【新闻】基于人工神经网络的往复式切割器性能研究大庆

往复式切割器是现代农业收获机械中普遍使用的一种作物茎秆切割装置，广泛应用于各种割晒机和联合收割机上。其工作性能主要用切割图中一次切割区、重割区和漏割区的面积大小来评价，在工作参数选择时要注意控制重割区和漏割区的面积，以减少因重割造成的功率浪费和因漏割造成的割茬不齐或漏割的现象。切割器工作性能的传统评价方法主要是利用描点法绘制的切割图来进行，其只能分析切割器工作参数变化时切割图中3区域的变化趋势，这仅仅是一种定性的评价方式111.MATAB是一套高性能的数值计算软件，利用其可实现切割图的精确绘制和切割区面积的定量计算，从而实现对切割器工作性能的定量评价。但对于一定工作条件下的切割器工作性能，必须按照建立割刀运动的数学模型、绘制切割图、计算切割图中关键点的坐标和计算切割图中3区域面积等步骤来完成，评价的过程比较复杂121.利用人工神经网络技术建立切割器性能评价的模型，可直接、有效和定量地对切割器性能予以评价，避免了传统定性评价的不确切以及利用软件绘图计算的复杂过程。这将形成一种全新的定量评价方式，具有重要的理论意义，同时对切割器的工作参数合理设计具有一定的指导性。

为了简明和有效地评价往复式切割器的工作性基金项目：宁夏大学自然科学基金资助项目（ZR200813）能，在研究方法上主要使用数值计算功能强大的MATAB软件来获取不同工作条件下切割图和切割图中的3区域的面积值，为人工神经网络的训练提供一定数量的样本集。在神经网络的模型建立方面，由于层（S型线性）结构时，如果S型层具有足够的神经元，则能够训练出任意输入和输出之间的有理函数关系的特点，采用BP网络可实现对样本的输入一输出训练。利用训练好的网络，可实现对其他不同工作条件下、结构参数相同的往复式切割器工作性能进行预测和仿真4. 1获取训练样本及检测样本1.1样本获取的方法及步骤推导往复式切割器动刀片的运动轨迹方程。

利用MATAB软件的绘图命令P0和hldn等命令编程，绘制一定工作条件（一定的机器前进速度及曲柄转速）下往复式切割器的切割图。

利用MATAB软件的求解单变量函数零点命令fZe计算切割图中曲线的交点坐标。

算切割图中3区域的面积值1671. 1.2获取样本数据根据上述步骤，可获取不同工作条件下往复式切割器切割图中3区域的面积值，如表1所示。

2建立评价往复式切割器工作性能的人工神经网络模型网络的输入为机器的前进速度（mm/s）和割刀驱动机构的曲柄转速（rmn）网络的输出为一次切割区面积、重割区面积及漏割区面积（mm）。以表1中的数据序号118及2536为训练样本，以1924为检测样本，建立3区域面积模型的M文件arxnnX m如下丨8-9：输入样本输出样本=prenrmxp）%样本归一化处理）%建立相应的BP网络net hw=5Q%训练显示间隔设置netmc=Q%%动量因子设置net攸11=200000%最大训练次数设置网络%对BP网络进行仿真%反归一化处理f2=，测试样本处理an=ln（netf2n）%测试样本仿真值卺=psmrmx（a2nmntmxt）%测试样本仿真值反归一化2=，输出目标%测试样本输出的相对误差表1不同工作条件下切割图中3区域的面积值Tb1Thedtofhredisitsraaathediffernt工作参数工作性能参数序号机器前进曲柄一次切割区重割区漏割区速度转速面积32测试样本的目标输出值为矩阵t续表1工作参数工作性能参数序号机器前进曲柄一次切割区重割区漏割区速度转速面积33测试样本的实际输出绝对误差（2?空）值为34测试样本的实际输出相对误差（100）值为矩阵Xwuha网络训练后的权值和阈值矩阵3网络训练及网络仿真为达到网络性能的有效性，通过不同的网络结构训练网络，最终确定网络输出误差最小的网络结构。

在MATAB命令窗口运行M文件，通过对网络隐含层神经元数目的调整，结果发现神经元数n=6时输出误差最小，故确定6建立的2?6?3结构的BP网络模型如所示。

网络训练后的参数及性能指标如下。

31测试样本的实际输出值为矩阵2 W1二网络训练的误差变化曲线如所示。

4结论1）建立了评价往复式切割器工作性能的人工神经网络模型。对不同工作条件下的往复式切割器，只需在模型中输入机器前进速度和曲柄转速，网络即可输出反映切割器工作性能的一次切割区、重割区和漏割区的面积值。对切割器的工作性能实现了一种快速、定量和有效的评价模式。

725次训练后，达到了预期的7.5e?005的误差目标。）测试样本的输出绝对误差和相对误差都较小，说明应用此网络对往复式切割器的工作性能评价指标预测具有一定的精度，是可行的。

4）利用人工神经网络技术可对复杂系统进行预测。在未建立目标与其影响因素函数关系的条件下，可对系统的输出目标进行预测，为人们认识与研究复杂系统提供了一条便捷之路。

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