информации, получаемой от измерительного прибора. Применение предложенных критериев позволяет работать с выборками данных, что сокращает объем обрабатываемой информации в 50 раз и не искажает исходный результат измерений. Используемые статистические критерии позволяют обработать данные с заданным уровнем значимости и дать ответ, лежат ли полученные кривые в доверительном интервале или нет.
Литература
1. Гмурман В.Е. Руководство по решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учебное пособие для вузов / В.Е. Гмурман. - М.: Высш. школа, 1975. - 333с.
2. Тишкин JIB. Диагностика температурного состояния подшипников сельскохозяйственных машин / Л.В. Тишкин, М.А. Ильин, П.А. Ильин // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета.-2011 - №22.-С. 305-309.
3. Лурье А.Б. Статистическая динамика сельскохозяйственных агрегатов / А.Б. Лурье. - Л: Колос, 1970. -376 е.: ил.
4. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами / Д. Химмельблау. - М.: Изд.-во «Мир», 1973.-957 е.: ил.
УДК 631.314.1 Аспирант О.В. СМЕЛИК
(СПбГАУ, shaodran@mail.ru)
РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ АКТИВНОГО КАТКА В СОСТАВЕ КОМБИНИРОВАННОГО БОТВОУБОРОЧНОГО АГРЕГАТА
Активный прикатывающий каток, информационная модель, лабораторная установка, результаты исследований
Для снижения потерь картофеля, вызванных озеленением клубней, проведено совершенствование технологического процесса работы ротационного ботводробителя путем включения в его состав нового рабочего органа - управляемого активного катка, функционирующего в режиме буксования. Составленный таким образом комбинированный ботвоуборочный агрегат [1] позволяет, наряду с механическим удалением ботвы ротационным ботводробителем с помощью активного катка, уплотнить поверхность гребней в слое 0 - 3 см, заделать имеющиеся щели и предотвратить их новое образование при сохранении неизменной плотности почвы внутри гребня. Возможность автоматизированного управления режимом работы катка с помощью бортовой компьютерной системы обеспечивает адаптацию его к реальным условиям функционирования.
Информационная модель активного катка как объекта автоматизированной системы управления (рис.1). Согласно этой модели, активный каток представлен в виде 3-х элементов: привода катка (1), самого катка (2), почвы (3) и является сложной динамической системой, преобразующей входные возмущающие воздействия в выходные процессы, характеризующие внутренние связи объекта управления. На входе первого элемента модели действуют возмущающее воздействие - скорость движения агрегата У(1), управляющее воздействие - частота вращения активного катка п(1) задающее воздействие, представленное в виде настроечного значения степени буксования Н§. Выходным процессом этого элемента является степень буксования катка 8(1).
Нп
Рис. 1. Информационная модель активного катка
На входе второго элемента модели действуют возмущающие воздействия в виде степени буксования 6(1), вертикальной нагрузки на каток <3(1) и плотности почвы до прохода катка ро(1). Выходной параметр этого элемента модели -крутящий момент на валу катка М(1).
Входными процессами третьего элемента модели являются количество трещин на метр рядка до прохода катка Ко(1), крутящий момент на валу катка М(1) и плотность почвы до прохода катка р0(1). Выходными переменными этого элемента будут случайные процессы в виде плотности почвы в поверхностном слое рв(1) и количество трещин на метр рядка после прикатыванияК(1).
Для получения информации о работе объекта управления - активного катка, функционирующего в составе комбинированного ботвоуборочного агрегата, проведены полевые эксперименты с целью подтверждения результатов теоретических исследований, приведенных в работах [2, 3], оптимизации параметров и автоматизации технологического процесса работы. Программа полевых исследований включала проведение пассивного и активного эксперимента. На первом этапе при пассивном эксперименте проводились синхронные записи входных и выходных случайных процессов в соответствии с информационной моделью, показанной на рис. 1, по которым проводился их внутренний анализ строились математические модели объекта исследования.
При активном эксперименте в полевых условиях проводилась регистрации входных и выходных процессов при изменении в процессе опыта степени буксования. Для проведения опыта на поле были размечены 3 участка по 100 метров, измерения проводились за каждый пройденный метр пути.
На рис.2 изображена схема полевой лабораторной установки, состоящей из активного прикатывающего катка и информационно-регистрирующей системы, выполненной на базе полевого компьютера 1, установленного в кабине трактора. Измерительно-преобразовательный блок 2 позволяет проводить в условиях нормального функционирования запись входных и выходных процессов модели агрегата.
4 5
Рис. 2. Схема полевой лабораторной установки
Для регистрации плотности почвы в поверхностном слое гребня до и после прохода катка установлены оригинальные твердомеры б и 9 [4]. В корпус подшипника, установленного на оси катка, вмонтирован тензометрический датчик усилии 3 для измерении процесса вертикальной нагрузки на каток. В приводе активного катка установлен датчик 7, регистрирующий усилие натяжении цепи, по которому о цента лея процесс изменении крутящего момента на валу катка и датчик 4 частоты вращения вала гидромотора, с помощью которого записывалась частота вращения активного катка. Скорость движении агрегата регистрировалась с помощью специально установленного для этого позади агрегата «пятого колеса» 10 с датчиком 11 частоты вращении. Используя информацию о частотах вращении катка и «пятого колеса», рассчитывалась фактическая
скорость агрегата V(l) и скорость вращения катка Vk(l). Степень буксования катка определялась по выражению:
МП П1) ~ т
Информационно-измерительный блок выполнен на базе микроконтроллера Atmega8L и содержит интерфейс USB для связи с полевым компьютером.
Проведенные полевые экспериментальные исследования активного катка в условиях нормального функционирования позволили получить записи случайных входных и выходных процессов, имеющих место при работе агрегата. Результаты обработки опытных данных входных случайных процессов модели в виде оценок числовых характеристик, усредненных по ансамблю реализаций, приведены в табл. 1, а графических - на рис. 3 и 4. Нормированные автокорреляционные функции процессов были аппроксимированы выражением вида р(1) = е-а'т' ■ cosfi(/), где а и (3 - коэффициенты аппроксимации автокорреляционной функции.
Из характера протекания автокорреляционной функции случайного процесса плотности почвы в поверхностном слое гребня до прохода агрегата ро(1) можно сделать вывод о том, что в данном процессе имеются как периодические, так и случайные составляющие. Период 1о спада автокорреляционной функции (кривая 1) составляет около 13м. Частота, при которой спектральная плотность принимает максимальное значение, находится в пределах ¿о—1,5 м"1.
Таблица 1. Оценки статистических характеристик входных процессов модели
Процесс № на рисунке Числовые характеристики Коэффициенты аппроксимации автокорреляционной функций
Обозначение Величина Границы доверительных интервалов а Р
Ро0) 1 тр, г/см3 Ор, г/см3 Vp, % 1,150 0,170 20,000 1,042- 1,264 0,121-0,225 10,127-21,145 0,355 -0,0673
Ко(1) 2 mk, % ok; % Vk, % 3,532 1,113 31,514 3,361-3,710 1,080- 1,665 19,316-43,712 0,334 -0,0009
Q0) 3 mQ, H oQ, H Vq, % 148,790 28,570 19,212 122,53- 175,05 20,138-35,568 11,657-31,52 0,532 0,6250
При Н 61 10% 4 m5b % Обь % v5b% 10,270 0,398 3,878 10,205- 10,343 0,176-0,438 3,00-4,125 0,672 1,0840
5(1)
При Н 62 15% 5 m52, % О 62, % V52, % 15,160 0,310 2,000 15,119-15,203 0,282-0,514 1,547-2,324 0,513 1,0460
При Н бз 20% 6 Ш63, % о63, % Убз,% 19,660 0,536 2,720 19,435- 19,842 0,488-0,619 2,110-2,992 0,354 1,0080
Представленная на рис. 3 и 4 автокорреляционная функция случайного процесса вертикальной нагрузки на каток 0>(1) показывает, что в структуре этого процесса также присутствуют как периодические, так и случайные составляющие. Период 1о спада составляет около 4,2 метра. Максимальные значения спектральной плотности о(7Ь) процесса находятся в пределах ш ' 9 - 10 м"1.
Рис. 3. Нормированные автокорреляционные функции входных процессов модели
а(ш)
Рис. 4. Нормированные спектральные плотности входных процессов модели
На рис. 3 и 4 представлены также автокорреляционные функции и спектральные плотности процесса буксования активного катка 5(1) для настроечных значений степени буксования, равные 10, 15 и 20%. Период спада кривых автокорреляционной функции, полученных при различных настройках буксования, изменяется незначительно. Так, при настройке буксования 10% он составляет 2,8 м, а при 20% - 3,2 м. Диапазон максимальных значений спектральной плотности находится в пределах ¿я4 -7м"1.
Таблица 2. Оценки статистических характеристик выходных процессов модели
Процесс Коэффициенты
№ на Числовые характеристики аппроксимации
рисунке автокорреляционной функции
обозначение величина границы доверительных интервалов а 13
При шрв, г/см3 1,460 1,342- 1,581
На = - орв, г/см3 0,190 0,100-0,260 1,450 1,114
10% Урв, % 13,10 9,150- 17,050
При ГП рБ, г/см3 1,520 1,360- 1,680
Рв(1) Hsi = 15% 1 ОрБ, Г/СМ3 УрВ, % 0,260 17,141 0,200-0,340 12,050-21,700 1,231 1,071
При Шрв, Г/СМ3 1,512 1,310- 1,710
Hsi = - Орв, Г/СМ3 0,300 0,220-0,370 1,152 0,997
20% УрВ, % 19,90 9,810-30,000
При Шк, % 0,045 0,037-0,053
На = - Ок, % 0,013 0,007-0,020 0,423 0,588
10% Ук, % 28,90 14,264-13,240
При Шк, % 0,038 0,024 - 0,052
К(1) На = 15% 2 Ок, % Ук, % 0,011 28,910 0,007-0,019 17,611-40,210 0,411 0,412
При Шк, % 0,031 0,020-0,042
На = - Ок, % 0,010 0,005 - 0,021 0,398 0,284
20% Ук, % 32,300 17,112-47,521
В табл. 2 приведены оценки статистических характеристик выходных процессов модели в виде числовых характеристик, а на рис. 5 и б - в виде графических для настройки степени буксования Нб=10%. Как видно из рис. 5 и 6, в процессах плотности почвы в поверхностном слое гребня р(1) и количестве трещин на 1 м рядка К(1) присутствуют периодические составляющие. Период спада нормированной автокорреляционной функции для процесса р(1) составляет 3,7 м, а для процесса К(1) - около 2 м. Максимальные значения спектральной плотности этих процессов составляют (Б. —3,5м"1, и (Б ^7,7м"1.
Р(1)
<7(СО), С
0,3
0,2
ОД
со, с~
4 б 8 10 12
Рис. 6. Спектральные плотности выходных процессов
14
16
На основе данных полученных при активном эксперименте были построены графики изменения средних значений крутящего момента на валу активного катка М(1) и плотности почвы в поверхностном слое после прохода агрегата рв(1) от степени буксования активного катка 5(1), представленные на рис.7.
Рис.7. Графики и значения средник значений крутящего момента на валу катка и плотности почвы в
поверхностном слое от степени буксования
Из представленных графиков видно, что максимальные значения крутящего момента на валу активного катка соответствуют значению степени буксования 5=14 - 20%. При дальнейшем увеличении степени буксования в зоне контакта поверхности активного катка с почвой начинает преобладать зона скольжения [2], и касательные напряжения на участке контакта катка с почвой достигают максимальных значений и затем снижаются, что приводит к снижению также значений крутящего момента на валу активного катка. Поэтому при этих значениях степени буксования (5=14 -20%) обеспечивается наибольшее уплотнение почвы в поверхностном слое гребней.
Литература
1. Патент РФ №2477943 А0Ш23/02. Комбинированный ботвоуборочный агрегат/ В.А. Смелик, И.З. Теплинский, О.В. Смелик, М.Н. Поликарпов - Заявка 2011133441/13, 09.08.2011, Опубл.: 27.03.2013 Бюл. № 9.
2. Калинин А.Б., Теплинский И.З., Врублевский В.Д., Смелик О.В. Теоретические основы выбора рациональных режимов работы активного катка в составе комбинированного агрегата для подготовки посадок
картофеля к уборке// Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. - 2012. -28. -СПб. -С.346-350.
3. Калинин А.Б., Теплинский И.З., Смелик О.В. Реологическая модель почвы как объекта формирования требуемой плотности в заданном слое// Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. -2012. -№29,-С.248-254.
4. А.С. № 1302187. - М. кл С 01 N 33/24, 1973.Устройство для оперативного контроля твердости почвы/ А.Б. Лурье, В.Г. Еникеев, ИД Теплинский, К.Н. Мурадов, В.В. Невзоров и КМ. Мамедкулиев.
УДК 631.3.54.2.004.5 Доктор техн. наук М.А. НОВИКОВ
(СПбГАУ, rnihanov25@rambler.ru) Аспирант КГ. ЩЕРБАКОВ
(СПбГАУ, vasya_sh07@mail.ru)
МЕТОДИКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ОСНОВЫ ТЕОРИИ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ МОЛОТИЛЬНОГО БАРАБАНА ЗЕРНОУБОРОЧНОГО КОМБАЙНА ПО ПАРАМЕТРАМ ВИБРАЦИИ
Диагностика, роторный рабочий орган, дисбаланс, вибрация
Качество функционирования зерноуборочных комбайнов (ЗУК) характеризуется производительностью, потерями, дроблением и степенью повреждения зерна, его засоренностью. Значение этих показателей зависит от большого числа факторов, основными из которых являются: энергозатраты, кинематический режим работы агрегатов и уровень вибрации технологических агрегатов [1].
В силу конструктивных особенностей (остаточная неуравновешенность роторных и возвратно-поступательно движущихся механизмов) основными источниками вибрации ЗУК являются: энергетическая установка (двигатель), режущий аппарат, молотильный барабан, очистка, соломотряс.
Энергетическая установка формирует интенсивные силовые воздействия в низкочастотной области:
где п - частота вращения коленчатого вала двигателя; / - общее передаточное отношение.
Технологические агрегаты комбайна формируют вибрации на частотах, кратных частоте вращения валов и вращающихся роторов. Интенсивность их вибрации зависит от значения возмущающих сил, вызванных эволюцией технического состояния (износ подшипниковых опор, нарушение соосности составных частей, дисбаланс механизмов, ослабление креплений агрегатов и т.д.)
Опыт исследований в области вибрационной диагностики агрегатов уборочных машин показал возможность получения математических моделей связи параметров технического состояния агрегатов с вибрационными характеристиками путем решения дифференциального уравнения колебания материальной точки объекта имеет вид:
(2)
йг Ж
где т, к, к— коэффициенты инерции, демпфирования и жесткости соответственно;
К({) - возмущающая сила.