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摘要：以喂入量、脱粒轴转速、板齿螺旋角和排芯口压板压力为自变量，脱净率、籽粒含杂率、籽粒破碎率为响应值，建立脱粒装置的神经网络数学模型。用Matlab优化工具箱对该模型进行优化，求得脱粒装置各因素之间的最佳组合，并用遗传算法对优化结果进行验证。结果表明：应用Matlab优化工具箱对该模型进行优化后，籽粒含杂率提高了0.97%～1.70%，所求得的脱粒装置各因素之间最佳组合与试验优化结果拟合度高，能够准确地预测组合式螺旋板齿种子脱粒机的工作参数与作业性能。
关键词：神经网络；遗传算法；Matlab；组合式板齿；脱粒装置；参数优化
中图分类号：S226.1；S126 文献标志码：A 文章编号：1002-1302（2014）03-0351-04
组合式板齿脱粒装置是一个多输入、多输出的非线性系统[1]。人工神经网络简称神经网络（ANN），是基于现代生物学研究人脑组织的成果基础上，用大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络，用于模拟人类大脑神经网络的学习、记忆、推理和归纳等功能。在神经网络模型中，前馈式的BP网络是一种简单而用途广泛的人工神经网络，它适用于非线性的模式识别和分类预测问题[2]。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的模式，它不依赖于问题的具体领域，对问题的求解种类有很强的鲁棒性，现已几乎渗透到从工程到社会科学的诸多领域，广泛用于函数优化、组合优化、生产调度、机器学习、自动控制、图像处理和人工生命等领域[3]。应用BP神经网络对组合式板齿脱粒装置进行建模与目标优化，并利用遗传算法对已优化目标进行验证。
1 组合式板齿脱粒装置神经网络数学模型的建立
1.1 BP网络的实现
GA-BP神经网络的拓扑结构如图1所示，采用3层BP神经网络：第1层神经元数目为4个，传递函数为tansig，第2层神经元数目为15个，传递函数为tansig，第3层神经元数目为3个，传递函数为purelin，输入函数为P，输出目标是T。其中，x1为喂入量，x2为脱粒轴转速，x3为板齿螺旋角度，x4为排芯口压板压力，y1为果穗脱净率，y2为籽粒含杂率，y3为籽粒破碎率。
1.2 仿真结果及建模
根据BP网络原理，应用Matlab神经网络工具箱实现 BP 网络模型的创建、训练及仿真，其仿真结果如表1所示。
3 基于遗传算法的脱粒装置参数优化验证
应用遗传算法对“2”节中所优化的指标、因素自变量数值进行验证，建立M无约束函数文件与式（6）、（7）、（8）相同[10]。
由图4单目标参数优化结果可以看出，脱净率（fun1）=99.673%，x1、x2、x3、x4所对应的编码值分别为-1、-0.997、-0.14、0.992；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为 2.80 kg/s、脱粒轴转速为220.1 r/min、板齿螺旋角为8.58°、变刚度弹力为59.92 N。含杂率（fun2）=4.107%，此时x1、x2、x3、x4所对应的编码值分别为-0.422、-0.926、-0.101、-0.583；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为 2.967 8 kg/s、脱粒轴转速为221.85 r/min、板齿螺旋角为8697°、变刚度弹力为44.17 N。破碎率（fun3）=0.440 3%，此时x1、x2、x3、x4所对应的编码值分别为-0.442、-0.843、-0.047、-0.613；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为2.967 kg/s、脱粒轴转速为223.92 r/min、板齿螺旋角为886°、变刚度弹力为43.87 N。脱净率（fun1）、含杂率（fun2）、破碎率（fun3）与神经网络优化结果分别相差0023%、0.001%、0.001%。按照式（9）编写约束函数M文件myfun3_c.m求解运行结果（图5）。
函数求解运行结果（图5）显示，起点为[0 0 0 0]，最优解为fun3=0.587 344 355 281 084 5，对应的x1、x2、x3、x4的编码值分别为0.282、0.229、1.000、-0.232；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为3.184 kg/s、脱粒轴转速为 250.73 r/min、板齿螺旋角为12°、变刚度弹力为47.68 N。此时fun1=99480 005 4，fun2=5.479 301 54，脱净率（fun1）、含杂率（fun2）、破碎率（fun3）与神经网络优化结果分别相差0001%、0.002%、0.001%。应用遗传算法优化验证结果表明，借助神经网络对组合式板齿脱粒装置建模与参数优化的方法可行，仿真结果可靠。
4 结论
以喂入量、脱粒轴转速、板齿螺旋角和排芯口压板压力为自变量，脱净率、籽粒含杂率、籽粒破碎率为响应值建立神经网络数学模型。利用BP神经网络及遗传算法优化的组合式板齿脱粒装置最佳工作参数为喂入量2.80～3.2 kg/s、脱粒轴转225～251 r/min、板齿螺旋角度 8.25～12.00°和排芯口压板压力 40.0～48.2 N。使用该参数较优化前脱净率减小015%～0.38%，含杂率减小0.97%～1.70%，破碎率减小0084%～0.274%，说明神经网络及遗传算法优化方法是可行的、合理的，为脱粒装置参数优化提供了一个新的方法。
参考文献：
[1]赵武云，郭康权. 组合式螺旋板齿种子玉米脱粒机工作参数优化[J]. 农业机械学报，2012，42（12）：56-61.
[2]陈翠英，王志华，李青林. 油菜脱出物在气流中的运动分析[J]. 农业机械学报，2004，35（5）：90-93.
[3]雷英杰，张善文，李续武，等. MATLAB遗传算法工具箱及其应用[M]. 西安：西安电子科技大学出版社，2005.
[4]赵武云，郭康权. 变径变间距螺旋板齿式玉米脱粒机设计与试验[J]. 干旱地区农业研究，2013，31（1）：226-230.
[5]赵武云，王广万，刘国春，等. 低破碎种子玉米脱粒机的研制[J]. 机械研究与应用，2010（1）：132-134.
[6]戴 飞，高爱民，孙 伟，等. 纵轴流锥型滚筒脱粒装置设计与试验[J]. 农业机械学报，2011，42（1）：74-78.
[7]戴 飞，张锋伟，韩正晟，等. 自动跟踪式小型太阳能集热玉米果穗干燥装置设计[J]. 农业工程学报，2012，28（5）：189-193.
[8]戴 飞，张锋伟，韩正晟，等. 玉米果穗机械干燥装置设计与试验研究[J]. 干旱地区农业研究，2011，29（3）：260-264.
[9]戴 飞. 纵轴流锥型滚筒小区小麦种子脱粒装置设计与试验研究[D]. 兰州：甘肃农业大学，2012.
关键词：神经网络；遗传算法；Matlab；组合式板齿；脱粒装置；参数优化
中图分类号：S226.1；S126 文献标志码：A 文章编号：1002-1302（2014）03-0351-04
组合式板齿脱粒装置是一个多输入、多输出的非线性系统[1]。人工神经网络简称神经网络（ANN），是基于现代生物学研究人脑组织的成果基础上，用大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络，用于模拟人类大脑神经网络的学习、记忆、推理和归纳等功能。在神经网络模型中，前馈式的BP网络是一种简单而用途广泛的人工神经网络，它适用于非线性的模式识别和分类预测问题[2]。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的模式，它不依赖于问题的具体领域，对问题的求解种类有很强的鲁棒性，现已几乎渗透到从工程到社会科学的诸多领域，广泛用于函数优化、组合优化、生产调度、机器学习、自动控制、图像处理和人工生命等领域[3]。应用BP神经网络对组合式板齿脱粒装置进行建模与目标优化，并利用遗传算法对已优化目标进行验证。
1 组合式板齿脱粒装置神经网络数学模型的建立
1.1 BP网络的实现
GA-BP神经网络的拓扑结构如图1所示，采用3层BP神经网络：第1层神经元数目为4个，传递函数为tansig，第2层神经元数目为15个，传递函数为tansig，第3层神经元数目为3个，传递函数为purelin，输入函数为P，输出目标是T。其中，x1为喂入量，x2为脱粒轴转速，x3为板齿螺旋角度，x4为排芯口压板压力，y1为果穗脱净率，y2为籽粒含杂率，y3为籽粒破碎率。
1.2 仿真结果及建模
根据BP网络原理，应用Matlab神经网络工具箱实现 BP 网络模型的创建、训练及仿真，其仿真结果如表1所示。
3 基于遗传算法的脱粒装置参数优化验证
应用遗传算法对“2”节中所优化的指标、因素自变量数值进行验证，建立M无约束函数文件与式（6）、（7）、（8）相同[10]。
由图4单目标参数优化结果可以看出，脱净率（fun1）=99.673%，x1、x2、x3、x4所对应的编码值分别为-1、-0.997、-0.14、0.992；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为 2.80 kg/s、脱粒轴转速为220.1 r/min、板齿螺旋角为8.58°、变刚度弹力为59.92 N。含杂率（fun2）=4.107%，此时x1、x2、x3、x4所对应的编码值分别为-0.422、-0.926、-0.101、-0.583；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为 2.967 8 kg/s、脱粒轴转速为221.85 r/min、板齿螺旋角为8697°、变刚度弹力为44.17 N。破碎率（fun3）=0.440 3%，此时x1、x2、x3、x4所对应的编码值分别为-0.442、-0.843、-0.047、-0.613；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为2.967 kg/s、脱粒轴转速为223.92 r/min、板齿螺旋角为886°、变刚度弹力为43.87 N。脱净率（fun1）、含杂率（fun2）、破碎率（fun3）与神经网络优化结果分别相差0023%、0.001%、0.001%。按照式（9）编写约束函数M文件myfun3_c.m求解运行结果（图5）。
函数求解运行结果（图5）显示，起点为[0 0 0 0]，最优解为fun3=0.587 344 355 281 084 5，对应的x1、x2、x3、x4的编码值分别为0.282、0.229、1.000、-0.232；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为3.184 kg/s、脱粒轴转速为 250.73 r/min、板齿螺旋角为12°、变刚度弹力为47.68 N。此时fun1=99480 005 4，fun2=5.479 301 54，脱净率（fun1）、含杂率（fun2）、破碎率（fun3）与神经网络优化结果分别相差0001%、0.002%、0.001%。应用遗传算法优化验证结果表明，借助神经网络对组合式板齿脱粒装置建模与参数优化的方法可行，仿真结果可靠。
4 结论
以喂入量、脱粒轴转速、板齿螺旋角和排芯口压板压力为自变量，脱净率、籽粒含杂率、籽粒破碎率为响应值建立神经网络数学模型。利用BP神经网络及遗传算法优化的组合式板齿脱粒装置最佳工作参数为喂入量2.80～3.2 kg/s、脱粒轴转225～251 r/min、板齿螺旋角度 8.25～12.00°和排芯口压板压力 40.0～48.2 N。使用该参数较优化前脱净率减小015%～0.38%，含杂率减小0.97%～1.70%，破碎率减小0084%～0.274%，说明神经网络及遗传算法优化方法是可行的、合理的，为脱粒装置参数优化提供了一个新的方法。
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[9]戴 飞. 纵轴流锥型滚筒小区小麦种子脱粒装置设计与试验研究[D]. 兰州：甘肃农业大学，2012.