CN114982396A - 一种自动寻优的气动深松机 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自动寻优的气动深松机，包括机架和设置在机架上的深松装置、空气发生装置、深度控制装置、牵引装置和自动寻优检测控制装置；气压发生装置为深松装置的喷嘴供给高压气体；牵引装置用于与拖拉机连接；自动寻优检测控制装置包括倾角传感器、轴销传感器、旋转编码器和上位机软件检测平台，通过倾角传感器、轴销传感器、旋转编码器分别采集工作过程中的深松深度、深松阻力、深松速度数据，上位机软件检测平台中内置了已经训练好的气压值寻优模型，能够根据深松深度、深松阻力、深松速度等实时数据预测出实时最优的目标气压值并控制气压发生装置的气压阀门使其释放出目标气压值大小的气压，以使气压大小适合不同土壤类型的深松作业。

Description

一种自动寻优的气动深松机
技术领域
本发明属于农用机械装置技术领域，具体涉及一种自动寻优的气动深松机。
背景技术
深松机作为干旱和半干旱地区的一种农田保护性耕作机械，与传统耕作机械相比，作业后能够加深耕作深度，打破土壤犁底层，在不改变土壤的耕层结构情况下改善气固液三相比，有利于土壤有机物的积累和团粒结构的恢复与形成，提高土壤蓄水保墒与作物抗旱倒伏的能力，减少土壤风蚀和水蚀，增加农作物的产量，实现农业的可持续发展。土壤深松技术是指使用深松机松碎耕作层以下5至15厘米的犁底层，松动土壤并且加深耕作层的厚度，土壤深松技术作为改善土壤质量、提高农作物产量的机械化作业项目，在国内外越来越受到重视。目前国内外的深松机具主要包括凿式深松、翼铲式深松、振动深松、鹅掌式深松、气动深松等。
目前，现有的深松机存在的问题：一是深松过程中，土壤深松机的牵引阻力大、耗能过多，深松土壤不均匀；二是强迫式振动深松机由于激振传动系统而产生大量能耗；三是现有的气动深松机的气压大小趋于恒定值，在深松气压范围的选取上仍比较粗略，不同耕作环境下土壤的特性可能会发生改变，在土壤坚实度较高的地块可能由于气压不足难以打破土壤的犁底层，在某些土壤坚实度较低土块又会造成气压过量，导致能量的浪费。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种自动寻优的气动深松机，其设置了自动寻优检测控制装置，能够根据检测的深松深度、深松阻力、深松速度等实时数据预测出实时最优的目标气压值，并控制气压发生装置使其释放出目标气压值大小的气压，以使气压大小适合不同土壤类型的深松作业，能使功耗最小化。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种自动寻优的气动深松机，包括机架和设置在机架上的深松装置、空气发生装置、深度控制装置、牵引装置和自动寻优检测控制装置；
所述深松装置包括铲柄、铲头和喷嘴，铲头安装在铲柄底端，喷嘴设置在铲头上；
所述气压发生装置为深松装置的喷嘴供给高压气体；
所述深度控制装置用于调节深松深度；
所述牵引装置用于与拖拉机连接；
所述自动寻优检测控制装置，包括倾角传感器、轴销传感器、旋转编码器和上位机软件检测平台，倾角传感器安装于牵引装置上，用于检测深松深度数据；轴销传感器安装在牵引装置与拖拉机连接处，用于检测深松阻力数据；旋转编码器安装在拖拉机驱动轴上，用于检测深松速度数据；所述倾角传感器、轴销传感器、旋转编码器的检测数据实时发送至上位机软件检测平台，上位机软件检测平台中内置了已经训练好的气压值寻优模型，能够根据输入的深松深度、深松阻力、深松速度等实时数据预测出实时最优的目标气压值，然后上位机软件检测平台控制气压发生装置的气压阀门使其释放出目标气压值大小的气压，以使气压大小适合不同土壤类型的深松作业。
在上述技术方案中，所述机架包括机架前梁、机架中梁、机架支撑板、机架后梁，上述的机架前梁、机架中梁、支撑板、机架后梁通过焊接组成整个机架，作为安装深松装置、空气发生装置、深度控制装置、牵引装置和自动寻优检测控制装置的载体。
在上述技术方案中，所述深松装置的数量为3-6个，等间距固定安装在机架的机架后梁上。
在上述技术方案中，所述气压发生装置，包括空气压缩机、电动机、皮带和储气罐，储气罐的顶部设置有支撑板，空气压缩机和电动机设在支撑板上，电动机的输出轴与空气压缩机的输入轴通过皮带连接，储气罐的出气口设置气压阀门，通过该气压阀门控制气压发生装置的供气气压；气压发生装置的供气口通过气体软管与深松装置的喷嘴连通。
在上述技术方案中，所述牵引装置，包括固定连杆、两个悬挂连杆、两个下悬挂和支架，成左右对称的两个下悬挂分别焊接于机架前梁上，两个悬挂连杆的下端与下悬挂上端一一对应连接，两个悬挂连杆的上端与固定连杆上端连接，固定连杆下端被支架连接在机架上。
在上述技术方案中，所述深度控制装置包括深度伸缩臂和限深轮，两个深度伸缩臂竖直固接在机架后梁两侧，限深轮固接在深度伸缩臂的下端。所述深度伸缩臂由外套筒和内杆组成，外套筒上沿高度方向等间距开设有多个通孔，内杆上至少设置一个螺栓孔，内杆和外套筒通过螺栓连接，通过调节螺栓的不同安装位置以调节深度伸缩臂的长度，进而可调节不同的耕深。
在上述技术方案中，所述铲柄是基于滑切原理设计成具有滑切效应的铲柄，所述铲头是基于减阻原理设计的异形铲头，铲头通过螺栓安装在铲柄底端。
在上述技术方案中，所述的上位机软件检测平台的气压值寻优模型的构建方法如下：
首先采集气动深松数据，对气动深松数据样本进行预处理，将预处理后的气动深松数据样本分为训练样本集和测试样本集；然后构建RBF神经网络模型，将训练样本集输入RBF神经网络模型中进行训练，在训练过程中采用粒子群优化算法进行参数寻优，得到RBF神经网络模型的最佳参数，从而最终得到训练好的气压值寻优模型。进一步的，将测试样本集输入训练好的气压值寻优模型进行测试，以测试其效果。
本发明的优点和有益效果为：
本发明的气动深松机采用气动深松方式可以均匀深松土壤，降低工作阻力；气动深松机采用滑切型铲柄，与土壤具有滑切效应，从而可以减少杂草缠绕和降低牵引阻力。
本发明的气动深松机设置了自动寻优检测控制装置，能够根据检测的深松深度、深松阻力、深松速度等实时数据预测出实时最优的目标气压值，并控制气压发生装置使其释放出目标气压值大小的气压，以使气压大小适合不同土壤类型的深松作业，能使功耗最小化。
附图说明
图1是本发明自动寻优的气动深松机的立体结构示意图。
图2是本发明中的深松装置的结构示意图。
其中：
1：机架，202：倾角传感器，203：轴销传感器，201：上位机软件检测平台，301：铲柄，302：铲头，303：喷嘴，401：空气压缩机，402：电动机，403：皮带，404：储气罐，405：支撑板，406：气体软管，407：气压阀门，501：固定连杆，502：悬挂连杆，503：下悬挂，504：支架，601：深度伸缩臂，602：限深轮。
对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据以上附图获得其他的相关附图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合具体实施例进一步说明本发明的技术方案。
实施例一
一种自动寻优的气动深松机，包括机架1和设置在机架上的深松装置、空气发生装置、深度控制装置、牵引装置和自动寻优检测控制装置。
所述机架1包括机架前梁、机架中梁、机架支撑板、机架后梁，上述的机架前梁、机架中梁、支撑板、机架后梁通过焊接组成整个机架，作为安装深松装置、空气发生装置、深度控制装置、牵引装置和自动寻优检测控制装置的载体。
所述深松装置的数量为4个，等间距固定安装在机架1的机架后梁上，每个深松装置包括铲柄301、铲头302和喷嘴303，其中铲柄是基于滑切原理设计成具有滑切效应的铲柄，铲头是基于减阻原理设计的异形铲头，铲头通过螺栓安装在铲柄底端，喷嘴303设置在铲头302上，所述气压发生装置会为喷嘴303供给高压气体，高压气体通过喷嘴射流入土壤中。
所述气压发生装置，包括空气压缩机401、电动机402、皮带403和储气罐404，储气罐404的顶部设置有支撑板405，空气压缩机401和电动机402设在支撑板405上，电动机402的输出轴与空气压缩机401的输入轴通过皮带403连接，进而电动机402驱动空气压缩机401工作，使储气罐404内积蓄高压空气，储气罐404的出气口设置气压阀门407，进而通过该气压阀门407控制气压发生装置的供气气压；气压发生装置的供气口通过气体软管406与深松装置的喷嘴303连通，从而将气体输送给深松铲头302上的喷嘴303。
所述牵引装置，包括固定连杆501、两个悬挂连杆502、两个下悬挂503和支架504，成左右对称的两个下悬挂503焊接于机架前梁上，两个悬挂连杆502的下端与两个下悬挂503上端一一连接，两个悬挂连杆502的上端与固定连杆501上端连接，固定连杆501下端被支架504连接在机架上，支架504通过螺钉固定于机架后梁的中端面上。使用时，所述两个下悬挂503和固定连杆501上端分别与拖拉机的尾部用销钉相连。
所述深度控制装置包括深度伸缩臂601和限深轮602，两个深度伸缩臂601分别竖直固接在机架后梁1两侧，限深轮602固接在深度伸缩臂601的下端；所述深度伸缩臂601由外套筒和内杆组成，外套筒上沿高度方向等间距开设有多个通孔，内杆上至少设置一个螺栓孔，内杆和外套筒通过螺栓连接，通过调节螺栓的不同安装位置以调节深度伸缩臂601的长度，进而可调节不同的耕深。
所述自动寻优检测控制装置，包括倾角传感器202、轴销传感器203、旋转编码器、上位机软件检测平台201，倾角传感器202安装于牵引装置的固定连杆501上，轴销传感器203安装在牵引装置的固定连杆501和两个悬挂连杆502与拖拉机连接处，旋转编码器安装在拖拉机驱动轴上，上位机软件检测平台201集成于保护盒内通过螺钉固定在机架1上，该上位机软件检测平台201是指可以直接发出操控命令的计算机系统，可以在计算机屏幕上显示各种信号变化，上位机软件检测平台可采用RSView32工控组态软件，RSView32工控组态软件是基于Windows操作系统的标准组态软件，它提供了监视、控制及数据采集等必要的全部功能。所述倾角传感器202、轴销传感器203、旋转编码器分别对深松深度、深松阻力、深松速度进行数据采集，使用无线/有线数据传输的方式将深松作业参数数据发送至上位机软件检测平台201，实现拖拉机深松作业关键作业参数的监测、分析与处理。
本发明的使用过程：在气动深松作业过程中，拖拉机拉动气动深松机工作并提供电能给自动寻优检测控制装置和气压发生装置，倾角传感器202测量深松深度实时数据，轴销传感器203测量深松阻力实时数据，旋转编码器测量深松速度实时数据，并且三组数据实时上传到上位机软件检测平台201，上位机软件检测平台201中内置了已经训练好的气压值寻优模型，该气压值寻优模型能够根据输入的深松深度、深松阻力、深松速度等实时数据预测出实时最优的目标气压值，然后上位机软件检测平台201控制气压发生装置的气压阀门407使其释放出目标气压值大小的气压，以使气压大小适合不同土壤类型的深松作业，能使功耗最小化。
实施例二
本实施例具体介绍实施例一中所述的上位机软件检测平台201的气压值寻优模型的构建方法：
首先采集气动深松数据，对气动深松数据样本进行预处理，将预处理后的气动深松数据样本分为训练样本集和测试样本集；然后构建RBF神经网络模型，将训练样本集输入RBF神经网络模型中进行训练，在训练过程中采用粒子群优化算法进行参数寻优，得到RBF神经网络模型的最佳参数，从而最终得到训练好的气压值寻优模型。进一步的，将测试样本集输入训练好的气压值寻优模型进行测试，以测试其效果。具体的讲：
标准粒子群优化算法对粒子速度和位置进行更新的公式：在粒子群优化算法中第i个粒子在t+1时刻的第d维邻域函数计算公式(即标准粒子群优化算法对粒子速度和位置进行更新的公式)；
Figure BDA0003670124310000061
式中：ω为惯性权重系数；c1和c2是两个取值在[0，1]之间的随机数，称为加速常数。c1的作用是调节粒子飞向其最优位置的步长，当值较大时，粒子会过多地在局部范围徘徊；c2的作用是调节粒子飞向整个群体最优位置的步长，当值较大时，粒子会过早收敛到局部最小值。在PSO算法中粒子是通过Pid和Pgd两个参数进化的，在算法后期为了避免粒子陷入局部最优，并提高其他粒子在新区域搜索的能力，本算法在式中增加一个高斯(0，1)分布的随机变量ε，在算法后期重新计算参数Pgd：
Pgd(k)＝Pgd(k)(0.5ε+1)
在pso中添加二次随机搜索因子η，即若粒子寻优到新位置不如当前位置，将在原位置开始下一次寻优，否则新位置是下一次寻优的起始位置，公式如下：
xid(t+1)＝xid(t)+η*vid(t+1)
其中η＝Rnd(0，1)+0.5，本专利使用改进的迭代式优化粒子的更新速度和位置，输出RBF神经网络核函数之中的最优参数。
径向基函数(RBF)神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，工作阻力、工作速度、工作深度作为输入层参数；而隐藏层的节点数量则与非线性映射能力相关，其节点个数越多，网络的非线性映射能力就越强，反之网络的非线性映射能力就越弱，隐藏层的节点数量可由网络自动调节。输出层参数即为最终得出的目标气压值。
j为第j个神经元；m为隐含层神经元的个数；Wj为隐含层第j个节点优化后的输出权重值；X为输入向量；Cj为隐含层第j个节点优化后的中心向量；bj为隐含层第j个节点优化后的基宽参数。
RBF神经网络的输入为X＝[x1,x2,…xi,…xn](i＝1,2…n)；
权重为W＝[w1,w2,…wj,…wn](j＝1,2…n)；
隐含层神经元内部的高斯基函数为：
Figure BDA0003670124310000071
其中，Cj＝[c1,c2,…cj,…cm]T(j＝1,2,…m)。
为了易于说明，实施例中使用了诸如“上”、“下”、“左”、“右”等空间相对术语，用于说明图中示出的一个元件或特征相对于另一个元件或特征的关系。应该理解的是，除了图中示出的方位之外，空间术语意在于包括装置在使用或操作中的不同方位。例如，如果图中的装置被倒置，被叙述为位于其他元件或特征“下”的元件将定位在其他元件或特征“上”。因此，示例性术语“下”可以包含上和下方位两者。装置可以以其他方式定位(旋转90度或位于其他方位)，这里所用的空间相对说明可相应地解释。
而且，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个与另一个具有相同名称的部件区分开来，而不一定要求或者暗示这些部件之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上对本发明做了示例性的描述，应该说明的是，在不脱离本发明的核心的情况下，任何简单的变形、修改或者其他本领域技术人员能够不花费创造性劳动的等同替换均落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种自动寻优的气动深松机，其特征在于：包括机架和设置在机架上的深松装置、空气发生装置、深度控制装置、牵引装置和自动寻优检测控制装置；
所述深松装置包括铲柄、铲头和喷嘴，铲头安装在铲柄底端，喷嘴设置在铲头上；
所述气压发生装置为深松装置的喷嘴供给高压气体；
所述深度控制装置用于调节深松深度；
所述牵引装置用于与拖拉机连接；
所述自动寻优检测控制装置，包括倾角传感器、轴销传感器、旋转编码器和上位机软件检测平台，倾角传感器安装于牵引装置上，用于检测深松深度数据；轴销传感器安装在牵引装置与拖拉机连接处，用于检测深松阻力数据；旋转编码器安装在拖拉机驱动轴上，用于检测深松速度数据；所述倾角传感器、轴销传感器、旋转编码器的检测数据实时发送至上位机软件检测平台，上位机软件检测平台中内置了已经训练好的气压值寻优模型，能够根据输入的深松深度、深松阻力、深松速度等实时数据预测出实时最优的目标气压值，然后上位机软件检测平台控制气压发生装置的气压阀门使其释放出目标气压值大小的气压，以使气压大小适合不同土壤类型的深松作业。
2.根据权利要求1所述的自动寻优的气动深松机，其特征在于：所述机架包括机架前梁、机架中梁、机架支撑板、机架后梁，上述的机架前梁、机架中梁、支撑板、机架后梁通过焊接组成整个机架。
3.根据权利要求1所述的自动寻优的气动深松机，其特征在于：所述深松装置的数量为3-6个，等间距固定安装在机架上。
4.根据权利要求1所述的自动寻优的气动深松机，其特征在于：所述气压发生装置，包括空气压缩机、电动机、皮带和储气罐，储气罐的顶部设置有支撑板，空气压缩机和电动机设在支撑板上，电动机的输出轴与空气压缩机的输入轴通过皮带连接，储气罐的出气口设置气压阀门，通过该气压阀门控制气压发生装置的供气气压；气压发生装置的供气口通过气体软管与深松装置的喷嘴连通。
5.根据权利要求1所述的自动寻优的气动深松机，其特征在于：所述牵引装置，包括固定连杆、两个悬挂连杆、两个下悬挂和支架，成左右对称的两个下悬挂分别焊接于机架前梁上，两个悬挂连杆的下端与下悬挂上端一一对应连接，两个悬挂连杆的上端与固定连杆上端连接，固定连杆下端被支架连接在机架上。
6.根据权利要求1所述的自动寻优的气动深松机，其特征在于：所述深度控制装置包括深度伸缩臂和限深轮，两个深度伸缩臂竖直固接在机架后梁两侧，限深轮固接在深度伸缩臂的下端。
7.根据权利要求6所述的自动寻优的气动深松机，其特征在于：所述深度伸缩臂由外套筒和内杆组成，外套筒上沿高度方向等间距开设有多个通孔，内杆上至少设置一个螺栓孔，内杆和外套筒通过螺栓连接，通过调节螺栓的不同安装位置以调节深度伸缩臂的长度，进而可调节不同的耕深。
8.根据权利要求1所述的自动寻优的气动深松机，其特征在于：所述铲柄是基于滑切原理设计成具有滑切效应的铲柄。
9.根据权利要求1所述的自动寻优的气动深松机，其特征在于：所述铲头是基于减阻原理设计的异形铲头，铲头通过螺栓安装在铲柄底端。
10.根据权利要求1所述的自动寻优的气动深松机，其特征在于：所述的上位机软件检测平台的气压值寻优模型的构建方法如下：
首先采集气动深松数据，对气动深松数据样本进行预处理，将预处理后的气动深松数据样本分为训练样本集和测试样本集；然后构建RBF神经网络模型，将训练样本集输入RBF神经网络模型中进行训练，在训练过程中采用粒子群优化算法进行参数寻优，得到RBF神经网络模型的最佳参数，从而最终得到训练好的气压值寻优模型。
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