基于振动-转矩耦合动态混沌特性的辣椒收获滚筒载荷识别方法

《PLOS One》：Load identification method for pepper harvesting drum based on dynamic chaotic characteristics of vibration-torque coupling

　　

为提高胡椒收获滚筒在复杂田间扰动下载荷状态识别的准确性、鲁棒性与可解释性，本研究提出一种基于振动-转矩耦合混沌动力学的载荷识别方法。振动信号反映滚筒的结构动态响应，而转矩信号反映作物-滚筒相互作用引起的载荷变化。通过建立二者的非线性耦合模型，所提方法能够捕捉比单信号或传统统计特征更具区分度的载荷敏感动态演化。本研究旨在获取可靠的滚筒载荷状态实时信息，以支持收获参数的自适应调节、提高作业稳定性并降低果实损伤。研究人员通过整合Lorenz模型与R?ssler模型构建了六维非线性耦合动力学系统，以振动与转矩交叉耦合非线性行为显式表征滚筒载荷演化；采用遗传算法与Gauss-Newton迭代相结合的混合框架进行参数识别，并提取最大Lyapunov指数以量化不同载荷条件下的轨迹发散程度，建立了基于混沌的、具有物理可解释性的载荷表征方案。基于中心复合设计（CCD）试验，确定最优作业参数为滚筒转速150 r/min、前进速度0.42 m/s。在此条件下，采摘率达99.05%，果实损伤率为2.35%，平均载荷识别准确率达90.47%。无载荷、轻载、正常载荷及过载状态的AUC值分别为0.992、0.981、1.000和0.947。对比实验验证了所提方法优于传统载荷识别方法，其在嵌入式硬件上的成功实施证明了该机载实时载荷识别的适用性。总体而言，该方法为胡椒收获滚筒载荷识别提供了鲁棒且物理可解释的解决方案，并支持胡椒收获机作业优化。

## 研究背景与问题

辣椒作为一种全球广泛种植的经济作物，机械化收获已成为提高采收效率的重要手段。在现有收获机械中，弹簧齿滚筒式辣椒收获机因具有较低的果实损伤率和较高的采摘效率而得到广泛应用。采收获过程中，弹簧齿滚筒与植株相互作用，通过刷刷作用使果实脱落并促进后续分离。作为关键部件，滚筒载荷直接影响整机作业性能。然而，田间条件下，植株构型、果实分布密度、喂入不均匀、植株倒伏及土壤激励振动等因素均会导致载荷快速波动、间歇性过载事件频发，进而降低收获效率、增加果实损伤并加速部件磨损。因此，在实际作业环境中实现可靠的滚筒载荷状态识别对稳定高效收获至关重要。

旋转机械的状态监测对于提高可靠性、减少停机时间及延长使用寿命具有重要意义。对于弹簧齿滚筒式辣椒收获机而言，准确识别滚筒载荷状态尤为关键，因为田间扰动直接影响收获质量、生产成本及作业稳定性。载荷状态信息还可支持在作物条件变化时自适应调节滚筒转速、前进速度等关键参数。尽管基于多源数据融合与机器学习的方法在旋转部件载荷识别中取得了进展，但现有方法在胡椒滚筒载荷识别方面仍存在明显局限：一是多数模型主要依赖统计特征或单一物理信号，缺乏对滚筒系统非线性动力学的显式表征；二是尽管多源数据融合被广泛采用，但常以简单特征拼接方式实现，忽视了振动与转矩之间的动态耦合关系；三是深度学习方法虽然能够自动学习表征，但高度依赖大规模标注数据集，而田间环境复杂、数据采集成本高，难以获取多样化条件下的充足样本。

为应对上述挑战，研究人员以弹簧齿式辣椒收获机滚筒载荷识别为研究目标，开发了整合多源振动与转矩信息、强调机理一致性与工程适用性的整体研究框架。

## 关键技术方法

研究人员依托专用收获试验平台，在代表性作业条件下采集多源信号，表征滚筒载荷变化诱导的动态响应差异。研究采用中心复合设计（CCD）系统组织作业参数组合，构建了六维振动-转矩耦合Lorenz-R?ssler混沌模型；采用遗传算法（GA）与Gauss-Newton迭代混合优化策略进行模型参数识别；提取最大Lyapunov指数作为载荷敏感混沌特征；利用一对一多类支持向量机（SVM）进行载荷状态分类，并基于Raspberry Pi 4B嵌入式平台验证机载实时识别能力。

## 研究结果

**单因素与CCD实验结果**：单因素试验表明，随滚筒转速增加，损伤率从1.66%升至8.10%，采摘率先升后降，在160 r/min时达最大值99.52%；前进速度试验中，损伤率在0.42 m/s时最低（2.16%），采摘率随速度增加而降低。CCD实验进一步揭示两因素交互效应，回归模型极显著（P^<0.0001）。基于响应曲面分析，确定满足采摘率Y≥98.5%、损伤率S≤3.5%的可行作业区域，并经多目标优化得到最优参数组合：前进速度0.42 m/s、滚筒转速150 r/min，验证试验平均采摘率99.05%、损伤率2.35%。

**载荷定义与数据集标注**：基于最优参数，按喂入速率W将滚筒载荷分为四类：无载荷（W=0 kg/s）、轻载（01.92 kg/s），以此作为评估最大Lyapunov指数区分能力的真值标签。

**状态空间重构与参数识别结果**：通过时延嵌入重构六维状态变量（振动速度特性x₁、振动位移梯度x₂、振动能耗散x₃、转矩变化率x₄、平均转矩水平x₅、转矩波动幅值x₆）。遗传算法经15代收敛，RMSE为182.74，为Gauss-Newton局部精化提供高质量初值。参数反演后模型输出与重构轨迹主要动态演化趋势吻合，验证了参数识别程序的鲁棒性与可靠性。

**相图与Lyapunov特征表征**：从无载荷到加载状态的时域振动与转矩信号呈现明显不同的动态模式；四种载荷条件下最大Lyapunov指数分布具有可区分区间，确认该混沌特征含有效载荷状态信息，但由于非线性振动-转矩耦合、随机喂入及田间扰动，指数并非随载荷水平严格单调变化，故作为分类器输入而非固定阈值用于实时识别。

**载荷识别结果与多类策略分析**：混淆矩阵显示平均识别准确率90.47%，最大Lyapunov指数与多类SVM组合有效区分四种载荷状态，多数样本正确分类，误分主要集中于载荷特征相近类别。ROC-AUC结果表明，无载荷、轻载、正常载荷、过载的AUC值分别为0.992、0.981、1.000、0.947，证明基于Lyapunov指数的混沌特征可实现可靠的实时载荷识别，其中正常载荷与无载荷接近完美判别，过载与相邻状态存在部分特征重叠但仍在可接受范围内。

**模型对比**：与三种常规方法比较，所提方法在整体准确率（90.47%）、精确率（89.85%）、召回率（91.12%）、F1分数（90.48%）及AUC（0.992）等关键指标上均表现最优。该优势归因于GA-Gauss-Newton混合优化获得的稳定参数估计，使重构振动-转矩动力学表征更准确，提取的Lyapunov特征区分度更高。

**嵌入式实现**：基于Raspberry Pi 4B的机载实时系统成功实现信号采集与载荷识别，验证了该方法在实际农机作业环境中的工程应用潜力。

## 讨论总结

研究人员从模型构建与验证、与传统方法比较优势、工程应用价值、模型局限性及未来研究方向五个方面展开讨论。

在模型构建与验证方面，双混沌框架将混沌理论与非线性动力学建模相结合，建立了能够表征胡椒收获滚筒复杂作业行为的数学表述。滚筒振动与转矩信号作为输入变量，通过相空间重构与Lyapunov指数分析提取载荷敏感混沌特征。实测数据验证表明，该模型能有效捕捉载荷变化的细微动力学差异，如从轻载到重载过渡时最大Lyapunov指数呈现先增后降的特征趋势，与从稳定运动到混沌再至新稳定态的物理演化一致。

与传统方法相比，双混沌非线性动力学模型具有显著优势。传统方法常假设系统处于线性或简单非线性状态，难以准确描述复杂工况下滚筒的动态特性；深度学习方法虽能自动学习复杂特征表征，但依赖充足训练样本，在小样本、高变异性田间条件下易过拟合、泛化受限。所提方法从振动-转矩耦合混沌模型提取最大Lyapunov指数作为载荷敏感特征，既保持了对载荷变化与动态响应关系的清晰机理解释，又能在小样本条件下实现准确识别，弥补了传统方法的不足。

工程应用价值方面，该框架可支持在线载荷识别与作业参数自适应调节（如喂入量调节、驱动功率适配），提高效率、降低能耗；还可为早期故障预警提供途径，通过连续监测载荷相关动力学特征提前识别轴承磨损、齿轮啮合不良等潜在问题。Raspberry Pi 4B上的成功实施验证了机载实时信号采集与载荷识别的可行性。

局限性方面：一是试验主要在专用平台控制或类田间条件下进行，实际收获中不确定农业扰动（植株构型与果实分布密度变化、喂入不均、植株倒伏、果实成熟度与含水率变化、土壤激励振动、杂质混入等）可能导致模型参数时变、识别精度下降，不同品种、种植密度、土壤条件及长期连续田间作业的泛化能力有待进一步验证；二是Lorenz-R?ssler耦合模型涉及非线性耦合、数值积分、参数估计及Lyapunov指数计算，计算复杂度高于简单统计特征方法，尽管机载实时识别已验证可行，但高频信号处理及更严格低延迟控制应用仍需模型简化、优化数值积分、滑窗更新及轻量化边缘计算实现；三是方法依赖转矩与振动传感器的准确性和可靠性，过载状态相对较低的AUC表明扰动高载荷条件下的边界判别仍是主要限制，传感器噪声、安装误差、不均匀喂入、作物密度变化及土壤激励振动等因素可能影响实时性能；四是对比实验主要涉及几种常规方法，未来需纳入更先进的深度学习及混合物理信息模型进行更充分比较，且机载实验在特定测试环境中验证，大面积实际田间收获中的长期稳定性与可迁移性有待验证。

未来研究方向包括：探索自适应参数更新与双混沌模型-循环架构混合框架，在保持物理可解释性的同时提高适应性，并与LSTM、CNN、Transformer及混合物理信息模型统一评估；开发降阶或简化非线性耦合模型表示，降低计算成本；扩展振动-转矩耦合至温度、声信号、电机电流等多源传感及作业参数融合；在不同辣椒品种、种植密度、植株构型、果实成熟度、含水率、土壤条件及扰动场景下验证鲁棒性与泛化能力，并将框架扩展至其他农业旋转滚筒设备。

## 研究结论

本研究提出了基于振动-转矩耦合混沌动力学的胡椒收获滚筒载荷状态识别方法，将振动与转矩信号整合至六维非线性耦合框架中，为复杂收获扰动下的滚筒载荷监测提供了物理可解释的途径。该框架通过振动与转矩的非线性耦合演化表征滚筒载荷，将农业载荷识别从经验特征分类拓展至机理一致的动力学建模；结合多类SVM分类器，Lyapunov指数特征的平均识别准确率达90.47%，无载荷、轻载、正常载荷及过载状态的AUC值分别为0.992、0.981、1.000和0.947。优化作业参数为滚筒转速150 r/min、前进速度0.42 m/s，采摘率达99.05%，果实损伤率为2.35%。对比实验与嵌入式实现确认了所提框架的工程可行性。尽管如此，过载边界判别仍需改进，计算复杂度可能约束更严格的低延迟应用，在更广作物品种、种植密度、田间扰动及其他农业旋转滚筒设备上的可迁移性尚需系统验证。