悬挂式旋耕机耕深监测系统设计与试验

杜新武 杨绪龙 庞 靖 姬江涛 金 鑫 陈 雷

(1.河南科技大学农业装备工程学院， 洛阳 471000； 2.洛阳市机械设备先进制造河南协同创新中心, 洛阳 471000)

0 引言

旋耕机耕作时，耕层太浅，容易导致土壤破碎，达不到农艺要求，不利于种子着床，影响作物生长发育[1-6]；耕层过深，拖拉机功率消耗增大，作业成本增加，作业效率降低[7-11]。目前，旋耕作业深度的测量方法主要以人工测量为主，需要测量人员在机组前进方向选取大量测量点，进行人工扒土，利用耕深尺等进行测量，测量精度低，劳动强度高，大大降低了耕整作业的效率[12-18]。同时，由于不能实时获得耕深数据，旋耕机驾驶员往往需要通过个人经验判断耕深效果，导致耕后质量不达标而需要重耕的情况，耗时费力，增加作业成本。因此，规范化、标准化、实时化、高效化的测量方法是解决旋耕深度测量问题的关键。

国内外相关学者已经开展了深松耕整机械田间作业耕深监测方法系统研究[19-22]。谢斌等[23]进行了基于倾角传感器的耕深测量方法研究，其利用三点悬挂装置的几何结构特点与拖拉机悬挂机组的空间位置的数学关系，对倾角传感器的角度变化与测量电压进行标定，进而推算出耕深值，该方法具有较高的综合测量精度，但易受到地面起伏的影响。西北农林科技大学[24]设计了机械深松作业质量检测与评价系统，系统采用超声波测距传感器并结合GPS定位模块，可直接获得机具与地表之间的距离，能够实时测量作业面积和作业平均深度，实现作业统计与评价等功能，虽然测量精度高，但易受到地表杂草、秸秆的影响。尹彦鑫等[25]开展了深松耕深检测方法的研究，分析了作业过程中悬挂式深松机的姿态与耕深的线性关系，建立了耕深检测模型，提高了深松作业耕深检测的精度和自动化程度，但目前尚未得到广泛推广。

旋耕机在旱耕作业时，耕深一般不小于8 cm，最大耕深不超过20 cm。本文在前人研究的基础上，以悬挂式旋耕机为对象，采用惯性姿态传感器实时记录旋耕机组的姿态信息，综合考虑结构件形变和车轮下陷等因素对预测结果的影响，利用非线性测量模型解算耕深值。基于该测量模型设计悬挂式旋耕机耕深监测系统，并以此系统为载体将测量模型应用在旋耕机上，以实现旋耕作业质量的全程自动化监测。

1 旋耕耕深测量原理

针对华北地区的常见旋耕机，以三点悬挂装置下拉杆和旋耕机机架的水平倾角为检测目标，构建了适用于小耕深的非线性耕深测量模型，利用惯性姿态传感器测量姿态变化间接测量旋耕耕深。首先对旋耕机的作业姿态进行分析，将旋耕机的空间运动进行分解，再根据几何关系建立耕深与倾角之间关系式，最后通过误差修正构建实际测量状态下的旋耕耕深测量模型。

1.1 旋耕机姿态分析

三点悬挂装置是连接农机具与拖拉机的机构，包括提升轴、提升臂、液压缸、上拉杆、下拉杆等零件。本文以拖拉机挂接旋耕机为例，挂接姿态示意图如图1所示。三点悬挂装置的提升臂一端与拖拉机铰接，另一端与提升轴铰接，提升轴另一端铰接在下拉杆中部。下拉杆和上拉杆均起到固定旋耕机的作用，两端分别铰接拖拉机和旋耕机。三点悬挂装置的驱动力来源于提升臂下方铰接的液压缸，通过液压缸的伸缩实现旋耕机的提升或下落。

图1 旋耕机挂接姿态示意图Fig.1 Rotary tiller attachment posture diagram1.下拉杆 2.万向传动轴 3.液压缸 4.提升臂 5.上拉杆 6.提升轴 7.旋耕机

从图1看出，在提升或下落的过程中，提升臂和提升轴仅起到传递力矩的作用，上拉杆和下拉杆是支撑和固定旋耕机的关键机构。因此，为了便于研究旋耕机提升或下落的规律，将三点悬挂装置简化为运动结构简图进行分析，如图2所示。

图2 运动结构简图Fig.2 Simplified diagram of motion structure

图2中所有点均为平面内的投影点，其中A和B为下拉杆的铰接点，C和D为上拉杆的铰接点，E为刀辊回转中心，B′、C′和E′ 分别为B、C、E的瞬时位置。当旋耕机提升或下落时，铰接点B、C分别绕着铰接点A、D旋转，旋转半径为RAB和RDC，旋耕机机架、上拉杆、下拉杆和拖拉机各铰接点之间形成不规则的四连杆机构。根据四连杆机构的运动原理，将拖拉机上的铰接点A、D作为固定铰接点，则旋耕机的运动可以看成绕铰接点B自转和绕铰接点A旋转的矢量合成运动。

1.2 耕深测量模型建立

以旋耕机姿态分析为基础，回转中心E竖直方向的位移等于铰接点B的竖直位移与回转中心E相对铰接点B的位移矢量和，由此建立回转中心E的位移模型

SE=lAB(sinα0-sinα)+lBE(sin(δ-β0)-sin(δ-β))

(1)

式中SE——回转中心E竖直位移，cm

lAB——下拉杆有效杆长在平面内的投影，cm

lBE——回转中心E到铰接点B的直线距离在平面内的投影，cm

α0——初始状态下拉杆与水平地面夹角，(°)

β0——初始状态机架平面与水平地面夹角，(°)

α——耕作状态下拉杆与水平地面夹角，(°)

β——耕作状态机架平面与水平地面夹角，(°)

δ——BE连线与机架平面的夹角，(°)

在实际旋耕状态下，田间环境复杂，例如土壤表面是否存有秸秆杂草、土壤湿度和土壤类型等，这些因素可看作模型产生误差的外因，均能通过影响旋耕阻力间接影响模型参数。从误差产生内因出发，实际旋耕过程中结构件产生形变导致自身结构参数改变，此外拖拉机车轮下陷会导致测量基准发生改变也会直接影响模型参数。

在保证精度的基础上，考虑到标定的简捷性，在式(1)的基础上，采用误差补偿法，从产生误差的内因出发，考虑实际旋耕过程中结构件的形变和拖拉机车轮下陷等因素对测量结果的影响，构建带有误差补偿系数的耕深测量模型。

H=Ksinα+Psin(δ-β)+C

(2)

其中

C=C0+Cw

(3)

C0=lABsinα0+lBEsin(δ-β0)

(4)

K=-klAB

(5)

P=-plBE

(6)

式中H——旋耕机耕深，cm

K、P——待标定系数，cm

C——待标定常数，cm

C0——初始常数，cm

Cw——误差常数，cm

k、p——误差补偿系数

该模型针对某一特定旋耕机组，测量在实际耕作状态下倾角和耕深，利用标定的方法求解可变参数K、P、C，该组参数下的模型即为与此特定旋耕机组相匹配的耕深测量模型。同一旋耕机组仅需完成一次标定，能够有效提高田间标定与测量的效率。测量模型是一个涉及3个参数K、P、C的曲面函数，其中参数K、P为关键参数，决定了曲面的形状。三点悬挂装置的下拉杆越长，参数K越大，其水平倾角α对耕深的影响越明显；刀辊回转中心到铰接点的距离越大，旋耕机机架的水平倾角β对耕深的影响越明显。待标定常数C由C0、Cw两部分组成。其中，C0定义为初始常数，其值由旋耕机型号以及三点悬挂装置几何尺寸决定，对于确定的旋耕机组，其值是固定的；Cw为梁形变以及拖拉机车轮下陷等因素产生的误差常数。参数C受车轮下陷的影响最明显，能够补偿基准下移带来的误差。

2 旋耕耕深监测系统设计

2.1 总体方案

根据式(2)所示的耕深测量模型设计了旋耕耕深监测系统，该系统由硬件系统和软件系统组成，总体方案如图3所示。检测传感器通过CAN总线与驾驶室内的系统主机连接，能够对旋耕机组的姿态信息进行实时采集。利用卫星定位天线实时更新作业位置信息，同时姿态信息经系统软件处理后，由主机的显示器显示，输出内容包括实时耕深数据、实时作业面积、实时前进速度、实时耕深预警等信息。这些信息既可直接供驾驶员参考，便于快速调整作业状态、优化作业质量，又能利用远程通信技术将大量数据传送至云平台服务器，进行批量数据的云计算和处理，生成旋耕耕深质量评估报表，实现测量数据的存储与共享。

图3 耕深监测系统总体方案Fig.3 Overall scheme of tilling depth measurement system1.旋耕机 2.惯性姿态传感器Ⅰ 3.惯性姿态传感器Ⅱ 4.卫星定位天线 5.远程通信天线 6.主机 7.拖拉机

2.2 硬件系统

旋耕耕深监测系统硬件由耕深数据采集模块、卫星定位模块、远程通信模块、终端显示模块和CPU处理模块等组成，各模块间均能进行信息传递，硬件结构组成如图4所示。

图4 耕深监测系统硬件结构图Fig.4 Hardware structure diagram of tilling depth measurement system

图6 惯性姿态传感器结构及安装位置Fig.6 Structure and installation position of inertial attitude sensor1.机架 2.惯性姿态传感器Ⅰ 3.下拉杆 4.惯性姿态传感器Ⅱ

图5 耕深监测系统硬件Fig.5 Hardware of tilling depth measurement system1.主机 2.远程通信模块 3.电源线 4.卫星定位模块 5.耕深数据采集模块

耕深监测系统硬件如图5所示，各个模块的参数配置及连接形式如下：

(1)耕深数据采集模块包括2个检测传感器，分别安装在旋耕机机架上和三点悬挂装置的下拉杆上，用来采集旋耕机组姿态信息，可通过CAN连接到CPU处理模块。

(2)卫星定位模块采用GYF6V03北斗GPS双模定位模块，接收机类型为S1216系列，定位精度(圆概率误差)达2.5 m，数据解析格式采用NEMA-0183。

(3)远程通信模块内置GSM无线模块，通过通信天线与GPRS网络建立连接，模块的设置与调试采用通用标准串口。

(4)主机通过电源线与拖拉机的蓄电池相连，集成了终端显示模块和CPU处理模块，通过CAN连接耕深数据采集模块，通过通用接口连接卫星定位模块和远程通信模块。

旋耕机田间作业环境复杂，高速旋耕时易产生振动和大量土块飞溅，传感器的选择必须考虑装置的稳定性、抗振性、耐用度等因素。在对比大量姿态传感器的基础上，本文采用BWM425系列CAN总线双轴倾角传感器(惯性姿态传感器)，其结构如图6a所示，该系列传感器能够实现双轴高精度数字输出，测量范围为±90°，最高精度达0.001°，温度漂移为0.000 3(°)/K。传感器内部采用高分辨力差分数模转换器，内置自动补偿和滤波算法，稳定性高、抗振性好，耐受冲击大于2 000g(g为重力加速度)，能够很大程度上降低旋耕机振动产生的误差。

将惯性姿态传感器Ⅰ安装在旋耕机机架上平面，如图6b所示。将惯性姿态传感器Ⅱ安装在三点悬挂装置下拉杆靠近拖拉机铰接处，如图6c所示。为保证测量精度，尽可能降低振动对传感器的影响，在传感器底部安装减振垫片。为了降低安装误差对测量结果的影响，需保证传感器安装面与安装点表面完全紧靠，不产生夹角，下拉杆上传感器边线与轴线方向平行，旋耕机机架上传感器与前进方向平行。

2.3 软件系统

主机软件系统包括耕宽信息输入、系统运行状态显示、实时位置信息显示、已耕总面积显示、作业速度显示、实时耕深和变化曲线显示、耕深预警显示和标定状态显示等模块功能。采用Visual Basic 6.0语言进行可视化编程，操作界面如图7所示。

图7 软件操作界面Fig.7 Software operation interface

启动系统后，信号灯S、A、C均显示绿灯，分别表明数据存储、卫星定位、远程通讯等子模块信号接收正常,否则表明相应模块数据接收出现异常。信号接收正常后，通过显示界面上的开始标定按钮，可进入标定程序。完成标定后，已标定指示灯亮起，表明系统已经写入标定参数。通过手动输入耕宽信息、预期耕深范围，即可在软件界面实时观测到作业面积信息和耕深预警信息。通过在界面上设置当前耕深、作业速度和位置信息显示窗口，实时监测旋耕机作业状态，实现旋耕作业的可视化监管。

该软件系统具有读取数据、处理数据和存储数据的能力，软件流程如图8所示。

图8 软件流程图Fig.8 Software flow chart

首先初始化变量、定量器、ADC、CAN和位置信息等，然后根据旋耕机组配置信息设置旋耕宽度；随后检查是否接收到CAN数据，并检查数据是否正确，待系统正常后保存信息并读取耕宽和已耕总面积；若系统未完成标定，则启动标定程序，按照事先定义好的标定方法完成标定，并保存标定参数；若系统已完成标定，则通过传感器计算旋耕机组当前角度信息，并调用标定的模型计算当前耕深；之后结合定位信息、耕宽计算旋耕面积和机组前进速度，并将旋耕机当前作业状态信息通过CAN发送；最后判断耕深是否达标，如果过深输出过深预警，提醒操作员油耗增加，反之，输出过浅预警，提醒操作员深度不够。

通过惯性姿态传感器测得的旋耕姿态变化对应的是结构件的倾角变化，不能直接获得耕深。为进一步细化系统软件流程，获得所需要的耕深，对耕深测量模块进行详细描述，包括系统标定和耕深计算两部分，耕深测量流程如图9所示。该测量流程包括硬件初始化、启动标定程序、识别标定点、读取角度信息、写入耕深测量值、Matlab程序拟合、求解模型参数、实时耕深计算与数据传输等。若系统已标定，则直接通过姿态变化计算耕深；若系统未标定，则进入标定程序。

图9 耕深测量流程图Fig.9 Flow chart of tilling depth measurement

3 试验结果与分析

3.1 系统标定

根据耕深测量原理，为了降低实际旋耕过程中结构件的形变等因素对测量结果的影响，在进行实际测量之前，需要对系统进行标定。系统标定于2018年9月在洛阳市孟津县文公村试验用地中开展,该试验用地的土壤类型为褐色森林土。由于试验地刚收获了谷子，地表呈压实状态，为了便于旋耕，事先对其进行了犁耕作业。由于本文把标定旋耕机组作为减小误差的重点，故对田间土壤的复杂状况不做阐述。采用的旋耕机以及配套的三点悬挂装置规格不同，监测系统的标定结果不同。因此，本文在不失普遍性的基础上，以1GQN系列旋耕机以及配套的三点悬挂装置进行标定，其中旋耕机单轴耕幅为200 cm，最大回转半径为245 mm，额定耕深范围为12～16 cm，关键参数δ为27.9°，下拉杆有效杆长为70 cm，上拉杆有效杆长为60 cm。配套拖拉机型号为雷沃欧豹M554-BA，配套动力为40.4 kW，输出轴转速为540、760 r/min。旋耕机耕深监测系统试验机组如图10所示。

图10 旋耕机耕深监测系统试验机组Fig.10 Rotary tiller tilling depth measuring system test unit1.1GQN系列旋耕机 2.惯性姿态传感器Ⅰ 3.惯性姿态传感器Ⅱ 4.远程通信天线 5.主机 6.卫星定位天线 7.雷沃欧豹M554-BA型拖拉机

由于标定过程涉及梁的形变和拖拉机车轮下陷等因素，因此，标定过程必须在实际旋耕作业状态下进行。在进行标定时，将监测系统合理安装好，由操作员控制旋耕深度由浅入深进行旋耕作业，待旋耕机组工作稳定后停车，保持旋耕机组不动，人工扒土测量旋耕刀辊最底端到地表的距离作为实际耕深，记录此时姿态传感器的角度。为了提高拟合精度，旋耕机组同一耕深状态作为一个标定点，本次标定试验共设置5个标定点，每个标定点测量一次实际耕深并记录一次姿态传感器的角度。为了降低测量误差，同一标定点下重复测量3次取平均值。为了使得标定参数更具代表性，保证模型参数是在耕深过浅、正常耕作和耕深过深状态下土壤对旋耕机综合作用的结果，将耕深范围设置为0～26 cm。标定过程数据如表1所示。

表1 标定过程数据Tab.1 Calibration process data

将标定数据导入Matlab软件，利用最小二乘原理对数据进行拟合，求解K、P、C最优解，获得监测系统标定曲面如图11所示，对应标定曲面函数式为

H=-70.563 3sinα-58.168 0sin(27.9°-β)+
42.826 0

(7)

置信度为95%，且决定系数R2=0.999 9，接近于1，说明旋耕机姿态角α、β与耕深H相关性强。

图11 监测系统标定曲面Fig.11 Calibration surface of monitoring system

从图11中可以看出，随着下拉杆倾角α的增大，耕深逐渐减小，呈负相关；随着旋耕机机架的倾角β的增大，耕深逐渐增大，呈正相关。根据标定曲面函数，计算误差补偿系数k、p分别为1.008、0.978，说明在实际旋耕过程中，结构件发生了不同程度的形变。综合来看，拟合过程没有发现高杠杆点，说明通过该测量数据获得的拟合曲面可以作为本文监测系统的标定曲面。

3.2 田间试验

3.2.1试验条件

验证试验于2018年9月在洛阳市孟津县文公村试验用地中开展，且与标定试验用地属于同一地区不同地块，试验设备与系统标定设备为同一旋耕机组。验证试验包括耕深精度试验和耕深质量评估试验，试验场地如图12所示，可进行试验面积约2 hm2，经过犁耕作业后，土壤呈较大块状，表面无秸秆、杂草覆盖。

图12 验证试验场地Fig.12 Verification test site

3.2.2试验过程

(1)耕深精度试验

采用人为控制液压缸伸缩长度的方式，控制旋耕机处于不同的旋耕位置，按照耕深逐渐增大的次序，每隔3～5 cm设置一个耕深水平，共设置7个水平。每个水平下设置一个测点，两个测点间隔10 m，保证旋耕机在测点间能够平稳作业。到达测点后切断动力输出，保持旋耕机不动，人工扒土测量旋耕刀辊最底端到土壤表面的垂直距离作为耕深的实际值，同时记录此时监测系统显示的耕深值作为测量值。本次试验中当测量值达到19.4 cm时，由操作员控制液压缸，按照耕深逐渐减小的次序，每隔3～5 cm设置一个耕深水平，共设置5个水平，重复前面的操作并记录对应测点的实际值和测量值。

(2)耕深质量评估试验

试验前设置系统正常耕深范围为10～16 cm，作业幅宽为200 cm。事先在试验场地内划分3个不同地块，分别按照耕深过浅、正常和过深的工况进行旋耕作业。为了获取足够的数据量，使得旋耕机在同一工况下持续耕作约5 min，分别生成耕深质量评估报表。

3.2.3结果分析

耕深精度试验共记录12个测点的对比数据信息，由于在试验过程中，液压缸的提升和收缩完全由操作员凭经验控制，因此，去程试验测点数量和回程试验测点数量稍有不同，试验结果如图13所示。根据测量值与实际值的数据，通过该系统测量的耕深与实际耕深基本吻合，最大误差为0.80 cm，出现在测点11处。经计算，去程平均误差为0.51 cm，回程平均误差为0.56 cm，滞后误差较小，表明监测系统较稳定。总体平均误差为0.53 cm，均方根误差为0.55 cm，可见通过该监测系统获得的测量值与实际值的符合度较高，且具有较高的稳定性。

图13 耕深监测系统试验结果Fig.13 Tilling depth test result

从实际值和测量值来看，当耕深小于11 cm时，测量值明显高于实际值，且随着耕深的增加测量值逐渐接近实际值；当耕深大于11 cm时，测量值明显低于实际值，且随着耕深的增加测量值越来越偏离实际值。表现在图13中，测量值由高于实际值变化为低于实际值随后又高于实际值，产生这样的变化趋势可能与结构件的受力形变有关。根据式(2)可知，在旋耕过程中，相关结构件会发生不同程度的形变，而形变量与耕深直接相关，耕深越大，结构件受力越大，产生形变越大。因此，通过拟合的方法获得的K、P、C为不同形变下的均值。当耕深较小时，结构件受力较小，形变较小，通过拟合曲面获得的测量值就偏大，反之，则偏小。但在实际旋耕作业中，耕深一般要求在10～16 cm之间，此范围刚好跨越曲线交叉点，这表明测量值更能接近实际值。

本文对比试验的误差来源主要包括旋耕耕深监测系统的系统误差和人工测量误差，由于每个测点的耕深需要人工测量多次取平均值，也就不可避免地出现偶然误差。根据测量结果，本次验证试验的耕深最大误差不超过0.80 cm，偶然误差可能是导致该误差的最大原因。但是综合来看，0.80 cm的误差并不会对旋耕质量产生较大影响，是可以被接受的，表明本文旋耕耕深监测系统能够代替人工对旋耕作业深度进行监测。

耕深质量评估试验共记录3组耕深质量报表数据信息，如表2所示。由于监测系统定位数据较多，表中仅显示了每块地上传的第一个定位信息，不同的定位坐标表明该监测系统的位置分辨能力良好，有助于大范围推广和后期数据管理。由于耕深数据较多，仅对耕深测点数进行统计，报表内容还包括旋耕平均耕深、状态评估、耕深稳定性系数、平均作业速度和已耕总面积等，表明该监测系统能够对旋耕耕深质量进行较全面评估。

表2 旋耕耕深质量报表统计结果Tab.2 Statistics of rotary tillage depth quality

试验发现当耕层较浅时，系统显示耕深稳定性系数评估值偏小，可能原因是耕层越浅，评估值受到测量误差影响越明显，越不能反映真实情况，因此未来还需要对其进一步深度优化。综合来看，耕深质量评估报表能够对旋耕耕深质量进行较全面评估，表明本文旋耕耕深监测系统具有一定优越性。

4 结论

(1)结合悬挂式旋耕机组结构特点，对旋耕机姿态进行了理论分析，确定了旋耕机耕深与悬挂姿态之间的非线性关系式，进而建立了以下拉杆和机架平面的水平倾角为变量的耕深测量模型，在模型中引入误差补偿，以减少悬挂式旋耕机组的结构形变和车轮下陷等因素对模型参数的影响。

(2)设计了由耕深数据采集模块、卫星定位模块、远程通信模块、终端显示模块和CPU处理模块等组成的悬挂式旋耕机耕深监测系统，采用Visual Basic 6.0语言编写软件系统，可实现对旋耕机组的耕深实时监测、耕深预警显示、实时位置显示和实时作业面积和速度显示等功能。

(3)进行了悬挂式旋耕机耕深监测系统与人工测量的对比试验，结果显示，系统监测值与人工测量值的最大误差为0.80 cm，平均误差为0.53 cm，均方根误差为0.55 cm，表明该监测系统满足旋耕耕深测量要求，具有较高的稳定性。通过耕深质量评估试验生成多组带有位置信息的评估报表，内容包括定位信息、耕深数据、状态评估、稳定性评估等，表明该监测系统能够对旋耕耕深质量进行较全面评估，具有一定优越性。