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单向阀微弱内泄漏故障征提取与模式识别研究

机械科学与技术 2024年第5期43卷 756-764页

作者：熊力刘宁童成彪程军圣湖南农业大学机电工程学院长沙410128 湖南大学机械与运载工程学院长沙410082

单向阀被广泛应用于工程机械、农业机械、军事车辆液压系统中,泄漏是单向阀的常见故障。本文提出了一种基于时频分解的多源多域、多尺度特征提取与机器学习的单向阀微弱内泄漏故障诊断方法。对4类微弱内泄漏故障的振动信号和压力信号进... 详细信息

单向阀被广泛应用于工程机械、农业机械、军事车辆液压系统中,泄漏是单向阀的常见故障。本文提出了一种基于时频分解的多源多域、多尺度特征提取与机器学习的单向阀微弱内泄漏故障诊断方法。对4类微弱内泄漏故障的振动信号和压力信号进行经验模态分解;采用时域、频域以及时频域的奇异值、波形因子、熵值等方法进行特征提取并构造故障特征向量;基于粒子群-支持向量机进行单向阀内泄漏故障模式识别。实验结果表明该方法能有效地检测单向阀内泄漏,模式识别准确率达到90%以上。本文为单向阀内泄漏量预测研究奠定了基础,具有较好的工程应用前景。

关键词：单向阀内泄漏经验模态分解支持向量机模式识别

蔬菜自动移栽机对置秧盘交替自动取投苗机构研究

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农业机械学报 2022年第11期53卷 131-139,151页

作者：陈斌胡广发刘文孙松林孙超然肖名涛湖南农业大学机电工程学院长沙410428 永州职业技术学院永州425100

针对现有蔬菜自动移栽机茎秆夹持式和钵体顶出式取苗方式的缺点,基于顶出-夹取结合式取苗方式,设计了一种适用于对称布置可弯曲秧盘的交替式取投苗机构。阐述了该机构工作原理、关键点运动轨迹和结构组成。分析了关键因素对秧苗夹持点... 详细信息

针对现有蔬菜自动移栽机茎秆夹持式和钵体顶出式取苗方式的缺点,基于顶出-夹取结合式取苗方式,设计了一种适用于对称布置可弯曲秧盘的交替式取投苗机构。阐述了该机构工作原理、关键点运动轨迹和结构组成。分析了关键因素对秧苗夹持点运动轨迹的影响方式并优选了取值:驱动曲柄转速10 r/min,取投苗摇杆长度为309 mm,驱动气缸伸出速度25 mm/s, 0.8 s内完成拔苗,伸出时刻为提前0.4 s。该参数组合下秧苗夹持点在拔苗阶段最大横向位移9.6 mm,累计横向位移0 mm,理论提升高度44 mm,满足取投苗作业理论要求。以苗龄45 d的辣椒秧苗为作业对象,进行了栽植频率70~120株/(min·行)的取投苗性能试验,试验结果表明,该交替取投苗机构在栽植频率100株/(min·行)时可实现取苗成功率93%,投苗成功率95%,总体成功率88%,满足取投苗作业要求,验证了该取投苗机构的可行性。

关键词：蔬菜自动移栽机自动取投苗机构对置秧盘顶出-夹取结合式

基于EDEM的水稻残茬秸秆离散元仿真参数标定

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中国农业科技导报 2023年第11期25卷 103-113页

作者：马紫涛赵智豪全伟石方刚高晨吴明亮湖南农业大学机电工程学院长沙410128 湖南农业大学东方科技学院长沙410128

为了提高离散元法模拟水稻秸秆在切碎还田过程中的准确性,以水稻收获后田间的残茬秸秆为研究对象,通过斜面试验测定秸秆与钢、秸秆与秸秆之间的接触参数,基于离散元仿真模型,通过堆积角试验和剪切试验,以秸秆模型颗粒之间的粘结半径、... 详细信息

为了提高离散元法模拟水稻秸秆在切碎还田过程中的准确性,以水稻收获后田间的残茬秸秆为研究对象,通过斜面试验测定秸秆与钢、秸秆与秸秆之间的接触参数,基于离散元仿真模型,通过堆积角试验和剪切试验,以秸秆模型颗粒之间的粘结半径、切向临界应力、法向临界应力,秸秆之间的恢复系数、静摩擦系数、动摩擦系数为试验因素,以秸秆的抗剪力与径向堆积角为评价指标,利用Box-Behnken试验进行多目标优化仿真标定。结果表明,秸秆颗粒之间的粘结半径为1.06 mm,秸秆法向临界应力为4.77×10^(10)Pa、切向临界应力为4.67×10^(6)Pa;秸秆与秸秆之间的碰撞恢复系数为0.21、静摩擦系数为0.19、动摩擦系数为0.09。最优参数组合条件下的仿真试验与物理试验对比验证表明,仿真试验与物理试验中秸秆的抗剪力、径向堆积角的相对误差分别为1.7%、2.8%。研究结果可为秸秆与秸秆之间、秸秆与农机具之间的离散元仿真分析提供参考。

关键词：水稻秸秆离散元法试验

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田间管理机路径跟踪系统设计及试验

浙江大学学报（农业与生命科学版） 2020年第4期46卷 509-518页

作者：黄腾达蒋蘋胡文武肖菲菲吴帆刘展名湖南农业大学机电工程学院长沙410128

为了解决田间管理机前轮转向时内轮差造成的农作物损失问题,本研究提出了一种基于四轮转向田间管理机的路径跟踪算法。以3WPZ-750田间管理机样机为研究对象,设计了一套路径跟踪控制系统,阐述了该田间管理机转向支腿机械结构设计和自动... 详细信息

为了解决田间管理机前轮转向时内轮差造成的农作物损失问题,本研究提出了一种基于四轮转向田间管理机的路径跟踪算法。以3WPZ-750田间管理机样机为研究对象,设计了一套路径跟踪控制系统,阐述了该田间管理机转向支腿机械结构设计和自动液压转向系统原理,概述了在原有控制系统基础上路径跟踪上位机控制系统的技术路线;基于四轮转向模型,进行纯追踪算法车轮转向角控制研究;基于微软集成开发环境(visual studio)编写了路径跟踪控制界面;并分别于水泥路面和南方水田环境下进行直线路径跟踪试验与曲线路径跟踪试验。结果表明:在0.5 m/s的车速下,田间管理机在水泥路面上的路径跟踪误差均值为6.92 cm,标准差为4.84 cm;定曲率曲线路径跟踪误差均值为12.49 cm,标准差为9.16 cm。在0.2 m/s车速下,在南方水田环境下的路径跟踪误差均值为2.25 cm,标准差为1.35 cm;定曲率曲线路径跟踪误差均值为8.72 cm,标准差为5.59 cm。说明本研究设计的路径跟踪系统能够满足田间管理机行驶以及田间作业需要,为农业机械自动驾驶提供了一定依据。

关键词：田间管理机路径跟踪自动转向纯追踪算法

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黑水虻虫沙并排式双叶轮集料装置设计与试验

农业机械学报 2021年第12期52卷 142-152页

作者：彭才望周婷宋世圣孙松林向阳许道军湖南农业大学机电工程学院长沙410128 湖南农业大学动物医学院长沙410128

针对黑水虻虫沙收集过程劳动强度大、作业效率低等问题,设计了一种并排式黑水虻虫沙双叶轮集料装置。首先,依据黑水虻幼虫生物转化畜禽粪便工艺特点,确定并排式双叶轮的外形尺寸;通过对并排式双叶轮工作机理和动力学分析,确定弧形叶轮... 详细信息

针对黑水虻虫沙收集过程劳动强度大、作业效率低等问题,设计了一种并排式黑水虻虫沙双叶轮集料装置。首先,依据黑水虻幼虫生物转化畜禽粪便工艺特点,确定并排式双叶轮的外形尺寸;通过对并排式双叶轮工作机理和动力学分析,确定弧形叶轮片曲线与数量,并获得叶轮集料运动轨迹和方程;在此基础上,确定了影响其集料性能的主要因素,选取前进速度、叶轮倾角、叶轮转速为试验因素,以集料效率和集料均匀度变异系数为响应值分别进行单因素及三因素三水平二次回归正交试验。建立了响应面数学模型,分析各因素对集料性能的影响,利用Design-Expert软件对影响因素进行综合优化。试验结果表明,各因素对集料效率的影响由大到小顺序为:叶轮倾角、前进速度、叶轮转速;对集料均匀度变异系数的影响由大到小顺序为:叶轮转速、前进速度、叶轮倾角。对优化结果进行试验验证得最优参数组合为:前进速度0.06 m/s、叶轮倾角18°、叶轮转速16 r/min,此时集料效率为4.67 kg/s,集料均匀度变异系数为2.81%,评价指标的试验值与模型优化值的相对误差为3.78%与6.84%,满足黑水虻虫沙集料输送要求。

关键词：黑水虻虫沙集料装置并排式叶轮

基于改进YOLOv5s的CNN-Swin Transformer森林野生动物图像目标检测算法

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林业科学 2024年第3期60卷 121-130页

作者：杨文翰刘天宇周俊池胡文武蒋蘋湖南农业大学机电工程学院长沙410128

【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动... 详细信息

【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动物在内的数据集为研究对象,首先,对真实标注框图像进行裁剪、归一化和缩放处理,随机将2~4张裁剪图像拼贴组成新的数据集元素,以丰富和增强数据集图像信息;其次,使用一种基于通道注意力思想的加权通道拼接方法,在通道拼接时引入权重改变通道数量,通过反向传播训练方法不断更新权重以增加重要特征信息的通道层数;接着,引入Swin Transformer模块与CNN网络相结合,为卷积神经网络特征提取加入自注意力机制,融合2种网络特征提取层的优势,提高特征提取的感受野;最后,选择更优的α-DIoU损失函数替代GIoU损失函数,针对边界框重叠面积和中心点距离造成的损失,引入新的几何因素惩罚项。【结果】在相同试验条件和数据集下,相比原YOLOv5s网络模型,改进算法极大提高检测的平均准确率和平均回归率,均值平均精度由74.1%提升至88.4%,获得14.3%的精度提升,同时也超过YOLOv3、YOLOXs、RetinaNet、Faster R-CNN等其他流行目标检测算法。【结论】针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像背景与目标对比度低、遮挡重叠严重,致使检测误检率、漏检率高等问题,在检测算法中提出一系列改进措施,为我国森林野生动物的保护和数据获取提供一种新的可行性方案和思路。

关键词：森林野生动物检测算法 YOLOv5s Swin Transformer 网络融合

基于VMD-LSTM的触电电流提取方法研究

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湖南大学学报（自然科学版） 2022年第2期49卷 149-159页

作者：李春兰王静石砦王长云罗杰任鹏新疆农业大学机电工程学院新疆乌鲁木齐830052 新疆工程学院能源工程学院新疆乌鲁木齐830023

为有效提取触电故障特征,实现从剩余电流中分离出触电电流,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)相结合的触电电流提取方法.利用果蝇优化算法对VMD参数[K... 详细信息

为有效提取触电故障特征,实现从剩余电流中分离出触电电流,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)相结合的触电电流提取方法.利用果蝇优化算法对VMD参数[K,α]寻优获得最优参数组合[6,280],以VMD分解的剩余电流最佳模态分量突变特性为依据,定义相邻周期电流幅值和的增长率η_(1)、η_(2)作为判别触电事故的特征量;以6层模态分量信号重构触电信号,构建基于LSTM网络的触电电流检测模型.240组触电信号研究结果表明:当η_(1)、η_(2)至少一个满足大于1%时,均发生触电,否则无触电事故发生;相比于VMD-BP、VMD-RBF检测模型,VMD-LSTM检测模型提取的触电电流与真实触电电流的相关系数平均值分别提高了6.2%、2.3%,均方根误差平均值分别降低了36.8%、27.1%,提出的方法具有更高的检测精度.研究结果为研发基于生物体触电电流动作的剩余电流保护装置提供了参考.

关键词：剩余电流 VMD LSTM网络触电故障检测信号提取

基于颗粒放尺效应的逆旋开沟机刀辊功耗分析与试验

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农业工程学报 2024年第7期40卷 83-92页

作者：刘敏章谢方平刘大为王修善湖南农业大学机电工程学院长沙410128 智能农机装备湖南省重点实验室长沙410128

为探究粗粒化建模对逆旋开沟机刀辊功耗的影响,提高离散元法的计算效率,该研究以1K-50型开沟机开沟部件为对象,利用EDEM软件构建适于南方葡萄园土质环境的刀辊-土壤离散元模型,将仿真模型中的土壤颗粒分别放大2~5倍进行开沟仿真试验,对... 详细信息

为探究粗粒化建模对逆旋开沟机刀辊功耗的影响,提高离散元法的计算效率,该研究以1K-50型开沟机开沟部件为对象,利用EDEM软件构建适于南方葡萄园土质环境的刀辊-土壤离散元模型,将仿真模型中的土壤颗粒分别放大2~5倍进行开沟仿真试验,对刀辊功耗、工作阻力及土壤运动状态进行分析。结果表明:在土壤颗粒直径为5 mm、刀辊转速132 r/min、前进速度0.06 m/s、开沟深度0.3 m工况下,刀辊稳定作业阶段的功耗、水平阻力及垂直阻力平均值分别为3.73 kW、923.85 N和148.30 N,仿真功耗相对实际功耗的误差为9.9%。开沟仿真过程中刀辊的功耗、工作阻力平均值及土壤运动状态随放尺比例的变化而变化,其中刀辊功耗与水平阻力平均值随放尺比例增大而减小,垂直阻力平均值随放尺比例先减小后增大再减小,且增大放尺比例使得土垡从刀片正切面的抛出时刻提前,抛出速度减小,土垡逐渐松散,壅土高度增加,但不改变正切面上各深度土层的土壤分布顺序。放尺比例为2~5时,仿真计算时间相较原尺状态减少99%,但仿真功耗相对实际功耗的误差超过32%,当放尺比例为1.2时,能够将功耗相对误差控制在11.1%,仿真时间为22.9 h,仿真数据量313.72 GB。研究结果可为农机领域离散元放尺计算及构建刀辊-土壤粗粒化模型提供一定参考。

关键词：农业机械离散元法葡萄园开沟机颗粒放尺效应功耗

面向夹持采收的油菜薹夹段茎秆离散元参数标定与优化

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农业工程学报 2024年第7期40卷 104-116页

作者：谢伟欧阳琛蒋蘋孟德鑫罗海峰湖南农业大学机电工程学院长沙410128 智能农机装备湖南省重点实验室长沙410128

为提高离散元法对指导油菜薹有序采收装备设计与优化的准确性和可靠性,该研究以双行垄作移栽的“农大1号”双低甘蓝型油菜机械化适收期油菜薹夹段茎秆为对象,测定其本征参数、表面接触参数以及破碎力学参数,利用EDEM仿真软件Hertz-Mind... 详细信息

为提高离散元法对指导油菜薹有序采收装备设计与优化的准确性和可靠性,该研究以双行垄作移栽的“农大1号”双低甘蓝型油菜机械化适收期油菜薹夹段茎秆为对象,测定其本征参数、表面接触参数以及破碎力学参数,利用EDEM仿真软件Hertz-Mindlin无滑移模型和Hertz-Mindlin with bonding粘结模型建立夹段茎秆堆积仿真标定模型和破碎仿真标定模型。采用逐步调整仿真参数使仿真试验值与物理试验值逼近的方法,利用夹段茎秆堆积仿真标定模型,以休止角仿真试验值与实际物理试验值的相对误差为目标,完成夹段茎秆表面接触参数的标定与优化;利用破碎仿真标定模型,以轴向压缩和弯曲仿真试验与实际物理试验的最大轴向压缩力和最大弯曲力的相对误差为目标,利用标定后的表面接触参数完成夹段茎秆粘结参数的标定与优化。最后,利用夹段茎秆的径向压缩与剪切、内芯与表皮拉伸的破碎仿真力学试验和有序采收EDEM-Recurdyn耦合仿真试验验证标定后的表面接触参数和粘结参数。结果表明,仿真与实测试验的破碎力学参数相对误差在5%以内,且仿真与实测的“时间-载荷”曲线变化趋势一致,低速、中速和高速档的有序采收仿真试验结果与实际物理试验结果相对误差在7.0%以内。研究结果表明,采用离散元仿真方法研究油菜薹采收过程具有可行性,标定结果可用于指导油菜薹机械化生产。

关键词：离散元模型油菜薹仿真参数标定