Шаблон статьи
Скачать статью в pdf.УДК 631.354.2
DOI: 10.15507/2658-4123.032.202204.552-566
Метод определения начальных значений регулируемых параметров жатвенной части зерноуборочного комбайна
Димитров Валерий Петрович
заведующий кафедрой управления качеством Донского государственного технического университета (344000, Российская Федерация, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, д. 1), доктор технических наук, профессор, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1439-1674, Researcher ID: E-4908-2018, Scopus ID: 57195505958, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Борисова Людмила Викторовна
заведующий кафедрой менеджмента и бизнес-процессов Донского государственного технического университета (344000, Российская Федерация, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, д. 1), доктор технических наук, профессор, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6611-4594, Researcher ID: E-4863-2018, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Нурутдинова Инна Николаевна
доцент кафедры прикладной математики Донского государственного технического университета (344000, Российская Федерация, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, д. 1), кандидат физико-математических наук, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3375-1295, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Аннотация
Введение. Представлено решение задачи идентификации предметной области «предварительная настройка рабочих органов жатвенной части комбайна». Правильный выбор значений параметров жатвенной части как важнейшего элемента комбайна – одно из главных условий обеспечения высокого качества уборки, что и определило объект настоящего исследования. Цель исследования – разработка метода выбора значений регулируемых параметров жатвенной части зерноуборочного комбайна, соответствующих убираемой культуре и условиям уборки.
Материалы и методы. Решения о значениях технологических параметров комбайна, являющегося сложной иерархической системой, принимаются на основе информации о внешней среде и техническом состоянии машины. Поступающие данные имеют количественный, качественный и оценочный характер. Учитывая разнородность и нечеткость информации, для принятия решения применяются интеллектуальные информационные системы, основанные на математическом аппарате нечеткой логики и использующие лингвистический подход для описания предметной области. Данный подход применяется из-за сложности и неоднозначности взаимосвязей между регулируемыми параметрами и внешними факторами.
Результаты исследования. Исследована предметная область «предварительная настройка параметров жатвенной части комбайна». Подробно описана формально˗логическая схема выбора значений регулируемых параметров жатвенной части. Установлены основные факторы, влияющие на значения регулируемых параметров жатвенной части, дано их лингвистическое описание, введены соответствующие входные и выходные лингвистические переменные, на основе экспертной информации построены функции принадлежности. Проведен анализ согласованности представленной информации и выбраны оптимальные модели. Создана база нечетких знаний, на которой основан дедуктивный вывод решений.
Обсуждение и заключение. Предложенный подход и созданная база нечетких знаний могут быть положены в основу интеллектуальной системы принятия решений по настройке регулируемых параметров комбайна. Применение такой системы в полевых условиях вместе с датчиками непрерывного мониторинга условий уборки урожая и автоматизированной системой анализа изображений позволит оперативно реагировать на изменение условий, существенно повысит результативность работы и сократит время принятия решений.
Ключевые слова: зерноуборочный комбайн, технологическая регулировка, принятие решений, лингвистическая переменная, функция принадлежности, нечеткий логический вывод
Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Для цитирования: Димитров В. П., Борисова Л. В., Нурутдинова И. Н. Метод определения начальных значений регулируемых параметров жатвенной части зерноуборочного комбайна // Инженерные технологии и системы. 2022. Т. 32, № 4. С. 552–566. doi: https://doi.org/10.15507/2658-4123.032.202204.552-566
Заявленный вклад авторов:
В. П. Димитров – анализ предметной области, разработка общей методики.
Л. В. Борисова – моделирование нечетких экспертных знаний.
И. Н. Нурутдинова – расчет показателей согласованности, выбор оптимальных моделей.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
Поступила 25.08.2022; одобрена после рецензирования 14.11.2022;
принята к публикации 21.11.2022
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Ерохин С. Н., Решетов А. С. Потери эффективности уборки зерновых культур в сельхозпредприятии // Наука в центральной России. 2013. № 1. С. 40–44. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=19129807 (дата обращения: 19.08.2022).
2. Способ регулирования параметров зерноуборочного комбайна в процессе уборки : авторское свидетельство 1410892 СССР / Нелюбов А. И. [и др.] № 4159504 ; заявл. 20.11.1986 ; опубл. 23.07.1988. 2 с. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=40483958 (дата обращения: 19.08.2022).
3. Оптимальное регулирование зерноуборочного комбайна (Электронный «Советчик комбайнера») / Е. В. Ветров [и др.] // Труды. 1989. № 4. С. 80–85.
4. Бердышев В. Е. Оптимизация конструктивно-технологических параметров «классической» молотильно-сепарирующей системы зерноуборочного комбайна // Известия нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2012. № 3. С. 175–178. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=17954643 (дата обращения: 19.08.2022).
5. Царев Ю. А., Трасковский С. С. Методика определения диапазонов регулирования параметров настройки зерноуборочных комбайнов // Вестник Донского государственного технического университета. 2009. Т. 9, № 4. С. 206–211. URL: https://www.vestnik-donstu.ru/jour/article/view/1194/1186 (дата обращения: 19.08.2022).
6. Царев Ю. А., Джигарханов Д. Г. Автоматизация системы настройки технологического процесса зерноуборочного комбайна // Тракторы и сельхозмашины. 2009. № 12. C. 29–31. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13007075 (дата обращения: 19.08.2022).
7. Weed Detecting Robot in Sugarcane Fields Using Fuzzy Real Time Classifier / M. Sujaritha [et al.] // Computers and Electronics in Agriculture. 2017. Vol. 134. P. 160–171. doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.01.008
8. Modelling Fuzzy Combination of Remote Sensing Vegetation Index for Durum Wheat Crop Analysis / T. Semeraro [et al.] // Computers and Electronics in Agriculture. 2019. Vol. 156. P. 684–692. doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.027
9. Turan I. D., Dengiz O., Ozkan B. Spatial Assessment and Mapping of Soil Quality Index for Desertification in the Semi-Arid Terrestrial Ecosystem Using MCDM in Interval Type-2 Fuzzy Environment [Электронный ресурс] // Computers and Electronics in Agriculture. 2019. Vol. 164. doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.104933
10. Prabakaran G., Vaithiyathan D., Ganesan M. Fuzzy Decision Support System for Improving the Crop Productivity and Efficient Use of Fertilizers // Computers and Electronics in Agriculture. 2018. Vol. 150. P. 88–97. doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.03.030
11. Dimitrov V., Borisova L., Nurutdinova I. Intelligent Support of Grain Harvester Technological Adjustment in the Field // Proceedings of the Third International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’18). IITI’18 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 875. Cham : Springer, 2019. P. 236–245. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01821-4_25
12. Design of Fuzzy Logic Control System Incorporating Human Expert Knowledge for Combine Harvester / M. Omid [et al.] // Expert Systems with Applications. 2010. Vol. 37, Issue 10. P. 7080–7085. doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.03.010
13. Fuzzy Control of the Cleaning Process on a Combine Harvester / G. Craessaerts [et al.] // Biosystems Engineering. 2010. Vol. 106, Issue 2. P. 103–111. doi: https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2009.12.012
14. Выбор стратегии в задаче корректировки регулировочных параметров комбайна / Л. В. Борисова [и др.] // Инженерные технологии и системы. 2020. Т. 30, № 1. С. 60–75. doi: https://doi.org/10.15507/2658-4123.030.202001.060-075
15. Borisova L. V., Nurutdinova I. N., Dimitrov V. P. Fuzzy Logic Inference of Technological Parameters of the Combine-Harvester // WSEAS Transaction on Systems. 2015. Vol. 14. P. 278–285. URL: https://wseas.org/multimedia/journals/systems/2015/a525802-095.pdf (дата обращения: 19.08.2022).
16. Borisova L., Dimitrov V., Nurutdinova I. Algorithm for Assessing Quality of Fuzzy Expert Information // Proceedings of IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS’2017) (September 27 – October 2 2017). Novi Sad, 2017. P. 319–322. URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/8110107/ (дата обращения: 19.08.2022).
17. Dimitrov V., Borisova L., Nurutdinova I. Development and Analysis of Fuzzy Expert Data for Technological Adjustment of a Grain Harvester Header [Электронный ресурс] // E3S Web Conf. XIII International Scientific and Practical Conference “State and Prospects for the Development of Agribusiness – INTERAGROMASH”. Vol. 175. 2020. URL: https://www.e3s-conferences.org/articles/
18. Димитров В. П., Борисова Л. В., Нурутдинова И. Н. Лингвистическое описание процесса технологической настройки сельхозагрегатов // Вестник Аграрной науки Дона. 2017. № 1–1. С. 65–79. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=29059989 (дата обращения: 19.08.2022).
19. Программная система для ввода экспертных знаний / В. П. Димитров [и др.] // Вестник Донского государственного технического университета. 2011. Т. 11, № 1. С. 83–90. URL: https://clck.ru/32gQdb (дата обращения: 19.08.2022).
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.
