基于BP神經網絡及遺傳算法的組合式板齒脫粒裝置參數優化

費強等

摘要：以喂入量、脫粒軸轉速、板齒螺旋角和排芯口壓板壓力為自變量，脫凈率、籽粒含雜率、籽粒破碎率為響應值，建立脫粒裝置的神經網絡數學模型。用Matlab優化工具箱對該模型進行優化，求得脫粒裝置各因素之間的最佳組合，并用遺傳算法對優化結果進行驗證。結果表明：應用Matlab優化工具箱對該模型進行優化后，籽粒含雜率提高了0.97%～1.70%，所求得的脫粒裝置各因素之間最佳組合與試驗優化結果擬合度高，能夠準確地預測組合式螺旋板齒種子脫粒機的工作參數與作業性能。

關鍵詞：神經網絡；遺傳算法；Matlab；組合式板齒；脫粒裝置；參數優化

中圖分類號：S226.1；S126 文獻標志碼：A 文章編號：1002-1302（2014）03-0351-04

組合式板齒脫粒裝置是一個多輸入、多輸出的非線性系統[1]。人工神經網絡簡稱神經網絡（ANN），是基于現代生物學研究人腦組織的成果基礎上，用大量簡單的處理單元廣泛連接組成的復雜網絡，用于模擬人類大腦神經網絡的學習、記憶、推理和歸納等功能。在神經網絡模型中，前饋式的BP網絡是一種簡單而用途廣泛的人工神經網絡，它適用于非線性的模式識別和分類預測問題[2]。遺傳算法是模擬生物在自然環境中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應全局優化概率搜索算法。遺傳算法提供了一種求解復雜系統優化問題的模式，它不依賴于問題的具體領域，對問題的求解種類有很強的魯棒性，現已幾乎滲透到從工程到社會科學的諸多領域，廣泛用于函數優化、組合優化、生產調度、機器學習、自動控制、圖像處理和人工生命等領域[3]。應用BP神經網絡對組合式板齒脫粒裝置進行建模與目標優化，并利用遺傳算法對已優化目標進行驗證。

1 組合式板齒脫粒裝置神經網絡數學模型的建立

1.1 BP網絡的實現

GA-BP神經網絡的拓撲結構如圖1所示，采用3層BP神經網絡：第1層神經元數目為4個，傳遞函數為tansig，第2層神經元數目為15個，傳遞函數為tansig，第3層神經元數目為3個，傳遞函數為purelin，輸入函數為P，輸出目標是T。其中，x1為喂入量，x2為脫粒軸轉速，x3為板齒螺旋角度，x4為排芯口壓板壓力，y1為果穗脫凈率，y2為籽粒含雜率，y3為籽粒破碎率。

1.2 仿真結果及建模

根據BP網絡原理，應用Matlab神經網絡工具箱實現 BP 網絡模型的創建、訓練及仿真，其仿真結果如表1所示。

3 基于遺傳算法的脫粒裝置參數優化驗證

應用遺傳算法對“2”節中所優化的指標、因素自變量數值進行驗證，建立M無約束函數文件與式（6）、（7）、（8）相同[10]。

由圖4單目標參數優化結果可以看出，脫凈率（fun1）=99.673%，x1、x2、x3、x4所對應的編碼值分別為-1、-0.997、-0.14、0.992；應用線性插值法，即此時脫粒物料喂入量為 2.80 kg/s、脫粒軸轉速為220.1 r/min、板齒螺旋角為8.58°、變剛度彈力為59.92 N。含雜率（fun2）=4.107%，此時x1、x2、x3、x4所對應的編碼值分別為-0.422、-0.926、-0.101、-0.583；應用線性插值法，即此時脫粒物料喂入量為 2.967 8 kg/s、脫粒軸轉速為221.85 r/min、板齒螺旋角為8697°、變剛度彈力為44.17 N。破碎率（fun3）=0.440 3%，此時x1、x2、x3、x4所對應的編碼值分別為-0.442、-0.843、-0.047、-0.613；應用線性插值法，即此時脫粒物料喂入量為2.967 kg/s、脫粒軸轉速為223.92 r/min、板齒螺旋角為886°、變剛度彈力為43.87 N。脫凈率（fun1）、含雜率（fun2）、破碎率（fun3）與神經網絡優化結果分別相差0023%、0.001%、0.001%。按照式（9）編寫約束函數M文件myfun3_c.m求解運行結果（圖5）。

函數求解運行結果（圖5）顯示，起點為[0 0 0 0]，最優解為fun3=0.587 344 355 281 084 5，對應的x1、x2、x3、x4的編碼值分別為0.282、0.229、1.000、-0.232；應用線性插值法，即此時脫粒物料喂入量為3.184 kg/s、脫粒軸轉速為 250.73 r/min、板齒螺旋角為12°、變剛度彈力為47.68 N。此時fun1=99480 005 4，fun2=5.479 301 54，脫凈率（fun1）、含雜率（fun2）、破碎率（fun3）與神經網絡優化結果分別相差0001%、0.002%、0.001%。應用遺傳算法優化驗證結果表明，借助神經網絡對組合式板齒脫粒裝置建模與參數優化的方法可行，仿真結果可靠。

4 結論

以喂入量、脫粒軸轉速、板齒螺旋角和排芯口壓板壓力為自變量，脫凈率、籽粒含雜率、籽粒破碎率為響應值建立神經網絡數學模型。利用BP神經網絡及遺傳算法優化的組合式板齒脫粒裝置最佳工作參數為喂入量2.80～3.2 kg/s、脫粒軸轉225～251 r/min、板齒螺旋角度 8.25～12.00°和排芯口壓板壓力 40.0～48.2 N。使用該參數較優化前脫凈率減小015%～0.38%，含雜率減小0.97%～1.70%，破碎率減小0084%～0.274%，說明神經網絡及遺傳算法優化方法是可行的、合理的，為脫粒裝置參數優化提供了一個新的方法。

參考文獻：

[1]趙武云，郭康權. 組合式螺旋板齒種子玉米脫粒機工作參數優化[J]. 農業機械學報，2012，42（12）：56-61.

[2]陳翠英，王志華，李青林. 油菜脫出物在氣流中的運動分析[J]. 農業機械學報，2004，35（5）：90-93.

[3]雷英杰，張善文，李續武，等. MATLAB遺傳算法工具箱及其應用[M]. 西安：西安電子科技大學出版社，2005.

[4]趙武云，郭康權. 變徑變間距螺旋板齒式玉米脫粒機設計與試驗[J]. 干旱地區農業研究，2013，31（1）：226-230.

[5]趙武云，王廣萬，劉國春，等. 低破碎種子玉米脫粒機的研制[J]. 機械研究與應用，2010（1）：132-134.

[6]戴 飛，高愛民，孫 偉，等. 縱軸流錐型滾筒脫粒裝置設計與試驗[J]. 農業機械學報，2011，42（1）：74-78.

[7]戴 飛，張鋒偉，韓正晟，等. 自動跟蹤式小型太陽能集熱玉米果穗干燥裝置設計[J]. 農業工程學報，2012，28（5）：189-193.

[8]戴 飛，張鋒偉，韓正晟，等. 玉米果穗機械干燥裝置設計與試驗研究[J]. 干旱地區農業研究，2011，29（3）：260-264.

[9]戴 飛. 縱軸流錐型滾筒小區小麥種子脫粒裝置設計與試驗研究[D]. 蘭州：甘肅農業大學，2012.