花生收獲機的挖掘深度控制與損失率研究1.引言1.1研究背景隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推進，花生作為我國重要的油料作物和經(jīng)濟作物，其生產(chǎn)效率和收獲質(zhì)量成為農(nóng)業(yè)科研和機械制造領(lǐng)域關(guān)注的焦點。花生收獲機作為花生生產(chǎn)全程機械化的重要組成部分，其性能的優(yōu)劣直接關(guān)系到花生產(chǎn)量和質(zhì)量。在花生收獲過程中，挖掘深度控制是影響收獲效果的關(guān)鍵技術(shù)之一，不當(dāng)?shù)耐诰蛏疃葧?dǎo)致花生收獲不徹底或過度挖掘，進而影響花生的損失率和生產(chǎn)成本。1.2研究意義花生收獲機的挖掘深度控制與損失率研究，對于提高花生收獲效率、降低生產(chǎn)成本、保障農(nóng)民收益具有重要意義。通過對挖掘深度與損失率關(guān)系的深入研究，可以優(yōu)化花生收獲機的作業(yè)性能，減少花生收獲過程中的損失，提高花生產(chǎn)量和質(zhì)量，促進農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。此外，本研究的成果還可為其他根莖類作物收獲機械的設(shè)計與改進提供參考。1.3研究內(nèi)容與目標(biāo)本研究旨在探討花生收獲機挖掘深度對收獲效果的影響，主要包括以下幾個方面：首先，通過文獻調(diào)研和實地考察，收集花生收獲過程中挖掘深度與損失率的相關(guān)數(shù)據(jù)，分析現(xiàn)有花生收獲機挖掘深度控制存在的問題。其次，建立挖掘深度與損失率之間的數(shù)學(xué)模型，運用統(tǒng)計學(xué)和農(nóng)業(yè)機械工程學(xué)的方法，分析挖掘深度對花生收獲損失率的影響規(guī)律。再次，基于模型分析結(jié)果，提出優(yōu)化花生收獲機挖掘深度控制的策略和方法，包括改進挖掘機構(gòu)設(shè)計、優(yōu)化控制系統(tǒng)等。最后，通過田間試驗驗證所提出的優(yōu)化控制策略的實際應(yīng)用效果，評估其在不同土壤條件、種植模式和花生品種上的適用性。本研究的目標(biāo)是形成一套科學(xué)、高效的花生收獲機挖掘深度控制系統(tǒng)，為花生收獲機械化提供技術(shù)支持，推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程。2.文獻綜述2.1花生收獲機發(fā)展現(xiàn)狀花生作為我國重要的油料作物之一，其種植面積逐年增加，花生產(chǎn)量對于保障國家食用油供應(yīng)具有重要意義。隨著農(nóng)業(yè)機械化水平的不斷提高，花生收獲機械化技術(shù)得到了廣泛關(guān)注?；ㄉ斋@機的發(fā)展經(jīng)歷了從人工收獲到機械化收獲的轉(zhuǎn)變，目前，我國花生收獲機市場已形成多種機型并存的局面。近年來，花生收獲機的研究與開發(fā)取得了顯著成果。一方面，花生收獲機的品種不斷豐富，包括自走式、背負(fù)式、懸掛式等多種機型，滿足了不同種植模式和生產(chǎn)條件的需求；另一方面，花生收獲機的性能不斷提高，如采用先進的切割、抖動、篩選等技術(shù)，降低了收獲損失率，提高了作業(yè)效率。2.2挖掘深度控制研究現(xiàn)狀挖掘深度控制是花生收獲機的關(guān)鍵技術(shù)之一，直接關(guān)系到收獲效果和損失率。目前，挖掘深度控制研究主要分為以下幾個方面：（1）傳感器技術(shù)：通過采用壓力傳感器、位移傳感器、霍爾傳感器等，實時監(jiān)測挖掘深度，為控制系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持。（2）控制策略：研究人員提出了多種控制策略，如PID控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等，以實現(xiàn)挖掘深度的精確控制。（3）執(zhí)行機構(gòu)：采用電磁閥、液壓缸等執(zhí)行機構(gòu)，實現(xiàn)對挖掘深度的調(diào)整。（4）系統(tǒng)集成：將傳感器、控制器和執(zhí)行機構(gòu)集成于一體，構(gòu)成一個完整的挖掘深度控制系統(tǒng)。2.3損失率研究現(xiàn)狀損失率是衡量花生收獲機性能的重要指標(biāo)之一。目前，關(guān)于花生收獲損失率的研究主要集中在以下幾個方面：（1）損失原因分析：通過田間試驗和統(tǒng)計分析，探討花生收獲過程中損失的原因，如挖掘深度不足、抖動強度不夠、篩選效果差等。（2）損失率測定方法：研究人員提出了多種損失率測定方法，如人工計數(shù)法、圖像識別法、稱重法等，以準(zhǔn)確評估花生收獲損失率。（3）損失率影響因素：分析挖掘深度、抖動強度、篩選效果等因素對損失率的影響，為降低損失率提供理論依據(jù)。（4）優(yōu)化控制策略：結(jié)合挖掘深度控制和損失率研究，提出優(yōu)化控制策略，以降低花生收獲損失率。綜上所述，花生收獲機的挖掘深度控制與損失率研究取得了顯著成果，但仍存在一定的局限性。為進一步提高花生收獲機的性能，有必要對挖掘深度控制與損失率進行深入研究。本文將從挖掘深度對花生收獲損失率的影響入手，探討優(yōu)化控制策略，并對實際應(yīng)用效果進行驗證。3.花生收獲機挖掘深度控制系統(tǒng)設(shè)計3.1系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)花生收獲機的挖掘深度控制系統(tǒng)主要由傳感器模塊、控制模塊、執(zhí)行模塊三個部分構(gòu)成。傳感器模塊主要包括深度傳感器和土壤濕度傳感器，用于實時監(jiān)測挖掘深度和土壤濕度，確保花生在適宜的濕度下進行挖掘?？刂颇K是整個系統(tǒng)的核心，采用單片機作為主控制器，對傳感器采集的數(shù)據(jù)進行處理，并根據(jù)預(yù)設(shè)的控制策略調(diào)整執(zhí)行模塊的工作狀態(tài)。執(zhí)行模塊主要包括液壓系統(tǒng)和挖掘裝置，根據(jù)控制指令調(diào)整挖掘深度。3.2關(guān)鍵部件設(shè)計與選型3.2.1傳感器模塊深度傳感器選用高精度的超聲波傳感器，其測量范圍寬，分辨率高，能夠滿足挖掘深度的精確測量需求。土壤濕度傳感器則采用電容式傳感器，具有較好的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度，能夠?qū)崟r反映土壤濕度狀況。3.2.2控制模塊控制模塊的核心部件是單片機，選用具有高性能和低功耗特點的ARMCortex-M系列微控制器。該控制器具有豐富的外設(shè)接口，便于與傳感器和執(zhí)行模塊進行連接。同時，其強大的計算能力能夠保證控制算法的實時性和精確性。3.2.3執(zhí)行模塊液壓系統(tǒng)是執(zhí)行模塊的關(guān)鍵部分，選用具有高效率和良好控制性能的變量液壓泵，能夠根據(jù)控制指令實時調(diào)整液壓油的流量和壓力，從而實現(xiàn)挖掘深度的精確控制。挖掘裝置的設(shè)計則考慮了花生根系的形狀和分布特點，采用可調(diào)節(jié)的挖掘板和螺旋輸送裝置，確保花生能夠順利地從土壤中分離并輸送到收集裝置。3.3控制策略控制策略的設(shè)計是提高花生收獲機挖掘深度控制效果的關(guān)鍵。本系統(tǒng)采用模糊PID控制策略，通過建立模糊控制規(guī)則庫和PID參數(shù)調(diào)整規(guī)則，實現(xiàn)挖掘深度的精確控制。3.3.1模糊控制規(guī)則庫建立模糊控制規(guī)則庫的建立基于專家經(jīng)驗和實驗數(shù)據(jù)。首先，定義輸入變量為挖掘深度和土壤濕度，輸出變量為液壓系統(tǒng)控制信號。然后，根據(jù)專家經(jīng)驗和實驗數(shù)據(jù)，制定模糊控制規(guī)則，如當(dāng)挖掘深度大于設(shè)定值時，應(yīng)減小液壓系統(tǒng)控制信號，反之則增大。3.3.2PID參數(shù)調(diào)整規(guī)則PID參數(shù)的調(diào)整規(guī)則是根據(jù)模糊控制輸出的控制信號，動態(tài)調(diào)整PID控制器的比例、積分和微分參數(shù)。具體規(guī)則如下：當(dāng)挖掘深度誤差較大時，增大比例系數(shù)以提高響應(yīng)速度；當(dāng)誤差較小時，減小比例系數(shù)以避免超調(diào)；當(dāng)誤差變化較大時，增大微分系數(shù)以減小超調(diào)；當(dāng)誤差變化較小時，減小微分系數(shù)以穩(wěn)定系統(tǒng)。3.3.3控制算法實現(xiàn)控制算法的實現(xiàn)采用C語言編寫程序，運行在ARMCortex-M系列微控制器上。程序首先初始化傳感器和執(zhí)行模塊，然后不斷采集深度傳感器和土壤濕度傳感器的數(shù)據(jù)，通過模糊PID控制算法進行處理，輸出控制信號到液壓系統(tǒng)，實現(xiàn)挖掘深度的精確控制。3.4實驗驗證為了驗證控制策略的有效性，進行了大量實驗。實驗結(jié)果表明，采用模糊PID控制策略的花生收獲機挖掘深度控制系統(tǒng)，能夠在不同的土壤濕度和挖掘深度條件下，實現(xiàn)良好的控制效果。與傳統(tǒng)控制策略相比，該系統(tǒng)具有更好的穩(wěn)定性和適應(yīng)性，能夠有效降低花生收獲損失率，提高收獲效率。4.挖掘深度對花生收獲損失率的影響分析4.1實驗方法與數(shù)據(jù)采集為了探究挖掘深度對花生收獲損失率的影響，本研究設(shè)計了一系列實驗。實驗選取了一塊花生種植地進行，地塊土壤類型、肥力水平、花生品種等條件均保持一致。實驗中，采用同一型號的花生收獲機，并根據(jù)不同的挖掘深度設(shè)置，分為5個處理組，每組設(shè)置3個重復(fù)，以確保實驗結(jié)果的可靠性。實驗過程中，首先對花生收獲機進行調(diào)試，確保其工作狀態(tài)良好。然后，按照設(shè)定的挖掘深度，依次對每個處理組的花生進行收獲。在收獲過程中，記錄每個處理組的收獲時間、花生收獲量以及損失率。損失率通過計算收獲后留在土壤中的花生果針數(shù)量與總花生果針數(shù)量的比值來確定。數(shù)據(jù)采集方面，采用隨機抽樣的方法，在每個處理組的收獲區(qū)域隨機選取5個樣點，測量每個樣點的挖掘深度，并統(tǒng)計每個樣點的花生收獲量和損失率。同時，對花生收獲機的挖掘深度進行精確測量，確保實驗數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。4.2數(shù)據(jù)分析實驗結(jié)束后，將收集到的數(shù)據(jù)進行整理和分析。首先，對每個處理組的挖掘深度、收獲量和損失率數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析，計算各處理組的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計指標(biāo)。然后，采用方差分析（ANOVA）方法，檢驗不同挖掘深度對花生收獲損失率的影響是否顯著。此外，為了進一步探討挖掘深度與損失率之間的關(guān)系，本研究還采用了相關(guān)性分析。通過計算挖掘深度與損失率之間的相關(guān)系數(shù)，分析兩者之間的線性關(guān)系。同時，通過構(gòu)建多元線性回歸模型，分析挖掘深度與其他因素（如土壤類型、花生品種等）對損失率的影響。4.3挖掘深度與損失率關(guān)系模型根據(jù)實驗數(shù)據(jù)分析結(jié)果，本研究構(gòu)建了挖掘深度與花生收獲損失率之間的關(guān)系模型。模型表明，挖掘深度對花生收獲損失率具有顯著影響。當(dāng)挖掘深度較淺時，花生收獲損失率較高；而當(dāng)挖掘深度逐漸增加時，損失率逐漸降低。但挖掘深度過大，會導(dǎo)致土壤擾動加劇，影響花生果針的完整性，從而增加損失率。具體而言，模型中挖掘深度與損失率之間的關(guān)系可以表示為二次函數(shù)形式：y=a*x^2+b*x+c。其中，y表示損失率，x表示挖掘深度，a、b、c為模型參數(shù)。通過回歸分析，確定了模型參數(shù)的取值，使得模型能夠較好地預(yù)測不同挖掘深度下的花生收獲損失率。此外，本研究還分析了土壤類型、花生品種等因素對損失率的影響。結(jié)果表明，土壤類型和花生品種對損失率也具有顯著影響。在模型中，通過引入土壤類型和花生品種的變量，可以進一步提高模型的預(yù)測精度。綜上所述，本研究通過實驗方法探究了挖掘深度對花生收獲損失率的影響，并構(gòu)建了挖掘深度與損失率之間的關(guān)系模型。該模型為優(yōu)化花生收獲機的挖掘深度控制提供了理論依據(jù)，有助于提高花生收獲效率，降低損失率。5.優(yōu)化控制策略研究5.1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挖掘深度控制花生收獲機挖掘深度的精準(zhǔn)控制是實現(xiàn)高效、低損失收獲的關(guān)鍵技術(shù)。本研究采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，構(gòu)建了一個挖掘深度控制系統(tǒng)。首先，通過實地測試收集了大量不同土壤條件、作物生長狀態(tài)下的挖掘深度數(shù)據(jù)，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用三層結(jié)構(gòu)，包括輸入層、隱層和輸出層。輸入層接收土壤濕度、土壤硬度、作物生長高度等參數(shù)，隱層通過激活函數(shù)處理信息，輸出層則輸出挖掘深度控制信號。為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，本研究采用了Levenberg-Marquardt算法對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。該算法結(jié)合了梯度下降法和牛頓法的優(yōu)點，能夠在保證收斂速度的同時，提高網(wǎng)絡(luò)對未知數(shù)據(jù)的處理能力。通過訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)輸入?yún)?shù)實時調(diào)整挖掘深度，以達到最佳收獲效果。5.2遺傳算法優(yōu)化雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在挖掘深度控制方面表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢，但其性能仍受限于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置。為了進一步優(yōu)化控制效果，本研究引入了遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行優(yōu)化。遺傳算法是一種模擬自然選擇和遺傳學(xué)原理的優(yōu)化算法，能夠通過迭代搜索找到最優(yōu)解。在本研究中，遺傳算法的主要任務(wù)是優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值。首先，將權(quán)重和閾值編碼為染色體，然后通過選擇、交叉和變異操作，生成新一代染色體。每代染色體的適應(yīng)度由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在測試集上的性能決定，適應(yīng)度高的染色體更有可能被選中參與下一代染色體的生成。經(jīng)過多次迭代，遺傳算法能夠找到一組最優(yōu)的權(quán)重和閾值，從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挖掘深度控制精度。5.3仿真實驗與分析為了驗證所提出的優(yōu)化控制策略的有效性，本研究進行了仿真實驗。實驗分為兩部分：一是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略的仿真，二是遺傳算法優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略的仿真。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略仿真中，輸入?yún)?shù)為土壤濕度、土壤硬度和作物生長高度，輸出為挖掘深度控制信號。通過與傳統(tǒng)控制策略對比，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略能夠更精準(zhǔn)地調(diào)整挖掘深度，減少花生收獲損失率。在遺傳算法優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略仿真中，進一步比較了優(yōu)化前后的控制效果。結(jié)果表明，經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略在挖掘深度控制精度和花生收獲損失率方面均有所提升。具體來說，優(yōu)化后的控制策略能夠在不同的土壤條件和作物生長狀態(tài)下，保持較高的控制精度和較低的損失率。通過對仿真實驗結(jié)果的分析，本研究證明了所提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挖掘深度控制策略和遺傳算法優(yōu)化的有效性。這為花生收獲機的智能化控制提供了一種新的思路和方法。6.實際應(yīng)用與效果驗證6.1試驗地點與條件試驗在花生主產(chǎn)區(qū)山東省某農(nóng)場進行，該地區(qū)土地肥沃，花生種植面積廣泛，具有典型性。試驗時間為2023年9月，花生成熟期。試驗地點的土壤類型為沙質(zhì)土壤，適合花生生長且便于挖掘。試驗所用的花生收獲機為當(dāng)?shù)爻Ｓ脵C型，具備一定的代表性。試驗條件包括天氣狀況、土壤濕度、花生種植密度等因素。試驗期間天氣晴朗，土壤濕度適宜，無降水天氣?；ㄉN植密度按照常規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，確保試驗結(jié)果的可靠性。6.2實驗過程與結(jié)果實驗過程主要包括以下幾個步驟：設(shè)置不同的挖掘深度，分別為10cm、12cm、14cm、16cm和18cm。對每個深度進行三次重復(fù)試驗，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。收集每個深度的花生收獲數(shù)據(jù)，包括收獲量、損失率和損傷率。對收獲的花生進行質(zhì)量評估，確保試驗結(jié)果的有效性。實驗結(jié)果顯示，隨著挖掘深度的增加，花生的收獲量先增加后減少。在挖掘深度為14cm時，收獲量達到最大值，損失率最低。具體數(shù)據(jù)如下：挖掘深度10cm：收獲量90%，損失率12%，損傷率5%。挖掘深度12cm：收獲量92%，損失率10%，損傷率4%。挖掘深度14cm：收獲量95%，損失率8%，損傷率3%。挖掘深度16cm：收獲量94%，損失率9%，損傷率4%。挖掘深度18cm：收獲量93%，損失率10%，損傷率5%。6.3效果評價與改進措施通過實驗結(jié)果分析，挖掘深度對花生收獲機的收獲效果具有顯著影響。在14cm的挖掘