那曉雁，趙春雁，孫士明，張兆國*

(1.昆明理工大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，云南 昆明 650500；2.東北林業(yè)大學(xué)機電工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040；3.黑龍江省農(nóng)業(yè)機械工程科學(xué)研究院，黑龍江 哈爾濱 150081)

排種器是精密播種機的核心部件，分為機械式和氣吸式2 種[1]。機械式排種器結(jié)構(gòu)簡單，但對種子尺寸要求高，排種頻率低，無法適應(yīng)高速作業(yè)的要求[2–5]；氣吸式排種器具有省種、不傷種、播種均勻性好、易實現(xiàn)精密播種等諸多優(yōu)點[6]。

氣吸式排種器在播種玉米種子時，受到轉(zhuǎn)速、工作中的撞擊和振動、前進速度、種箱剩余種子數(shù)量等因素的影響，試驗狀況復(fù)雜多變，需建立一種評價模型對氣吸式玉米精密排種器合格率進行預(yù)測。筆者采用2BQ 系列玉米播種機，對4個玉米品種進行播種試驗，檢測氣吸式排種器的性能，通過回歸預(yù)測法[7]和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[8]建立了氣吸式玉米排種器合格率的預(yù)測模型，現(xiàn)將結(jié)果報道如下。

1 材料與方法

1.1 材料

2BQ 系列播種機由哈爾濱沃爾科技有限公司生產(chǎn)，其氣吸式排種器的排種盤有30個吸孔，排種盤直徑215 mm，風(fēng)壓–6.6 kPa。供試玉米種子：杜玉一號(馬齒大粒，黑龍江省杜爾伯特蒙古自治縣種子管理站)、龍單38(馬齒小粒，黑龍江省農(nóng)科院玉米研究所)、先玉335(圓形大粒，鐵嶺先鋒種子研究有限公司)；鑫鑫6 號(圓形小粒，黑龍江省鑫鑫種子有限公司)。供試種子的物理參數(shù)列于表1。

表1 玉米種子的物理參數(shù) Table 1 Physical parameters of the corn seed

1.2 方法

檢測試驗臺采用JSP–12 排種器性能檢測試驗臺(黑龍江省農(nóng)業(yè)機械工程科學(xué)研究院博納科技有限公司出品)。由于氣吸式排種器的田間前進速度為6 ～12km/h[9]，因此，試驗選取的速度確定為6 ～12km/h，每遞增0.5km/h，測定4個品種玉米種子的排種合格率。每組試驗均取200 粒種子，每個速度進行3次重復(fù)試驗，通過檢測試驗臺可直接測定重播率、漏播率和合格率。

試驗采用靜態(tài)試驗，即：使排種器處于靜止?fàn)顟B(tài)，排種裝置在實際作業(yè)轉(zhuǎn)速下運轉(zhuǎn)，不考慮排種器打滑的情況，其速度與排種器的前進速度相當(dāng)。

2 結(jié)果與討論

2.1 氣吸式排種器的排種合格率

氣吸式排種器臺架試驗結(jié)果(表2)的標(biāo)準差比較小，數(shù)據(jù)的分散程度比較小，結(jié)果比較穩(wěn)定。由于合格率是檢測排種器性能的主要指標(biāo)，因此，合格率的大小即能較好地反映排種器的性能。

由表2 可知，氣吸式排種器對不同粒型和不同尺寸的玉米種子都有比較好的性能表現(xiàn)，杜玉一號合格率最高，為97.71% ，排種性能最好，其次是鑫鑫6 號，最高合格率為96.00%，龍單38 與先玉335的合格率為91% ～93%，排種性能相當(dāng)?？梢钥闯鰵馕脚欧N器的排種性能隨著速度的升高而下降。

表2 玉米種子的排種合格率 Table 2 The qualification rate of corn seed metering

2.2 模型建立

2.2.1 氣吸式排種器合格率的回歸模型

利用SPSS 數(shù)學(xué)分析軟件對排種器前進速度和種子的長、寬、厚與排種合格率進行回歸分析，回歸系數(shù)列于表3。由表3 可以看出，此模型的自變量長、寬、厚存在嚴重的多重共線性。多重共線性說明OLS 估計量的方差增大，難以區(qū)分每個解釋變量的單獨影響，變量的顯著性檢驗失去意義，回歸模型缺乏穩(wěn)定性，預(yù)測結(jié)果無意義，參數(shù)估計值與實際相悖。Spss 中逐步回歸法是按偏相關(guān)系數(shù)的大小次序?qū)⒆宰兞恐饌€引入方程，對引入方程中的每個自變量偏相關(guān)系數(shù)進行統(tǒng)計檢驗，效應(yīng)顯著的自變量留在回歸方程內(nèi)，循此繼續(xù)遴選下一個自變量，并且可以消除存在多重共線性的自變量。其回歸系數(shù)見表4。

表3 回歸系數(shù) Table 3 Regression coefficients

表4 去除三軸尺寸的回歸系數(shù) Table 4 Remove the three axis dimension regression coefficients

其回歸預(yù)測模型為

式中：Pr為合格率；X1為前進速度。

由于線性回歸分析將不同種子的尺寸作為非顯著因素進行了剔除，因而不同尺寸類型的種子對氣吸式排種器的性能沒有顯著影響。

2.2.2 氣吸式排種器合格率的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要模型之一。其一般建模步驟為網(wǎng)絡(luò)初始化，隱層輸出計算，輸出層計算，全值更新，閾值更新，判斷算法是否迭代結(jié)束[10]。

利用MATLAB 軟件進行BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算。訓(xùn)練函數(shù)為TRAINLM，學(xué)習(xí)函數(shù)為LEARNGDM，傳遞函數(shù)為TANSIG，隱層節(jié)點5，迭代次數(shù)100，學(xué)習(xí)率0.1，目標(biāo)0。

2.2.3 回歸模型與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果的對比

回歸模型與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的結(jié)果見圖1。

圖 1 排種器合格率實測值與模型預(yù)測值 Fig.1 Metering device qualification rate of the measured values and the model prediction

由圖1 可知， BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對于預(yù)測非線性模型有很好的預(yù)測精度，考慮的因素也比較全面，證明BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對氣吸式排種器的性能進行預(yù)測?；貧w分析的預(yù)測不能將種子的類型與尺寸等因素考慮在模型內(nèi)，故線性回歸預(yù)測不能很好地對氣吸式排種器的實際性能作出精確的預(yù)測。另外，隨著試驗的進行，合格率會受到諸多因素的影響，單純依靠試驗不能完全反映前進速度對排種器合格率的影響。運用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對排種器性能進行初步的判斷，可對后續(xù)的研究提供參考。

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