割機(jī)堵塞故障診斷算法模型。該算法將聯(lián)合收割機(jī)工況劃分為四類,分別為正常、微堵、堵塞、嚴(yán)重堵塞,作為DS證據(jù)理論的辨識框架。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析收割機(jī)轉(zhuǎn)動部件的轉(zhuǎn)速信息,并將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果作為辨識框架內(nèi)各種工況的基本概率賦值。通過Dempster合成規(guī)則融合不同時刻的信息,得到每種工況的最終概率分配,實(shí)現(xiàn)堵塞故障診斷。在運(yùn)用智能化堵塞故障分析方法的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)聯(lián)合收割機(jī)堵塞故障診斷與報警系統(tǒng)。通過對聯(lián)合收割機(jī)各部件作業(yè)工序和堵塞故障的分析,確定收割機(jī)割臺攪龍、輸送槽、脫粒滾筒以及輸糧攪龍作為監(jiān)測對象,前進(jìn)速度作為控制對象。系統(tǒng)以C8051F020單片機(jī)為主控制器,以觸摸屏作為人機(jī)交互系統(tǒng),向用戶呈現(xiàn)收割機(jī)各個轉(zhuǎn)動部件的轉(zhuǎn)速、前進(jìn)速度以及收割機(jī)工作狀態(tài)信息,并將這些數(shù)據(jù)存儲于CF卡中便于離線分析;采用前進(jìn)速度自動控制系統(tǒng),該系統(tǒng)根據(jù)聯(lián)合收割機(jī)堵塞故障診斷結(jié)果實(shí)時調(diào)節(jié)前進(jìn)速度,實(shí)現(xiàn)對谷物喂入量的調(diào)控,最終達(dá)到實(shí)時優(yōu)化聯(lián)合收割機(jī)工作狀態(tài),降低堵塞故障率的目的。本文利用MATLAB對堵塞故障診斷算法進(jìn)行仿真試驗(yàn),驗(yàn)證了算法的可行性。同時,對系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)室調(diào)試和田間試驗(yàn)。前進(jìn)速度手動控制模式下的田間試驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了堵塞故障診斷的準(zhǔn)確性和算法的可行性,系統(tǒng)對堵塞故障成功實(shí)現(xiàn)“不確定、微堵、堵塞、嚴(yán)重堵塞”四級預(yù)報警,其中“不確定、微堵”預(yù)警時間可達(dá)2秒以上,為駕駛員采取措施排除堵塞故障提供了寶貴時間;前進(jìn)速度自動控制模式下的田間試驗(yàn)表明,系統(tǒng)能夠?qū)Χ氯收项A(yù)警及時采取措施,不斷優(yōu)化聯(lián)合收割機(jī)工作狀態(tài),保持高效作業(yè)。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S225

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4 李t，

本文編號：2672856