Датчик потерь зерна для пневмосепарирующих систем зерноочистительных машин


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Одна из причин низкой эффективности использования машин послеуборочной обработки зерна заключается в сложности их настройки на оптимальные режимы функционирования при постоянно изменяющихся входных воздействиях. Исключение ручной корректировки режима работы пневмосистем зерноочистительных машин с заменой на аппаратный контроль и управление технологическим процессом позволит улучшить качество обработки зернового материала и сократить затраты на послеуборочную обработку зерна. Для устройства, контролирующего параметры технологического процесса воздушных систем зерноочистительных машин, разработан датчик потерь зерна в отходы. Работа датчика основана на анализе параметров сигнала звукового давления, возникающего при ударе зерновок, вынесенных вместе с примесями, о стенку осадочной камеры. Датчик разработан на основе недорогого пьезометрического трансдьюсера Soho Т-1. Он располагается на противоположной стороне стенки, о которую ударяются зерновки, и находится за пределами воздушного потока, насыщенного легкими примесями и пылью. Благодаря этому повышается надежность работы датчика, не нарушается структура воздушного потока в пневмосистеме. Определены параметры звукового сигнала, возникающего при ударе полноценных зерен злаковых культур о стальную стенку осадочной камеры. Исследования проводились на зерне пшеницы, ржи, овса и ячменя; влажность зерна изменялась в диапазоне от 12,6 до 35%. Выявлены зависимости между параметрами звукового сигнала, возникающего при ударе зерна о стенку осадочной камеры, и величиной потерь зерна в отходы. Работоспособность датчика проверена на экспериментальном образце пневмосепаратора, установленном в линии послеуборочной обработки зерна. Он также может быть адаптирован для работы в воздушных системах других зерноочистительных машин.

Об авторах

Н. В Жолобов

Вятская государственная сельскохозяйственная академия

Email: zholobovnv@gmail.com
канд. техн. наук Киров, Россия

К. В Маишев

Вятская государственная сельскохозяйственная академия

инж. Киров, Россия

Список литературы

  1. Стрикунов Н.И. Эффективное использование технологических возможностей зерноочистительных машин // Вестник АГАУ. 2006, №2. С. 66-67.
  2. Ямпилов С.С. Технологическое и техническое обеспечение ресурсо-энергосберегающих процессов очистки и сортирования зерна и семян. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2003. 262 с.
  3. Сычугов Н.П., Сычугов Ю.В., Исупов В.И. Машины, агрегаты и комплексы послеуборочной обработки зерна и семян трав: Монография. Киров: ООО «Веси», 2015. 404 с.
  4. Risius N.W. Analysis of a combine grain yield monitoring system. Graduate Theses and Dissertations. Paper 13799. Ames, Iowa: Iowa State University, 2014. 92 p.
  5. Hu J., Gong Ch., Zhang Zh. Dynamic compensation for impact-based grain flow sensor // Computer and computing technologies in agriculture V. Volume 370 of the series IFIP Advances in information and communication technology. Springer Berlin Heidelberg, 2012, pp. 210-216. doi: 10.1007/978-3-642-27275-2_23.
  6. Andrade-Sanchez P., Heun J.T. Yield monitoring technology for irrigated cotton and grains in Arizona: Hardware and software selection. Bulletin AZ1596. The University of Arizona - Cooperative Extension. Tucson, Arizona, 2013.
  7. Schrock M.D., Oard D.L., Taylor R.K. et al. A diaphragm impact sensor for measuring combine grain flow // Applied engineering in agriculture. 1999, vol. 15(6), pp. 639-642. doi: 10.13031/2013.5830.
  8. Microwave type flow sensor KFD series // Kansai Automation Co., Ltd. [Электронный ресурс]. URL: http://www.kansai-automation.co.jp/eng/products/pdf/MF_MF2-006-0707E.pdf (дата обращения 10.02.2016).
  9. Moore M.R. An investigation into the accuracy of yield maps and their subsequent use in crop management. PhD thesis. Silsoe College, Cranfield University, 1998.
  10. Liang Zh., Li Ya., Zhao Zh. et al. Structure optimization of a grain impact piezoelectric sensor and its application for monitoring separation losses on tangential-axial combine harvesters // Sensors. 2015, no. 15 (1), pp. 1496-1517. doi: 10.3390/s150101496.
  11. Veal M.W. Enhanced grain crop yield monitor accuracy through sensor fusion and post-processing algorithms. University of Kentucky doctoral dissertations. Paper 249. 2006, 211 p.
  12. Жолобов Н.В., Маишев К.В., Блинов Б.Ю. и др. Пневмосепаратор для очистки зернового материала: Патент РФ на полезную модель №134458, 2013. 5 с.
  13. Жолобов Н.В., Маишев К.В., Жолобов А.Н. Выявление взаимосвязи между потерями зерна в отходы и звуковым сигналом при работе пневмосепаратора // Улучшение эксплуатационных показателей сельскохозяйственной энергетики: Мат-лы IV междунар. науч.-практ. конф. Киров: Вятская ГСХА, 2010. Вып. 11. С. 80-84.
  14. Жолобов Н.В., Блинов Б.Ю., Маишев К.В. Ресурсосберегающий пневмосепаратор // Сельский механизатор. 2013, №6. С. 12-15.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Жолобов Н.В., Маишев К.В., 2016

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».