石雨欣,龔艷,劉德江,張曉,陳曉,王果
(農業農村部南京農業機械化研究所,南京市,210014)
我國設施農業已進入高速發展階段,但截至2019年,設施農業機械化水平僅為40.53%[1]。設施以大棚、中小棚為主,日光溫室占有一定比例[2],棚內空間小,大型機械無法作業、缺乏小型高效機械;多無行間硬化路,機械也難以進入作業。其次,因設施空間密閉、溫濕度高、作物缺少天敵、易發生連作障礙等因素,病蟲害頻發,由此引發的損失率高達20%~30%。目前,設施病蟲害化學防控多以背負式手動(電動)噴霧器、擔架式機動噴霧機等傳統機具噴施化學藥劑為主[3-4],作業效率低,霧化質量不高,防治效果差,施藥頻率高而利用率低、污染環境[5],背負柱塞式手動噴霧器的農藥利用率最高僅為30%。
現有研究與試驗顯示,采用自動化程度更高的植保設備[6-8],根據作物施藥需求進行噴霧參數改變與控制(如霧滴粒徑、噴霧角度、噴霧方式)對提高農藥有效利用率、減少藥液流失和降低污染有重要作用[9-16];同時利用靜電、氣流輔助等設備可以有效提高霧滴附著能力、改善霧滴冠層分布性能[17-19]。
不同防治需求的霧滴粒徑尺寸差異大。生物最佳粒徑理論指出,針對不同種類藥劑、不同病害,合適范圍的霧滴粒徑和一定的覆蓋密度就可以得到理想的防治效果:體積中值直徑為10~50 μm殺蟲劑霧滴適合防治飛行類害蟲,殺菌劑和用于防治葉面爬行類的殺蟲劑適合30~150 μm,而除草劑的最佳霧滴粒徑范圍為100~300 μm[20-21]。
東西走向、南北種植的日光溫室,無行間硬化路、車行道窄,鋪設懸掛導軌成本高、難度大,采用離心霧化與氣流輔助技術的小型輪式噴霧機可實現于行側將目標范圍的霧滴輸送至行內冠層遠處。因此,本文以已有搭載了對行間歇施藥控制系統的推車式電動離心霧化噴霧機為試驗設備,根據現有文獻研究指導和前期試驗結果,將噴霧距離、霧化器轉速、泵流量納為試驗因素,于實驗室環境下,進行霧滴粒徑影響因素試驗、霧滴粒徑模型標定試驗,為該施藥系統的參數控制提供依據,為相關研究提供理論和試驗基礎。
針對已有推車式電動離心霧化噴霧機,前期進行了機載對行間歇施藥控制系統的硬件設計與搭建、軟件程序編寫。圖1、圖2分別為噴霧機結構、機載施藥控制系統硬件。

圖1 推車式電動離心霧化噴霧機結構圖

圖2 噴霧機控制系統硬件原理圖
操作人員于HMI操作界面進行噴霧作業的控制,手動模式下可指定噴霧機運行距離和啟停、施藥模式、噴霧參數,從而進行單步作業和測試要求;自動模式下,STM32單片機可根據HMI界面輸入的作物信息、目標行數、工作參數等進行自動噴霧作業;STM32單片機實時將噴霧機運行狀態實時回傳給HMI。試驗采用控制系統的測試模式。
霧滴進入植株行冠層后霧滴粒徑、霧滴粒譜及軌跡變化不可測量與預測,因此無法建立冠層中的霧滴軌跡模型。霧滴粒徑大小對穿透性和沉積性有一定影響,因此可通過建立未到達冠層時的初始霧滴粒徑模型,作為后續田間實際霧滴沉積性能分布規律探究試驗的數據支撐,以期獲得沉積分布均勻的目標霧滴群。
風速、噴霧距離、霧化器轉速和泵流量均為噴霧參數或工作參數,應將四者納入初始霧滴粒徑的影響因素試驗。文獻[17, 22]表明氣流輔助式噴霧機的風筒軸線上的平均風速隨距風筒出口距離呈負對數相關性;霧滴于植株冠層內的穿透性與風速呈正相關性,為滿足一定行長內的霧滴風送需求,前期進行了該噴霧機的風速相關試驗,結果表明,額定風速下的射程為7.0 m 左右,滿足部分日光溫室行長需求。因此,在額定風速下,進行以噴霧距離、泵流量、霧化器轉速為影響因素的初始霧滴粒徑試驗,并對泵流量和霧化器轉速進行標定試驗。
1.2.1 標定試驗
泵流量標定試驗:工作頻率為1 000 Hz時,確定流量與其控制電機占空比的定量關系。流量只與泵速控制電機轉速相關,本部分試驗方式如下:塑料水盆收集待測占空比下的液體,每次連續收集30 s,再用精度為0.2 g的電子天平稱量液體質量,重復3次后取平均值并換算為噴霧流量。待測占空比為0~100%,步長為10%。
霧化器轉速標定試驗:頻率為1 000 Hz時,確定霧化器與控制電機占空比的定量關系。采用非接觸式轉速表HT4200(測量范圍為30~50 000 r/min),測試前將反射膜貼在霧化器表面合適位置,轉速表固定于距離霧化器300 mm處的合適位置并對準反射膜。改變控制電機的占空比,待示數穩定后記錄,重復3次取平均值。根據霧化器實際工作區間,選取占空比的測量區間為6%~36%,步長1%。
1.2.2 霧滴粒徑影響因素試驗
實際施藥作業中,由防治需求確定目標粒徑范圍,同時要求該霧滴群的粒譜盡可能窄。因此,采用體積中值直徑DV.50和相對跨度R作為評價指標,用以衡量霧滴群體積和霧滴均勻性。
體積中值直徑DV.50,指取樣霧滴按體積大小順序累積,累積到體積値為取樣霧滴體積總和的50%時,所對應的霧滴直徑。通常用于描述霧滴群整體體積直徑。
相對跨度R,一次噴霧中,霧滴譜寬度(DV.10~DV.90)與其體積中值直徑的比值,反映該霧滴群內霧滴均勻性,如式(1)所示。
(1)
式中:DV.10——一次噴霧中,將取樣霧滴的體積按霧滴從小到大的順序積累,當累積值等于取樣霧滴體積總和的10%時所對應的霧滴直徑;
DV.90——一次噴霧中,將取樣霧滴的體積按霧滴從小到大的順序積累,當累積值等于取樣霧滴體積總和的90%時所對應的霧滴直徑。
DV.10~DV.90,即霧滴譜寬度,表示一次噴霧中,占取樣霧滴體積總和80%的霧滴的直徑范圍(去掉最大與最小霧滴)。
因此,該部分以體積中值直徑DV.50和相對跨度R作為評價指標,以噴霧距離、霧化器轉速、泵流量為試驗因素,探究霧滴粒徑是否有顯著性影響,并考慮兩兩交互效應。因此采用三因素三水平的全面試驗方法,可覆蓋選取的水平值所有組合的情況,增強試驗數據說服力。試驗中,噴霧距離水平值S根據實際施藥作業中噴施距離確定,取0.50、0.75、1.00 m;霧化器電機占空比的水平值由實際所需轉速確定,取15%、25%、35%,分別代表低、中、高轉速;泵流量電機占空比的水平值取40%、70%、100%,代表低、中、高流量。
試驗步驟:將噴霧機調整至霧化器中軸線與激光粒度儀的測量中軸線在水平面垂直面。風機電機占空比設置為100%,風筒角度設置為水平狀態,以霧化器外表面與粒度儀的測量中軸線距離代替實際情況下的噴霧距離,分別測得不同測量距離下,不同霧化器電機占空比和泵流量電機占空比下的體積中值直徑DV.50和相對跨度R,并進行3次重復試驗。
1.2.3 霧滴粒徑模型標定試驗
根據霧滴粒徑影響因素試驗結果,確定本部分的試驗因素及水平。根據試驗結果采用非線性回歸擬合方式得到關于霧滴粒徑模型公式,作為該控制系統的粒徑調控依據。
本部分固定噴霧距離為0.75 m;因霧滴粒徑改變主要取決于霧化器轉速,因此霧化器轉速占空比水平值定為14%~36%,步長為1%;泵轉速占空比水平值為40%、70%、100%。試驗步驟同1.2.2。
根據試驗結果,在各自有效占空比范圍內,泵流量、霧化器轉速均與其控制電機占空比均可進行線性擬合,擬合優度R2分別為0.997 7、0.998 8,如圖3、圖4所示。

圖3 不同泵速控制電機占空比下的流量

圖4 不同霧化器控制電機占空比下的霧化器轉速
可得流量標定函數、霧化器轉速標定函數如式(2)、式(3)所示,取值范圍為有效占空比區間。通過式(2)、式(3)反推可得目標流量、霧化器轉速下的控制電機占空比,作為噴霧機機載控制系統的相關噴霧參數調控模型。
Q=1 525Dpump-192.54 (30%≤Dpump≤100%)
(2)
n=36 682Dnozzle-90.10 (6%≤Dnozzle≤36%)
(3)
式中:Dpump——泵電機轉速占空比,%;
Dnozzle——霧化器電機轉速占空比,%;
Q——瞬時流量,mL/min;
n——霧化器瞬時轉速,r/min。
表1為霧滴粒徑影響因素試驗的試驗安排與結果。將表1試驗結果導入SPSS,對指標DV.50和R分別進行單變量方差分析,考慮兩兩因子的交互影響,方差分析結果見表2,調整后R2分別為0.991和0.850。

表1 參數水平及試驗數據Tab. 1 Parameters and result
表2為方差分析結果,置信水平為95%時,兩指標的模型成立;對于DV.50,交互項S×Dnozzle、Dpump×Dnozzle均顯著;對于R,Dpump、Dnozzle分別對其有顯著性影響。由于在實際的單次區域作業中,噴霧機于導軌上運動,即噴霧距離S不改變。因此,先考慮含S項因子對指標的影響,即先進行關于DV.50的S×Dnozzle的簡單效應分析;再進行關于DV.50的Dpump×Dnozzle的簡單效應分析、關于R的Dpump和Dnozzle的分析。
關于DV.50,進行S與Dnozzle的簡單效應分析。Dnozzle各水平下,僅在Dnozzle為15%(表3)時,S對DV.50有顯著性影響,組間均有統計性差異;S越大,DV.50越小,最大差值為6.137 μm。S為任一水平時,Dnozzle組間均有統計性差異(p=0.000,未列出),DV.50隨Dnozzle增大而減小,最小差值為12.733 μm,大于S組間最大差值。本部分說明,在噴霧距離測量范圍內,噴霧距離變化對總變異的貢獻極小,即噴霧距離在0.50~1.00 m 變化時,對霧滴粒徑影響可忽略不計。

表2 方差分析Tab. 2 Variance analysis of DV.50 and R

表3 不同噴霧距離下DV.50 的成對比較(部分結果)Tab. 3 Pairwise comparisons with spray distance of DV.50 (partial result)

表4 不同泵轉速下DV.50 的成對比較(部分結果)Tab. 4 Pairwise comparisons with pump’s motor of DV.50 (partial result)
關于DV.50,進行Dpump與Dnozzle的簡單效應分析。Dpump任一水平下,Dnozzle均對DV.50有負相關的顯著性影響,且組間均有統計性差異。Dnozzle任一水平下,Dpump均對DV.50有正相關的顯著性影響,Dnozzle為15%、25%時,組間有統計性差異;Dnozzle為35%(表4)時,僅Dpump為40%和100%存在統計性差異,即高低流量之間存在統計性差異。
由表2數據整合處理繪制成圖5,為Dpump與Dnozzle不同水平值下的指標數值變化曲線。圖5(a)、圖5(b)可得,流量或霧化器轉速的增大均會導致R增大,即霧滴均勻性變差;但總體低于1.500。結合之前分析,圖5(c)、圖5(d)可得,Dpump(Dnozzle)任一水平下,DV.50隨Dnozzle(Dpump)增大而減小(增大)。即另一因素水平固定時,Dpump越大,霧滴粒徑越大;Dnozzle越大,霧滴粒徑越小。同時由圖5(d) 可得,DV.50的變化主要受Dnozzle進行調節。

(a) 不同流量下的相對跨度R

(b) 不同霧化器轉速下的相對跨度R

(c) 不同流量下的體積中值直徑DV.50

(d) 不同霧化器轉速下的體積中值直徑DV.50
根據試驗結果繪制散點矩陣圖,如圖6所示。由于Dpump水平較少,其水平值以不同形狀作為標記進入散點圖繪制。和2.2節相同結論的部分不再贅述,另有:(1)任一Dpump水平值下,DV.50關于Dnozzle成非線性負相關,相關性強;(2)兩指標之間,DV.50與R成負相關,相關性較弱。

圖6 散點圖矩陣
因此,對試驗數據進行SPSS下的非線性回歸分析,通過設定關于DV.50的不同模型,不斷將所設參數代入損失函數求解,殘差平方和達到最小值(最優解)時,迭代中止。
2.2節中已知DV.50主要受Dnozzle調節,因此將Dnozzle的一次項系數與二次項系數、Dpump的一次項系數納入待選模型,篩選模型為與結果如表5所示。

表5 非線性回歸擬合結果Tab. 5 Result of non linear regression imitating method
實際作業中,可控制噴霧時間來改變施藥量。若初始霧滴粒徑DV.50與流量Dpump均已指定,則可通過所選模型計算得所需Dnozzle;若僅指定初始霧滴粒徑DV.50,為獲得R值較小的初始霧滴群,Dpump自動設置為30%,并代入所選模型得Dnozzle。
由于代碼控制中,線性模型效率高,實施方便。因此選擇模型3作為最終標定模型,R2為0.917,高于模型1的0.883,但代碼效率接近。可建立非線性回歸方程如式(4)所示,上述兩種作業情況均可將式(4)轉化為關于Dnozzle的線性模型。
DV.50=-171.357Dnozzle+25.069Dpump-
57.712Dpump×Dnozzle+107.265
(4)
其中:14%≤Dnozzle≤36%,30%≤Dpump≤100%。在有效占空比調節范圍內,DV.50在46.9~100.3 μm可調,符合實際需求。
針對搭載對行間歇施藥控制系統的推車式電動離心霧化噴霧機,分別進行了流量、霧化器轉速與其控制電機占空比的標定試驗、霧滴粒徑影響因素試驗、霧滴粒徑模型標定試驗。
1) 流量、霧化器轉速與其控制電機占空比均可進行線性擬合,可通過擬合模型由目標流量或霧化器轉速得所需控制電機占空比。
2) 針對指標體積中值直徑DV.50,僅在霧化器電機占空比為15%(低轉速)時,噴霧距離對DV.50有顯著性影響;噴霧距離越大,DV.50越小,最大差值僅為6.137 μm,該變量對總變異貢獻極小,實際應用時可忽略不計;任一噴霧距離或流量下,霧化器轉速對DV.50呈負相關的顯著性影響;任一霧化器轉速下,泵流量對DV.50呈正相關的顯著性影響;DV.50主要受霧化器轉速調節。針對指標相對跨度R,霧化器轉速或泵流量的增加,均會導致R增大,即降低初始霧滴均勻性,R均不超過1.500。
3) 采用非線性回歸法對不同霧化器轉速和泵流量下的DV.50進行擬合,得到噴霧距離在0.50~1.00 m下的初始霧滴粒徑控制模型,R2為0.917,在有效占空比調節范圍內,初始霧滴粒徑在46.9~100.3 μm范圍可調,滿足不同情況下的霧滴粒徑需求。