DOI: https://doi.org/10.32515/2414-3820.2025.55.31-42
Оцінка продуктивності комбайна з використанням гібридної моделі та поверхонь відгуку
Про авторів
Заєць Максим Леонідович , доцент, кандидат технічних наук, доцент кафедри агроінженерії та технічного сервісу, Поліський національний університет, м. Житомир, Україна, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2290-1892, e-mail: Mzaec81@gmail.com
Климчук Анатолій Миколайович, викладач, Житомирський автомобільно-дорожній фаховий коледж Національного транспортного університету, м. Житомир, Україна, ORCID: https://orcid.org/0000-0004-5090-4562, e-mail: klimchukanatoly@gmail.com
Анотація
Автоматизоване управління системами збору врожаю здатне суттєво підвищити ефективність сільськогосподарських процесів і зменшити втрати вирощуваної продукції. Моделювання та удосконалення роботи комбайна сприяють збільшенню його загальної продуктивності. Використання методів машинного навчання відкриває можливості для точного прогнозування максимальної ефективності роботи машини.
У цьому дослідженні представлено модель роботи комбайна, яка створена за допомогою радіальної базисної функції (RBF) та гібридного методу машинного навчання – адаптивної нейро-нечіткої системи висновків (ANFIS), що дозволяє передбачати різні параметри комбайна для досягнення оптимальної продуктивності. Крім того, методологія поверхні відгуку (RSM) застосовується для оптимізації моделей. Порівняльний аналіз свідчить, що ANFIS показує кращі результати порівняно з RBF.
Ключові слова
комбайн, гібридне машинне навчання, методологія поверхні відгуку, штучний інтелект, радіальна базисна функція
Повний текст:
PDF
References
1. Efektyvnyi obmolot zmishanykh posiviv zernovykh ta zernobobovykh kultur na zernofurazh. (2014). Kyiv: DBNU «Ahrotekh” [in Ukraine].
2. Sysolin, P.V., Rybak, T.I., & Salo, V.M. (2002). Silskohospodarski mashyny: teoretychni osnovy, konstruktsiia, proektuvannia. Knyha 2. Kiyv: Urozhai [in Ukraine].
3. Sysolin P.V., Salo V.M., Kropivnyi V.M. (2001). Silskohospodarski mashyny: teoretychni osnovy, konstruktsiia, proektuvannia. K.: Urozhai, 384 s. [in Ukraine].
4. Khailis H.A. Konovaliuk D.M. (1991). Rozrakhunok robochykh orhaniv zbyralnykh mashyn: Navch. posibnyk. K.: NMK VO, 199 s. [in Ukraine].
5. Maertens, K., M. Reyniers, and J. De Baerdemaeker, ( 2001). Design of a Dynamic Grain Flow Model for a Combine Harvester.
6. Spengler, A., S. Mehne, and A. Feiffer. Combine harvesting at large scale enterprises in Europe. in Electronic
7. Proceedings of the International Conference on Crop Harvesting and Processing, Louisville, Ky. 2003. [in English].
8. Maertens, K. and J. De Baerdemaeker, (2004). Design of a virtual combine harvester. Mathematics and Computers in Simulation, 65(1–2): p. 49–57. [in English].
9. Maertens, K. (2004). Data-driven techniques for the on-the-go evaluation of separation processes in combine harvesters., Ph. D. Thesis. Department of Agro-Engineering and Economics, Katholieke Universiteit Leuven. [in English].
10. Leuven, Belgium. Hemmat, A., V. I. Adamchuk and P. Jasa. (2008). Use of an instrumented disc coulter for mapping soil mechanical resistance. Soil & Tillage Research, 98: 150–163. [in English].
11. Fallahi, S. and M. H. Raoufat, (2008). Row-crop planter attachments in a conservation tillage system: A comparative study. Soil & Tillage Research, 98: 27–34. [in English].
12. Karayel, D. (2009). Performance of a modified precision vacuum seeder for no-till sowing of maize and soybean. Soil & Tillage Research, 104: 121–125. [in English].
13. Soyguder, S. (2011). Intelligent system based on wavelet decomposition and neural network for predicting of fan speed for energy saving in HVAC system. Energy and Buildings, 43(4): p. 814–822. [in English].
14. Chen, X.-t. and L.-h. Zhang. (2014). High-quality voice conversion system based on GMM statistical parameters and RBF neural network. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications, 21(5): p. 68–75. [in English].
15. Craessaerts, G., et al. (2007). A genetic input selection methodology for identification of the cleaning process on a combine harvester, Part II: Selection of relevant input variables for identification of material other than grain (MOG) content in the grain bin. Biosystems Engineering, 98(3): p. 297–303. [in English].
16. Maertens, K. and J. De Baerdemaeker. (2004). Design of a virtual combine harvester. Mathematics and Computers in Simulation, 65(1): p. 49–57. [in English].
17. Zhao, Z., et al., Grain separation loss monitoring system in combine harvester. Computers and electronics in agriculture, 2011. 76(2): p. 183–188. [in English].
18. Mirzazadeh, A., et al. (2012). Intelligent modeling of material separation in combine harvester’s thresher by ANN. International Journal of Agriculture and Crop Sciences, 4(23): p. 1767–1777. [in English].
19. Maertens, K., et al., PH-Power and Machinery: An Analytical Grain Flow Model for a Combine Harvester, Part I: Design of the Model. Journal of agricultural engineering research, 2001. 79(1): p. 55–63. [in English].
20. Maertens, K., et al., PA-Precision Agriculture: An Analytical Grain Flow Model for a Combine Harvester, Part II: Analysis and Application of the Model. Journal of agricultural engineering research, 2001. 79(2): p. 187–193. [in English].
21. Miu, P.I., & Kutzbach, H.-D. (2008). Modeling and simulation of grain threshing and separation in threshing units - Part I. Computers and Electronics in Agriculture, 60(1): p. 96–104. [in English].
22. Combines. John Deere: website. URL: https://www.deere.ua/ru/zernouborochnыe-kombainы/seryia-s/s760/ [in Ukraine].
Пристатейна бібліографія
1. Ефективний обмолот змішаних посівів зернових та зернобобових культур на зернофураж. Київ : ДБНУ «Агротех”, 2014. 252 с.
2. Сисолін П.В., Рибак Т.І., Сало В.М. Сільськогосподарські машини: теоретичні основи, конструкція, проектування. Книга 2. Київ : Урожай, 2002. 364 с.
3. Сисолін П.В., Сало В.М., Кропівний В.М. Сільськогосподарські машини: теоретичні основи, конструкція, проектування. Київ : Урожай, 2001. 384 с.
4. Хайліс Г.А. Коновалюк Д.М. Розрахунок робочих органів збиральних машин: навч. посіб. Київ : НМК ВО, 1991. 199 с.
5. Maertens, K., M. Reyniers, and J. De Baerdemaeker, Design of a Dynamic Grain Flow Model for a Combine Harvester. 2001.
6. Spengler, A., S. Mehne, and A. Feiffer. Combine harvesting at large scale enterprises in Europe. in Electronic
7. Proceedings of the International Conference on Crop Harvesting and Processing, Louisville, Ky. 2003.
8. Maertens, K. and J. De Baerdemaeker, Design of a virtual combine harvester. Mathematics and Computers in Simulation, 2004. 65(1–2): p. 49–57.
9. Maertens, K., Data-driven techniques for the on-the-go evaluation of separation processes in combine harvesters. 2004, Ph. D. Thesis. Department of Agro-Engineering and Economics, Katholieke Universiteit Leuven,
10. Leuven, Belgium.Hemmat, A., V. I. Adamchuk and P. Jasa, 2008. Use of an instrumented disc coulter for mapping soil mechanical resistance. Soil & Tillage Research, 98: 150–163.
11. Fallahi, S. and M. H. Raoufat, 2008. Row-crop planter attachments in a conservation tillage system: A comparative study. Soil & Tillage Research, 98: 27–34.
12. Karayel, D., 2009. Performance of a modified precision vacuum seeder for no-till sowing of maize and soybean. Soil & Tillage Research, 104: 121–125.
13. Soyguder, S., Intelligent system based on wavelet decomposition and neural network for predicting of fan speed for energy saving in HVAC system. Energy and Buildings, 2011. 43(4): p. 814–822.
14. Chen, X.-t. and L.-h. Zhang, High-quality voice conversion system based on GMM statistical parameters and RBF neural network. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications, 2014. 21(5): p. 68–75.
15. Craessaerts, G., et al., A genetic input selection methodology for identification of the cleaning process on a combine harvester, Part II: Selection of relevant input variables for identification of material other than grain (MOG) content in the grain bin. Biosystems Engineering, 2007. 98(3): p. 297–303.
16. Maertens, K. and J. De Baerdemaeker, Design of a virtual combine harvester. Mathematics and Computers in Simulation, 2004. 65(1): p. 49–57.
17. Zhao, Z., et al., Grain separation loss monitoring system in combine harvester. Computers and electronics in agriculture, 2011. 76(2): p. 183–188.
18. Mirzazadeh, A., et al., Intelligent modeling of material separation in combine harvester’s thresher by ANN. International Journal of Agriculture and Crop Sciences, 2012. 4(23): p. 1767–1777.
19. Maertens, K., et al., PH-Power and Machinery: An Analytical Grain Flow Model for a Combine Harvester, Part I: Design of the Model. Journal of agricultural engineering research, 2001. 79(1): p. 55–63.
20. Maertens, K., et al., PA-Precision Agriculture: An Analytical Grain Flow Model for a Combine Harvester, Part II: Analysis and Application of the Model. Journal of agricultural engineering research, 2001. 79(2): p. 187–193.
21. Miu, P.I. and H.-D. Kutzbach, Modeling and simulation of grain threshing and separation in threshing units - Part I. Computers and Electronics in Agriculture, 2008. 60(1): p. 96–104.
22. Комбайни. John Deere: веб-сайт. URL : https://www.deere.ua/ru/зерноуборочные-комбайны/серия-s/s760/ (дата звернення: 01.06.2025).
Copyright (c) 2025 М. Л. Заєць, А. М. Климчук
Оцінка продуктивності комбайна з використанням гібридної моделі та поверхонь відгуку
Про авторів
Заєць Максим Леонідович , доцент, кандидат технічних наук, доцент кафедри агроінженерії та технічного сервісу, Поліський національний університет, м. Житомир, Україна, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2290-1892, e-mail: Mzaec81@gmail.com
Климчук Анатолій Миколайович, викладач, Житомирський автомобільно-дорожній фаховий коледж Національного транспортного університету, м. Житомир, Україна, ORCID: https://orcid.org/0000-0004-5090-4562, e-mail: klimchukanatoly@gmail.com
Анотація
Ключові слова
Повний текст:
PDFReferences
1. Efektyvnyi obmolot zmishanykh posiviv zernovykh ta zernobobovykh kultur na zernofurazh. (2014). Kyiv: DBNU «Ahrotekh” [in Ukraine].
2. Sysolin, P.V., Rybak, T.I., & Salo, V.M. (2002). Silskohospodarski mashyny: teoretychni osnovy, konstruktsiia, proektuvannia. Knyha 2. Kiyv: Urozhai [in Ukraine].
3. Sysolin P.V., Salo V.M., Kropivnyi V.M. (2001). Silskohospodarski mashyny: teoretychni osnovy, konstruktsiia, proektuvannia. K.: Urozhai, 384 s. [in Ukraine].
4. Khailis H.A. Konovaliuk D.M. (1991). Rozrakhunok robochykh orhaniv zbyralnykh mashyn: Navch. posibnyk. K.: NMK VO, 199 s. [in Ukraine].
5. Maertens, K., M. Reyniers, and J. De Baerdemaeker, ( 2001). Design of a Dynamic Grain Flow Model for a Combine Harvester.
6. Spengler, A., S. Mehne, and A. Feiffer. Combine harvesting at large scale enterprises in Europe. in Electronic
7. Proceedings of the International Conference on Crop Harvesting and Processing, Louisville, Ky. 2003. [in English].
8. Maertens, K. and J. De Baerdemaeker, (2004). Design of a virtual combine harvester. Mathematics and Computers in Simulation, 65(1–2): p. 49–57. [in English].
9. Maertens, K. (2004). Data-driven techniques for the on-the-go evaluation of separation processes in combine harvesters., Ph. D. Thesis. Department of Agro-Engineering and Economics, Katholieke Universiteit Leuven. [in English].
10. Leuven, Belgium. Hemmat, A., V. I. Adamchuk and P. Jasa. (2008). Use of an instrumented disc coulter for mapping soil mechanical resistance. Soil & Tillage Research, 98: 150–163. [in English].
11. Fallahi, S. and M. H. Raoufat, (2008). Row-crop planter attachments in a conservation tillage system: A comparative study. Soil & Tillage Research, 98: 27–34. [in English].
12. Karayel, D. (2009). Performance of a modified precision vacuum seeder for no-till sowing of maize and soybean. Soil & Tillage Research, 104: 121–125. [in English].
13. Soyguder, S. (2011). Intelligent system based on wavelet decomposition and neural network for predicting of fan speed for energy saving in HVAC system. Energy and Buildings, 43(4): p. 814–822. [in English].
14. Chen, X.-t. and L.-h. Zhang. (2014). High-quality voice conversion system based on GMM statistical parameters and RBF neural network. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications, 21(5): p. 68–75. [in English].
15. Craessaerts, G., et al. (2007). A genetic input selection methodology for identification of the cleaning process on a combine harvester, Part II: Selection of relevant input variables for identification of material other than grain (MOG) content in the grain bin. Biosystems Engineering, 98(3): p. 297–303. [in English].
16. Maertens, K. and J. De Baerdemaeker. (2004). Design of a virtual combine harvester. Mathematics and Computers in Simulation, 65(1): p. 49–57. [in English].
17. Zhao, Z., et al., Grain separation loss monitoring system in combine harvester. Computers and electronics in agriculture, 2011. 76(2): p. 183–188. [in English].
18. Mirzazadeh, A., et al. (2012). Intelligent modeling of material separation in combine harvester’s thresher by ANN. International Journal of Agriculture and Crop Sciences, 4(23): p. 1767–1777. [in English].
19. Maertens, K., et al., PH-Power and Machinery: An Analytical Grain Flow Model for a Combine Harvester, Part I: Design of the Model. Journal of agricultural engineering research, 2001. 79(1): p. 55–63. [in English].
20. Maertens, K., et al., PA-Precision Agriculture: An Analytical Grain Flow Model for a Combine Harvester, Part II: Analysis and Application of the Model. Journal of agricultural engineering research, 2001. 79(2): p. 187–193. [in English].
21. Miu, P.I., & Kutzbach, H.-D. (2008). Modeling and simulation of grain threshing and separation in threshing units - Part I. Computers and Electronics in Agriculture, 60(1): p. 96–104. [in English].
22. Combines. John Deere: website. URL: https://www.deere.ua/ru/zernouborochnыe-kombainы/seryia-s/s760/ [in Ukraine].
Пристатейна бібліографія
1. Ефективний обмолот змішаних посівів зернових та зернобобових культур на зернофураж. Київ : ДБНУ «Агротех”, 2014. 252 с.
2. Сисолін П.В., Рибак Т.І., Сало В.М. Сільськогосподарські машини: теоретичні основи, конструкція, проектування. Книга 2. Київ : Урожай, 2002. 364 с.
3. Сисолін П.В., Сало В.М., Кропівний В.М. Сільськогосподарські машини: теоретичні основи, конструкція, проектування. Київ : Урожай, 2001. 384 с.
4. Хайліс Г.А. Коновалюк Д.М. Розрахунок робочих органів збиральних машин: навч. посіб. Київ : НМК ВО, 1991. 199 с.
5. Maertens, K., M. Reyniers, and J. De Baerdemaeker, Design of a Dynamic Grain Flow Model for a Combine Harvester. 2001.
6. Spengler, A., S. Mehne, and A. Feiffer. Combine harvesting at large scale enterprises in Europe. in Electronic
7. Proceedings of the International Conference on Crop Harvesting and Processing, Louisville, Ky. 2003.
8. Maertens, K. and J. De Baerdemaeker, Design of a virtual combine harvester. Mathematics and Computers in Simulation, 2004. 65(1–2): p. 49–57.
9. Maertens, K., Data-driven techniques for the on-the-go evaluation of separation processes in combine harvesters. 2004, Ph. D. Thesis. Department of Agro-Engineering and Economics, Katholieke Universiteit Leuven,
10. Leuven, Belgium.Hemmat, A., V. I. Adamchuk and P. Jasa, 2008. Use of an instrumented disc coulter for mapping soil mechanical resistance. Soil & Tillage Research, 98: 150–163.
11. Fallahi, S. and M. H. Raoufat, 2008. Row-crop planter attachments in a conservation tillage system: A comparative study. Soil & Tillage Research, 98: 27–34.
12. Karayel, D., 2009. Performance of a modified precision vacuum seeder for no-till sowing of maize and soybean. Soil & Tillage Research, 104: 121–125.
13. Soyguder, S., Intelligent system based on wavelet decomposition and neural network for predicting of fan speed for energy saving in HVAC system. Energy and Buildings, 2011. 43(4): p. 814–822.
14. Chen, X.-t. and L.-h. Zhang, High-quality voice conversion system based on GMM statistical parameters and RBF neural network. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications, 2014. 21(5): p. 68–75.
15. Craessaerts, G., et al., A genetic input selection methodology for identification of the cleaning process on a combine harvester, Part II: Selection of relevant input variables for identification of material other than grain (MOG) content in the grain bin. Biosystems Engineering, 2007. 98(3): p. 297–303.
16. Maertens, K. and J. De Baerdemaeker, Design of a virtual combine harvester. Mathematics and Computers in Simulation, 2004. 65(1): p. 49–57.
17. Zhao, Z., et al., Grain separation loss monitoring system in combine harvester. Computers and electronics in agriculture, 2011. 76(2): p. 183–188.
18. Mirzazadeh, A., et al., Intelligent modeling of material separation in combine harvester’s thresher by ANN. International Journal of Agriculture and Crop Sciences, 2012. 4(23): p. 1767–1777.
19. Maertens, K., et al., PH-Power and Machinery: An Analytical Grain Flow Model for a Combine Harvester, Part I: Design of the Model. Journal of agricultural engineering research, 2001. 79(1): p. 55–63.
20. Maertens, K., et al., PA-Precision Agriculture: An Analytical Grain Flow Model for a Combine Harvester, Part II: Analysis and Application of the Model. Journal of agricultural engineering research, 2001. 79(2): p. 187–193.
21. Miu, P.I. and H.-D. Kutzbach, Modeling and simulation of grain threshing and separation in threshing units - Part I. Computers and Electronics in Agriculture, 2008. 60(1): p. 96–104.
22. Комбайни. John Deere: веб-сайт. URL : https://www.deere.ua/ru/зерноуборочные-комбайны/серия-s/s760/ (дата звернення: 01.06.2025).