基于无线通讯技术的松土装置应力应变监测系统设计与试验

【目的】测量滚筒式残膜回收机中的主要部件松土齿耙在作业过程中监测系统装置的应力应变状况,为提高残膜回收机工作效率、降低松土齿耙的故障率提供参考。【方法】设计松土齿耙应力应变监测系统,通过ANSYS分析确定监测点,采用DH5922N数据分析仪标定传感器,采集模块对松土齿的微小变形进行应力应变测量,连续监测松土齿应力应变数据,并针对松土齿耙壅土过载工况下提前预警。【结果】应力应变监测系统可以有效的对松土齿耙应力应变实时监测,模拟机具田间作业工况,轻度过载阈值为140 Mpa,严重过载阈值为180 Mpa,监测结果整体平均相对误差为10.12%,过载阈值设置可提前预警。【结论】松土齿耙应力应变监测系统主要由微处理器、应力应变采集模块、AD模数转换模块、电源模块、通讯模块、云平台可视化界面6部分组成,可实时监测松土齿耙的应力应变作业状况。

基于算数优化算法的VMD-BiLSTM模型的松土装置工况识别

当对滚筒式残膜回收机的关键装置松土齿耙的应力应变进行实时监测时,所获得应力应变信号易受外部环境的干扰,难以从信号中识别壅土故障。针对该问题,通过ANSYS分析确定松土齿耙的应变监测部位,利用应变片对松土齿耙不同工况进行应变监测试验。基于监测数据,提出一种基于算数优化算法(AOA)的变分模态分解(VMD)—双向长短期记忆网络(BiLSTM)神经网络模型工况识别方法。首先,利用AOA对VMD模态分量的k值和惩罚因子α进行参数优化;然后,使用VMD对松土齿耙应变信号进行自适应分解;最后,根据皮尔逊系数将分解并重构后的信号输入BiLSTM网络中进行特征学习,实现松土齿耙的工况识别。结果表明,该方法实现对松土齿耙空载、正常工作、轻度壅土、严重壅土4种工况精准识别,且效果优于VMD-LSTM、BiLSTM、LSTM神经网络模型,识别准确率达到99.1%以上,有效提高松土齿耙工况识别的准确率。

松土工作装置参数分析与优化设计

本文分析了推土机带松土器的工作特性，建立了松土工作装置几何参数分析模型与优化设计数学模型，研究松土齿与开挖介质的相互作用过程和相互作用的规律，通过优化设计以求提高松土工作装置的作业效率。

履带式推土机的使用与维修第四讲松土工作装置

履带式推土机的使用与维修第四讲松土工作装置谭学斌，金山１．松土工作装置的用途及分类松土工作装置（简称松土器）是悬挂在推土机后部的一种特殊工作装置，它利用拖拉机的功率和行驶时的牵引力完成松土作业。在任何气候条件下都能疏松岩石、冻土等坚硬物料。在现代土石...

复垦农田链式捡石机的设计与试验

针对现有链式捡石机存在的捡石率低、生产成本高、易卡石和针对不同湿度土壤的漏土效果不理想等问题,在传统链式捡石机上增加松土碎石装置、防卡扭力保护器等装置。以捡石率为试验指标,进行田间试验,综合分析。结果表明:(1)松土碎石装置和扭力保护装置可有效解决卡石、漏土效果不理想等问题,降低了卡石对捡石机的磨损,提高了捡石效率;(2)捡石过程稳定性良好,工作效率高,适应性强。当捡石作业深度取153 mm,捡石作业速度取1.79 m/s,栅齿入土角取27.9°时,捡石率可达最大值94.25%。