[发明专利]一种育秧生产线的秧盘播种量动态计量装置和计量方法

说明书

本发明公开一种育秧生产线的秧盘播种量动态计量装置和计量方法，包括设置于播种装置输送方向的若干个称重模块以及与称重模块相连的控制系统，称重模块支撑、驱动、输送以及检测秧盘在某个位置的重量，输送方向的若干个称重模块的重量对比得到播种前后的秧盘重量变化，控制系统结合秧盘重量变化、传动轴转速参数并通过建立模型，分析得到育秧生产线的精准播种量。相对现有技术，本发明技术方案具有动态称重以及称重精准可靠等优点，可实现育秧生产线秧盘播种量精准的动态计量。

技术领域

本发明涉及水稻播种技术领域，特别涉及一种育秧生产线的秧盘播种量动态计量装置和计量方法。

背景技术

在水稻种植生产中，不同种类的稻种在育秧播种时的播种量有不同要求。正常情况下，常规稻需密植，而杂交稻则需少本稀植，通过杂交稻强大的分蘖能力从而提高产量，所以杂交稻的育秧播种需要采用低播量精密播种技术。

目前国内外研究人员对低播量精密播种技术进行了一定研究，但对其真实的播种量进行计量和实时反馈方面的研究少有报道，因此解决传统人工检测播种量的繁琐性，实现生产线播种量的实时计量和反馈，研究动态播种量计量装置对实现低播量精密播种具有重要意义。

近年来，国内外很多学者针对动态称重系统进行一系列设计和研究并取得一定成果，例如毛建东等设计了一种物料称重系统，采用分段线性化的思想建立称重系统动态ARMA数学模型，其基于BP神经网络对其参数进行辨识；S.M.Maguire等设计了一种用于在收获期间确定单个方形捆包重量的动态称重系统并建立物理学模型，通过切比雪夫低通滤波器确定测量传感器的峰值张力以得出称重值。上述研究人员对称重系统进行了深入研究，并建立相关模型对称重值进行预测，具有称重速度快等优点，但由于没有很好地处理振动等因素影响，最终导致称重精度并没有达到理想要求。

针对上述问题，沈小倩等提出一种基于人工神经网络预测动态称重终值的方法，即在BP神经网络的基础上用遗传算法优化，通过动态在线建模预测系统稳态输出AD值，再通过加权移动平均法得出物重。郝晓娴等提出基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法，首先利用小波变换对车载称重信号进行噪声滤波预处理，然后将车辆速度信号、加速度信号和小波预处理后的车载称重信号作为BP神经网络输入层构建网络模型得出预测值。上述研究者主要对称重信号进行数字处理，采用BP算法建立模型对称重值进行预测，称重精度高，但由于算法的复杂程度高，导致系统的响应速度低。

因此根据杂交稻低播量精密播种技术的要求，对播种机的播种量进行动态称重和实时反馈非常必要，而当前动态称重的难题在于解决称重速度与称重精度之间矛盾，在满足称重精度要求情况下，优化相关算法和降低系统响应时间成为当前急需解决的技术问题。

发明内容

本发明的主要目的是提出一种作业精度高、效果好的育秧生产线的秧盘播种量动态计量装置，本发明还提出一种使用育秧生产线的秧盘播种量动态计量装置的计量方法，旨在实现育秧生产线秧盘播种量精准的动态计量。

为实现上述目的，本发明提出的一种育秧生产线的秧盘播种量动态计量装置，包括设置于播种装置输送方向的若干个称重模块以及与称重模块相连的控制系统，称重模块支撑、驱动、输送以及检测秧盘在某个位置的重量，输送方向的若干个称重模块的重量对比得到播种前后的秧盘重量变化，控制系统结合秧盘重量变化、传动轴转速参数并通过建立模型，分析得到育秧生产线的精准播种量。

优选地，所述称重模块包括设置于所述播种装置输送方向前部的第一称重模块和设置于后部的第二称重模块，第一称重模块和第二称重模块都具有上下设置的上称重架和下称重架，下称重架前后两侧分别与支撑板下部固定相连，支撑板上部与机架可上下调整相连，下称重架和上称重架之间设有称重传感器；上称重架前后两侧分别与支撑架下部固定相连，两侧的支撑架上方设有若干个传输秧盘的辊轮送盘机构相连。