基于自适应模糊PID控制下拖拉机液压系统的优化

为了实现拖拉机电子液压系统在田间的压力控制，建立了拖拉机液压控制系统数学模型，并结合压力控制算法设计了拖拉机自适应模糊PID控制系统，以实现拖拉机的压力控制。以传统PID算法、带补偿修正的传统PID算法和补偿修正的自适应模糊PID算法进行试验，验证不同控制器对拖拉机的压力控制效果。研究结果表明：当输入为1.5MPa的阶跃信号，传统PID控制器的响应时间为2.5s,波动范围为0.5MPa;带补偿校正的自适应模糊PID的响应时间为1.5s,波动范围为0.3MPa,响应时间降低了40%,压力波动范围也减少了40%。因此，提出的补偿修正的自适应模糊PID算法下拖拉机液压系统具有更好的动态控制性能。     

基于WSN和嵌入式系统的收割机智能监测优化设计

为了降低收割机作业的故障率,提高收割机的实时智能化监测水平,提出了基于WSN和嵌入式系统的收割机智能监测优化方法,并据此设计了基于无线传感网络的嵌入式监控系统硬件架构和功能软件。根据收割机无线传感网络的特点,结合自适应加权平均算法,提出了一种多传感器采集数据的误差融合算法,有效地提高了收割机滚筒信息的监测精度,降低了WSN数据传输时延和离散性带来的误差。以收割机作业为基本条件,对嵌入式系统和WSN进行了可行性测试,测试结果表明:在发生滚筒阻塞时,收割机的滚筒和搅龙的转速突变的趋势是相同的,与现场查看阻塞情况时收割机的作业情况相符合,从而验证了WSN和嵌入式系统在收割机智能监测系统中应用的可行性。     

基于ZigBee云服务的拖拉机作业环境监测系统设计

为了实现拖拉机作业环境监测的高精度定位和大数据实时存储,提出了一种基于ZigBee和云服务平台的拖拉机作业环境监测系统,并对系统的总体框架结构、系统运行流程、定位原理和数据存储方法进行了详细设计,有效提高了拖拉机作业环境监测平台的监测效率。设计了基于云存储的拖拉机环境监测视频数据采集系统的4层结构框架,并对4层结构的软件应用进行了拓扑设计,最后对环境信息监测系统进行了实验验证。实验结果表明:对于复杂的拖拉机作业环境,环境监测系统可以返回高清的图像信息。对返回的温度数据信息进行了误差统计,结果表明:环境监测信息精度较高,满足了拖拉机作业环境监测系统实时性和准确性设计需求。     

新能源无人驾驶拖拉机自动变速电控系统设计

新能源纯电动拖拉机是发展环保绿色农业的重要工具,由于电池和电机技术的不成熟,为了提高电动拖拉机整车的动力性能和经济性能,还需要对变速器进行优化设计。为此,在电动拖拉机的变速器设计上引入了双离合变速器,并设计了自动变速器的电控系统。为了使电控系统发挥最佳性能,实现无人驾驶功能,提出了模糊神经网络PID智能控制算法,并对算法的控制性能进行了验证。仿真测试结果表明:模糊神经网络算法可以明显提高PID算法的控制精度,对于提高自动变速器的控制精度具有重要的作用。     

基于仿真软件的拖拉机型腔类零件加工模拟研究

为了提高拖拉机型腔类零部件的加工精度、降低加工误差,将仿真软件引入到了零件加工工艺的设计过程中,并通过智能化算法对加工工艺流程进行优化设计。在误差控制系统的设计上引入了PID控制器和模糊控制算法,并以拖拉机型腔类零件的加工仿真为例对算法的作用进行了验证。由单独使用PID控制和模糊PID控制器得到的仿真加工误差对比可以看出:采用模糊PID控制器可以得到更低的加工误差,对于零件加工质量的提升具有重要的作用。     

基于神经网络控制算法的液肥变量控制系统研究

为了提高液肥变量控制系统的精度和稳定性,使控制系统具备较好的抗干扰及自适应能力,以液肥变量控制系统为研究对象,建立液肥变量控制系统的数学模型,分别采用常规、模糊自适应及BP神经网络3种控制算法,使用MatLab对3种控制算法进行系统仿真,由仿真结果分析系统质量性能参数,控制系统采用BP神经网络控制器后进行系统实际数据采集,验证系统实际作业效果。各算法质量指标对比表明:BP神经网络的上升时间、过渡时间、静差、超调量优于常规PID和模糊自适应PID算法,以液肥变量控制系统为控制对象,仿真和实际作业效果表现出良好的鲁棒性,响应速度且作业精度达到5%以内,可实现变量作业。     

拖拉机自动驾驶路径规划算法研究与系统仿真

拖拉机无人驾驶与自动导航可有效解决人工操作存在的诸多问题,同时推进了作业方式的智能化进程。提出了一种用于拖拉机自动路径规划的算法,分析了算法实现的关键问题,并进行了算法的系统仿真。该算法可针对不同的拖拉机宽幅及转弯半径自动生成作业路径,为拖拉机无人驾驶和自动导航的实现提供了理论支持。     

农业机械信息管理平台中会计智能化监测技术研究

为了提高农业机械信息管理平台的智能化服务水平,将云技术和会计智能化监测技术引入到了平台的设计上,并以农机调度系统的平台功能设计为例,在智能监测的基础上,采用粒子群神经网络算法对调度系统进行优化设计。为了验证方法的可行性,以不同作业区块的路径规划模拟为测试对象,将优化前后的调度系统的性能进行了对比。由路径规划距离和调度完成作业耗时的对比发现:优化后的系统可以明显节省作业时间和行驶距离,从而有效降低了作业生产的成本。     

农用无人拖拉机耕作轨迹智能控制系统的设计

由于人工耕作误差大、效率低,拖拉机耕作已成为当前研究的热点和重点,但驾驶拖拉机需要大量的人力和时间,降低了农业耕作的整体效率。针对这一问题,提出了一种基于机器视觉的农用无人拖拉机耕作轨迹智能控制系统,并对系统的硬件进行了设计,结合智能控制算法实现对拖拉机耕作环境图像进行处理,应用自适应路径跟踪算法实现农业无人拖拉机耕作轨迹的自适应跟踪,从而达到轨迹控制的目的。研究结果表明：系统能够准确跟踪和控制农用无人拖拉机的耕作轨迹,提高了拖拉机的作业效率。     

基于模糊PID自动转向控制系统的研究

在拖拉机自动转向控制系统中,为了提高自动转向性能,满足工作需求,设计了参数自整定的模糊PID控制。同时,对模糊控制规则进行了设计,实现对PID3个输出比例因子进行实时修改,提高了系统的控制性能。对模糊PID在MATLAB中进行了建模仿真,通过仿真结果可以看出:该控制方法有很好的稳态精度和自适应能力,明显改善了系统的动态特性,有利于拖拉机自动驾驶精度的提高。通过台架实验,验证了该控制方法的可行性。     

谷物联合收获机清选系统智能化技术研究进展

清选系统作为谷物联合收获机的核心部件,直接影响着收获机的作业效率和清选效果。目前我国谷物联合收获机清选系统的智能化程度普遍较低,如何实现清选装置高效智能化技术发展和提高清选系统工作性能是谷物联合收获机研究的难点。从清选系统基本结构、损失监测传感器、信号处理电路以及自适应控制系统研究等方面综述分析国内外谷物联合收获机清选损失监测、自适应调控等技术研究进展,探究提高谷物联合收获机清选系统损失监测精度以及清选装置自适应调节效果,以期为实现谷物联合收获机整机智能化和信息化提供理论依据。     

基于模糊理论的参数自适应PID智能控制系统

针对平地机进行刮平作业时无法实现稳定恒速控制的问题,提出了基于模糊理论的参数自适应PID算法的行走智能控制系统,并完成了将该算法应用在平地机的控制系统中协调解决作业时油门大小、档位和恒速控制问题。同时,为验证参数自适应PID算法对整机运行参数实时监控的有效性和可靠性,系统采用单片机作为控制器,通过Mat Lab软件的Simulink仿真,分别对平地机作业恒速控制设定干扰信号、参数自适应过程性能以及不加PID、加PID、自适应模糊PID3种控制方式进行了恒速控制效果对比分析。测试显示:该系统响应时间短、速度较快,具有良好的工作稳定性和可靠性,能够满足设计要求。     

嵌入式拖拉机视频监控系统设计 —基于DSP和视频压缩编码

受到作业环境的影响,采用传统的监控系统对拖拉机远程作业情况进行监测具有一定的难度。为了改变这种现状,提高拖拉机远程监控系统的效率和监测质量,将嵌入式DSP系统和视频压缩编码技术引入到了监控系统的设计上。所设计的系统只用一个DSP芯片和简单的外围电路,便可以完成视频的采集、压缩编码和网络传输等。采用小型嵌入式系统省去了复杂的系统移植过程,且系统具有强大的运算能力,可以对视频图像进行效率较高的压缩编码。为了验证方案的可靠性,对拖拉机监控系统压缩编码的通信质量进行了测试。失真度测试结果表明:该系统的通信质量较好,可以满足拖拉机远程监控系统的设计需求。     

山地履带拖拉机与农具姿态协同控制系统设计与试验

针对山地履带拖拉机(简称山地拖拉机)等高线作业时,车身调平和农具仿形作业不同的姿态调整需求,在建立车身及农具运动学模型的基础之上,构建了整个系统的控制策略,设计了车身与农具姿态协同控制系统,其中,对车身和农具的控制分别采用PID算法和双闭环模糊PID算法.基于Simulink对控制算法进行了仿真分析,结果表明:采用PI...     

拖拉机机组无人作业协同控制系统设计与试验

为提高拖拉机作业机组无人作业的智能化水平,实现机组横向运动、纵向运动和机具提升作业的协同控制,设计了无人作业协同控制系统。以播种作业机组为研究对象,将拖拉机机组无人作业协同控制系统划分为规划层、决策层和执行层。规划层结合播种农艺要求和机组运动学特性,采用经/纬度坐标规划作业路径,为了同时满足直线作业区域与转向曲线区域的路径跟踪,提出自适应预瞄路径跟踪控制算法。决策层制定了拖拉机机组无人作业联合控制策略,实现拖拉机-播种机联合作业精准控制。执行层对拖拉机转向机构、机具提升机构、油门踏板、制动器、离合器等机构进行硬件线控设计。在此基础上,分别开展无人播种作业仿真与田间试验,仿真结果验证了拖拉机播种机组无人作业协同控制系统的可行性。田间试验表明：拖拉机转向器、油门踏板、离合器、制动器、机具提升机构严格根据规划层与决策层制定的控制指令协同动作。试验过程车轮转向平均误差0.45°,直线段横向误差均值为0.035 m,转向段横向误差最大值为0.11 m;机具提升响应时间为1.2 s、机具提升转角超调量小于1.5°;油门踏板、制动器、离合器均根据决策指令完成操纵动作。无人作业协同控制系统满足拖拉机机...     

拖拉机液压转向变论域模糊控制器设计与试验

2BFQ-6型油菜精量联合直播机田间自动对行作业时,东方红-LX854型拖拉机为其配套动力,实现导航功能,针对导航执行机构——电控全液压转向系统导航作业时转向控制稳定性和准确性差的问题,设计了自适应变论域模糊控制器。应用旋升优选法对模糊控制器参数仿真分析,获得了不同波形、幅值和周期激励信号下的最优参数组合,运用窗口Fourier变换和自卷积法设计了响应类型的实时识别方法,依据识别的结果和仿真寻优获得的参数优化基础模糊器规则的论域。在拖拉机电控全液压转向系统上试验结果表明:变论域模糊控制器对转向20°的阶跃响应的调节时间为2 s,平均稳态误差为0.18°,无稳态振荡现象;跟踪正弦信号平均延时为0.3 s;与定论域模糊控制器相比获得了更好的转向性能。     

人脸与语音识别技术的拖拉机操控系统研究

针对我国拖拉机智能化水平较低的问题,基于人脸和语音识别技术对拖拉机的操控系统进行了设计。系统主要组成包括中央控制器、人脸识别系统、语音识别系统、行驶控制系统和网络传输系统等部分。为了使拖拉机能够实现人脸和语音识别的功能,对人脸和语音识别算法进行了设计,包括采用KPCA算法、Gabor小波算法和FLD判别法进行人脸特征提取,并采用HMM算法进行语音识别。为了验证人脸和语音识别系统的性能,分别对其进行试验,结果表明:人脸和语音识别系统的识别准确率分别达到了96%和93%,可以满足对拖拉机的智能控制。     

基于模糊预估的驱动轮轴自锁螺栓定位装配系统

为了实现拖拉机驱动轮轴的自动化装配,提出了自锁螺栓拧紧装配模糊预估的控制方法.根据螺栓拧紧特性对预紧力、扭矩和角度进行预估,用嵌入式装配控制器对拖拉机驱动轮轴总成装配中的自锁螺栓进行拧紧控制,结合光纤传感检测和机械设计技术进行锁片定位装置及其辅助装置的设计.智能化模糊控制算法的运用,完成了对驱动轮轴总成的轴向预紧力、自锁螺栓的扭矩及角度定位多变量目标的模糊智能控制.经实际生产验证,该系统解决了带有锁片定位功能的自锁螺栓装配问题,并且系统具有很高的预测准确率,提高了生产效率和产品质量.     

拖拉机作业机组系统研究及发展

综述了拖拉机作业机组系统研究方法的现状,讨论了在拖拉机作业机组中应用的一些主要技术,并在此基础上预测了拖拉机作业机组应用技术的发展趋势.随着精细农业的发展,拖拉机作业机组将朝着信息化和智能化方向发展.     

胡萝卜联合收获机智能监控系统设计与试验

针对目前国内胡萝卜联合收获过程中智能化水平低、无法对机具作业情况进行监测等问题,设计了一种可搭载在胡萝卜联合收获机上的智能监控系统。智能监控系统主要包括胡萝卜联合收获机自适应带速调节模块、胡萝卜堵塞监测模块、胡萝卜果实计数模块、人机交互模块及位置信息模块等。监控系统以STM32F103单片机为主控制器,信息采用CAN总线传输,应用多种传感器融合技术,实现胡萝卜联合收获作业信息采集与调控。胡萝卜联合收获机自适应带速调节模块基于模糊PID控制算法,通过传感器收集机具作业速度、夹持输送带带速及夹持输送装置倾角,采用脉宽调制控制电磁阀开度调节夹持输送带带速,实现胡萝卜收获过程中机具自适应调节作业状态。运用Matlab软件进行胡萝卜联合收获自适应带速调节模型对比试验,仿真试验结果表明,该模型鲁棒性好,超调量低;田间试验表明,各模块监测精度均大于等于96%,自适应带速调节模块误差小于等于0.1m/s,带速响应时间小于等于0.8s,调整时间小于等于1.6s。该智能监控系统满足机具田间作业要求,实现了对胡萝卜联合收获作业的实时监测与夹持输送带带速自动控制。