陳遠玲，侯 怡，李尚平,2，金亞光，歐陽崇欽

基于PSO-BP的甘蔗施肥監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計與試驗

陳遠玲1，侯 怡1，李尚平1,2※，金亞光1，歐陽崇欽1

（1. 廣西大學(xué)機械工程學(xué)院，南寧 530004；2. 廣西民族大學(xué)電子信息學(xué)院，南寧 530006）

針對甘蔗橫向種植機的施肥機構(gòu)由于肥料潮濕結(jié)塊易堵塞等問題，該研究對施肥機構(gòu)進行電液傳動與控制改造，構(gòu)建了一套基于粒子群（Particle swarm optimization，PSO）-前反饋（Back Propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的施肥監(jiān)控系統(tǒng)。以施肥馬達的壓力、轉(zhuǎn)速及肥料箱中肥料量為輸入?yún)?shù)，將施肥機構(gòu)的工作狀態(tài)（空載狀態(tài)、正常狀態(tài)、重載狀態(tài)、堵塞狀態(tài)）作為輸出，通過BP算法建立輸入與輸出之間的映射關(guān)系，并用PSO算法優(yōu)化BP算法的權(quán)值與閾值，相比未優(yōu)化BP算法，優(yōu)化后的工作狀態(tài)預(yù)測準(zhǔn)確率由97%提高到99%。以識別施肥機構(gòu)工作狀態(tài)響應(yīng)準(zhǔn)確率以及重載狀態(tài)下堵塞預(yù)防概率為試驗指標(biāo)進行車間試驗，結(jié)果表明：工作狀態(tài)響應(yīng)識別準(zhǔn)確率為89%；重載狀態(tài)下，控制系統(tǒng)控制施肥馬達正反轉(zhuǎn)并消除堵塞的概率為87.5%。在田間試驗中，監(jiān)控系統(tǒng)能準(zhǔn)確預(yù)測施肥機構(gòu)的重載狀態(tài)并自動執(zhí)行防堵控制指令，沒有出現(xiàn)堵塞故障。該施肥防堵塞監(jiān)控系統(tǒng)無需上位機，能夠滿足復(fù)雜多變工況下施肥機構(gòu)的工況預(yù)測及防堵控制要求，可為其他施肥機構(gòu)的自動化改造提供參考。

農(nóng)業(yè)機械；設(shè)計；甘蔗；橫向種植機；施肥機構(gòu)；PSO-BP；監(jiān)控系統(tǒng)

0 引 言

蔗糖生產(chǎn)在中國社會經(jīng)濟發(fā)展中具有重要的戰(zhàn)略地位[1-4]，甘蔗機械化種植是提高產(chǎn)量、降低生產(chǎn)成本的重要手段[5]。甘蔗的種植方式主要分為縱向種植和橫向種植，甘蔗橫向種植具有用種少、單位面積出苗率高，土地利用率高，且抗倒伏能力強等優(yōu)勢。目前國外還沒有關(guān)于甘蔗橫向種植機的研究報道，國內(nèi)李尚平等對甘蔗橫向種植機進行了重點研究[6-10]。施肥是甘蔗橫向種植中的重要一環(huán)，自動、連續(xù)、均勻、精量控制施肥對促進甘蔗生長、提高生產(chǎn)率和降低甘蔗種植成本具有重要意義。

國內(nèi)外關(guān)于施肥機構(gòu)的控制研究主要集中在與農(nóng)藝相結(jié)合的變量施肥控制[11-16]、定位施肥控制[17-18]以及施肥量的監(jiān)測[19-22]等方面，關(guān)于施肥堵塞狀態(tài)監(jiān)控的研究還鮮有報道。

由于糖料蔗主要分布在廣西、云南等丘陵地區(qū)，甘蔗種植機運行工況比較復(fù)雜，工作參數(shù)具有時變性和非線性等特點，很難通過建立單一參數(shù)的數(shù)學(xué)公式來預(yù)測施肥機構(gòu)的工況和采取相應(yīng)的控制措施，導(dǎo)致施肥機構(gòu)堵塞故障率高，堵塞對鏈條、傳動軸造成破壞后維修困難?，F(xiàn)有采用多傳感器信息融合的的農(nóng)機智能監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計一般都包含有上位機和下位機[23-25]，系統(tǒng)復(fù)雜，成本比較高。本研究采用先在線下訓(xùn)練算法模型，再將訓(xùn)練好的模型嵌入到單片機中實時在線監(jiān)控施肥機構(gòu)的方法，以減少施肥機構(gòu)堵塞，提高甘蔗種植機自動化水平。

1 施肥結(jié)構(gòu)與工作原理

甘蔗機械傳動式施肥機構(gòu)主要由肥料箱、螺旋輸送機、鏈輪鏈條傳動裝置、凸輪間歇機構(gòu)等組成，其動力由地輪通過鏈條輸入，如圖1所示。

1.肥料箱 2.螺旋輸送機 3.螺旋軸 4.鏈條傳動裝置 5.凸輪間歇機構(gòu) 6.地輪

大量試驗及應(yīng)用發(fā)現(xiàn)，機械傳動式施肥機構(gòu)不適應(yīng)丘陵地形和黏土蔗地。由于施肥機構(gòu)采用地輪和鏈傳動，當(dāng)肥料因潮濕結(jié)塊等原因形成堵塞時，會頻繁出現(xiàn)螺旋軸破壞、鏈條拉斷、鏈輪齒磨損等問題，需要停工維修，極大影響種植機的工作效率。

針對上述問題，本文對施肥機構(gòu)進行液壓傳動與控制改造，增加單片機控制系統(tǒng)全程監(jiān)控施肥狀態(tài)；左右旋向相反的螺旋輸送機通過中間聯(lián)軸器連接、取消雙邊地輪驅(qū)動結(jié)構(gòu)，改為單個液壓馬達驅(qū)動，保證了左右螺旋輸送機工作同步；同時為便于清堵增加了清堵排肥管。

改進后的施肥機構(gòu)如圖2所示。施肥機構(gòu)左右對稱設(shè)計可實現(xiàn)雙行同時施肥，左、右螺旋軸通過中間聯(lián)軸器相連，由液壓馬達代替地輪輸入驅(qū)動扭矩。螺旋軸帶動肥料從中間肥料箱向兩邊輸送，完成間歇撒肥工作；當(dāng)肥料輸送通道重載即將堵塞時，液壓馬達接收監(jiān)控系統(tǒng)控制指令進行反向轉(zhuǎn)動，使肥料從清堵排肥管排出，從而疏通料槽，避免堵塞。

1.液壓馬達 2.機架 3.肥料箱 4.帶防塵罩的鏈輪 5.排肥口 6.螺旋軸 7.清堵排肥管 8.聯(lián)軸器 9.料槽 10.凸輪間歇機構(gòu)

圖3為甘蔗間歇精準(zhǔn)施肥示意圖，橫向種植的甘蔗排種（種植）間距1為30～35 cm，肥料需要精準(zhǔn)落在兩根甘蔗之間，施肥間距2需要控制在30～35 cm左右。通過液壓馬達改變凸輪機構(gòu)的轉(zhuǎn)速，進而調(diào)節(jié)間歇撒肥的間距。

1.凸輪間歇機構(gòu) 2.肥料 3.壟溝 4.蔗種

1.Cam intermittent mechanism 2.Fertilizer 3.Ridge furrow 4.Sugarcane seed

注：為壟高，cm；1為排種間距，cm；2為施肥間距，cm；3為壟寬，cm；1為蔗種長度，cm。

Note:is ridge height, cm;1is seed spacing, cm;2is fertilizing spacing, cm;3is ridge width, cm;1is sugarcane seed length, cm.

圖3 甘蔗間歇精準(zhǔn)施肥示意圖

Fig.3 Schematic diagram of intermittent precision fertilization for sugarcane

2 螺旋軸受力分析

影響螺旋輸送機螺旋軸扭矩的主要因素為肥料顆粒對螺旋軸和螺旋葉片的反作用力，其中包括肥料顆粒對螺旋軸作用力的摩擦力矩1、肥料顆粒對螺旋葉片表面作用力的力矩2、肥料顆粒對螺旋葉片側(cè)面（厚度表面方向）作用力的力矩3，螺旋軸受力分析如圖4所示。

假設(shè)肥料顆粒在螺旋輸送機的料槽中是全腔存料，取螺旋葉片單位圈數(shù)（一個螺距）某一半徑微圓環(huán)d為對象進行力學(xué)分析。如4圖中d所示，葉片表面的微圓環(huán)的肥料質(zhì)量為

注：為螺旋軸轉(zhuǎn)動角速度，rad·s-1；為肥料對螺旋軸微元表面的周向摩擦力，N；L 為螺旋軸長度，mm；e為螺旋葉片厚度，mm；為料槽與葉片外邊緣間的肥料對葉片邊緣的徑向擠壓力，N；為微圓環(huán)寬度，mm；為微圓環(huán)上肥料質(zhì)量，kg；為肥料對葉片厚度e方向上的摩擦力，N；d 為螺旋軸直徑，mm；D 為螺旋葉片直徑，mm；r為微圓環(huán)半徑，mm；為肥料對螺旋葉片的支持力，N；為微圓環(huán)半徑r處的螺旋升角，(°)；S 為螺距，mm；為微圓環(huán)上的肥料對螺旋葉片的摩擦力，N。

單圈微圓環(huán)上的肥料在螺旋葉片上的作用力為

則在長度的螺旋軸上，肥料在螺旋葉片上的作用力對螺旋軸軸線的力矩為

將式（3）～（8）代入式（9）可得：

則螺旋軸所受總力矩為

根據(jù)式（14）可知，螺旋輸送機的螺旋軸在輸送肥料顆粒時，施肥液壓馬達的負載扭矩來自于螺旋軸的阻力力矩1、2、3之和，當(dāng)螺旋軸上的阻力力矩之和大于液壓馬達最大輸出扭矩時就會造成肥料輸送的堵塞。

3 施肥監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計

3.1 施肥數(shù)據(jù)采集與分析

甘蔗橫向種植機的施肥與供種均采用液壓馬達驅(qū)動。施肥馬達與供種馬達由單泵供油，供種馬達的工作狀態(tài)會影響到施肥馬達的工作狀態(tài)，因此供種馬達的壓力和施肥馬達的壓力、轉(zhuǎn)速反映甘蔗橫向種植機施肥機構(gòu)工作狀態(tài)。在車間，以甘蔗橫向種植機為測試對象，測量供種馬達的負載壓力和施肥馬達的負載壓力與轉(zhuǎn)速，同時記錄2個肥料箱中肥料量，單個或者2個肥料箱沒有肥料時記錄為0，2個肥料箱都有肥料時記錄為1。為了完整準(zhǔn)確地得到各個工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，啟動甘蔗橫向種植機的供種和施肥工序，通過調(diào)速閥調(diào)節(jié)液壓馬達工作轉(zhuǎn)速，測量時間為5個工作日，如圖5所示。

圖5 施肥數(shù)據(jù)采集

根據(jù)試驗記錄下的堵塞時刻，找到對應(yīng)時刻的數(shù)據(jù)。肥料箱中沒有肥料且施肥機構(gòu)沒有肥料排出的時刻對應(yīng)數(shù)據(jù)為空載數(shù)據(jù)，施肥機構(gòu)正常拋撒肥料的時刻對應(yīng)數(shù)據(jù)為正常數(shù)據(jù)，施肥馬達出現(xiàn)運行抖動、間隙轉(zhuǎn)動的時刻對應(yīng)數(shù)據(jù)為重載數(shù)據(jù)，肥料箱中有肥料且液壓馬達卡死不轉(zhuǎn)的時刻對應(yīng)數(shù)據(jù)為堵塞數(shù)據(jù)。截取部分典型信號如圖6所示，可以觀察到圖中有一段典型的堵塞信號，施肥液壓馬達負載壓力陡然升高，而施肥液壓馬達轉(zhuǎn)速急劇降低，為施肥機構(gòu)發(fā)生堵塞的信號，本文將這一類數(shù)據(jù)信號歸為施肥機構(gòu)堵塞工況，如圖6a中2、3。

本液壓系統(tǒng)的調(diào)速閥帶有壓力補償?shù)臏p壓閥，所以堵塞前施肥液壓馬達的轉(zhuǎn)速沒有速降，但是施肥液壓馬達的負載壓力會發(fā)生波動或者小幅度陡增，對應(yīng)的部分螺旋軸（施肥液壓馬達）轉(zhuǎn)速如圖6b所示。根據(jù)甘蔗施肥堵塞的經(jīng)驗，堵塞前施肥馬達的負載壓力會出現(xiàn)明顯的大幅波動（即出現(xiàn)重載），本研究將堵塞前5～10 s的數(shù)據(jù)歸類為重載工況數(shù)據(jù)，如圖6a中1、4。施肥液壓馬達工作狀態(tài)的變化會引起供種液壓馬達壓力的變化，但是變化很小，本文忽略供種液壓馬達壓力變化的影響。

3.2 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

選擇施肥液壓馬達的壓力、轉(zhuǎn)速和肥料箱中的肥料狀態(tài)量作為輸入，一個輸出為施肥工作狀態(tài)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層節(jié)點數(shù)為3，輸出層節(jié)點數(shù)為1，隱含層的節(jié)點數(shù)為5，構(gòu)建如圖7所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。隱含層到輸出層的激活函數(shù)為logsig型函數(shù)，如式（15）所示，輸入層到隱含層的激活函數(shù)為tansig型函數(shù)，如式（16）所示。

注：圖a中1、4表示施肥液壓馬達壓力出現(xiàn)明顯大幅波動的典型數(shù)據(jù)；2、3表示施肥液壓馬達壓力陡然升高的典型數(shù)據(jù)。

Note: The numbers 1 and 4 in fig.a are typical data of significant fluctuations in the pressure of the hydraulic motor for fertilizer application; the numbers 2 and 3 are typical data of sudden increase of hydraulic motor pressure for fertilizer application.

圖6 部分典型數(shù)據(jù)信號

Fig.6 Some typical data signal

注：x1為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第1個輸入；x2為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第2個輸入；x3為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第3個輸入；Wij 為輸入層至隱含層的權(quán)值；bi為輸入層至隱含層的閾值；f1(x)、f2(x)、f3(x)、f4(x)、f5(x) 為隱含層的值；vi 為隱含層至輸出層的權(quán)值；a為隱含層至輸出層的閾值；Y 為神經(jīng)網(wǎng)的輸出。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱含層是由輸入層樣本經(jīng)過加入閾值和權(quán)值的線性疊加，然后運用tansig激活函數(shù)激活得到，隱含層輸出的計算如下：

其中

激活的隱含層神經(jīng)元繼續(xù)向前傳播至輸出層，根據(jù)隱含層—輸出層的連接權(quán)值、閾值和隱含層的值計算出輸出層的值，如式（20）～（21）所示。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)每種施肥狀態(tài)的特征，整理含有4種施肥狀態(tài)的400組數(shù)據(jù)，將其中300組分為訓(xùn)練集，其余100組為測試集，為了使模型具有推廣性，在MATLAB程序中采用randperm函數(shù)對數(shù)據(jù)進行隨機分組。由于計算機只能識別數(shù)字，所以輸出的4種狀態(tài)分別用1、2、3、4表示，1為空載狀態(tài)、2為正常狀態(tài)、3為重載狀態(tài)、4為堵塞狀態(tài)。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果帶有小數(shù)，因此對輸出結(jié)果取整，如式（22）所示。

3.3 算法預(yù)測結(jié)果與權(quán)值閾值確定

構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測肥料的堵塞狀態(tài)，以準(zhǔn)確率和決定系數(shù)(2)作為評價指標(biāo)。將訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對100組測試數(shù)據(jù)進行測試，預(yù)測的準(zhǔn)確率為97%，決定系數(shù)2為0.977 5，將訓(xùn)練好的PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對100組測試數(shù)據(jù)進行測試，預(yù)測的準(zhǔn)確率為99%，決定系數(shù)2為0.982 9，PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測效果，本文選擇PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測施肥工作狀態(tài)的網(wǎng)絡(luò)模型。

（25）

3.4 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計

單片機控制電磁換向閥使其處于右位狀態(tài)時施肥液壓馬達正轉(zhuǎn)，肥料從排肥口排出。當(dāng)肥料箱中的肥料用完時，壓力變送器、轉(zhuǎn)速傳感器和光電傳感器檢測到“空載信號”，單片機預(yù)測肥料箱中無肥料，發(fā)出蜂鳴警報聲，提醒農(nóng)戶向肥料箱中加肥料，施肥機構(gòu)空載狀態(tài)如圖 8a所示。

單片機預(yù)測施肥機構(gòu)為正常運行狀態(tài)時，控制施肥液壓馬達正轉(zhuǎn)，肥料沿料槽向兩邊正常排出，施肥機構(gòu)正常運行狀態(tài)如圖8b所示。

當(dāng)壓力變送器、轉(zhuǎn)速傳感器和光電傳感器檢測到“重載信號”，單片機預(yù)測施肥機構(gòu)正在處于重載狀態(tài)，即將發(fā)生堵塞，控制警報燈閃爍，并且切換電磁換向閥至左位狀態(tài)，液壓馬達反轉(zhuǎn)5 s，再切換電磁換向閥至右位狀態(tài)，液壓馬達正轉(zhuǎn)2 s，再切換電磁換向閥至左位狀態(tài)，液壓馬達反轉(zhuǎn)5 s，肥料從清堵排肥管流出，料槽疏通，液壓馬達正反轉(zhuǎn)共12 s后解除閃爍警報燈，并切換電磁換向閥至右位狀態(tài)，重載狀態(tài)如圖8c所示。

肥料堵塞在螺旋輸送機的料槽時，為了保護各個零部件不受破壞，單片機控制電磁換向閥處于中位狀態(tài)，即液壓馬達停止轉(zhuǎn)動，同時單片機控制報警器發(fā)出閃爍警報燈與蜂鳴警報聲，提示農(nóng)戶檢查施肥機構(gòu)狀態(tài)，圖 8d為施肥機構(gòu)堵塞狀態(tài)。

作為施肥機構(gòu)控制系統(tǒng)的核心部件，控制中心需對獲取的各類信息進行高效實時處理。兼顧實用與成本因素，選擇AT89C52RC單片機作為控制芯片，壓力采集模塊中的壓力變送器檢測范圍0～20 MPa，壓力變送器輸出0～5 V電壓模擬量信號，由于單片機只能識別數(shù)字信號，所以在壓力變送器與單片機之間加一個ADC0832型AD數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊；轉(zhuǎn)速采集模塊中的轉(zhuǎn)速傳感器選用霍爾接近開關(guān)，在螺旋軸上粘貼12個永久磁鐵，即螺旋軸轉(zhuǎn)一圈霍爾接近開關(guān)會收到12個脈沖信號；肥料量檢測模塊采用光電傳感器進行肥料量檢測；紅外模塊采用紅外遙控緊急中斷或臨時人工控制施肥系統(tǒng)；電源來自拖拉機的24 V車載電源，通過降壓穩(wěn)壓模塊為單片機供電。電磁換向閥選擇四位三通閥，蜂鳴警報與閃爍警報分別采用有源蜂鳴器和循環(huán)閃爍警報燈。控制系統(tǒng)硬件實物圖如圖9所示，箭頭方向為信號或指令傳輸方向。

1.蜂鳴器 2.警報燈 3.單片機 4.光電傳感器 5.肥料箱 6.轉(zhuǎn)速傳感器 7.排肥口 8.清堵排肥管 9.液壓馬達 10.液壓管道 11壓力變送器 12.電磁換向閥

3.5 控制系統(tǒng)軟件設(shè)計

施肥機構(gòu)的控制實質(zhì)上是利用壓力變送器實時采集液壓馬達的壓力值和霍爾接近開關(guān)實時采集螺旋軸（施肥液壓馬達）的轉(zhuǎn)速值，光電傳感器實時監(jiān)測肥料箱中的肥料狀態(tài)量，單片機在線實時運行在MATLAB中訓(xùn)練出來的PSO-BP網(wǎng)絡(luò)模型，不進行輸出結(jié)果的反歸一化處理下計算輸出值。當(dāng)肥料箱里無肥料即施肥機構(gòu)空載時<0.25，報警模塊發(fā)出警報聲通知；施肥機構(gòu)出現(xiàn)重載時（一般堵塞）0.5≤<0.75，動作模塊電磁鐵換向，同時發(fā)出閃爍警報燈通知；施肥機構(gòu)出現(xiàn)嚴(yán)重堵塞時0.75≤<1，報警模塊發(fā)出警報聲和閃爍警報燈通知。控制流程如圖 10所示。

1.警報器 2.ADC芯片 3.壓力變速器 4.霍爾接近開關(guān) 5.24轉(zhuǎn)5 V電源模塊 6.LCD顯示屏 7.單片機 8.電磁換向閥 9.繼電器 10.紅外遙控器 11.紅外接收模塊 12.光耦開關(guān) 13.光電傳感器 14.繼電器

圖10 控制流程圖

4 施肥監(jiān)控試驗與結(jié)果分析

為測試施肥監(jiān)控系統(tǒng)的狀態(tài)預(yù)測準(zhǔn)確率、重載狀態(tài)后防止堵塞的能力，并驗證施肥監(jiān)控系統(tǒng)在田間作業(yè)的可行性，進行施肥監(jiān)控系統(tǒng)試驗，試驗用的甘蔗橫向種植機如圖11所示。

圖11 試驗樣機

4.1 車間試驗內(nèi)容與方法

試驗時共取200 kg復(fù)合肥分成3等份，其中一份為干燥復(fù)合肥，一份為潮濕復(fù)合肥，一份為潮濕結(jié)塊混合復(fù)合肥，試驗肥料分配表如表1所示。將3份肥料分別裝入肥料箱中，其中最底層為干燥復(fù)合肥，中間為潮濕復(fù)合肥，最上層為潮濕結(jié)塊混合復(fù)合肥。液壓工作站提供液壓動力，待系統(tǒng)穩(wěn)定運行后，開啟單片機檢測施肥機構(gòu)工作狀態(tài)，記錄空載、正常、重載、堵塞狀態(tài)下監(jiān)控系統(tǒng)是否能準(zhǔn)確監(jiān)測施肥機構(gòu)工作狀態(tài)，并執(zhí)行相關(guān)控制動作。重復(fù)試驗5次。

其中空載狀態(tài)的正確動作為開啟警報聲、關(guān)閉閃爍燈、電磁換向閥處于右位，螺旋軸正轉(zhuǎn)；正常施肥狀態(tài)的正確動作為關(guān)閉警報聲、關(guān)閉閃爍燈、電磁換向閥處于右位，螺旋軸正轉(zhuǎn)；重載狀態(tài)的正確動作為關(guān)閉警報聲、開啟閃爍燈、循環(huán)切換電磁換向閥左右位，螺旋軸正反轉(zhuǎn)；堵塞狀態(tài)的正確動作為開啟警報聲、開啟閃爍燈、電磁換向閥處于中位，螺旋軸不轉(zhuǎn)。

表1 試驗肥料

4.2 車間試驗結(jié)果分析

車間5次重復(fù)試驗的施肥狀態(tài)監(jiān)測結(jié)果如表2所示。從表2中看出，除了正常運行外，試驗共記錄18次工況特征，其中空載6次、重載狀態(tài)運行10次（包括正確識別8次，誤判2次）、堵塞狀態(tài)運行2次。在7次重載預(yù)測中，控制系統(tǒng)控制施肥機構(gòu)的螺旋軸反轉(zhuǎn)運行了5 s再正轉(zhuǎn)2 s，再反轉(zhuǎn)運行5 s后，施肥機構(gòu)恢復(fù)正常正轉(zhuǎn)運行；在1次重載預(yù)測中，控制系統(tǒng)控制電磁換向閥切換到左位，但液壓馬達不能反轉(zhuǎn)，進而控制系統(tǒng)發(fā)出了堵塞信號；施肥螺旋軸出現(xiàn)1次直接卡死現(xiàn)象，控制系統(tǒng)來不及判斷重載信息就發(fā)出了堵塞信號。

表2 施肥狀態(tài)監(jiān)測結(jié)果

注：“...”代表長時間正常施肥。

Note: “... ” represents long-term normal fertilization.

4.3 田間試驗內(nèi)容與方法

為驗證甘蔗橫向種植機施肥控制系統(tǒng)在田間作業(yè)的可行性，于2022年1月19-20日在廣西崇左市農(nóng)科新城基地進行試驗，天氣為小雨。在肥料箱中倒入復(fù)合肥，田間作業(yè)時，人工跟隨甘蔗橫向種植機關(guān)注并記錄施肥系統(tǒng)運行情況，包括肥料箱中的肥料狀態(tài)、蜂鳴器、警報燈和電磁換向閥的動作，在施肥控制系統(tǒng)執(zhí)行每個控制動作后，立即觀察施肥機構(gòu)的工作狀態(tài)是否正確試驗共進行2 d。

4.4 田間試驗結(jié)果分析

在2 d的田間試驗中，空載狀態(tài)出現(xiàn)5次，控制系統(tǒng)能準(zhǔn)確發(fā)出警報聲；2022年1月20日上午10時，出現(xiàn)2次重載狀態(tài)，控制系統(tǒng)都能準(zhǔn)確識別，并且預(yù)測即將發(fā)生堵塞，執(zhí)行了電磁換向閥切換控制，螺旋軸循環(huán)正反轉(zhuǎn)后，施肥流暢，試驗中未出現(xiàn)突然急劇堵塞狀態(tài)，施肥作業(yè)效率可達到0.20～0.33 hm2/h，圖12a為甘蔗橫向種植機田間試驗施肥效果圖，施肥效果比較好，滿足種植需求。

相比較于2021年3月在廣西崇左市農(nóng)科新城基地試驗機械傳動式甘蔗施肥機構(gòu)，頻繁出現(xiàn)地更換鏈條、鏈輪、螺旋軸以及肥料箱中沒有肥料但不易被發(fā)現(xiàn)的現(xiàn)象，經(jīng)電液改進的施肥機構(gòu)施肥作業(yè)效率提升2倍以上，圖 12b為改進前施肥機構(gòu)維修現(xiàn)場。

圖12 田間試驗

5 結(jié) 論

1）以液壓馬達負載壓力、轉(zhuǎn)速、肥料箱中的肥料狀態(tài)量為輸入值，空載、正常、重載、堵塞四個工作狀態(tài)為輸出值，進行BP和PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)預(yù)測訓(xùn)練，其中BP的狀態(tài)識別率為97%、PSO-BP的狀態(tài)識別率99%，利用PSO優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對施肥狀態(tài)識別精度更高。

2）將離線訓(xùn)練好的PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入單片機控制程序中，基于多傳感器信息融合，利用單片機控制器可在線實時監(jiān)測施肥機構(gòu)工作狀態(tài)，控制系統(tǒng)可根據(jù)實際工況進行相應(yīng)控制，工作狀態(tài)預(yù)測準(zhǔn)確率為89%，識別重載狀態(tài)后能防止堵塞的概率為87.5%。

3）從甘蔗橫向種植機田間作業(yè)效果看，本文提出的甘蔗種植機施肥監(jiān)控控制系統(tǒng)滿足田間施肥作業(yè)監(jiān)控要求，可有效降低堵塞故障率，減少停機維修時間，相比改進前的機械傳動式施肥機構(gòu)具有高可靠性和2倍以上的作業(yè)效率。

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Design and experiments of the fertilization monitoring system based on the PSO-BP for sugarcane

Chen Yuanling1, Hou Yi1, Li Shangping1,2※, Jin Yaguang1, Ouyang Chongqin1

(1.,,530004,; 2.,,530006,)

Sugarcane is mainly planted in hilly areas, such as the province of Guangxi and Yunnan, China. Time-varying and nonlinear working parameters can often be found in the sugarcane horizontal planters, due to the relatively complex and changeable operating conditions. A high failure rate of blockage can often occur in the fertilization mechanism in this case. Moreover, it is difficult to maintain the damage to the chain and drive shaft after the blockage. The performance of fertilization can also be reduced to destroy the transmission mechanism, because the wet and agglomerated fertilizer can be concurrently blocked in the fertilization mechanism of the sugarcane horizontal planter. Moreover, it is still lacking in the automatic control of clearing and blocking in the fertilization mechanism of mechanical transmission type. In this study, a fertilization monitoring system was proposed to carry out the electro-hydraulic transmission and control transformation of the fertilization mechanism. A set of fertilization and anti-blocking control system was constructed using Particle Swarm Optimization (PSO) - Back Propagation (BP) neural network prediction. The input parameters were taken as the pressure and speed of the fertilizing motor, as well as the amount of fertilizer in the fertilizer tank, whereas, the output was the working state (no load, normal, heavy load, and blocked) of the fertilizing mechanism. The BP neural network was used to establish the mapping relationship between the input and the output. The PSO was used to optimize the weights and thresholds of the BP. After that, the prediction accuracy increased from 97% to 99%, and the determination coefficient2increased from 0.977 5 to 0.982 9. The results showed that the PSO-optimized BP neural network presented a better prediction effect. The BP neural network optimized by the PSO was used to identify the fertilization state with higher accuracy. The PSO-optimized BP neural network was selected as the network model to predict the working state of fertilization. The control program of the single-chip microcomputer was written into the trained prediction model. The control system of the fertilizer application mechanism was designed, where the pressure transmitter was to collect the pressure value of the hydraulic motor, the Hall proximity switch was to collect the speed value of the screw shaft, and the photoelectric sensor was to monitor the fertilizer status in the fertilizer box in real time. The workshop test was carried out, where the test indicators were the accuracy rate to identify the response of the fertilization mechanism working state, and the probability of preventing blockage under heavy load. The results showed that: the accuracy rate of working state response recognition was 89% under the heavy load state. The control system was used to control the forward and reverse rotation of the fertilization motor. The probability was 87.5% for the removal of blockages. Therefore, the monitoring system with a neural network can be used to accurately identify the various working states of the fertilization mechanism during the field experiment. The heavy-load state of the fertilization mechanism can be accurately predicted by the monitoring system. The anti-blocking control command was executed without blockage failure. Anyway, the fertilization anti-clogging monitoring system can fully meet the working condition prediction and anti-clogging control requirements of the fertilization mechanism under complex and changeable working conditions. Consequently, the working condition monitoring and anti-blocking control system of the fertilization mechanism in the sugarcane planters can be expected to promote the high quality and efficiency of fertilization operations, in order to effectively reduce the blockage failure rate and the time of downtime for troubleshooting. This finding can also provide a new reference for the automation transformation of fertilization.

agricultural machinery; design;sugarcane; transverse planter; fertilization mechanism; PSO-BP; monitoring system

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.22.003

S147.2

A

1002-6819(2022)-22-0023-09

陳遠玲，侯怡，李尚平，等. 基于PSO-BP的甘蔗施肥監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計與試驗[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2022，38(22)：23-31.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.22.003 http://www.tcsae.org

Chen Yuanling, Hou Yi, Li Shangping, et al. Design and experiments of the fertilization monitoring system based on the PSO-BP for sugarcane[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(22): 23-31. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.22.003 http://www.tcsae.org

2022-06-24

2022-11-10

國家自然科學(xué)基金項目（52165009）；廣西科技開發(fā)重點項目（2018AB01002）；國家重點試驗室開放課題基金（SKLCUSA-b201706）。

陳遠玲，教授，研究方向為農(nóng)業(yè)機械的液壓傳動與控制。Email：cylgxdx@gxu.edu.cn。

李尚平，博士，教授,博士生導(dǎo)師,研究方向為甘蔗機械設(shè)計。Email：spli501@vip.sina.com。