清选损失是作物收获过程中不可忽视的一项损失,清选损失传感器是监视清选损失的主要方式,其监视的精确程度直接影响联合收割机工况的监测。　　 论文从以下几点做了研究:　　 1)在LabVIEW8.5平台上建立了谷粒冲击信号采集系统。该系统将分别显示采集到的原始信号和滤波后的信号,并将采集到的数据进行存储以便于后续处理。　　 2)设计了清选损失传感器的结构,并确定了传感器在联合收割机上的安装位置。为了便于数据采集系统应用于联合收割机,将数据采集系统移植到ARM9开发板上,数据采集系统显示采集的信号,并对谷粒冲击信号进行识别。　　 3)本文提出了利用混沌检测的方法来检测清选损失传感器谷粒冲击信号。首先应用LS-DYNA仿真谷粒和茎秆冲击力敏元件的过程,得到谷粒和茎秆以3m／s的速度冲击力敏元件时的位移信号,然后在MATLB的Simulink中建立了单Duffing振子检测系统和双耦合Duffing检测系统的仿真模型,然后确定了系统的阻尼比为0.5时,系统相轨迹图更适合做信号检测,然后经过仿真试验得到两个系统的策动力,以及两个检测系统白噪声的临界功率谱密度,然后同时加入信号和模拟工作环境的白噪声,检测出两个检测系统的信噪比。　　 经过试验后得到结论,单Duffing振子检测系统可以检测出放大52倍的谷粒冲击的信号,双耦合Duffing振子检测系统可以检测出单颗谷粒的冲击信号,可以发现Duffing振子检测系统在微弱信号检测方面比传统时域检测方法有更大的优越性。　　 4)介绍了试验所需的仪器设备和谷物信号检测的基本流程图,重点说明了室内实验的具体操作方案步骤。主要进行了模拟工作环境下茎秆和谷粒分辨、传感器采集信号的识别、定量检测的方法几个实验,从试验结果来看,混沌检测能够检测出工作状态下的谷粒冲击信号。