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2025 , Vol. 7 >Issue 3: 210 - 223

DOI: https://doi.org/10.12133/j.smartag.SA202501020

Intelligent Equipment and Systems

Design and Test of Rotary Envelope Combing-Type Tobacco Leaf Harvesting Mechanism

  • WANG Xiaohan 1 ,
  • RAN Yunliang 2 ,
  • GE Chao 2 ,
  • GUO Ting 4 ,
  • LIU Yihao 1 ,
  • CHEN Du , 3 ,
  • WANG Shumao 1
Expand
  • 1. College of Engineering, China Agriculture University, Beijing 100083, China
  • 2. Henan Agriculture Pioneer Technology Co. , Ltd. , Zhengzhou 450002, China
  • 3. Beijing Key Laboratory for Optimized Design of Modern Agricultural Equipment, Beijing 100083, China
  • 4. Chenzhou Branch of Hunan Tobacco Company, Chenzhou 423000, China
CHEN Du, E-mail:

WANG Xiaohan, E-mail:

Received date: 2025-01-18

  Online published: 2025-04-24

Supported by

National Key Research and Development Program of China(NK2024YFD2000503)

The Fundamental Research Funds for the Central Universities(2024AC047)

Tobacco Agricultural Machinery Research, Development and Application Field of Science and Technology Project Key R & D Project of China Tobacco Corporation(110202301017)

Copyright

copyright©2025 by the authors
Fold

Abstract

[Objective] China is a big tobacco producer in the world, where tobacco significantly contributes to the national economy. Among all production stages, the leaf harvesting process requires the most labor. Currently, tobacco leaf harvesting in China remains predominantly manual, characterized by low mechanization, high labor demand, a limited harvesting window, and high labor intensity. With the advancement of agricultural modernization, mechanized tobacco leaf harvesting has become increasingly essential. However, existing tobacco harvesters are oversized and cause substantial leaf damage, making them unsuitable for China's conditions. To address this, a rotary envelope combing-type harvesting mechanism is proposed to minimize leaf damage and loss during harvesting. [Methods] A tobacco plant model was developed based on morphological characteristics and assessed the mechanical properties of tobacco leaves using a digital push-pull force gauge to measure tensile and bending characteristics. Force measurements for leaf separation in various directions revealed minimal force requirements when separating leaves from top to bottom. Based on these findings, a rotary envelope comb-type harvesting mechanism was designed, featuring both a transmission mechanism and a picking wheel. During operation, the picking wheel rotates around the tobacco stem, employing inertial combing from top to bottom for efficient leaf separation. Analysis of interactions between the picking mechanism and tobacco leaves identified combing speed as the parameter with greatest impact on picking efficiency. The mechanism's structural parameters affecting the picking wheel's movement trajectory were examined, and an improved particle swarm optimization algorithm was applied using MATLAB to refine these parameters. Additionally, Abaqus finite element simulation software was utilized to optimize the wheel structure's mechanical combing process. Dynamic simulation tests using Adams software modeled the mechanism's process of enveloping the tobacco stem and separating leaves, validating suction efficiency and determining optimal envelope range and speed parameters at various traveling speeds. To evaluate the picking effect and effectiveness of the tobacco leaf picking mechanism designed in this study, a field experiment was conducted in Sanxiang town, Yiyang county, Henan province. The performance of the harvesting mechanism was analyzed based on two critical evaluation criteria: the rate of tobacco leaf damage and the leakage rate. [Results and Discussions] By optimizing the mechanism's structural parameters using MATLAB, horizontal movement was reduced by 50.66%, and the movement trajectory was aligned vertically with the tobacco leaves, significantly reducing the risk of collision during the picking process. Finite element analysis identified the diameter of the picking rod as the key structural parameter influencing picking performance. Following extensive simulations, the optimal picking rod diameter was determined to be 15 mm, offering an ideal balance between structural strength and functional performance. The optimal envelope circle diameter for the mechanism was established at 70 mm. Aluminum alloy was selected as the material for the picking rod due to its lightweight nature, high strength-to-weight ratio, and excellent corrosion resistance. Dynamics analysis further revealed that the combing speed should not exceed 2.5 m/s to minimize leaf damage. The ideal rotational speed range for the picking mechanism was determined to be between 120 and 210 r/min, balancing operational efficiency with leaf preservation. These findings provide crucial guidance for refining the design and enhancing the practical performance of the picking mechanism. Field tests confirmed that the mechanism significantly improved operational performance, achieving a leakage rate below 7% and a damage rate below 10%, meeting the requirements for efficient tobacco picking. It was observed that excessive leaf leakage primarily occurred when leaves were steeply inclined, which hindered effective stem envelopment by the harvesting mechanism. Consequently, the mechanism proved particularly effective for picking centrally positioned leaves, while drooping leaves resulted in higher leakage and damage rates. The primary cause of leaf damage was found to be mechanical contact between the harvesting mechanism and the leaves during operation. Notably, while increasing striking speed reduced leakage, it simultaneously led to a higher damage rate. Compared to the existing harvesting mechanism, this newly developed mechanism is more compact and supports layered leaf picking, making it especially well-suited for integration into small- and medium-sized harvesting machinery. [Conclusions] This study presents an effective and practical solution for tobacco leaf harvesting mechanization, specifically addressing the critical challenges of leaf damage and leakage. The proposed solution not only improves harvesting quality but also features a significantly simplified mechanical structure. By combining innovative technology with optimized design, this approach minimizes impact on delicate leaves, reduces leakage, and ensures higher yields with minimal human intervention. Analysis and testing demonstrate this mechanized solution's potential to significantly reduce production losses, offering both economic and operational benefits for the tobacco industry.

Key words： tobacco leaf harvest; combing harvest; harvest loss; mechanism design; rotary envelope combing-type mechanism

Cite this article

WANG Xiaohan , RAN Yunliang , GE Chao , GUO Ting , LIU Yihao , CHEN Du , WANG Shumao . Design and Test of Rotary Envelope Combing-Type Tobacco Leaf Harvesting Mechanism[J]. Smart Agriculture, 2025 , 7(3) : 210 -223 . DOI: 10.12133/j.smartag.SA202501020

0 引 言

中国是世界烟叶生产大国，烟叶在国民经济中占有重要地位［1］。然而，近年来烟叶产业面临严峻挑战，农村劳动力短缺问题日益突出，导致烟草种植面积呈下降趋势。根据国家统计局数据显示，至2023年烟草播种面积降至108.4 万公顷，产量为229.7万吨。在烟叶生产过程中，采收环节最为关键且最需人力［2］。目前中国烟叶采收仍以人工为主，不仅机械化水平低、劳动力需求大［3, 4］，而且烟叶采收时间紧［5］、劳动强度大［6］。国外现有烟叶采收机机体较大，对叶片损伤严重，难以适用于国内烟草碎片化、大坡度、密集化种植模式的需求。鉴于现代农业机械化发展的必然趋势，研发适应国内烟草种植特点的高效、灵活、低损的烟叶采收机构及整机装备，对改善中国烟叶生产现状具有重要意义。
国外烟叶机械化采收起步较早，但相关文献却很少。Cox［7］设计了一种梳齿式采收机构，利用采摘杆沿烟杆自上而下刷落烟叶，有助于减少采收过程中的烟叶损伤。Balthes［8］设计了一种辊筒式采收机构，通过一对倾斜的辊筒夹住烟杆，分别朝相反方向旋转从而分离烟叶。Rosenkoetter［9］设计了一种链孔式采收机构，通过链板自上而下刷落烟叶，缺点在于无法实现分层采收，通常用于整株采收的烟叶。意大利Decloet公司在1979年研制出世界上第一台全自动烟叶收割机，采用旋转拍打的采收方式，是当前国外主流的采收方式，虽然相比人工采收效率高，但对叶片损伤较大［1］。为改善烟叶的采收效果，于洁等［10］和李阳等［11］对旋转拍打式烟叶采收机采收参数进行了系统研究，发现采收刀硬度、转速、安装角度是影响烟叶采收质量的关键因素。尽管国内其他研究者也针对旋转拍打式采收方式进行了多项研究［12-14］，但烟叶叶片损伤大的问题未能得到根本解决。
由于旋转拍打式烟叶采收机存在破损率高，漏采率高等问题，国内外学者开展了多种新型采收方式的研究。王秀山等［15］设计了一种带有智能仿生采摘手的烟草收获机，孙福山等［16］设计了采用上下击打分离烟叶的星轮式采收机构，丁永前等［17］研发了通过包络烟杆后环切方式分离烟叶的采收机构，Sun［18］等提出了随机器前进进行烟叶分离的梳脱式采收机，测试验证中烟叶破损率为 9.99%，漏采概率为7.31%。这些研究工作在低损采收方面开展了理论分析、机构设计和测试验证，但在整机试验和集成应用方面仍需进一步深入研究。
针对传统烟叶采收机械采收存在损伤程度高的技术瓶颈，通过融合旋转轮盘包络烟杆与梳脱分离的复合作业机理，基于成熟期烟叶的生物力学特性，设计旋转包络梳脱式低损伤采收机构，为烟叶机械化采收提供实用的解决方案。选取中国烟草主产区（云南、福建）典型品种“云烟87”“K326”为研究对象，测定了烟叶的形态特征、生物力学参数等关键物理特性，构建了具有生物保真度的烟杆-烟叶多体动力学模型。基于实验数据，通过运动学建模与参数敏感性分析，建立了采收机构-植株系统动态耦合模型，优化了关键参数。采用Abaqus/Explicit开展有限元仿真，结合Adams多体动力学分析，揭示了梳脱速度与轮盘采摘杆直径对烟叶应力分布的影响规律并获得了最小损伤参数组合。最后，加工装配了样机并进行田间试验，以漏采率和损伤率为评价指标，验证了采收机构的可行性。

1 烟叶物理特性及作业要求

1.1　烟叶采收的农艺

中国烟草主要种植在云南贵州等丘陵山地［19-21］，该区域地形坡度较大，烟草种植密集，行间距约为1.1~1.3 m，植株间距为0.4~0.6 m，植株间叶片交错重叠，采收困难很大。烟叶具有分层成熟的特点，采收时需要自下而上、逐层采收，整株烟草往往需要经过6~9次采收，一次采收2~3片烟叶，同时需要保证烟杆与上层烟叶的完整性。烟叶叶片大、叶柄粗、叶片薄。在机械化采收过程中，破损是影响收获质量的主要因素，结合实地调研，当烟叶主脉折断或叶片缺失超过1/3时，叶片即判断为破损。

1.2　烟叶叶片和植株尺寸

本研究针对福建、云南等烟草主要生产区的品种开展了植株形态和尺寸参数的测量，为采收机构作业参数设计提供依据。分别于2023年6月2日—4日在福建南平武夷山市西郊村、2023年8月7日—8月9日在云南曲靖国际烟草品种园进行烟叶尺寸参数测量，测量烟草品种为云烟87和K326，测量工具包括卷尺、游标卡尺和量角器。在数据采集过程中，在福建研究区随机选取了10株云烟87共20片叶片进行数据测量，在云南研究区随机选取了6株云烟87共114片叶片和6株K326共120片叶片进行数据测量。植株形态尺寸参数测量过程如图1所示，测量的数据如表1和表2所示。
图 1 烟草植株形态尺寸参数测量

Fig.1 Measurement of tobacco plant size

表1 烟草植株尺寸参数

Table 1 Tobacco plant parameters

品种 高度/m 烟杆直径/mm 叶片数/片 最低叶片高度/mm 冠层直径/m
范围 平均值 标准差 范围 平均值 标准差 范围 平均值 标准差 范围 平均值 标准差 范围 平均值 标准差
平均值 1.13 35.6 18 174 1.1
云烟87（福建） 1.00~1.20 1.08 0.08 30.1~36.0 32.8 1.87 16~18 17 1.00 110~180 159 24.70 0.9~1.2 1.1 0.09
云烟87（云南） 1.20~1.30 1.27 0.05 30.4~39.2 35.9 1.81 18~20 19 1.86 150~200 177 18.63 0.9~1.2 1.1 0.14
K326（云南） 1.00~1.10 1.08 0.03 35.1~45.4 39.9 2.08 18~22 20 1.67 180~230 198 18.34 0.9~1.2 1.1 0.10
表2 烟叶叶片尺寸参数

Table 2 Characteristic parameters of tobacco leaves

品种 叶长/mm 叶宽/mm 叶柄直径/mm 叶倾角/° 叶厚/mm 叶间距/mm
横向 纵向
范围 平均值 标准差 范围 平均值 标准差 范围 平均值 标准差 范围 平均值 标准差 范围 平均值 标准差 范围 平均值 标准差 范围 平均值 标准差
平均值 749 269 22.2 13.7 44.8 0.4 50

云烟87

（福建）

 690~810 755 55.13 220~380 292 39.02 18.9~23.5 21.1 1.83 13.3~15.0 13.6 1.59 25~60 44.7 12.54 0.2~0.5 0.3 0.12 30~60 51 12.24

云烟87

（云南）

 620~890 733 59.54 180~360 272 40.91 18.7~26.8 23.6 1.91 11.7~17.1 14.2 1.17 25~60 45.4 11.61 0.3~0.6 0.5 0.11 40~80 55 10.73

K326

（云南）

 590~920 758 34.68 210~400 276 40.86 18.5~26.8 22.7 1.31 11~17.3 13.2 0.73 30~55 44.4 12.02 0.3~0.8 0.5 0.11 20~70 45 13.28
由测量结果可知云烟87的植株主干平均高度略高于K326，其他性状二者大致相同。烟杆整体形状接近圆柱体，最大直径为45.4 mm，纵向叶柄直径最大为17.3 mm，因此采收机构应至少需要包络直径60 mm的圆柱；最低叶片高度最小为110 mm，植株最高为1.3 m，因此机构采收范围应至少为0.11~1.30 m；最小叶间距为20 mm。为防止采收机构被卡住，其包络部分厚度应小于20 mm；最大叶间距为80 mm，平均叶片数为18片，烟叶分层采收单次一般需采收2~3片烟叶，因此采收机构的采收范围应不小于200 mm。烟叶平均叶倾角、叶长、叶宽和叶厚分别为44.8°、749 mm、269 mm和0.4 mm。为便于后续仿真分析，依据以上数据平均值在SolidWorks2021中建立烟草植株模型，如图2所示。
图2 烟草植株与植株三维模型

Fig. 2 Tobacco plant and the 3D model

1.3　烟叶力学特性试验

为了给后续采收机构的运动仿真提供关键数据支撑，对叶脉分别进行了拉伸与弯曲力学试验（如图3所示），进一步解析了叶脉的拉伸弹性模量和泊松比，确定了弯曲弹性模量和叶脉的临界断裂应力。
图 3 烟叶叶脉的力学特性试验

Fig.3 Mechanical property test of tobacco leaf veins

测量工具选取SH-500型数显推拉力计（量程0~500 N，精度0.1 N）。在进行拉伸试验时，选取烟叶中部长约100 mm的叶脉，对其进行拉伸直至叶脉断裂，记录拉伸断裂时的拉力，计算弹性模量与泊松比。进行弯曲试验时，取烟叶根部叶脉放置在测力计台架上，两支撑点间距为50 mm，使用测力计对烟叶叶脉中间位置施加压力，记录叶脉断裂时的最大压力与位移，计算弯曲断裂应力与弯曲弹性模量。拉伸弹性模量计算如公式（1）所示。
E = F × L A × Δ L
式中： E为拉伸弹性模量，MPa； F为拉伸力，N； L为叶脉长度，mm； A为叶脉横截面积，mm2； Δ L为叶脉伸长量，mm。
泊松比计算如公式（2）所示。
μ = ε 1 ε 2 = Δ d × L Δ L × d
式中： μ为泊松比； d为拉伸前叶脉直径，mm； Δ d为拉伸前后叶脉直径变化量，mm。
弯曲应力计算如公式（3）所示。
σ t = 3 P × l 2 b × h 2
式中： σ t为弯曲应力，MPa； P为弯曲力，N； l为叶脉跨度，mm； b为叶脉横向直径，mm； h为叶脉纵向直径，mm。
弯曲弹性模量计算如公式（4）所示。
E t = P × l 3 4 b × h 3 × γ
式中： E t为弯曲弹性模量，MPa； γ为弯曲挠度，mm。经计算，得到拉伸过程中平均拉伸弹性模量为29.78 MPa（25.65~34.23 MPa），平均泊松比为0.3 （0.19~0.41），断裂时平均弯曲应力为0.86 MPa（0.71~1.13 MPa），平均弯曲弹性模量为2.78 MPa（1.29~4.23 MPa）。

1.4　烟叶分离试验

为确定烟叶与植株在不同方向上的分离力，使用手持式测力计分别从自上而下、自下而上、侧向自烟叶根部处分离烟叶，如图4所示，记录烟叶分离所需的最大作用力。
图 4 烟叶分离试验

Fig. 4 Tobacco separation experiment

试验结果表明，烟杆与烟叶在不同方向上的分离力有较大差异。其中自上而下分离时所需的分离力为9.9~35.3 N，远小于其他方向上的分离力（侧向：46.8~82.8 N、自下而上：96.5~110.2 N）。因此，自上而下施力可以最有效地分离烟叶。

2 烟叶采收机构设计

根据烟草植株和叶片生长特点及物理特性，本研究设计了一种旋转包络式烟叶采收机构，通过梳脱分离方式，实现连续、高效、低损的烟叶采收。以下将分别从整机结构、采收原理、受力分析等方面进行阐述。

2.1　整机结构

烟叶采收机整体结构如图5a所示，包括车体、导流机构、采收机构、输送机构和收集筐。其中，导流机构在采收机构上方，用于限制烟杆位置，确保采收机构能够准确地包络烟杆。输送机构在采收机构下方，用于接收刷落的烟叶，并将其输送至车体两侧收集筐中。烟叶采收机构如图5b所示，主要包括传动机构和末端采收轮盘两个核心单元，其中，传动机构由背板、曲柄、摇杆等部件组成，其整体结构为曲柄连杆机构，由伺服电机驱动，带动末端采收轮盘上下运动以分离烟叶。
图5 烟叶采收机整体结构和旋转包络式采收机构

注：1.车体；2.收集筐；3.输送机构；4.采收机构；5.导流机构；6.烟草植株；7.背板；8.电机安装板；9.伺服电机；10.曲柄；11.上轮盘；12.横杆轴；13.下轮盘；14.霍尔开关；15.横杆；16.摇杆。

Fig. 5 Automatic tobacco picking machine and picking mechanism

采收轮盘包括上、下两个轮盘，它们不与外部动力相连接，均可自由转动。上、下两个轮盘与轮盘下方托盘上设置均有磁铁，用于保持下轮盘与横杆、上轮盘与下轮盘之间相对位置固定。轮盘下方托盘上设置有霍尔开关用于检测轮盘转动。在采收时，随着采收机行进，上轮盘在烟杆推动下转动，下轮盘保持静止，直至包络烟杆后，烟杆与下轮盘接触，上、下两个轮盘在烟杆带动下同步转动，随后霍尔开关发出信号，采收机构动作执行梳脱动作。自上而下分离烟叶所需的分离力最小，旋转包络梳脱式采收原理即是利用这一特性：采收轮盘包络住烟杆后击打烟叶根部，依靠自上而下的作用力分离烟叶，使烟叶从植株中分离。
由于采收轮盘可以自由转动，梳脱分离过程中，若轮盘与烟杆接触，采收轮只会在烟杆带动下被动旋转从而减小对烟杆的损伤。为确保采收轮能准确包络烟杆，采用导流机构限制烟杆位置，使其处于采收轮的包络范围内。

2.2　采收原理

采收机构作业过程如图6所示，主要包括旋转包络、触发梳脱和梳脱分离三个环节。
图 6 旋转梳脱包络式采收机构采收烟叶过程

Fig. 6 picking process of rotary comb enveloping picking mechanism

1）旋转包络。在采收时，随着采收机前进采收轮盘与烟杆接触，其中，上轮盘先与烟杆接触并在烟杆的带动下转动，而下轮盘在磁铁吸附下保持静止，直到将烟杆完全包络在内。如图6a和图6b所示。
2）触发梳脱。采收轮盘将烟杆完全包络后，上、下两个轮盘均在烟杆带动下转动，下轮盘下方安装有磁铁，当下轮盘转过约10°后，下轮盘上的磁铁位于霍尔开关正上方，霍尔开关触发，采收机构开始执行梳脱分离动作。如图6c和图6d所示。
3）梳脱分离。梳脱触发后，传动机构在电机驱动下向下梳脱烟叶，击打烟叶根部实现采收，梳脱完成后因上、下两轮盘均可自由转动，随着采收机行进轮盘自然张开，烟杆脱离轮盘。如图6e和图6f所示。

2.3　受力分析

采收过程中，采收机构力学模型如图7所示，电机作用于横杆，带动采收轮盘向下梳脱烟叶，依靠采收轮盘的冲击力使烟叶与植株分离，对该过程进行力学分析，图7中 F N为采收轮盘与烟叶表面的作用力，对烟叶产生冲击、碰撞的效果。在进行采收时， F N与烟杆的支持力 F T形成力偶，使烟叶与植株分离。
图7 旋转梳脱包络式采收机构采收力学模型

Fig. 7 Mechanical model of rotary comb enveloping picking mechanism

旋转梳脱包络式烟叶采收机构主要包括两部分，负责梳脱分离烟叶的传动机构和负责包络烟杆的末端采收轮盘。其中，传动机构为一曲柄摇杆机构，其机构简图如图8所示。在进行采收时，采收轮盘末端与烟叶接触受到的反作用力 F N '，电机转矩为M，作用在点B，方向与曲柄垂直此处横杆受力 F B = M / l 1，力 F B与横杆夹角满足公式（5）。
θ 3 = π - α + θ 2
图8 旋转梳脱包络式采收机构简图

注： l1为曲柄长度，mm； l2为横杆上曲柄连接点与摇杆连接点距离，mm； l3为横杆上摇杆连接点与横杆末端距离，mm； l4为摇杆长度，mm； l5为电机与摇杆安装点的间距；α为曲柄与水平面夹角；θ 1为AD与水平面夹角；θ 2为横杆与水平面夹角。点A处为电机，曲柄安装在电机上，点B处为横杆与曲柄连接点，点C为横杆与摇杆连接点，点D为摇杆在背板上的安装点，点E横杆末端采收轮盘的安装点。

Fig. 8 Schematic diagram of the rotary comb enveloping picking mechanism

在采收过程中，影响烟叶脱落的主要因素为采收轮盘与烟叶表面的作用力 F N。试验测得自上而下分离时烟叶-植株所需分离力 F r的范围在9.9~35.3 N，受烟叶成熟度影响较大，成熟度越高的烟叶，其烟叶-植株结合力越小，反之则越大。在实际采收时，分离烟叶主要依靠的是轮盘向下梳脱过程中产生的冲击载荷，假设在烟叶与轮盘碰撞的瞬间，需要使采收轮对烟叶根部的冲击载荷大于烟叶-植株间的自上而下方向上的分离力可以顺利分离烟叶，即烟叶分离条件［22-24］为公式（6）所示。
F N = F d > F r
式中： F d为冲击载荷，N； F r为烟叶-植株间分离力，N。
烟叶-植株结构可以将其抽象为悬臂梁结构，梳脱过程可简化为悬臂梁受动载荷作用产生位移的问题，即质量为m的采收轮盘以瞬时速度v撞击烟叶根部。为计算采收时采收杆对烟叶根部的冲击载荷，将采收轮盘视为质量为m的刚体，烟叶视为线弹性体悬臂梁。载荷与形变的关系如公式（7）所示。
F d = m × g × K d
式中： K d、 Δ s t满足公式（8）和公式（9）。
K d = 1 + v 2 g Δ s t
Δ s t = m × g × l 3 3 E t × I
式中： K d为冲击物以速度v冲击梁时的动载荷系数（不记梁的质量）； Δ s t为悬臂梁受等量静载荷产生的最大挠度，m；Et 为弯曲弹性模量，MPa；I为惯性矩，mm4； m为采收轮盘质量，kg； l为冲击作用点与烟杆的距离，m； g为重力加速度，m/s2。代入公式（6）中，得到烟叶-植株分离条件，如公式（10）所示。
( 1 + v 2 g × Δ s t ) m × g > F r
由上式可知，冲击载荷与采收轮盘质量m、接触点与烟杆间距l，以及梳脱速度v有关。在进行采收时，为确保能够包络烟杆，接触点烟杆间距范围为10~30 mm，采收轮盘质量约为2 kg。由公式（7）计算得要完成梳脱动作，梳脱速度v应至少为0.3 m/s，此时动载荷系数 K d范围为0.847~4.420，在采收时产生的冲击载荷 F d范围为35.46~104.06 N。受限于电机转速，梳脱速度v最大为3.0 m/s，此时冲击载荷 F d范围为181.90~867.92 N。因碰撞部位位于烟叶根部，采收过程对烟叶损伤集中在烟叶根部部位，不会对烟叶整体造成损伤。
采收机主要采收方式为梳脱分离烟叶后通过采收机构下方输送机构接收掉落烟叶，其喂入量取决于采收机行进速度、采收区域叶片密度与叶片生长状况，其计算为公式（11）所示。
Q = n × ρ × v m
式中：Q为喂入量，kg/s；n为采收烟叶行数，行； ρ为叶片密度，kg/m；v m为采收机行进速度，m/s。
若烟叶株距为0.5 m，平均每次采收3片烟叶，每片烟叶重量为100 g，则采收机最大喂入量为0.43 kg/s，若烟叶过于密集可能会导致叶片损伤加剧，但不会影响采收机喂入量。

2.4　采收轮盘的作业轨迹设计

横杆末端采收轮盘的运动轨迹接近为椭圆，如图9所示。
图9 旋转梳脱包络式采收机构末端运动轨迹

Fig. 9 The end motion trajectory of the rotary comb enveloping picking mechanism

在开展采收作业过程中，为了减少漏采与破损，竖直方向上的运动范围应达到200 mm，而横向运动范围则要求越小越好。本研究采用粒子群算法对参数进行优化，在进行采收时，以电机中心为原点，以水平方向为x轴，竖直方向为y轴建立直角坐标系，横杆末端采收轮盘的坐标满足公式（12）。
x = l 1 c o s α + ( l 2 + l 3 ) c o s θ 2 y = l 1 s i n α + ( l 2 + l 3 ) s i n θ 2
由图7中杆坐标关系可得公式（13）。
l 1 c o s α + l 2 c o s θ 2 = l 5 c o s θ 1 + l 4 c o s θ 4 l 1 s i n α + l 2 s i n θ 2 = l 5 s i n θ 1 - l 4 s i n θ 4
式中： α为自变量； θ 1为固定值；消去 θ 4得到公式（14）。
A c o s θ 2 + B s i n θ 2 + C = 0 A = l 1 c o s α - l 1 c o s θ 1 B = l 1 s i n α + l 5 s i n θ 1 C = ( l 1 2 - l 4 2 + l 2 2 + l 5 2 - 2 l 1 l 4 c o s α c o s θ 4 - 2 l 1 l 4 s i n α s i n θ 4 ) / ( 2 l 2 )
由公式（15） ［25］可知 s i n θ 2、 c o s θ 2满足如下关系。
c o s ( θ 2 ) = 1 - t a n 2 ( θ 2 / 2 ) 1 + t a n 2 ( θ 2 / 2 ) s i n ( θ 2 ) = 2 t a n ( θ 2 / 2 ) 1 + t a n 2 ( θ 2 / 2 )
代入公式（14）中可解得 θ 2 = 2 a r c t a n ( B + ( A 2 + B 2 - C 2 ) ) / ( A - C ) )，代入公式（12）可求得点E的坐标 ( x , y )。由此可知，影响末端采收轮盘运动轨迹的参数有 l 1 、 l 2 、 l 3 、 l 4 、 l 5和 θ 4，因此需对以上参数进行优化以改善采收轮盘运动轨迹。
粒子群算法［26-28］（Particle Swarm Optimization,PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过迭代更新粒子的位置和速度，寻找最优路径。但传统粒子群算法在收敛性上存在一定的缺陷，难以保证全局最优收敛，易陷入局部最优。因此本研究对粒子群算法进行如下改进。
1）动态惯性权重调整。通过线性递减机制分阶段平衡全局探索与局部开发能力，初期高权重增强全局搜索以快速定位潜在最优区域，后期低权重聚焦精细开发以抑制收敛波动，从而平衡探索-开发矛盾，抑制收敛振荡。
2）混合局部搜索机制。在粒子位置更新后，对当前全局最优解施加高斯扰动并辅以梯度方向修正，通过邻域精细化搜索提升解的质量，能够有效避免搜索结果陷入局部最优。
3）末位淘汰策略。通过定期淘汰适应度最低的粒子并重新初始化，迫使粒子群种群向高潜力区域聚集，能够有效加速收敛进程。
使用Matlab对机构参数进行优化，在优化过程中以各连杆长度、夹角为设计变量，记为 x n，则变量集合为 X = { l 1 , l 2 , l 3 , l 4 , l 5 , θ 4 }。优化目标为使得横杆末端的运动轨迹在满足采收需求的同时，减小水平方向上的扰动，因此目标函数如公式（16）所示。
F ( X ) = m i n ( ( m a x x - m i n ( x ) ) 2 + ( m a x ( y ) - m i n ( y ) - 200 ) 2 ) 20 < l 1 < 60 100 < l 2 < 200 100 < l 3 < 200 100 < l 4 < 200 100 < l 5 < 300 0 ° < θ 1 < 180 °
优化过程中适应度变化曲线如图10所示，其中红色为传统粒子群算法的适应度变化曲线，绿色为改进后粒子群算法适应度变化曲线，可以看出，相比传统粒子群算法，改进后的算法在求解精度和收敛速度上都有较大幅度的提高。
图10 粒子群算法优化采收轨迹过程中适应度变化曲线

Fig. 10 Particle swarm optimization algorithm optimizes the fitness change curve during the picking trajectory process

改进前后采收机构参数如表3所示，末端运动轨迹如图11所示，横向运动范围dx为轨迹在x轴上最大值与最小值之差，纵向运动范围dy为轨迹在y轴上最大值与最小值之差。改进前横向运动范围dx=65.53 mm，纵向运动范围dy=195.79 mm；改进后横向运动范围dx=32.33 mm，纵向运动范围dy=200.0 mm，相比改进前的横向运动范围减少了50.66%。
表3 粒子群算法优化采收轨迹前后机构参数

Table 3 Particle swarm optimization algorithm for optimizing mechanism parameters before and after picking trajectory

参数 l 1/mm l 2/mm l 3/mm l 4/mm l 5/mm θ 0/°
优化前 55 150 150 150 160 90
优化后 39.72 170.26 153.18 163.92 119.09 89.75
优化后取整 40 170 150 160 120 90
图11 粒子群算法优化前后采收轮盘运动轨迹

Fig. 11 The movement trajectory of the picking wheel before and after particle awarm optimization

3 采收机构仿真分析

3.1　轮盘结构参数优化

由公式（8）可知，采收过程中冲击载荷与采收轮盘的质量m、接触点与烟杆间距l以及梳脱速度v有关，其中梳脱速度v可调节，而采收轮盘的质量m主要取决于采收轮盘的材料密度 ρ与采收杆直径d，接触点与烟杆间距l主要取决于采收杆包络圆直径D，如图12所示，以上三个参数决定了轮盘的整体结构，且直接决定了冲击载荷与最大应力，因此，选取包络圆直径、采收杆直径、材料密度这三个参数进行仿真试验。
图12 采收轮盘中的采收杆包络圆直径D与采收杆直径d

Fig.12 Picking rod envelope diameter D and picking rod diameter d in the pickingwheel

为确定包络圆直径、采收杆直径、材料密度这三个参数对采收效果的影响，选取最佳的轮盘参数，采用Abaqus软件对采收过程进行有限元仿真。分别选取包络圆直径、采收杆直径、材料密度三个参数，以采收过程中最大应力为优化指标进行三因素三水平正交试验，最大应力越小采收性能越好，由前期烟叶尺寸参数测量结果可知，包络圆直径应大于65 mm，采收杆直径应小于15 mm，材料选择常用金属材料，如包络铝合金、钛合金、铜合金，试验因素水平如表4所示，试验方案选择正交试验，共进行9次试验，包括3个试验因素（试验最多容纳4个因素），每个因素设置3个水平，试验符号为 L 9 ( 3 4 )。
表4 采收轮盘参数优化的正交试验因素水平

Table 4 Orthogonal experimental factor level for optimizing picking wheel parameters

水平 采收杆直径A/mm 包络圆直径B/mm 材料密度C/（kg/mm3）
1 15 70 2.74×10-6
2 10 80 4.43×10-6
3 5 90 8.96×10-6

3.1.1　仿真模型建立

烟叶的分离过程较为复杂，为提高仿真效率，需要对模型进行简化。烟叶在分离过程中仅会涉及烟叶，以及靠近烟叶根部的部分烟杆，本研究根据前期测量烟杆直径范围，选取60 mm直径烟杆进行仿真分析，采用SolidWorks软件对简化后烟叶和采收轮盘建模，并通过Abaqus软件进行前处理。烟杆、烟叶和采收机构所用材料采用各向同性本构模型，材料的参数定义如表5所示。考虑到烟叶与采收轮盘材料刚度相差过大，烟叶设置为柔性体，采收轮盘设置为刚性体。
表5 采收轮盘梳脱仿真过程中各材料参数［29］

Table 5 Various material parameters during the simulation process of picking wheel disc comb stripping

材料 密度/（kg/mm3） 杨氏模量/MPa 泊松比
烟叶 8.50×10-7 29.78 0.30
烟杆 1.60×10-6 120.00 0.33
铝合金 2.74×10-6 7.17×104 0.33
钛合金 4.43×10-6 1.05×105 0.33
铜合金 8.96×10-6 1.1×105 0.33
为提高计算精度并减少仿真时间，将烟杆与烟叶主脉部分网格进行加密，网格单元尺寸设置为1 mm，轮盘网格单元尺寸设置为5 mm，生成单元总数为20 910个，节点总数23 422个。仿真模型网格划分如图13所示。
图13 Abaqus中轮盘与烟叶的仿真模型网格划分

Fig. 13 Grid division of simulation model for wheel and tobacco in Abaqus

设置仿真模型约束条件如下，在烟杆下端面施加固定约束，对轮盘施加刚体约束，仅保留轮盘纵向平动自由度。在烟叶与烟杆接触面添加cohensive接触。

3.1.2　正交分析

根据 L 9 ( 3 4 )正交试验方案，分别对模型开展仿真试验，试验结果与极差分析如表6所示。采收杆直径对应力影响最大，其次为轮盘质量，材料密度影响最小，最优组合为采收杆直径15 mm，包络圆直径70 mm，材料为铝合金。
表6 采收轮盘参数的正交试验结果与极差分析

Table 6 Orthogonal experiment results and range analysis of picking wheel parameters

序号 采收杆直径A/mm 包络圆直径B/mm

材料密度

C/（kg/mm3）

 空列D 最大应力/MPa
最优组合 A 1 B 1 C 1 — —
1 15 70 2.74×10-6 1 0.457
2 15 80 4.43×10-6 2 0.473
3 15 90 8.96×10-6 3 0.464
4 10 70 4.43×10-6 3 0.505
5 10 80 8.96×10-6 1 0.529
6 10 90 2.74×10-6 2 0.511
7 5 70 8.96×10-6 2 0.638
8 5 80 2.74×10-6 3 0.612
9 5 90 4.43×10-6 1 0.639
k 1 j平均响应值 0.465 0.533 0.527 — —
k 2 j平均响应值 0.515 0.538 0.539 — —
k 3 j平均响应值 0.630 0.538 0.544 — —
R j极差 0.165 0.005 0.017 — —
因子主次 1 3 2 — —

注：各k的含义为该因素不同水平下获得最大应力指标的均值，R的含义为最高均值与最低均值的差。— 表示无数值。

采用Design-Expert13对仿真结果进行方差分析，结果如表7所示，采收杆直径对最大应力的影响特别显著，包络圆直径与材料密度对最大应力的影响不显著，与极差分析结果一致。其中最优组合为采收杆直径为15 mm，包络圆直径为70 mm，所用材料为铝合金。
表7 采收轮盘参数正交试验研究方差分析

Table 7 Orthogonal experimental study on picking wheel parameters and variance analysis

方差源 平方和 自由度 均方 F值 P值
模型 0.043 4 6 0.007 2 35.920 0 0.027 3*
A 0.042 9 2 0.021 5 106.300 0 0.009 3**
B 0.000 0 2 0.000 0 0.108 1 0.902 4
C 0.000 5 2 0.000 2 1.150 0 0.465 3
误差 0.000 4 2 0.000 2 — —
总和 0.043 8 8 — — —

注：**为0.01水平上特别显著；*为0.05水平上显著。—表示无数值。

3.1.3　梳脱速度确定

在采收过程中梳脱速度v可灵活调整，若梳脱速度过小，可能会导致漏采，若速度过大，可能导致叶片损伤。为确定机构在采收过程中的梳脱速度范围，对不同梳脱速度下的采收过程进行仿真分析，分别选取v=1.5、2.0、2.5和3.0 m/s，仿真结果如图14所示，可以看出，在烟叶分离过程中应力最大点出现在烟叶中部，四种梳脱速度的最大应力分别为0.363 8、0.444 5、0.524 9和0.654 3 MPa，若产生损伤则主要的损伤原因分离过程中叶脉弯曲产生弯折应力，导致烟叶主脉折断。由公式（3）计算的叶脉部分最小断裂弯曲应力为0.71 MPa，为确保采收过程中叶脉最大应力均小于断裂弯曲应力，机构在采收过程中梳脱速度应不大于3.0 m/s。
图14 不同梳脱速度下轮盘梳脱过程的仿真结果

Fig.14 Simulation results of wheel disc combing process at different combing speeds

3.2　采收机构动力学仿真

为验证采收机构的工作效果，在SolidWorks2021中对各零件进行建模，形成采收机构装配体并导出描述文件，再导入到Adams中对模型进行简化和修复，进而构建了采收机构的动力学仿真模型，如图15所示。模型边界条件设定为与实际工况近似的条件，采收机构固定，烟叶植株设定为平移约束，烟叶与烟杆之间添加轴套力，采收机构各转轴设定旋转约束，在横杆与下轮盘、上轮盘与下轮盘之间创建扭转弹簧阻尼器连接以模拟磁铁吸附力，且横杆与下轮盘间扭簧刚度大于上轮盘与下轮盘之间扭簧刚度。
图15 Adams中采收机构的动力学仿真模型

Fig. 15 Dynamic simulation model of picking mechanism in Adams

3.2.1　包络过程仿真

为确定采收轮盘能够完全包络烟杆范围和轮盘从完全包络烟杆到烟杆脱离所移动距离，本研究针对不同间距下末端采收轮盘包络烟杆过程进行仿真。
仿真过程忽略烟叶的影响，烟杆直径设置为60 mm；因采收机在田间作业时前进速度为0~2.5 km/h，设定烟杆平移速度为0.7 m/s；分别设定烟杆中心在与轮盘中心间距为90、100、110和120 mm的直线上运动进行包络仿真试验，包络仿真结果如图16所示。
图16 采收轮盘包络烟杆效果

Fig. 16 Picking wheel wrapping smoke rod effect

采收轮盘包络烟杆过程中，当烟杆中心运动轨迹与轮盘中心间距为90 mm时，轮盘与烟杆相切，如图16a所示。当烟杆中心运动轨迹与轮盘中心间距为110 mm时，轮盘包络开始出现缝隙，如图16c所示。当烟杆中心运动轨迹与轮盘中心间距为120 mm时，轮盘无法完全包络烟杆，如图16d所示。因此，烟杆中心距轮盘中心最佳距离为90~110 mm，导流机构限制范围应设定为60~140 mm。
在四组仿真试验中轮盘从完全包络烟杆到烟杆脱离所用时间分别为0.24、0.22、0.20和0.17 s，其中第4组试验中轮盘无法完全包络烟杆，因此轮盘从完全包络烟杆到烟杆脱离所移动距离至少为0.14 m。

3.2.2　梳脱过程仿真

对梳脱过程进行仿真旨在确定不同转速下采收机构的最大瞬时速度，以便于确定不同行进速度下采收机构的转速范围。采收过程中车辆行进速度可分为三档，分别为1.5、2.0和2.5 km/h，此时轮盘从完全包络烟杆到烟杆脱离所用时间分别为0.33、0.25和0.20 s，对采收过程中采收轮盘的瞬时速度进行测量，结果如图17所示，在第一处波谷处，采收机构完成向下梳脱动作。行进速度为1.5、2.0和2.5 km/h时经仿真试验确定对应的最小转速分别120、150和180 r/min，在转速为210 r/min时最大瞬时速度接近3.0 m/s，因此采收机构转速范围分别为120~210 r/min、150~210 r/min和180~210 r/min。
图 17 在动力学梳脱仿真中不同转速下末端执行器瞬时速度

Fig. 17 Instantaneous velocity of end effector at different speeds in dynamic combing simulation

4 烟叶采收机构田间试验

4.1　试验材料与设备

为验证本研究设计的烟叶采收机构的可行性和有效性，开展了田间烟叶收获试验。试验时间为2024年9月27日—9月29日，试验地点在河南宜阳县三乡镇，采收现场如图18a所示。试验现场烟草品种为Y2001，该品种烟草为中烟100改良品种，其农艺性状与中烟100基本一致，而中烟100在植株形态、力学特性上与研究样本相似，中烟100成熟中部烟叶主脉平均弹性模量为34.41 MPa［30, 31］，与拉伸试验测量结果相近。现场植株株高为1.1~1.3 m，平均株距为0.45 m，行距为1.3 m，平均叶长为806 mm，平均叶宽为395 mm。试验设备为旋转包络式采收机构样机，采收机械为履带式烟叶采收机，采用龙门框架结构，如图18b所示。
图18 田间烟叶采收作业试验现场

Fig. 18 Field tobacco picking experiment site

试验前，调整采收位置使采收机位于垄沟之间，采收机龙门框架对准单垄烟株。根据垄沟高度调节采收机构高度，采收前对可能干扰到采收机构的烟叶进行修剪。启动烟叶采收机后，保持匀速行驶，受限于田间地形实际车速为0.8 km/h。试验目的是评价采收机构采用不同转速时的作业质量，主要从破损率、漏采率两个方面进行统计分析。

4.2　试验数据分析

破损率是指采收下来的破损烟叶占采收烟叶总数的百分比，烟叶破损率是评价采收机对烟叶损伤程度的主要参数。图19为机收破损烟叶照片，机械化采收存在一定的烟叶破损，当采下烟叶主脉折断或叶面破损1/3以上时视为烟叶破损。每组试验行程约为20 m，待机具运行稳定后进行取样，从每次机器采收试验收获的烟叶中统计采收叶片数、破损叶片数，以计算烟叶破损率，如公式（17）所示。
Y 1 = W 1 W 0 × 100 %
式中： Y 1为破损率，%； W 0为采收烟叶数量； W 1为破损的烟叶数量。
图19 采收机构田间试验中破损烟叶

Fig. 19 Damaged tobacco leaves in field trials of picking institutions

漏采率是指未采收烟叶占应采烟叶的百分比。在采收前统计烟杆上成熟烟叶的数量，采收完成后，统计烟杆上剩余的烟叶数量，计算漏采率，如公式（18）所示。
Y 2 = W - W 0 W × 100 %
式中： Y 2为漏采率，%； W 0为采收烟叶数量； W为采收范围内的烟叶总数量。
表8中平均值取几次采收中的烟叶总数与漏采叶片数量、破损叶片数量按公式（17）和公式（18）计算得到结果。
表8 不同转速下采收机构田间采收试验结果

Table 8 Field picking experiment results of picking mechanism at different rotational speeds

序号 转速/（r/min） 采收叶片总数/片 漏采叶片数量/片 破损叶片数量/片 漏采率/% 破损率/%
1 180 58 1 3 1.72 5.26
2 180 64 4 5 6.25 8.33
3 180 46 4 3 8.70 7.14
平均值 — — — — 5.56 6.91
4 150 35 2 2 5.71 6.06
5 150 29 2 2 6.90 7.41
6 150 36 1 2 2.78 5.71
平均值 — — — — 5.13 6.39
7 120 25 3 2 12.00 9.09
8 120 23 1 1 4.34 4.55
9 120 28 2 1 7.14 3.85
平均值 — — — — 7.82 5.83

注： —代表无数值。

根据电机转速范围，选取转速分别为120、150和180 r/min，在三种转速下共进行3次采收试验，结果如表8所示，表明旋转包络式采收机构在转速为120 r/min时，平均漏采率为7.82%，平均破损率为5.83%，随着采收机构转速增大，烟叶漏采率减小，破损率增加；当平均转速为180 r/min时，平均漏采率为5.56%，破损率为6.91%。在此过程中平均漏采率均小于10%，平均破损率均小于7%。
采收过程中烟叶破损的主要原因为部分烟叶采下后落在输送机构的缝隙间，随着采收机行进掉落，如图20a所示。烟叶漏采的主要原因为部分烟叶下垂严重，采收机构刷落后，烟叶未完全分离，如图20b所示。以上损失可以通过合理设计导流机构和输送机构来减少或避免，因此本研究设计开发的烟叶采收机构可以高效完成烟叶采收任务，为中国烟叶机械化采收提供技术参考。
图 20 采收机构田间试验中损失烟叶

Fig. 20 Loss of tobacco leaves in field trials of picking institutions

5 结 论

设计了旋转包络梳脱式烟叶采收机构，该机构通过末端轮盘被动旋转包络烟杆，曲柄连杆机构自上而下梳脱分离烟叶，以达到高效低损采收烟叶的目标。主要结论如下。
1）构建了采收机构与烟叶相互作用模型，确定了影响采收过程的主要机构参数，完成了整体机构设计并通过改进粒子群算法对机构参数进行了优化，使横向运动范围降低了50.66%。
2）通过实验测量了烟叶在不同方向上的分离力，在Abaqus有限元仿真分析软件上对轮盘结构进行了优化并对梳脱过程进行仿真分析，得出影响采收作业质量的主要因素是机构梳脱速度。在Adams动力学仿真分析软件上对机构包络烟杆与分离烟叶过程进行了仿真试验，验证了该采收方案的可行性和有效性，确定了轮盘的包络范围和不同行进速度下的转速范围。
3）通过采收试验，分析评价采收机构的采收质量，并分析了采收机构转速对采收质量的影响。统计试验数据得出：烟叶漏采率小于10%，破损率小于7%，能够有效降低漏采和采收损伤，为中国烟叶采收机械化提供了一种高效实用的方法。
当前该采收机构局限于云烟87、K326或近似品种烟叶，且采收过程中对下垂烟叶适应性较差。主要原因在于导流机构分层效果差，上部烟叶下垂与采收机构发生碰撞，导致烟叶撕裂，且部分烟叶下垂过于严重，导致梳脱过后烟叶未完全分离针对以上问题，未来将对采收机构进行如下改进。
1）优化导流机构，现有导流机构存在分层效果不佳、易将烟叶卡住等问题，拟采用柔性材料制作导流板，结合机器视觉实现导流板倾角实时调节，从而改善分层效果；针对部分下垂过于严重的烟叶，设置多层导流板结合气流辅助系统，尽可能降低漏采率。
2）智能控制系统集成，现有采收机构仅提供传感器触发采摘动作，工作模式较单一，未来将结合深度学习，通过机器视觉实时监测采摘对象情况，根据实际状况，实时调节采摘装置转速和导流装置倾角，以改善采收效果。
3）拓展应用场景，现阶段采摘机构仅在干燥平坦地形上进行了采摘试验，后续将在包括丘陵坡地、高湿粘土区域针对不同品质烟叶开展采摘试验，以验证该机构在极端工况下的作业效果。

本研究不存在研究者以及与公开研究成果有关的利益冲突。

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