【摘 要】
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利用联合收获机的谷物流量监测装置,可以测量单位小区谷物的产量,是精准农业的关键环节。国外联合收获机由于价格昂贵不利于我国的大范围引进,而我国尚无国产谷物流量传感器。国内关于冲量式的谷物流量监测方案,存在传感器易损坏、无法全幅监测谷物流量大小的缺点,以往关于光电式的谷物流量监测方案主要是对单一光路的光电传感器进行设计,无法充分表征刮板上谷物的堆积情况。针对上述问题,本文设计了基于光电对射阵列的联合收
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利用联合收获机的谷物流量监测装置,可以测量单位小区谷物的产量,是精准农业的关键环节。国外联合收获机由于价格昂贵不利于我国的大范围引进,而我国尚无国产谷物流量传感器。国内关于冲量式的谷物流量监测方案,存在传感器易损坏、无法全幅监测谷物流量大小的缺点,以往关于光电式的谷物流量监测方案主要是对单一光路的光电传感器进行设计,无法充分表征刮板上谷物的堆积情况。针对上述问题,本文设计了基于光电对射阵列的联合收获机谷物流量监测装置,主要应用在刮板式输粮装置的联合收获机上。运用BP神经网络技术和嵌入式技术开发了谷物流量监测系统,有效降低因谷物堆积厚度分布不均引起的测量误差,以较低的成本,实现对刮板式输粮装置谷物流量的实时稳定在线监测。本文的主要工作包括以下方面:（1）基于光电对射阵列的谷物流量监测装置的总体功能设计和硬件选型。对现有谷物流量监测技术的发展现状进行分析,明确了基于光电对射阵列的联合收获机谷物流量监测装置研究路线;分析光电对射式谷物流量监测装置的工作原理,确定了光电对射传感器阵列的排布方式和以STM32单片机为主控制器的谷物流量监测方案;根据谷物流量监测装置的设计要求完成了硬件设计和选型。（2）刮板式输粮装置中谷物籽粒堆积模型建立及基于BP神经网络的谷物流量计算模型的研究。利用仿真软件模拟谷物籽粒在升运器刮板上的堆积形态,分析了规则体积模型的谷物流量线性计算方法,并在试验台架上使用线性计算方法进行了水稻流量的监测试验,理论计算与实际相对误差≤8.30%;为了降低刮板上谷物分布不均造成的测量误差,利用BP神经网络的非线性拟合和泛化能力,建立了基于BP神经网络的谷物流量计算模型。（3）谷物流量监测装置的软件设计。对谷物流量监测装置的程序设计需求进行分析,基于模块化思想设计了软件。完成了包括主程序的设计、霍尔测速模块的程序设计、谷物厚度采集程序的设计、基于BP神经网络的谷物流量计算模型移植程序的设计、谷物体积和谷物流量计算程序的设计、CAN通信程序的设计和人机交互模块程序设计等工作。（4）谷物流量监测装置的试验验证,包括室内试验和田间收割试验。通过转速试验平台,测试了转速传感器和转速测量程序的精度,得到转速测量的相对误差≤0.8%;在对空载刮板的厚度测量试验中,测得刮板厚度测量相对误差≤2.11%;最终在谷物流量试验台架上进行了谷物流量监测试验,结果表明水稻籽粒的谷物流量监测相对误差≤5.88%,采用BP神经网络建立的谷物流量计算模型,比谷物流量线性计算模型的监测精度提高2.42%。基于前述研究设计了谷物流量采样盒,在台架上标定其测量规律。利用采样盒,开展了田间试验,谷物流量监测效果符合试验预期,间接验证了本文设计的谷物流量监测装置与基于BP神经网络优化的谷物流量监测方法有效性。研究证明,本文研究的基于光电对射阵列的联合收获机谷物流量监测装置,工作稳定、安装方便,兼备经济性与可靠性,为光电对射式谷物流量监测技术在我国的推广,提供一定的技术支持。
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