一種振動(dòng)式深松機(jī)作業(yè)狀態(tài)監(jiān)控方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)機(jī)械監(jiān)控方法技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種振動(dòng)式深松機(jī)作業(yè)狀態(tài)監(jiān) 控方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近幾年來，我國農(nóng)業(yè)機(jī)具面向機(jī)械化、深層次發(fā)展，由于農(nóng)業(yè)機(jī)具種類繁多，檢測 參數(shù)復(fù)雜，檢測方法各異，特別是進(jìn)行綜合性能測試時(shí)需要多臺(tái)專項(xiàng)測試儀器，難以同時(shí)檢 測多個(gè)參數(shù)，不利于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和處理，對于農(nóng)機(jī)派出管理，耕作任務(wù)的劃分和公布是 一項(xiàng)及其繁瑣的任務(wù)，需要高技術(shù)的監(jiān)控手段以及切實(shí)有效的監(jiān)管方法，而深松機(jī)具作為 我國旱地耕作保墑關(guān)鍵農(nóng)業(yè)機(jī)械之一，其能耗、耕作頻率、性能以及機(jī)具工作狀態(tài)成為保護(hù) 性耕作研宄的重點(diǎn)。
[0003] 目前，鮮有對面向深松機(jī)作業(yè)狀態(tài)的在線檢測設(shè)備，現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)裝備中，構(gòu)建深松 機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)需要選用多臺(tái)檢測儀器，采用不同工作參數(shù)檢測專用儀器自成系統(tǒng)，并配 有不同顯示設(shè)備，數(shù)據(jù)可通過存儲(chǔ)卡存儲(chǔ)，采集完成后將數(shù)據(jù)輸入到專用軟件進(jìn)行分析。但 是，此種檢測方法檢測出的參數(shù)無法實(shí)時(shí)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)或其他終端設(shè)備中，因此對這些參 數(shù)的同步采集、實(shí)時(shí)傳輸存在局限，對于數(shù)據(jù)的在線分析和批量存儲(chǔ)任務(wù)繁瑣，這給深松機(jī) 工作性能的檢測和研宄造成了極大的困難。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是針對上述無法對深松機(jī)參數(shù)進(jìn)行同步采集、在線分析，批量存儲(chǔ) 任務(wù)繁重，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析困難等技術(shù)問題提出的一種振動(dòng)式深松機(jī)作業(yè)狀態(tài)監(jiān)控方法，可 以對深松機(jī)作業(yè)參數(shù)進(jìn)行同步采集、實(shí)時(shí)傳輸、在線分析和批量存儲(chǔ)，有效指導(dǎo)深松機(jī)作業(yè) 實(shí)現(xiàn)少耕、優(yōu)耕。
[0005] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供一種振動(dòng)式深松機(jī)作業(yè)狀態(tài)遠(yuǎn)程監(jiān)控方法，包括： 步驟a、數(shù)據(jù)采集模塊采集深松機(jī)作業(yè)參數(shù)及定位地塊信息；步驟b、將采集的信息發(fā)送到 現(xiàn)場移動(dòng)監(jiān)控終端，經(jīng)中央處理器處理后由顯示屏顯示，并通過無線傳輸模塊傳輸?shù)竭h(yuǎn)程 監(jiān)控中心；步驟C、遠(yuǎn)程監(jiān)控中心將接收的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫，技術(shù)人員將作物生長周期的 成長數(shù)據(jù)和不同階段適合的地表環(huán)境和地下環(huán)境影響因素進(jìn)行數(shù)據(jù)化并存儲(chǔ)到遠(yuǎn)程監(jiān)控 中心的知識(shí)庫；步驟d、創(chuàng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出最適宜的優(yōu)化參數(shù)，數(shù)據(jù)分析處理過程 如下：
[0006] 步驟dl、創(chuàng)建三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行正交試驗(yàn)，將輸出功 率最低的正交試驗(yàn)優(yōu)化后的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本；
[0007] 步驟d2、將試驗(yàn)數(shù)據(jù)中深松入土角、頻率、振幅數(shù)據(jù)做歸一化處理，作為BP神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)模型的輸入向量X ;將試驗(yàn)數(shù)據(jù)中的功率輸出數(shù)據(jù)做歸一化處理，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 的目標(biāo)向量D，輸入層權(quán)值向量W和隱含層權(quán)值向量V初始化為（-1，1)內(nèi)的隨機(jī)數(shù)，隱含層 輸出向量H，閾值向量θ，處理單位的輸入為
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種振動(dòng)式深松機(jī)作業(yè)狀態(tài)監(jiān)控方法，其特征在于，包括以下步驟： a、 數(shù)據(jù)采集模塊采集深松機(jī)作業(yè)參數(shù)及定位地塊信息； b、 將采集的信息發(fā)送到現(xiàn)場移動(dòng)監(jiān)控終端，經(jīng)中央處理器處理后由顯示屏顯示，并通 過無線傳輸模塊傳輸?shù)竭h(yuǎn)程監(jiān)控中心； c、 遠(yuǎn)程監(jiān)控中心將接收的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫，技術(shù)人員將作物生長周期的成長數(shù)據(jù)和 不同階段適合的地表環(huán)境和地下環(huán)境影響因素進(jìn)行數(shù)據(jù)化并存儲(chǔ)到遠(yuǎn)程監(jiān)控中心的知識(shí) 庫；所述數(shù)據(jù)庫包括土壤類型、深松數(shù)據(jù)、種植作物數(shù)據(jù)、歷年耕作數(shù)據(jù)，所述知識(shí)庫包括深 松周期數(shù)據(jù)、深松時(shí)間數(shù)據(jù)、深松深度數(shù)據(jù)； d、 結(jié)合數(shù)據(jù)庫和知識(shí)庫，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出最適宜的深送機(jī)深松入土角、頻 率和振幅，其數(shù)據(jù)分析處理過程如下： dl、創(chuàng)建三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行正交試驗(yàn)，以輸出功率最低的 正交試驗(yàn)優(yōu)化后的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本； d2、將試驗(yàn)數(shù)據(jù)中深松入土角、頻率、振幅數(shù)據(jù)做歸一化處理，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 的輸入向量X;將試驗(yàn)數(shù)據(jù)中的功率輸出數(shù)據(jù)做歸一化處理，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的目標(biāo) 向量D，輸入層權(quán)值向量W和隱含層權(quán)值向量V初始化為（_1，1)內(nèi)的隨機(jī)數(shù)，隱含層輸出 向量H，閾值向量9，處理單位的輸
的，誤差函數(shù)為 E= ^{D-Yf\ d3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層設(shè)三個(gè)節(jié)點(diǎn)，每一個(gè)輸入向量的取值范圍設(shè)為[0,1]，隱含層 設(shè)5個(gè)神經(jīng)元，輸出層設(shè)1個(gè)神經(jīng)元； d4、設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，隱含層的激活函數(shù)設(shè)為tansig，輸出層激活函數(shù)設(shè)為purelin，訓(xùn) 練函數(shù)設(shè)為trainlm，設(shè)置學(xué)習(xí)速率函數(shù)為my_functionl，設(shè)置最大訓(xùn)練次數(shù)為M= 15000， 訓(xùn)練次數(shù)為m;構(gòu)建一個(gè)前向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)各層加權(quán)函數(shù)設(shè)為my_funtion2,輸入函數(shù) 設(shè)為netsum，各神經(jīng)元權(quán)值和閾值的初始化函數(shù)設(shè)為ininw，網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)函數(shù)設(shè)為trains; d5、開始訓(xùn)練并計(jì)算仿真誤差，通過修改訓(xùn)練函數(shù)反復(fù)訓(xùn)練，直至滿足訓(xùn)練要求，輸出 優(yōu)化后的深送機(jī)深松入土角、頻率和振幅。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種振動(dòng)式深松機(jī)作業(yè)狀態(tài)監(jiān)控方法，其特征在于，所述深 松機(jī)作業(yè)參數(shù)包括深松入土角、振動(dòng)頻率、振幅，所述地塊信息包括土壤類型、土壤溫度、土 壤濕度、種植作物類型。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種振動(dòng)式深松機(jī)作業(yè)狀態(tài)監(jiān)控方法，其特征在于，所述步 驟d之后還包括步驟e、結(jié)合知識(shí)庫數(shù)據(jù)，將土壤類型、土壤濕度、土壤溫度、犁底層、種植作 物類型進(jìn)行模糊化，任意模糊變量的子集為{_〇. 9, -0. 6, -0. 3,0,0. 3,0. 6,0. 9}，通過上述 模糊控制輸出最適宜的深松周期、深松深度和深松時(shí)間。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種振動(dòng)式深松機(jī)作業(yè)狀態(tài)監(jiān)控方法，其特征在于，所述e步 驟之后還包括步驟f、用戶和技術(shù)人員通過遠(yuǎn)程監(jiān)控中心查詢、更新優(yōu)化監(jiān)控中心數(shù)據(jù)為耕 地種植做出指導(dǎo)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種振動(dòng)式深松機(jī)作業(yè)狀態(tài)監(jiān)控方法，其特征在于，所述深 松機(jī)振動(dòng)頻率以加速度信號(hào)頻率基準(zhǔn)，該加速度信號(hào)通過三軸加速度傳感器獲得，重力加 速度G在正交坐標(biāo)系中的三個(gè)分量為Gx，Gy和Gz，通過如下公式計(jì)算偏差：ADEV=E(DE V-DEVQ)2+E[0. 45X(RB-RB。)2]，其中：DEV。為深松鏟斜角初始化值；RB。為深松鏟面角初始 值；DEV為深松鏟斜角實(shí)測值；RB為深松鏟面角實(shí)測值；最終通過實(shí)測值與校正偏差值確定 準(zhǔn)確的加速度真值。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種振動(dòng)式深松機(jī)作業(yè)狀態(tài)監(jiān)控方法，不僅可以對深松機(jī)工作性能、關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行現(xiàn)場移動(dòng)檢測，同時(shí)能夠通過GPS定位以及GPRS DTU無線傳輸技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)的同步監(jiān)控、數(shù)據(jù)的在線分析和批量存儲(chǔ)，計(jì)算機(jī)對定位地塊數(shù)據(jù)查詢分析并結(jié)合該機(jī)具返回的關(guān)鍵技術(shù)數(shù)據(jù)分析，通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)路模型，輸出以最低消耗為目標(biāo)的優(yōu)化參數(shù)，得出該地塊最優(yōu)耕作周期、最適宜的耕作深度、工作效率、最高的機(jī)具深松頻率和振幅等相關(guān)參數(shù)，并將相關(guān)參數(shù)發(fā)至現(xiàn)場監(jiān)控終端供其參考，從而實(shí)現(xiàn)真正的少耕、優(yōu)耕。
【IPC分類】G05B19-418
【公開號(hào)】CN104699041
【申請?zhí)枴緾N201510056284
【發(fā)明人】劉曉紅
【申請人】青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
【公開日】2015年6月10日
【申請日】2015年2月4日