智能化农业装备学报(中英文) ›› 2025, Vol. 6 ›› Issue (1): 71-80.DOI: 10.12398/j.issn.2096-7217.2025.01.007
陈旭1,2(), 何勋1,2, 朱晨辉1,2, 王宝山1,2, 王万章1,2(
)
收稿日期:
2024-03-04
修回日期:
2024-04-11
出版日期:
2025-02-15
发布日期:
2025-02-15
通讯作者:
王万章
作者简介:
陈旭,男,1994年生,河北邯郸人,博士研究生;研究方向为农业装备结构设计与智能化控制。E-mail: chenxu1994@stu.henau.edu.cn
基金资助:
CHEN Xu1,2(), HE Xun1,2, ZHU Chenhui1,2, WANG Baoshan1,2, WANG Wanzhang1,2(
)
Received:
2024-03-04
Revised:
2024-04-11
Online:
2025-02-15
Published:
2025-02-15
Contact:
WANG Wanzhang
About author:
CHEN Xu, E-mail: chenxu1994@stu.henau.edu.cn
Supported by:
摘要:
我国谷物联合收获机普遍存在作业性能和效率难以兼顾、故障率高、自动化水平低等问题,喂入量是谷物联合收获机的重要参数之一,其对机器的作业性能、整机可靠性以及经济效益有着直接影响;只有当喂入量稳定在额定范围内,收获机才能发挥出最佳效能。研究从喂入量对机器性能的影响至关重要为切入点,着重介绍了国内外联合收获机借助传感技术实现对喂入量的检测功能,主要通过扭矩传感器测量关键工作部件传动轴扭矩或功率和利用压力传感器检测物料对机械结构壳体的挤压力来反映喂入量;其次,采用机器视觉和激光雷达技术识别作物密度以及利用力传感器测定作物茎秆的弯曲力来间接表示喂入量;另外,对影响喂入量检测信号处理的原因及联合收获机喂入量的自动调控等方面的关键技术与应用做了梳理分析。最后,该研究提出了现有谷物联合收获机喂入量检测技术所存在的问题以及未来的研究重点和发展趋势。虽然国内联合收获机喂入量检测方法较多,但均存在检测精度不高、系统稳定性差及只适用于单一作物,难以大面积推广应用等问题。因此,我国联合收获机喂入量检测技术仍有很大的提升空间,应加大对高精度农业传感器和控制器的研发力度,提高检测系统整体的稳定性;未来联合收获机将向着大型化、智能化、集成化方向迈进。
中图分类号:
陈旭, 何勋, 朱晨辉, 王宝山, 王万章. 谷物联合收获机喂入量检测技术研究现状与发展趋势[J]. 智能化农业装备学报(中英文), 2025, 6(1): 71-80.
CHEN Xu, HE Xun, ZHU Chenhui, WANG Baoshan, WANG Wanzhang. Research status and development trend of feed quantity detection technology for grain combine harvester[J]. Journal of Intelligent Agricultural Mechanization, 2025, 6(1): 71-80.
检测位置 | 检测装置 | 装置安装结构示意图 | 主要特点 |
---|---|---|---|
割台主动轴 | 扭矩传感器 | ![]() | 具有较好的实时性,但安装不便 |
脱粒滚筒轴 | 扭矩传感器 | ![]() | 由于空间小,难以应用安装在联合收获机上,且实时性较差 |
倾斜输送器底板出口 | 压力传感器 | ![]() | 在理想环境下精度较高,但未解决倾斜输送器角度随作业地块状况和割茬高度不断变化造成误差的问题 |
机前 | 工业相机 | ![]() | 安装便捷,但由于机器震动和田间收获扬尘较大,获取的图片模糊,对后期图像处理预测喂入量偏差影响较大 |
割台 | 力传感器 | ![]() | 安装方便,能够实现作物未进入机器前对喂入量的预测,但受作物品种、生长环境的影响较大 |
表1 典型的喂入量检测方法
Table 1 Typical feeding quantity detection methods
检测位置 | 检测装置 | 装置安装结构示意图 | 主要特点 |
---|---|---|---|
割台主动轴 | 扭矩传感器 | ![]() | 具有较好的实时性,但安装不便 |
脱粒滚筒轴 | 扭矩传感器 | ![]() | 由于空间小,难以应用安装在联合收获机上,且实时性较差 |
倾斜输送器底板出口 | 压力传感器 | ![]() | 在理想环境下精度较高,但未解决倾斜输送器角度随作业地块状况和割茬高度不断变化造成误差的问题 |
机前 | 工业相机 | ![]() | 安装便捷,但由于机器震动和田间收获扬尘较大,获取的图片模糊,对后期图像处理预测喂入量偏差影响较大 |
割台 | 力传感器 | ![]() | 安装方便,能够实现作物未进入机器前对喂入量的预测,但受作物品种、生长环境的影响较大 |
喂入量/(kg·s-1) | 割台主动轴扭矩电压/V | 倾斜输送器扭矩电压/V | 螺旋输送器功率/kW | 纵轴流滚筒扭矩 /(N·m) |
---|---|---|---|---|
0.5 | 0.2 | 0 | 0.425 | 25.68 |
1 | 1.41 | 0.5 | 0.475 | 43.16 |
1.5 | 2.88 | 1.12 | 0.525 | 60.64 |
2 | 4.35 | 1.74 | 0.575 | 78.13 |
表2 喂入量与扭矩和功率之间的关系
Table 2 Relationship between feeding amount, torque and power
喂入量/(kg·s-1) | 割台主动轴扭矩电压/V | 倾斜输送器扭矩电压/V | 螺旋输送器功率/kW | 纵轴流滚筒扭矩 /(N·m) |
---|---|---|---|---|
0.5 | 0.2 | 0 | 0.425 | 25.68 |
1 | 1.41 | 0.5 | 0.475 | 43.16 |
1.5 | 2.88 | 1.12 | 0.525 | 60.64 |
2 | 4.35 | 1.74 | 0.575 | 78.13 |
参数 | 与喂入量的相关系数 | 检测误差 |
---|---|---|
螺旋搅龙功率 | 0.91 | / |
割台传动轴扭矩 | 0.852 | ≤30% |
倾斜输送器动力轴扭矩 | 0.783 | 16.1% |
脱粒滚筒轴扭矩 | 0.912 | ≤5% |
表3 各参数与喂入量的相关性
Table 3 Correlation between various parameters and feeding amount
参数 | 与喂入量的相关系数 | 检测误差 |
---|---|---|
螺旋搅龙功率 | 0.91 | / |
割台传动轴扭矩 | 0.852 | ≤30% |
倾斜输送器动力轴扭矩 | 0.783 | 16.1% |
脱粒滚筒轴扭矩 | 0.912 | ≤5% |
类型 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|
主动轴扭矩或功率 | 采集的信号稳定、精度较高 | 扭矩传感器不便于安装 |
物料挤压力 | 检测装置成本低廉 | 受物料输送的不均匀性影响较大 |
机器视觉和激光雷达 | 便于安装在机器前方进行作物信息采集 | 成本较高,受恶劣环境影响较大 |
作物茎秆弯曲力 | 可以在物料未进入机器前对喂入量进行预测 | 预测结果受作物品种影响较大 |
表4 4种喂入量检测方法的特点
Table 4 Characteristics of four feeding quantity detection methods
类型 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|
主动轴扭矩或功率 | 采集的信号稳定、精度较高 | 扭矩传感器不便于安装 |
物料挤压力 | 检测装置成本低廉 | 受物料输送的不均匀性影响较大 |
机器视觉和激光雷达 | 便于安装在机器前方进行作物信息采集 | 成本较高,受恶劣环境影响较大 |
作物茎秆弯曲力 | 可以在物料未进入机器前对喂入量进行预测 | 预测结果受作物品种影响较大 |
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