花生半喂入联合收获二次清选机构研究

针对目前半喂入花生联合收获机其清选环节存在清选损失率高、荚果含杂率高等问题,基于花生一次清选后花生荚果破损机理,设计一种二次清选装置,主要包括输送链、栅条筛、筛架、液压缸、滑土板,并确定该装置的基本参数。通过ADAMS软件分析,建立清选过程中花生与装置碰撞模型,确定以筛子转速、筛子安装高度、筛子倾角为主要影响因素,并针对“宇花14号”花生品种进行试验研究。结果表明:筛子安装高度为29 cm、筛子转速为147 r/min、筛子安装角度为19°,对应的荚果含杂率为1.65%、清选损失率为1.37%。试验结果表明,应用该装置的两垄四行花生联合机作业效果明显提高。

红花果球喂入分距机构的设计及运动学分析

针对红花采摘机器人末端执行器采摘时由于红花果球挤拢后分散间距小、互相遮挡而使定位不准确的问题,提出一种在红花植株喂入阶段同时对果球进行疏散分距的方法,设计了一种红花果球喂入分距机构,并对机构的主体结构与结构参数进行设计和机构运动学分析,结果表明:整个运动期间,机构运行速度和加速度无瞬时突变,运动平稳可靠,满足设计要求。搭建了红花果球喂入分距性能试验台,并进行试验,结果表明:采用喂入分距作业可减少红花果球的遮挡,分距合格率为92.33%,果球遮挡率为3.15%,植株和果球损伤的比例分别为0.64%和1.05%,该喂入分距机构有效增加了夹持挤拢操作后的相邻红花果球间距,使红花果球呈平面条带状规整排列,降低采摘难度。研究可为红花机械化采摘提供理论依据。

青花椒采收机自动喂入装置设计与试验

基于环切原理的青花椒穗枝分离式采收机械,通过对循环输送装置、枝条夹持部件、枝条末端引导机构等关键部件的设计分析,确定各部分结构和工作参数后,设计了一种枝条自动喂入装置,配合采收机械完成枝条自动输送并喂入环刀口,实现青花椒穗枝分离式采收。样机联机作业试验显示,以花椒果油苞破损率和喂入准确率为评价指标,喂入装置的最近喂入速度要稍低于采收机的理论喂入速度。

花生捡拾联合收获机喂入输送装置的设计与试验

针对目前花生捡拾联合收获机捡拾台螺旋喂入与升运输送过程中秧果易拥堵而造成荚果破碎高等问题,设计了一种花生捡拾联合收获机喂入输送装置。通过动力学与运动学的秧果喂入和输送过程分析,开展花生秧果与搅龙输送装置、花生秧果与链靶升运装置的互作关系研究;通过理论分析与计算,确定秧果喂入和输送关键部件的结构和运动参数,并进行集成研究。以田间自然晾晒3~5天的花生植株为材料,以输送率、荚果破碎率为试验指标,以喂入量、喂入搅龙转速、喂入口输送间隙为因素进行台架试验,结果表明:当喂入量3kg/s、喂入搅龙转速150r/min、喂入口输送间隙90mm时,作业性能达到最优,输送率为99.83%,荚果破碎率为0.28%,输送过程稳定可靠,未发生堵塞现象,满足花生联合收获机的作业要求。

基于GWO-MPC的联合收获机喂入量控制方法与仿真实验

收获机作为农业生产的重要生产工具,其喂入量控制一直是自动控制领域研究的热点问题。本文通过分析收获机工作方式,建立收获时收获机喂入量变化模型。设计开发收获机作业参数监测系统,以小麦作为实验对象,在我国华北地区开展田间实验,验证系统喂入量监测精度并同步采集产量、含水率和作业速度等参数,系统喂入量监测平均相对误差为8.55%。以收获机在割台高度不变条件下保持额定喂入量为控制目标状态,收获机作业速度作为控制量,采用模型预测的方法对收获机喂入量进行仿真控制。采用灰狼优化算法优化二次规划的权值矩阵,仿真结果表明,权值矩阵优化后,喂入量控制平均绝对误差小于0.1 kg/s,平均降低38.1%。喂入量控制误差与收获区域的产量成反比,与含水率成正比。在相邻时域内产量、含水率变化较小的收获区域效果更好。

纵轴流花生摘果系统喂入装置的设计与试验

为解决花生捡拾联合收获机摘果喂入过程中荚果易破碎、秧果易拥堵等问题,设计了一种用于花生捡拾联合收获机摘果系统的螺旋喂入装置。通过对花生植株喂入输送过程分析,确定了摘果滚筒螺旋喂入头、锥形套筒的设计参数。以挖掘条铺并经田间自然晾晒3天的花生植株为试验对象,以荚果破碎率为试验指标,以摘果滚筒转速、喂入量、喂入间隙为试验因素进行试验台试验。试验结果表明:当摘果滚筒转速483.962r/min、喂入量3.176kg/s、喂入间隙9.529mm时,破碎率达到最小值为0.228%。经田间试验验证,整机花生荚果破碎率≤1.2%,满足花生低损收获要求。研究可为我国花生捡拾联合收获机喂入及摘果系统的研究提供理论和实践依据。

自净半喂入花生育种试验小区摘果机设计与试验

针对我国花生育种试验小区缺乏配套摘果机械的问题,设计出一种自净式花生育种试验小区摘果机。该摘果机的自净分离系统清种不停机、摘果对辊重叠距离可调,可一次性完成花生小区的摘果、分离、清选、自净作业。对整机和关键装置进行了分析与设计,并进行了样机试制和田间性能试验。选取山东省胶东地区大、中、小粒径主栽代表品种青花Y14、青花Y15、鲁花11号、花育9805、白沙、宇花91号进行单因素试验研究,试验结果表明:喂入量、摘果对辊重叠距离、转速为影响花生摘净率与损伤率的主要因素。以摘净率和损伤率为试验指标,进行二次回归正交组合试验得:大粒果在喂入量0.46kg/s、转速401r/min、对辊距离11mm时,摘净率为98.25%,破碎率为0.78%;中粒果在喂入量0.45kg/s、转速在397r/min、摘果对辊重叠距离2mm时,摘净率为98.46%,破碎率为0.87%;小粒果在喂入量0.3kg/s、对辊转速375r/min、摘果对辊重叠距离15mm时,摘净率为98.57%,破碎率为0.81%。三种粒径花生荚果1920次试验,在自净时间设置为10s时,自净率均为100%。同时,对含水率为(65±5)%与(15±5)%时的花生果进行摘果试验,得到(65±5)%含水率条件下的摘净率和破碎率均略低于(15±5)%含水率。综合考虑,建议含水率(65±5)%时摘果。田间试验结果表明,机器各关键部件工作稳定,作业效果满足花生育种试验小区的机械化摘果要求,且对不同尺寸的花生荚果具有良好的适应性。

基于MobileViT模型的小麦收获机喂入密度分类方法

基于喂入量的作业速度智能化控制技术是优化联合收获机作业效率和质量的重要手段。本文针对传统喂入量自动控制技术时滞明显,在喂入量调整时无法及时适应实际情况的问题,采用基于图像的深度学习方法开展了成熟期小麦植株密度等级分类识别方法研究,通过预先感知作物密度,实现联合收获机作业参数的自动调整。首先基于车载相机和无人机图像构建了小麦植株图像数据集,并细分为低密度、中密度、高密度和特高密度4类;其次构建了基于MobileViT-XS轻量化网络的密度等级识别模型,利用建立的数据集进行模型的训练和测试;最后将其与VGG16、GoogLeNet和ResNet进行了比较。结果表明,MobileViT-XS模型的总体识别准确率达到91.03%,且单幅图像推理时间仅为29.5 ms。与VGG16、ResNet网络相比,总体识别准确率分别高出3.51、2.34个百分点,MobileViT-XS模型可以较好的完成小麦不同密度等级的分类识别任务,为实时预测小麦喂入密度提供了技术支持。

半喂入花生联合收获夹持输送装置的设计与研究

半喂入式联合收获是目前花生收获的主要方式之一,其夹持输送装置作为半喂入花生联合收获机关键部件,对整机作业性能影响尤为重要。针对花生联合收获机夹持输送装置作业稳定性差、花生植株输送归集拥堵等问题,设计了一款半喂入花生联合收获夹持输送装置。该装置采用“挖拔组合”作业方式,结合花生的种植农艺和实际作业速度,完成花生植株夹持输送作业。通过对夹持输送作业进行运动学和仿真分析,确定影响夹持输送装置的影响因素,并通过单因素试验得到其取值范围:夹持输送速度为0.8~1.1 m/s,夹持装置倾角为25~35°,夹持高度为150~200 mm。研究结果为半喂入花生联合收获夹持输送装置的设计提供了理论依据。

国内外单纵轴流脱粒系统喂入技术研究现状

大型高效联合收获机大都采用纵轴流脱粒系统。为了提高我国联合收获机的工作效率和工作质量,推动我国纵轴流联合收获机的发展进程,系统概述了单纵轴流脱粒系统的工作流程及总体布置形式,针对单纵轴流脱粒系统的喂入问题现状及形成原因进行了分析总结,对国内外单纵轴流脱粒系统的喂入技术应用现状进行了归纳梳理,为我国研发高性能、高效率的单纵轴流式联合收获机提供了参考。

联合收割机喂入量检测方法研究

为了对比不同喂入量检测方法的性能,并明确不同作业状态参数对联合收割机喂入量的表征程度,设计了基于割台传动轴扭矩、脱粒滚筒轴扭矩、过桥底板压力、割台传动轴转速、过桥轴转速及脱离滚筒轴转速这6个变量的喂入量间接检测系统。以南粳9108为试验对象,以中联重科4LZT-6.0ZE型联合收割机为试验平台,进行了系统试验,并通过数据采集卡采集各传感器输出,对输出数据进行了性能分析及主成分分析。试验及分析结果表明:扭矩系统整体性能优于压力系统,割台主动轴扭矩、脱粒滚筒轴扭矩、过桥底板压力及三轴转速对喂入量变化的贡献率达85%以上,且脱粒滚筒轴扭矩对于喂入量变化的表征程度最高。研究结果为联合收割机喂入量检测方法优化提供了参考。

国外半喂入联合收割机技术的应用探讨

目前,我国科研院所和生产厂家正在进行半喂入稻麦联合收割机的研发。为此,介绍了近年来日本半喂入联合收割机在割台、输送喂入装置、脱粒装置、清选装置和橡胶履带行走装置方面的一些技术和科研成果;结合我国半喂入联合收割机的生产和使用现状,分析了这些技术的实用价值,为我国新一代半喂入联合收割机的研制提供了借鉴和研究方向。

一拖15公斤喂入量收割机完成田间试验

中国一拖自主研发的国内首台喂入量15公斤的智能联合收割机,圆满完成田间试验。去年9月初,中国一拖技术中心收获机具所研发试验团队前往内蒙古、黑龙江等地,对中国一拖自主研发的东方红YT6668大型高效谷物联合收割机进行田间试验。在内蒙古,该研发试验团队刚到达试验场地就马上投入到麦收试验中。由于这是该车自下线后首次进入田间进行收获试验,团队成员紧盯每一个环节。

全喂入式联合收割机脱粒清选装置故障与排除分析

农业现代化的推进不仅促进了农业机械化发展,还保证了农业生产率的不断提高,以及粮食产量的持续增长。因此,提高农机具的使用水平,对农业机械化生产具有重要的意义。由于联合收割机具有很强的季节性,且作业时间比较集中,短期内作业量很大。在实际工作中,若操作不当,则会造成机器设备发生不同程度的故障或损坏,从而影响到农业生产的正常进行。全喂入式联合收割机能够在田地里一次完成作物收割、去壳、分离和清选等复合作业,能有效地减轻农民的作业负担、提升工作效率并降低农业生产的投入费用,同时还能够抓住最佳种植时机,促进粮食生产。本文对全喂入式联合收割机脱粒清选装置常见故障进行分析并及时排除,以提升收割工作的效能、增加农机具使用年限及确保其正常运转。

半喂入水稻联合收割机新型喂入深度调节机构设计

针对山地半喂入水稻联合收割机的特点,提出一种结构简单、调节方便、可靠性高的喂入深度调节装置。该装置通过调节不同的抓取及压紧位置来实现喂入深度的调节,避免传统调节装置中因改变喂入深度调节链与夹持输送链相对位置而带来的一系列问题。本文阐述该装置的结构原理并给出相应的设计计算。

半喂入式水稻联合收割机结构特点及存在问题

农机发[2011]2号《农业部关于加快推进水稻生产机械化的意见》指出，到“十二五”末，全国水稻收获机械化水平将达到80％。农业部要求将推进水稻生产机械化摆在重要位置，加大了对水稻收割机的补贴力度。这对于我国水稻联合收割机的发展具有极为重要的意义。 目前，我国水稻联合收割机按照喂入量可分为半喂入式和全喂入式两种，全喂入方式一般是小麦联合收割机调整后兼收水稻；专用的水稻联合收割机多采用半喂入方式。半喂入式水稻联合收割机脱粒时，仅水稻穗部进入脱粒装置，割茬较低，一般为6～10cm，秸秆完整可再利用。半喂入式履带水稻联合收割机作业质量好，收割倒伏能力强，清选质量较全喂入式干净，杂质少，但该机型秸秆输送装置比较复杂，整机价格偏高。

浅析半喂入式联合收割机脱粒不净的原因及处理方法

半喂入式联合收割机由于仅将作物的穗端供给脱粒筒进行脱粒，因此脱粒室内谷草较少，筛选干净。另外仅穗端脱粒也比全喂入联合收割机容易脱粒，因此，脱粒时谷粒损伤较小。脱粒后的谷草可在保持原来长度的状态下送出机外，与人工收割时相同，谷草可根据需要进行利用。目前半喂入式联合收割机已在我国普遍使用，深受机手欢迎。但收割机在工作的过程中无疑会产生故障，下面我们就半喂入联合收割机脱粒不净产生的原因及排除方法进行分析。

横向喂入式苎麻剥麻机的设计与试验

为解决苎麻纤维剥制劳动强度大、工效低等问题,该文研制了一种大型苎麻剥麻机。采用横向喂入、连续分段加工剥麻原理,设计出样机并进行了剥麻试验和麻样质量检测。试验结果表明,该机剥麻工效为131kg/h,鲜茎出麻率4.15%,达到样机设计指标要求。剥麻样品检测结果表明,苎麻含杂麻1.09%,苎麻含胶率23.28%,苎麻束纤维断裂强度为4.59CN/dtex,均满足国家标准要求。研究结果可为大型苎麻剥制机械的设计提供参考。

纵轴流玉米脱粒分离装置喂入量与滚筒转速试验

在玉米籽粒直收过程中,脱粒滚筒转速与联合收获机的额定喂入量相匹配才能发挥出最佳的作业效果。为了获得不同喂入量时玉米联合收获机最优的滚筒转速范围,设计了一种零部件可更换、结构参数和工作参数均可调的纵轴流玉米脱粒分离装置,并在自主研制的试验台上以脱粒滚筒转速、喂入量为影响因素,以籽粒破碎率、未脱净率为性能指标进行玉米脱粒试验。通过台架试验、回归分析和单变量求解,最终确定了不同喂入量的最优滚筒转速范围:喂入量为8 kg/s时,最优的滚筒转速为254~486 r/min;喂入量为10 kg/s时,最优的滚筒转速为278~466 r/min;喂入量为12 kg/s时,最优的滚筒转速为313~445 r/min。在以上条件下籽粒破碎率均小于5%,未脱净率小于2%,达到了国家和相关标准的要求。

联合收割机喂入量与收获过程损失模型

为了研究联合收割机喂入量与收获过程损失率之间的关系,该文对联合收割机喂入量和收获损失的影响因素进行了详细分析,采用3种模型试验研究了喂入量与收获过程损失的关系,基于新疆-2A型联合收割机的试验样本建立了基于幂函数、指数函数和二次函数的关系模型,其中二次函数模型具有较高准确性,其决定系数R2=0.826,并利用喂入量控制试验装置进行验证。试验表明,当喂入量在0.3～4.1 kg/s的范围内时,收获过程损失率实测值与二次函数模型计算值的绝对偏差范围为0.04%～0.91%,吻合较好,说明所建立的二次函数模型具有良好的准确性。该模型可作为预测试验用样机收获过程损失的有效工具。