梁秋艷 潘小莉 仇志鋒 周海波

摘要為確保雙級振動精密排種器工作時在充種均勻的前提下實現(xiàn)連續(xù)播種，設計智能定量供種系統(tǒng)。為提高定量供種精度，基于BP神經網絡對勺式外槽輪供種裝置建立定量供種預測模型，建立隱層結點數(shù)為6的神經網絡模型。BP網絡訓練結果表明，當網絡模型訓練步數(shù)為71步時，網絡的均方誤差為4.61×10-5，小于設定值5×10-5;采用16個理論供種模型樣本與測試樣本進行BP網絡測試，結果表明，基于BP神經網絡預測模型仿真得到的預測值相對誤差較小，其精度高于理論供種模型的精度，且神經網絡相對誤差均小于5%，獲得的樣本誤差平方和為5.59×10-4，小于設定目標值8×10-4，滿足預先設定要求;最后，利用建立的定量供種預測模型，對4種不同千粒重的超級稻種子進行仿真，得到振幅分別為0、5、10、15 μm下的排種輪轉速與供種量關系，該研究結果可為確定定量供種器的工作參數(shù)提供理論依據(jù)。

關鍵詞BP神經網絡;定量供種;建模;仿真

中圖分類號S223.1+3文獻標識碼A

文章編號0517-6611（2019）02-0197-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.02.061

雜交稻的技術要求為精量播種，即播種量為2～4粒/穴（或取秧面積），而單產為10.5～12.0 t/hm2的超級稻機械化種植的農藝要求包括用種量小、精量播種、少傷種、高成秧率等，播種要求提升為精準播種，要求播種數(shù)量精量和投種位置準確，即（2±1）粒/穴（或取秧面積），定量供種、控制每穴（取秧面積）種子數(shù)量是研究的主要技術難點之一[1-2]。

超級稻精密播種裝置中的排種器是實現(xiàn)定量供種和均勻排種的關鍵部件[3]，現(xiàn)有的排種器主要有凸棒輪式[4]、外槽輪式[5]和振動式[6]等，將種子從種箱中排出主要依靠排種輪的凸棒或種槽[7-11]。首先，這類排種器只有排種的功能，不具備勻種功能，因此排種均勻性較低;其次，這類排種器依靠種子重力來完成充種，隨著排種過程的完成，種箱內種層變薄導致充種能力下降，最終降低定量供種的精度。玉大略等[12]、譚祖庭等[13]、鹿芳媛等[14]集成電磁振動勺式外槽輪定量供種與氣動振動V-T型勻種技術為一體，成功研制一種雙級振動式精密排種器，具有機械結構簡單、不傷種、槽輪定量供種、播種量可調等特點。周海波等[15]介紹了雙級振動精密排種器的電磁振動勺式外槽輪定量供種裝置的結構和工作原理，以及關鍵零部件的設計過程，并分析電磁振動幅值和排種輪轉速對實際供種量的影響規(guī)律，結果表明，當電磁振動的振幅為5、10和15 μm時，定量供種理論供種量與實際供種量的相對誤差分別為7%～9%、0.8%～4.0%和0.1%～3.1%。根據(jù)定量供種器的結構和修正后水稻種子形狀，建立的理論定量供種模型與實際供種量存在一定差距，尤其在振幅較小時誤差較大，影響供種精度，而目前若想從理論上建立精確的供種模型仍較困難。筆者基于BP神經網絡建立智能定量供種預測模型，使預測精度達到實際使用要求，從而為確定定量供種器的工作參數(shù)提供理論依據(jù)。

1定量供種預測模型

根據(jù)定量供種器的結構和修正后水稻種子的形狀建立的理論定量供種模型，一方面受到理論模型精確度的限制，另一方面在實際供種時排種輪轉速提高也會帶來多種不利因素，從而影響實際供種量，最終導致定量供種精度不高。該研究應用人工神經網絡技術進行定量供種模型預測，使預測精度達到實際使用要求，從而運用該模型更為準確地為定量供種器確定工作參數(shù)。

1.1BP網絡的建立

在神經網絡模型中，應用最廣泛且研究最深入的是具有誤差反向傳播（backpropagation，BP）學習功能的多層前饋神經網絡。BP網絡是典型的多層前向網絡，由輸入層、隱層、輸出層組成，層與層之間多采用全連接方式。該網絡模型具有結構嚴謹、工作狀態(tài)穩(wěn)定、可操作性強等優(yōu)點，廣泛應用于預測、模式識別等領域[16]。因此，該研究采用BP神經網絡算法作為建模的主要理論工具，利用定量供種試驗結果作為樣本數(shù)據(jù)，建立智能供種量預測模型，降低誤差，提高供種精度，指導實際生產中定量供種器工作參數(shù)的選擇。

BP算法的學習過程包括信號的正向傳播和誤差的反向傳播2個過程。正向傳播的過程是從輸入層輸入試驗樣本數(shù)據(jù)，中間經過各隱層逐層處理，處理后的結果傳向輸出層。如果輸出層的實際輸出與期望的輸出存在偏差，那么將進入誤差的反向傳播過程。誤差反向傳播是將輸出的誤差以某種形式經過隱層向輸入層逐層反傳，同時在反傳的過程中將誤差分攤給各層的所有單元，進而獲得各層單元的誤差信號，此誤差信號即作為修正各單元權值的依據(jù)。這種利用信號正向傳播和誤差反向傳播對各層權值進行調整的過程是循環(huán)往復進行的，對權值不斷調整的過程即是網絡的學習訓練過程，該學習訓練過程直到完成預先設定的學習次數(shù)或者網絡輸出的誤差達到允許的范圍內為止[17]。

運用Matlab語言編制基于BP算法的供種量預測程序，包括測試樣本的數(shù)據(jù)處理、網絡初始化、網絡訓練及測試，具體程序流程見圖1。

1.2樣本數(shù)據(jù)及預處理

對雙級振動精密排種器進行定量供種試驗，試驗裝置見圖2，裝置外槽輪直徑D=60 mm，勺形種槽個數(shù)為11，適于秧盤播寬為345 mm。試驗共獲得96個樣本數(shù)據(jù)，其中隨機抽取80個數(shù)據(jù)作為網絡訓練樣本，其余16個數(shù)據(jù)作為網絡測試樣本。為提高BP網絡運行的穩(wěn)定性，對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化預處理，采用的方法是通過簡單的線性變化，使BP網絡的輸入、輸出數(shù)據(jù)在[0.1，0.9]的網絡空間變化。利用線性變換法對數(shù)值參數(shù)進行歸一化處理，在神經網絡的程序設計中對輸入數(shù)據(jù)按式（1）做如下變換：

xin=0.1+0.8×（x-xmin）/（xmax-xmin）????? （1）

式中，x為歸一化前的數(shù)值;xin為歸一化后的數(shù)值;xmin為樣本數(shù)據(jù)集中的最小值;xmax 為樣本數(shù)據(jù)集中的最大值。

同理，利用BP神經網絡預測時，神經網絡中的輸出向量是供種量，應依據(jù)式（2）做相應的反歸一化處理，使其接近于實際要求的輸出量。

yout=ymin+（y-0.1）×（ymax-ymin）/0.8? （2）

式中，y為輸出的預測值;yout為反歸一化后的數(shù)值;ymin為輸出數(shù)據(jù)集中的最小值;ymax為輸出數(shù)據(jù)集中的最大值。

1.3網絡初始化

網絡初始化的目的是對隱層數(shù)及隱層節(jié)點數(shù)、隱層及輸出層傳遞函數(shù)、訓練函數(shù)及訓練誤差等參數(shù)進行設定，主要包含以下幾個方面[18]。

（1）為降低誤差，提高精度，可增加隱層數(shù)，但這會使得網絡復雜化，增加網絡權值的訓練時間，該研究采用3層神經網絡構建模型，即1個輸入層、1個隱層和1個輸出層。

（2）神經網絡的性能與隱層節(jié)點數(shù)的數(shù)量密切相關，同時，其數(shù)量的選擇還應綜合考慮其對逼近誤差和泛化誤差的影響。選擇節(jié)點數(shù)的通常原則是在能正確反映輸入輸出關系的前提下，盡量選用較少的隱層節(jié)點數(shù)，從而使網絡結構簡單。該研究確定隱層節(jié)點數(shù)的方法是試驗試湊法，即使用同一樣本集對具有不同隱層節(jié)點數(shù)的網絡進行訓練，直到權值不再變化、網絡穩(wěn)定為止。根據(jù)網絡實時訓練時的收斂性及逼近誤差大小，確定建立的神經網絡模型隱層結點數(shù)為6。建立的BP神經網絡模型結構見圖3，該模型具有3個輸入層，分別是千粒重、振幅和轉速，1個輸出層為供種量。

（3）采用雙曲正切S型函數(shù)（tansig）作為所建網絡模型的隱層傳遞函數(shù)，線性傳遞函數(shù)作為輸出層傳遞函數(shù)。神經網絡工具箱中訓練網絡的算法有很多，目前普遍采用動量BP算法、學習速率可變的BP算法、擬牛頓法和LM算法（levenbergmarquardt）。該研究采用LM算法訓練網絡，該算法訓練時間短，誤差收斂快，能夠快速地將誤差減小到要求范圍內，其他參數(shù)具體設置是初始學習率為0.01，學習增長率為1，下降率為0.7，動量因子為0.04，最大訓練次數(shù)3 000次。

（4）在訓練神經網絡模型時，需采用訓練誤差控制函數(shù)作為其逼近目標輸出的一個指標，選擇均方誤差（mean square error，MSE），即樣本誤差平方和的平均值作為整個樣本訓練集的全局誤差，其具體數(shù)學公式：

MSE=ni=1（y′i-yi）2/n（3）

式中，y′i為第i個訓練樣本的網絡期望輸出;yi為第i個訓練樣本的網絡實際輸出;n為訓練樣本的總數(shù)。

為減少出現(xiàn)“過度學習”的異常情況，在初始化中可將訓練樣本均方誤差設為5×10-5，當樣本訓練集的均方誤差達到此設定值范圍內時，即可結束學習過程。

47卷2期梁秋艷等基于BP神經網絡的智能定量供種系統(tǒng)設計

2BP網絡模型驗證

2.1網絡訓練結果

對人工神經網絡進行訓練就是學習過程，即首先由樣本向量構成的樣本集合，然后將該樣本集合輸入到人工神經網絡中，但在輸入過程中要按照一定的方式去調整神經元之間的聯(lián)接權，目的是使網絡能將樣本集的內涵以聯(lián)接權矩陣的方式存儲起來，從而使得在網絡接受輸入時，可以給出適當?shù)妮敵觥Ｔ撗芯吭谟柧氝^程中，當期望的輸出與網絡模型實際輸出之間的誤差達到誤差允許的范圍之內時，網絡模型的訓練結束，進行測試。網絡訓練誤差隨訓練步數(shù)的變化趨勢見圖4。從圖4中可以看出，當網絡模型訓練步數(shù)達到71步時，網絡的均方誤差為4.61×10-5，該誤差值小于設定值5×10-5，可以結束訓練過程。

2.2網絡測試與分析

為了驗證網絡模型的泛化能力和預測精度，對經過訓練的網絡模型進行檢驗，當泛化誤差小于設定的目標值且單個測試樣本的相對誤差均在5%以內時，認為網絡模型有很好的預測精度，符合實際預測的要求，保存網絡模型，反之重新訓練網絡。對建立的網絡模型，采用4組共16個測試樣本進行測試，每組種子的千粒重分別為26.5、25.5、24.5、20.0 g，電磁振動器的振幅選擇0、5、10、15 μm 4個水平，得出每組種子在不同轉速下理論供種量與實際值之間的相對誤差以及基于BP神經網絡的仿真預測值與實際值之間的相對誤差，結果見表1。從表1可以看出，當g種=26.5 g/千粒時，理論供種量的相對誤為0.28%～18.67%，神經網絡預測值的相對誤差為0.20%～1.34%，理論供種量的相對誤差僅在排種輪轉速為0.8 r/min時小于預測值的相對誤差，隨著轉速的提高，理論供種量的相對誤差急劇增加，原因是轉速的提高將對勺式外槽輪的充種效果產生不利的影響，對實際供種量也產生間接影響，因此理論供種模型僅在一定范圍內具有較高精度，在排種輪較高轉速下存在局限性。

此外，當g種=25.5 g/千粒時理論供種量的相對誤差為0.52%～17.49%，神經網絡預測值的相對誤差為0.42%～2.96%;當g種=24.5 g/千粒時理論供種量的相對誤差為3.01%～18.65%，神經網絡預測值的相對誤差為0.03%～1.53%;當g種=20.0 g/千粒時理論供種量的相對誤差為3.82%～15.24%，神經網絡預測值的相對誤差為0.79%～4.02%。由此可知，每組情況下神經網絡預測值的相對誤差均較小，精度均高于理論模型的精度，且神經網絡相對誤差均小于5%，獲得的樣本誤差平方和為5.59×10-4，低于設定的目標值8×10-4，滿足預先設定要求，因此對所建立的網絡模型進行保存，用于實際供種量的預測。

3定量供種模型仿真與應用

決定定量供種器供種量的3個主要因素包括排種輪轉速、水稻種子千粒重和電磁振動器振幅。利用上述建立的定量供種預測模型，對4種不同千粒重的超級稻種子進行了仿真，振幅分別為0、5、10、15 μm下的排種輪轉速與供種量關系見圖5。

假設仿真模型選擇秀優(yōu)5號超級稻，種子千粒重為26.5 g，缽體盤總穴數(shù)為25×15，450盤/h，每穴供種3粒，則實際供種量為223.6 g/min。從圖5可以看出，供種量223.6 g/min對應4種振幅的排種輪轉速分別為1.21、1.23、1.28、1.54 r/min。因參考文獻[19]中已得出的結論，當排種輪轉速在

0.80～5.15 r/min時，小振幅的供種量變異系數(shù)較大，當振幅B≥10 μm時，供種量的變異系數(shù)較小，此時可選擇B=10 μm進行定量供種。因此，圖5a中，供種量為223.6 g/min、振幅為10 μm時，對應的排種輪轉速n=1.23 r/min。當水稻品種和供種量確定后，對于振幅和轉速的選擇，有4種不同組合，依此可智能精準地確定定量供種器的工作參數(shù)。

上述模型僅適用于秧盤播寬B秧=345 mm的缽體盤，對于其他規(guī)格的秧盤供種量可根據(jù)表2進行換算后再計算。

若缽體毯狀盤B秧=280 mm，當g種=26.5 g，供種量G種=600 g/min時，應先對G種進行修正，即G種修正=345280×600=739.29 g/min，最后再由圖5a確定排種輪轉速，其他千粒重的超級稻確定排種輪轉速原理相同。

4結論

（1）根據(jù)定量供種器的結構和修正后水稻種子形狀，建立的理論定量供種模型與實際供種量存在一定差距，影響供種精度，目前若想從理論上建立精確的供種模型仍較困難。該研究基于BP神經網絡建立智能定量供種預測模型，使預測精度達到實際使用要求，從而為確定定量供種器的工作參數(shù)提供依據(jù)。

（2）基于BP神經網絡建立智能定量供種預測模型。經過樣本數(shù)據(jù)預處理，網絡初始化后建立隱層結點數(shù)為6的神經網絡模型，然后進行BP網絡訓練，結果表明，當網絡模型訓練步數(shù)達到71步時，網絡的均方誤差為4.61×10-5，小于設定值5×10-5，滿足要求。

（3）隨機采用16個測試樣本進行BP網絡測試，得到4組不同千粒重種子在不同排種輪轉速下，理論供種量與實際值之間的相對誤差以及基于BP神經網絡的仿真預測值與實際值之間的相對誤差，結果表明，基于BP神經網絡預測模型仿真得到的預測值相對誤差較小，其精度高于理論供種模型的精度，且神經網絡相對誤差均小于5%，獲得的樣本誤差平方和為5.59×10-4，小于設定目標值8×10-4，滿足預先設定要求。

（4）利用建立的智能定量供種預測模型，對4種不同千粒重的超級稻種子進行仿真，得到振幅分別為0、5、10、15 μm下的排種輪轉速與供種量關系，當水稻品種和供種量確定后，對于振幅和轉速的選擇，有4種不同組合，以此智能精準地確定定量供種器的工作參數(shù)。

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