方捆打捆機草捆動態稱重試驗臺設計與試驗

高國民,郭 輝,呂全貴,郝良軍,劉希光,劉家君

(1.新疆農業大學 機電工程學院,烏魯木齊 830052;2.新疆新研牧神科技有限公司,烏魯木齊 830011)

0 引言

打捆機按照打出草捆外形分為方捆打捆機和圓捆打捆機。方捆機因其可連續作業、打出的草捆便于運輸,在國內外秸稈及牧草收獲運輸存儲過程中得到了廣泛應用,并向自動化和智能化方向快速發展[1-3]。

目前,方捆機自動化發展主要研究方向有喂入量監測、作業過程中草捆密度的穩定性調節及作業田地實時測產等,均與草捆質量有直接或間接關系。通過檢測草捆稱重時間及質量可間接獲得方捆機喂入量,為方捆機喂入量檢測提供了一種方法,并為駕駛員行車速度調整提供了一定參考。對于體積一定的草捆,監測其質量即可換算為草捆密度,對于穩定控制草捆密度具有重要意義。通過獲得實時草捆質量及作業面積,可獲得作物產量分布圖及田間總作物產量[4]。因此,研究草捆動態稱重系統對于打捆機喂入量、草捆密度穩定性及牧草及秸稈的產量分布具有十分重要意義。

本文針對新疆機械研究院股份有限公司生產的牧神4KZ300系列自走式秸稈方捆機作業參數,設計并搭建了方捆打捆機動態稱重試驗臺。通過分析不同質量草捆及不同運動狀態下稱重值變化規律,編寫了程序控制流程,建立了動態稱重模型[5-8]。通過試驗數據分析,建立了草捆質量檢測值與實際值回歸方程,并對回歸方程進行了檢驗。

1 結構及原理

1.1 打捆機動態稱重原理及相關參數

本文擬在方捆打捆機壓縮室末端增加稱重機構,以實現草捆動態稱重,如圖1所示。

1.壓縮室 2.稱重機構 3.草捆 4.壓縮活塞 5曲柄連桿機構 6.粉碎割臺 7.駕駛室圖1 自走式方捆打捆機整體示意圖Fig.1 Self-propelled square bundle baler for overall schematic diagram

動態稱重原理如下:打捆機壓縮室中,壓縮活塞在曲柄連桿機構作用下不斷地往復運動,捆扎好的草捆在后續草捆的推動下推至稱重機構;草捆落入稱重機構后稱重傳感器開始獲得有效稱重值,直至草捆完全推出,微處理器運算處理此期間獲得的稱重信號,并將運算的草捆質量發送至顯示器顯示并保存。

相關技術參數[9]如下:

草捆截面尺寸/mm:360×460

草捆長度/mm:300～1 320

草捆密度/kg·m-3:130～230(含水率17%～23%)

生產效率/t·h-1:4～18

活塞沖程數/r·min-1:83

1.2 試驗臺總體結構及工作原理

根據打捆機動態稱重原理及相關參數設計草捆動態稱重試驗臺,主要包括稱重傳感器、信號調理模塊、存儲模塊、串口通信模塊、微處理器、電源模塊、步進電機及驅動器、鏈傳動機構、計算機等,如圖2所示。

圖2 稱重試驗臺總體結構框圖Fig.2 Overall structure block diagram of weighing test rig

計算機將轉速值發送至微處理器,微處理器將轉速值轉化為相應的PWM信號,以調節步進電機轉速及轉停時間,步進電機通過聯軸器、傳動軸驅動鏈傳動機構控制草捆前進狀態;稱重傳感器實時讀取稱重臺上草捆質量值,信號調理模塊將稱重傳感器檢測的模擬量信號轉化為數字量信號,經微處理器處理后存儲并發送至計算機顯示[10]。

2 稱重試驗臺的設計

2.1 機械部分設計

稱重試驗臺機械部分由支撐架、滑軌、稱重槽、彈簧、鏈條及鏈輪等組成,如圖3所示。

1.支撐架 2.滑軌 3.步進電機 4.稱重槽 5.稱重傳感器 6.彈簧 7.鏈條 8.鏈輪圖3 稱重試驗臺結構示意圖Fig.3 The structure of weighing test rig

試驗臺滑軌與地面角度依據4KZ300系列方捆機壓縮室與地面角度,設計為10°。

稱重槽寬度依據草捆寬度,設計槽寬為470mm,為確保每次僅對1個草捆稱重及設定草捆長度800mm,最終槽長設計為750mm;稱重槽表面低于滑軌表面180mm,呈2級階梯狀。

為模擬機車震動、作業田地不平整引起的干擾信號,在試驗臺支撐架立柱中設置彈簧,稱重試驗中可人為增加干擾信號,使其與田間作業相仿。鏈條選用單排雙側單孔彎板鏈條,彎板上裝有銷釘以帶動草捆運動。

2.2 電子器件選型

已知草捆質量范圍15～35kg,同時考慮稱重臺自身質量,稱重傳感器選型時,為滿足動態稱重要求,傳感器需工作在其量程的20%～40%之間,最終選擇型號為Mavin-NA2、量程為100kg的電阻應變式壓力傳感器[11]。

信號調理模塊采用24位高精度A/D轉換器芯片HX711。微處理器選用ARM系列Cortex-M3內核的 STM32F105RBT6芯片,是一款資源豐富的32位微處理器,擁有 64kB SRAM、256kB FLASH,功能強大且價格低廉[12]。

2.3 軟件設計

2.3.1 草捆稱重過程分析

試驗臺通電后,稱重傳感器實時讀取稱重值,經過信號調理模塊放大轉換后將稱重值發送至處理器。當處理器檢測到草捆落入稱重槽,開始記錄此草捆稱重數據,如圖4(a)所示;草捆在后一草捆推動下繼續向前運動,草捆完全落入稱重槽,如圖4(b)所示;當檢測到草捆完全落出稱重槽但下一草捆未落入稱重槽時,處理器停止記錄數據并開始處理數據;處理器計算后得出草捆質量檢測值,計算結果存入存儲模塊并發送至計算機顯示,循環上述過程,即可實時監測草捆質量。

圖4 稱重過程示意圖Fig.4 Schematic diagram of weighing process

2.3.2 程序流程圖

草捆動態稱重檢測程序是在keil uVision5 環境下編寫的,流程圖如圖5所示。

圖5 稱重程序流程圖Fig.5 The Weighing program flow diagram

3 試驗設計

3.1 材料

動態稱重試驗臺、220V交流電源、精度1/100的100kg電子臺秤、筆記本電腦及麥秸稈草捆。通過動態稱重試驗臺稱重試驗,對不同草捆質量、不同運動狀態下草捆檢測值隨草捆實際值變化規律進行了室內試驗。試驗地點為新疆農業大學機電工程實驗室。

3.2 結果與分析

3.2.1 稱重記錄值分析

為獲得精確的草捆質量檢測值,需分析處理記錄的不同質量草捆稱重值的變化規律。為此,進行了兩組不同質量草捆動態稱重試驗,分析稱重值的變化規律。試驗中,草捆a、草捆c為稱重草捆,草捆b、草捆d分別為草捆a、草捆c提供前進推力。試驗條件如表1所示。其中,行進速度是指步進電機驅動下草捆前進速度,試驗過程如圖6所示。

表1 草捆稱重試驗臺試驗條件Table 1 Test conditions for baling weighing test rig

圖6 草捆動態稱重試驗Fig.6 Dynamic weighing test of bales

稱重過程中,人為對試驗臺施加負載制造干擾信號,草捆稱重變化如圖7所示。其中,圖7(a)采樣點90～184點為草捆a完全落入稱重臺并在稱重臺運動時稱重值的變化規律,采樣點171～175點為異常數據點。圖7(b)采樣點121～248點為草捆c完全落入稱重臺并在稱重臺運動時稱重值的變化規律,采樣點130～134點為異常數據點。

圖7 單個草捆稱重變化折線圖Fig.7 Weight change chart of individual bales

3.2.2 數據處理

比較最大值與平均值之差、最小值與平均值之差,較大值即為可疑值,設為x,并計算其G值,即

查格拉布斯表獲得臨界值Gp,將G值與臨界值Gp進行比較,若G>Gp則可疑值x即為異常值,并將其剔除?？梢芍堤蕹笾貜蜕鲜鲞^程,直到G

置信區間設置為0.9,取50個稱重值為1組,1組進行1次異常值剔除,不足50個稱重值的1組單獨進行1次異常值剔除。剔除異常值后,在剩余數據中取相鄰3個數據平均值重新記錄,并得出測量數據曲線圖,如圖8所示。最后,選取所有平均值中最大值作為此草捆質量檢測值發送至計算機。

圖8 數據處理后稱重變化折線圖Fig.8 Weight change line chart after data processing

3.2.3 回歸分析

根據不同草捆質量下對應檢測值的變化規律,對其進行回歸分析。為降低試驗誤差影響,同一草捆質量做3次稱重試驗,并將3次檢測值取均值作為此質量下的檢測平均值,獲得的數據如表2所示。運用SPSS 20.0軟件擬合草捆檢測平均值與實際質量的回歸曲線[17]。

表2 草捆實際重量與處理器運算檢測值對應表Table 2 The actual weight of bales and the processor operation detection value corresponding table

SPSS分析如表3所示。相關系數R2=0.998,反映回歸方程能夠解釋的方差占因變量方差的百分比,代表回歸方程對因變量的解釋程度,說明擬合優度較高;Sig代表t檢驗的顯著性,Sig<0.05自變量可以有效預測因變量的變異,說明整體回歸模型顯著。數據分析結果顯示:草捆檢測均值與草捆實際質量相關,草捆行進速度對草捆質量動態檢測結果無顯著影響。草捆檢測均值與草捆實際質量擬合曲線如圖9所示。

表3 模型匯總和參數估計Table 3 Model summarization and parameter estimation

圖9 曲線擬合圖Fig.9 Curve fitting diagram

根據Spss曲線分析結果得到2次曲線回歸方程為

y=0.03x2-0.696x+16.155

式中x—微處理器獲得的檢測值;

Y—草捆實際質量。

為檢驗此回歸方程擬合效果,將此方程編入稱重程序中,并進行隨機8組不同質量動態稱重試驗,稱重過程中隨機改變草捆行進速度,增加外接干擾信號,獲得草捆質量稱重值,并與草捆實際值進行對比得到檢測誤差。試驗數據如表4所示。

表4 草捆稱重試驗臺試驗數據Table 4 Test data of Baling weighing test rig

4 結論

1)當草捆長度設置為800mm、稱重臺長度設置為750mm、稱重臺與滑軌呈2級階梯狀時,可保證每次只對1個草捆進行稱重。草捆動態稱重時,引入格拉布斯準則剔除異常值后,測試精度明顯提高,為數據的精度提供了保障。

2)試驗臺通過微處理器控制步進電機驅動器以改變步進電機速度及停轉時間,可有效模擬草捆速度變化及間歇運動狀態。試驗表明:電機轉速對草捆質量動態監測無顯著影響。

3)異常稱重值剔除之后,相鄰3個數取平均,所有平均值中最大值作為此草捆質量檢測值,通過SPSS軟件回歸出草捆檢測值與實際草捆質量關系曲線。試驗結果表明:草捆質量監測值與實際值誤差小于3%,回歸曲線顯著;稱重系統能有效對方草捆質量進行動態監測。