[1]蒋 庆,汪六三*,黄 河,等.田间作业环境稻麦联合收获机清选损失率多元非线性预测模型[J].江西师范大学学报(自然科学版),2021,(02):126-130.[doi:10.16357/j.cnki.issn1000-5862.2021.02.03]
 JIANG Qing,WANG Liusan*,HUANG He,et al.The Multiple Nonlinear Prediction Model of Cleaning Loss Rate of Rice-Wheat Combine Harvester in Field Operation Environment[J].Journal of Jiangxi Normal University:Natural Science Edition,2021,(02):126-130.[doi:10.16357/j.cnki.issn1000-5862.2021.02.03]
点击复制

田间作业环境稻麦联合收获机清选损失率多元非线性预测模型()
分享到:

《江西师范大学学报》(自然科学版)[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2021年02期
页码:
126-130
栏目:
信息科学与技术
出版日期:
2021-04-10

文章信息/Info

Title:
The Multiple Nonlinear Prediction Model of Cleaning Loss Rate of Rice-Wheat Combine Harvester in Field Operation Environment
文章编号:
1000-5862(2021)02-0126-05
作者:
蒋 庆12汪六三1*黄 河12张正勇12王儒敬12李 斌3*
1.中国科学院合肥智能机械研究所,安徽 合肥 230031; 2.安徽省智慧农业工程实验室,安徽 合肥 230031; 3.北京农业智能装备技术研究中心,北京 100089
Author(s):
JIANG Qing12WANG Liusan1*HUANG He12ZHANG Zhengyong12WANG Rujing12LI Bin3*
1.Institute of Hefei Intelligent Machines,Chinese Academy of Sciences,Hefei Anhui 230031,China; 2.Anhui Smart Agricultural Engineering Laboratory,Hefei Anhui 230031,China; 3.Beijing Agricultural Intelligent Equipment Technology Research Center,Beijing 100089,China
关键词:
清选损失率 稻麦联合收获机 多元非线性 预测
Keywords:
cleaning loss rate rice-wheat combine harvester multiple nonlinear prediction
分类号:
S 225.3; S 126
DOI:
10.16357/j.cnki.issn1000-5862.2021.02.03
文献标志码:
A
摘要:
为了研究联合收获机清选作业参数与清选损失率之间的关系,通过对联合收获机清选损失的影响因素进行分析.基于稻麦联合收获机的田间试验样本,首先建立了清选作业参数与清选损失率的最优拟合数学模型; 然后基于多元非线性回归分析方法,构建了稻麦联合收获机清选损失率的多元非线性预测模型; 最后通过试验制作了2种不同的样本.应用预测模型进行清选损失预测,预测结果与实际结果存在一定误差,同时预测值的变化趋势与实际结果几乎一致,这表明构建的预测模型在预测清选损失变化趋势上具有较高的精度.
Abstract:
Abstracts:In order to study the relationship between the cleaning operation parameters of the combine harvester and the cleaning loss rate,the influencing factors of the cleaning loss of the combine harvester are analyzed.Based on the field test samples of the rice-wheat combine harvester,the optimal fitting mathematical model of operation parameters and cleaning loss rate is established firstly.Then,based on the multiple nonlinear regression analysis method,a multiple nonlinear prediction model for the cleaning loss rate of the rice-wheat combine harvester is constructed,and two different samples are produced through experiments.Finally,the prediction model is used to predict the selection loss.There is a certain error between the prediction result and the actual result.At the same time,the change trend of the predicted value is almost consistent with the actual result,which shows that the established prediction model has a strong accuracy in predicting the change trend of cleaning loss rate.

参考文献/References:

[1] 徐立章,李洋,李耀明,等.谷物联合收获机清选技术与装置研究进展[J].农业机械学报,2019,50(10):1-16.
[2] 刘成良,林洪振,李彦明,等.农业装备智能控制技术研究现状与发展趋势分析[J].农业机械学报,2020,51(1):1-18.
[3] 蒋瑞锋.电驱动联合收割机智能控制系统的研究[D].西安:西北农林科技大学,2015.
[4] 张光跃,金诚谦,杨腾祥,等.联合收割机清选损失率监测系统设计与实现[J].中国农机化学报,2019,40(4):146-150.
[5] 梁振伟,李耀明,赵湛,等.纵轴流联合收获机籽粒清选损失监测数学模型研究[J].农业机械学报,2015,46(1):106-111.
[6] 梁振伟,李耀明,赵湛.纵轴流联合收获机籽粒夹带损失监测方法及传感器研制[J].农业工程学报,2014,30(3):18-26.
[7] 乔国春,张义峰.清选损失率试验研究[J].安徽农业科学,2012,40(30):15039-15042.
[8] 李洪昌,李耀明,唐忠,等.基于神经网络的风筛式清选装置研究[J].农业机械学报,2011,42(S1):65-68.
[9] 李耀明,梁振伟,徐立章.一种联合收获机清选含杂率自适应控制装置及自适应清选方法:CN104737707A[P].2015-07-15.
[10] Xu Lizhang,Wei Chuncai,Liang Zhenwei,et al.Development of rapeseed cleaning loss monitoring system and experiments in a combine harvester[J].Biosystems Engineering,2019,178(2):118-130.
[11] 中国国家标准化管理委员会.GB/T 8097—2008,收获机械联合收割机试验方法[S].北京:中国标准出版社,2008:2-3.
[12] 陈度,王书茂,,康峰,等.联合收割机喂入量与收获过程损失模型[J].农业工程学报,2011,27(9):18-21.
[13] 刘妍妮.多元非线性数学分析在混凝土强度预测中的应用[J].粉煤灰综合利用,2019(2):25-27.
[14] 孙庆芳.基于SPSS软件的重介质旋流器分选主要工艺参数的模型研究[D].徐州:中国矿业大学,2014.
[15] 杜修力.低碳经济与土木工程科技创新:2010中国(北京)国际建筑科技大会论文集[C]∥王作虎,杜修力,刘晶波.预应力FRP筋混凝土梁抗震性能有限元非线性分析.北京:科学出版社,2010.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2020-08-17
基金项目:国家重点研发计划专项(2016YFD0702002),山东省重大科技创新工程(2019JZZY010730)和中国科学院科技服务网络计划区域重点课题(KFJ-STS-QYZD-106)资助项目.
通信作者:汪六三(1982—),男,安徽宿松人,副研究员,博士,主要从事先进光谱技术、传感器、机器学习和智能检测方面的研究.E-mail:lswang@iim.ac.cn
李 斌(1983—),男,山东枣庄人,研究员,博士,主要从事农业智能化技术研究.E-mail:lib@nercita.org.cn
更新日期/Last Update: 2021-04-10