一种水田激光平地机平地铲水平控制系统设计研究

为了使水田激光平地机作业中平地铲保持水平,设计了基于多传感器融合技术的水平控制系统。该系统基于MEMS惯性传感器ADIS16355信息融合测量平地铲倾角,通过脉宽控制液压电磁阀的方法实现水平控制。为此,介绍了控制系统的构成,阐述了三轴加速度计与陀螺仪融合测量实时倾角原理,设计了基于卡尔曼滤波的多传感器融合算法;并基于ARM7 Cotex-M3微处理器设计了水平控制系统硬件,提出了适用于平地铲水平控制的位置控制算法。采用高精度姿态航向参考系统AHRS500GA对融合算法进行验证并进行田间试验,结果表明:该系统能在平地机作业过程中准确测量平地铲实时倾角,有较好的控制效果。     

超声波传感器评定水田激光平地机水平控制系统性

为了评定水田激光平地机平地铲水平控制系统性能,采用2个SensComp 600超声波传感器测量平地铲两端与参考水平面的距离,然后利用三角关系计算得到平地铲倾斜角度.对超声波测距、传感器与反射面成一定夹角的影响以及运动对测量的影响因素进行了分析,并与姿态航向参考系统AHRS500GA-226提供的参考倾角进行了对比,结果表明2个超声波传感器在静态和动态条件下均能较准确地测量出平地铲倾斜角度,最大静止误差和最大动态误差分别为0.08°和1.00°.在平整的水泥地面上对平地铲水平系统性能进行了测试,实验结果表明,水田激光平地机水平控制系统倾斜角度测量准确,误差不超过1.00°,整个系统能较好地实现平地铲水平控制,满足水田平整作业需要.     

水田激光平地机非线性水平控制系统

为使水田激光平地机的平地铲在受到干扰偏离水平位置时能够迅速回复水平,设计了基于角速度-偏差角度的非线性PID控制器的平地铲调平控制系统,使平地铲零角速度渐近回到水平位置,实现零超调,提高了平地机水平控制精度和稳定性。根据平地机的机械液压系统结构搭建了平地铲调平系统动力学模型,推导了传递函数,基于剩余路径确定允许最小角度的非线性控制,设计了水平调平闭环控制系统方案。采用标准姿态航向参考系统AHRS检测平地铲实时倾角与角速度,TMS320F28035芯片作为控制器,设计制作了水平控制系统电路,依据传感器数据通过非线性PID位置控制算法计算出控制量,并通过PWM驱动电路实现平地铲水平控制。在华南农业大学研制的水田激光平地机上,进行了实验室测试与田间试验验证。测试结果表明,水平控制系统响应迅速,实现了平地铲渐进逼近水平位置的控制效果,超调小,稳态误差趋于零,平地铲基本控制在水平位置±1°以内,平地铲工作稳定。     

水田激光平地机平地铲姿态调整机构优化设计

激光平地机在农业生产中的应用越来越广,提高平地铲姿态调整系统的响应速度,是保证激光平地机作业精度的关键因素之一。针对水田平地机的特点,运用ADAMS对平地铲姿态调整机构进行优化设计。以主要构件长度尺寸为设计变量,以平地铲竖直方向运动速度最大为优化目标,借助ADAMS进行参数化建模,并构建约束条件和目标函数。通过仿真优化,获得平地铲速度与设计变量的最优值。试验验证,仿真优化结果可行,经过优化设计平地铲完成上升和下降全程的响应时间分别为0.75 s和0.6 s,上升阶段响应速度提高了400%,下降阶段提高了150%。     

基于单目高速相机的平地铲位姿参数动态测量方法

为研究水田激光平地机动力学模型,提高控制算法精度,优化机械结构设计,提出一种基于单目高速相机的平地铲位姿参数动态测量方法。该方法利用直接线性变换(Direct linear transformation,DLT)分别建立单目相机与平地铲局部坐标系、单目相机与平地铲台架之间的对应关系方程,通过高斯-牛顿迭代法间接求解出平地铲上两个坐标系之间的转换关系,从而实现平地铲空间位置和姿态角的测量。利用单目高速相机进行了试验验证,并与AHRS(Attitude and heading reference system)传感器进行数据对比。试验结果表明:本文方法可以实现平地铲的位姿参数测量,与AHRS传感器相比,姿态角平均绝对误差为0. 687°、标准差为0. 543°,最大绝对误差为-1. 92°,出现在平地铲运动到3. 76 s处;测得的质心位置在X、Y、Z轴方向上的变化与平地铲实际运动相符。     

水田激光平地机工作原理的研究与应用

水田田面平整是保证水稻高产、稳产的重要措施,研制水田激光平地机有重要的理论意义和实际应用价值。本文主要分析了水田激光平地机的工作原理,研究了水田激光平地机系统要求,建立了平地铲作业动力学方程,以用于计算平地铲工作能耗,并提出了平地作业效果综合指标,以更加合理地评价水田激光平地机平地作业效果;在此基础上研制了几款适用于水田带水平整作业的水田激光平地机。本文为水田激光平地机的设计和改进提供了一定的参考依据。     

农田平地机激光发射平台调平控制系统设计

为使农田平地机双源激光定位系统的激光发射平台检测数据更精确、调平实时性更好,设计了激光发射平台自动调平控制系统。该系统采用三脚支撑的平台支撑方式,利用倾角传感器检测平台的倾斜度,通过步进电机驱动平台3条支腿伸缩从而实现平台调平。通过加入倾角传感器数据处理算法和基于RBF神经网络的智能PID控制算法,激光发射平台检测的数据更精确,能满足双激光源定位系统的要求,使农田平地机平地作业更精确。     

1PJ-4.0型水田激光平地机设计与试验

设计了三点悬挂1PJ-4.0型水田激光平地机。水田激光平地机液压系统,包括高程液压油路、水平液压油路和折叠液压油路,平地铲高程运动采用平行四连杆结构。对水田激光平地机的高程运动和水平运动性能进行了测试试验,分析结果表明:平地铲上升过程响应时间为下降过程响应时间的2倍,全程400 mm上升所需时间为3.31~4.23 s,下降所需时间稳定在1.7 s左右;上升速度随油门开度增大而加快,平地铲下降速度较稳定。平地铲水平调节时,顺时针转动全程20°所需时间与逆时针转动所需时间一致。田间平整作业试验表明,与拖拉机配套的三点悬挂1PJ-4.0型水田激光平地机可以稳定工作,能显著改善田面平整情况,田面最大高程差从平地前的32 cm降低到4.9 cm,相对高度的标准偏差值从平地前的12.28 cm下降到平地后的2.64 cm,平地后绝对差值小于等于3 cm采样测量点累计百分数达69.4%。     

正确应用激光控制平地技术之我见

1 掌握激光控制平地设备的结构和工作原理 激光控制平地设备由激光发射器、激光接收器、控制器、液压系统和平地铲等部分组成.激光发射器发射一束极细的能旋转360°的光线,形成空间激光面,为整个作业场地提供一个恒定的水平基准面.R2S-S激光信号接收器安装在平地铲上方的伸缩杆上,从激光空间平面到铲刃之间这段固定距离即为标高测量基准.     

水田激光平地铲的研究与应用

设计了适用于南方水田的激光平地机平地铲运设备,确定了平地铲的铲宽、铲高铲长、切土角等重要参数。初步试验表明,平地铲工作正常,基本符合水田平整的工作要求。     

基于Kalman滤波的田间导航车辆定位校正方法研究

以装载了RTK-DGPS导航系统的KUBOTASPU-68水田插秧机为试验平台,以姿态测量系统提供载体姿态信息,研究农业机械导航的姿态校正方法。在分析车载GPS倾斜误差产生原因基础上,提出了采用多传感器联合测量载体姿态角以提供校正信息。采用MEMS传感器集成模块ADIS16355作为惯性测量单元,卡尔曼滤波实现传感器信息融合以计算姿态角,设计了姿态测量系统。阐述了两种传感器融合测量实时姿态角的算法,基于ARM7Cotex-M3微处理器设计了姿态测量系统硬件。     

水田自走式喷雾机喷杆自动调平系统设计与试验

为提高水田自走式喷雾机喷施作业均匀性,设计了喷杆自动调平系统,包括自动调平机械结构、喷雾机车身倾角传感器和控制器,以及车身倾角传感器和控制器的硬件系统和软件系统,并研究了对加速度计和陀螺仪数据进行融合的卡尔曼滤波算法和喷杆自动调平PID控制算法。以井关JKB18C型喷雾机为平台,采用叉车调节喷雾机车身倾斜角度,用2台MTI-300高精度惯性传感器分别测量喷雾机车身和喷杆倾角,并进行了测试试验。结果表明:随着车身倾角变化速率的增加,喷杆倾斜角度的平均绝对误差、均方根误差和最大误差增大,平均绝对误差最大为0. 90°,均方根误差最大为1. 39°,最大误差为1. 70°,车身倾角变化速率对喷杆控制精度影响较大。为检测喷杆自动调平控制系统的田间作业性能,采用双天线RTK-GNSS导航定位系统测量喷雾机作业过程中喷杆水平倾角,并进行了田间试验。试验结果表明:喷杆相对于水平面的平均绝对误差最大为0.79°,均方根误差最大为0. 85°,最大误差为1. 70°,喷杆自动调平控制系统可以有效地控制喷杆的水平姿态。     

马铃薯联合收获机车身调平系统设计与试验

针对马铃薯联合收获机作业时车身不能随地形起伏变化自适应平衡，导致作业安全性低、收获损伤大、收获品质差的问题，设计了一种马铃薯联合收获机车身调平系统，该系统采用融合一阶惯性滤波的倾角传感器监测车身横向倾斜角度，干扰和抖动被有效抑制；通过车身调平机构动力学分析，建立了系统的数学模型；采用基于一阶惯性滤波的模糊PID算法控制比例阀驱动升降液压缸运动，从而实现马铃薯联合收获机车身自动调平。对车身调平系统进行仿真分析，结果表明：与传统PID算法相比，模糊PID具有更好的控制性能，系统调节时间缩短51.77%，上升时间缩短53.57%，最大超调量减小6.25%；对整机控制系统进行静态和动态试验测试，结果表明：在坡度-10°~10°范围内，系统自动调平时间小于4s，最大调平误差小于1°；车身在倾斜角10°工况下，使用模糊PID控制算法自动调平时间缩短约50%，静态试验结果与仿真分析结果相符；在起伏变化较大的路面以速度3.6km/h行驶时，车身倾斜角误差控制在±3°以内，较好地实现了马铃薯联合收获机车身自动调平控制，满足实际作业需求。     

犁体表面载荷分布的传感器阵列检测

为揭示犁体表面与土体间的相互关系,探讨使用压力传感器阵列测试犁体表面所受土体压力的可行性.用自制的隔离盒分别将11个压力传感器封装后布置在犁体表面,形成传感器阵列,并将构建的系统置于流变态粘性土壤中进行测试.测试结果表明,该测试手段满足使用要求,其数据表明最大点荷载产生于犁铧的铧面上,最小点荷载产生在犁铧与犁壁的过渡区域.     

犁体外载六分力数据采集系统的研制

针对目前犁体外载的测定装置在数据采集方面普遍地使用磁带记录,导致在测量精度、数据处理、数据分析、动载测定等方面都存在较大问题的情况,利用AT89S8252单片机为核心设计了犁体外载数据采集系统的硬件电路和软件流程。与犁体外载六分力仪配套使用的性能检测与应用试验表明,该数据采集系统能有效进行犁体外载的实时测量,性能稳定,工作可靠,消除了以往磁带记录的各种弊端,有效降低了劳动强度,为犁体的动力学研究提供了必要的原始数据。     

信息农机农艺技术融合的小麦智慧生产模式研究

为研究智慧农业发展模式与实现途径,本研究设计了小麦产前、产中和产后各生产阶段信息技术与农机农艺融合的基本框架,即产前利用精准导航和激光平地技术实现对土地精准规范化作业,利用空间插值技术和变量施肥技术实现精准化播种与施肥;产中利用物联网和图像处理技术开展营养诊断服务;产后运用传感器技术开展产量实时预测服务。完成并实现了普通农机装备的智能化改造和与农业生产相适应的播种收获装备的研发;研究了具有高效利用光热资源、提高产量和绿色发展的小麦生产优化种植模式;研发了与小麦产前品种播期播量选择和施肥推荐、产中苗情营养诊断、产后产量实时测报等相关系统,并在河南省进行了试验。试验结果表明,采用信息技术与农机农艺融合方案可使小麦增产18.4%,增加产投比16.7%和8.1%,表明信息技术与农机农艺融合的小麦智慧化生产模式是有效的、可行的。     

乏信息动态测量误差灰自助预报

综合灰色系统理论和自助法的理论知识,提出一种实现乏信息测量误差预报方法.首先对动态测量数据中各误差源影响进行标定,计算各误差源对测量结果的误差传递系数,并对各误差源数据序列进行自助法抽样,通过灰自助融合建模获得误差源标定预测值;然后按照误差合成的方法实现动态测量误差的灰自助预报;具体实例表明,该方法得到的预报结果与实验测量结果非常吻合,验证了灰自助预报方法的有效性.     

基于无源RFID传感标签的农田土壤环境监测技术研究

针对现有农田环境无线传感器网络在长期性、环保性和追踪性方面的不足,提出了一种基于无源射频识别(Radio frequency identification,RFID)传感标签的农田土壤环境监测技术。该RFID传感器标签基于超高频RFID通信协议,且工作于无源模式下。提出了一种新的数据融合方式,比传统数据融合方式显著降低了系统工作的功耗以及响应时间。测试了电磁波在农田土壤中传输的损耗情况,确定了标签可正常工作的基本条件。针对埋入深度超过30 cm时传感器标签传输精确度不足的情况,提出在同一测量点布置两个传感器标签,通过天线极化方向的不同以获取更高的数据传输精确度。通过实验对所设计的温湿度传感器标签进行了通信性能及温湿度测量性能测试。实验结果表明,基于该无源RFID传感器标签所测试的温湿度与传统方式的测试结果基本一致,温度测试误差不超过1.5%,湿度测试误差不超过1%。与现有农田土壤环境监测方法相比,具有便利性强、成本低、寿命长、传感数据易于跟踪定位等显著优点。     

基于多传感器融合的跟随AGV复合导引技术

在"主从式"AGV协同作业中,跟随AGV的定位和导引,除了获取环境信息,还需要观测领航AGV的位姿进行路径跟随,对精度和稳定性有更高的要求。为了提高跟随AGV的导航精度,提出一种惯性导航与多目视觉结合的组合导航方法。针对多传感器的数据融合问题,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的跟随AGV最优位姿估计方法。惯导传感器输出信号用于跟随AGV的状态预测;路径跟踪导航与RGB-D视觉导航组成多目视觉导航,作为系统观测修正惯导的累积误差。实验表明,本文提出的复合导引方案具有更快的偏差收敛速度、更稳定的路径跟踪状态和队形保持,提高了双车协同搬运系统的实时性和鲁棒性。     

多源传感器信息融合的农用小车路径跟踪导航系统

为解决四轮独立驱动农用小车在设施农业和畜牧业的物料运输和信息采集中的导航及控制问题,构建了农用小车导航控制系统,优化配置多个传感器,提出了基于CCD图像传感器、加速度计、电子罗盘及超声波等多传感器信息融合的导航控制方法。通过CCD获取标识路径信息,通过加速度计、电子罗盘获取小车姿态信息,通过超声波传感器判断障碍物,并给出路径特征提取、识别、多源信息融合自主导航控制和超声避障等算法,实现了小车的路径跟踪的导航控制,实验结果表明构建的导航控制系统及导航控制方法正确、有效。