变量喷雾流量阀的变论域自适应模糊PID控制

为解决变量喷雾过程中实时混药时农药微小流量的控制问题,采用小型针阀、直流电动机及减速器设计了机电流量控制阀。构建了机电流量控制阀传递函数的数学模型,并为之设计了变论域自适应模糊PID控制算法。对该流量控制阀进行了变论域自适应模糊PID控制和PID控制的MATLAB仿真,比较结果表明：PID控制的响应时间为3.5 s,最大超调量约为39.0%,变论域自适应模糊PID的响应时间为0.93 s,超调量最大不超过2.9%。系统稳定性,准确性和快速性等指标完全满足农业技术要求。     

双通道喂入式再生稻收获机研制

针对再生稻的头季稻机械化收获和低碾压率收获需要,该文设计了一种双通道喂入式再生稻收割机,主要由履带式底盘、割台、2套左右对称布置的脱粒清选装置和秸秆粉碎器、粮箱及动力与传动系统等组成。基于再生稻头季稻机械收获稻茬碾压模型确定其割幅为3000 mm,底盘轨距1500 mm,履带宽度400 mm,履带接地长度1800 mm。对双通道割台、秸秆粉碎器等关键部件进行设计分析,确定搅龙中部2个螺旋叶片起始位置的周向夹角为180°、秸秆粉碎器排草尾板外侧板倾角为8.2°、内侧板倾角为6°、上盖板与垂直方向夹角为63°。田间试验结果表明:该机作业速度可达0.8 m/s,喂入量4.6 kg/s,总损失率2.1%,含杂率0.4%,破碎率0.2%。直行碾压率26.7%,作业性能稳定,作业过程顺畅,尾部秸秆粉碎器可将碎秸导入履带碾压区。与现有常规收割机相比,该机可使再生稻头季稻的直行碾压率降低16.2%,可使再生季每公顷增产23.9%。该研究可为长江中下游地区再生稻机械化收获技术与装备研究及推广提供参考。     

番茄钵苗整排取苗手定位的模糊PID控制

为解决自动移栽机作业过程中由于机械手定位误差导致的抓取失败、伤苗及漏苗问题,实现整排取苗机械手准确快速定位,该文采用模糊PID控制算法实现自动取苗机械手的步进定位控制。根据整排取苗试验平台分析了机械手水平和竖直方向的定位精度需求,以两相混合式步进电机为对象建立步进电机角速度控制模型,设计模糊规则,建立模糊PID控制器,通过对误差及误差变化率的在线修正,来满足不同误差和误差变化率情况下的控制要求。应用MATLAB/Simulink进行系统仿真,从超调量、响应时间和稳定性指标验证了控制方法的可行性;以单位阶跃信号作为激励,分析PID和模糊PID的控制效果,结果表明:通过固定参数PID仿真分析,获得系统最优PID参数为KP=20,KI=0.2,KD=1,达到稳态所需的时间为0.285 s。在此参数下,模糊PID控制达到稳态所需时间为0.25 s,响应速度优于固定参数PID控制,系统无超调。固定参数PID和模糊PID控制加入扰动后的控制效果分析表明,模糊PID控制系统超调量为40%,达到稳态所需时间为1.34 s,均明显小于固定参数PID控制43%和1.45 s,表明模糊PID在具有扰动的环境中控制效果明显优于固定参数PID控制,步进电机系统快速响应,控制稳定。系统试验结果,模糊PID控制算法的最大误差为2.8 mm,定位平均相对误差为0.81%,定位准确度高,可以满足机械手水平定位精度要求。     

基于玻璃化转变的稻谷干燥变温控制系统的设计与试验

针对在稻谷变温干燥过程中变温节点不明确、温度波动范围大和响应时间慢等问题,该研究设计了一种基于玻璃化转变的稻谷变温干燥控制系统。根据稻谷玻璃化转变曲线,确定变温控制策略,运用Logistic回归分析建立混配阀门开度和稻谷温度之间的控制模型并通过最小二乘法辨识模型参数。利用遗传算法对模糊隶属度函数进行优化,目标函数值迭代至0.118收敛,寻得最优幅宽。在Simulink仿真试验中,稻谷温度设定为42 ℃时,模糊PID控制的响应时间为66.43 s,且超调量为3.600%,优化后的模糊PID控制响应时间为37.06 s,且超调量为0.120%;在150 s加入5 s的外部信号干扰,优化后的模糊PID控制比模糊PID控制的调节时间少4.19 s且超调量减小0.050%;在稳态时输入升温信号,优化后的模糊PID控制比模糊PID控制的调节时间少16.79 s且超调量低0.338%。利用自主研制的干燥试验台进行变温试验,在变温响应试验中,优化后的模糊PID控制比模糊PID控制在目标温度和梯度升温调节时间中分别缩短了37.56 s和18.63 s;在温度稳定性试验中,稻谷温度变化范围为41.9～42.1 ℃,平均相对误差小于0.4%,变异系数小于0.5%;在建三江国家农业高新技术示范区浓江农场进行生产性验证,优化后的模糊PID控制系统响应时间小于30 s,稳态温度误差在±0.15 ℃,平均相对误差小于0.5%。测试数据表明变温干燥控制系统性能稳定,满足实际干燥作业的生产工艺需求。     

自动补苗装置精准定位自适应模糊PID控制

为实现补苗装置精准定位控制,解决自动移栽作业过程中因穴盘缺苗和取苗投苗失败而导致的漏栽问题,采用自适应Fuzzy-PID控制算法来实现钵苗输送的步进定位控制。构建了步进电机角速度控制传递函数的数学模型,设计了自适应Fuzzy-PID控制器及其模糊规则,通过MATLAB的Simulink模块建立了基于模糊PID控制器的步进电机系统角速度控制模型,以阶跃信号作为激励信号,自适应模糊PID控制和PID控制的仿真试验表明:PID控制的响应时间为7 s,出现超调量为0.1的振荡,通过调整PID控制器参数增大比例系数,系统响应时间缩短为2.2 s,系统响应速度明显加快,且未出现振荡环节;自适应模糊PID的响应时间为0.12 s,步进电机系统快速到达阶跃响应的稳态值,步进电机角速度控制稳定,角速度响应快,满足钵苗输送的定位要求。自动补苗试验结果表明:在植苗频率为40、50与60株/min时,补苗成功率分别为100%,100%、95.8%,且只要光纤传感器检测到漏苗信号,基于自适应Fuzzy-PID控制的步进电机系统快速响应,补苗控制系统都能准确及时地进行自动补苗。该研究可为解决自动移栽机田间作业的漏栽问题提供参考。     

联合收获机单神经元PID导航控制器设计与试验

针对联合收获机在田间直线跟踪作业中在维持高割幅率条件下易产生漏割的问题,设计了一种基于单神经元PID(Proportion Integration Differentiation)的联合收获机导航控制器。以轮式联合收获机为平台,通过对原有液压转向机构进行电控液压改装,搭载相关传感器构建了导航硬件系统。开展了常规PID控制和单神经元PID控制的仿真以及实地对比试验,仿真结果表明单神经元PID控制具有超调小和进入稳态快等特点;路面试验表明,当收获机速度为0.7 m/s时,单神经元PID控制最大跟踪偏差为6.10 cm,平均绝对偏差为1.21 cm;田间试验表明,收获机速度为0.7 m/s时,单神经元PID控制田间收获最大跟踪偏差为8.14 cm,平均绝对偏差为3.20 cm。试验表明所设计的联合收获机导航控制器能够满足自动导航收获作业要求,为收获作业自动导航提供了技术参考。     

油葵收获机拨禾板式割台装置研制

针对目前油葵机械化收获存在缺少专用机械设备、籽粒损失率和破损率均较高、收获设备工作性能不可靠等问题,该研究设计了油葵联合收获机拨禾板式割台装置并介绍其结构与工作原理,建立拨禾齿的运动模型,分析拨禾机构运动特性并获取拨禾齿端点的运动轨迹。通过对拨禾齿端点运动轨迹仿真,分析拨禾板转速、机具前进速度与拨禾板圆周数量之间的变化关系;利用MATLAB软件编写程序,仿真获取相邻两拨禾齿端点的运动轨迹曲线,解决拨禾齿运动参数不合理、籽粒碰撞损失较高的难题。割台性能试验结果表明,当割台倾斜角度25°、绞龙转速150r/min、拨禾板与导板距离170 mm时,油葵花盘损失率为2.04%。进一步通过田间油葵收获正交试验和参数优化,分析油葵收获机前进速度、拨禾板转速、茎秆留茬高度的不同组合对油葵籽粒损失率及破损率的影响,利用Design-Expert获取最优参数组合。结果表明,当油葵收获机前进速度1.2 m/s、拨禾板转速240 r/min、茎秆留茬高度570 mm时,油葵籽粒损失率与破损率分别为1.90%和0.65%。研究结果可为提高油葵联合收获机的作业性能、油葵收获机的结构设计和参数优化提供参考。     

稻麦联合收获机割台参数按键电控调节装置设计与试验

针对目前国产水稻联合收获机割台参数调整依赖于经验手工调节、操控不方便等问题,该文设计了水稻联合收获机割台参数按键调节装置,提出了拨禾轮转速自动控制方法,建立拨禾轮转速自动控制模型,结合模糊PID控制算法实现拨禾轮转速自动控制。割台参数按键调节装置由传感器、PLC控制单元、显示器、按键、驱动等模块构成。PLC接收按键信息发送控制信号驱动割台部件电动调节,传感器将检测信号送入PLC,由显示器实时显示调整情况。测试结果表明,通过割台参数按键调节装置能实现割台高度、拨禾轮高度、前后位置及转速参数的自动调节,调节相对误差分别为7.4%、3.4%、2.0%和7.8%;作业速度相对误差为3.4%;拨禾轮转速自动控制响应时间≤0.8 s,调整时间≤1.7 s,最大相对误差8.5%,控制精度达到91.5%,基本满足水稻收获机割台参数调节要求,可为水稻联合收获机智能操控提供技术支撑。     

圆盘切割式蓖麻采摘装置设计与试验

针对现有蓖麻收获装备采摘损失率较高、对低矮植株收获适应性差的问题,该研究结合蓖麻植株的生理特性,设计一种圆盘切割式蓖麻采摘装置。该装置配套于水稻或玉米联合收获机,通过双圆盘刀对蓖麻植株进行切割分离,再经过收割机的清选完成蓖麻收获。通过对装置关键部件的受力及作业原理分析,设计其关键结构参数。并以割茬高度差和采摘损失率为评价指标,以刀盘结构、刀盘转速、前进速度为试验因素进行三因素三水平的正交试验,在保证割茬高度差的前提下,以采摘损失率为主要指标,利用综合平衡法确定较优参数组合。田间验证试验表明：刀盘结构类型为波浪形,刀盘转速为600 r/min,前进速度为1.1 m/s时,平均割茬高度差为0.85 mm、平均采摘损失率为3.13%,切割过程平稳、损失率低,对种植农艺适应性好,满足蓖麻收获的田间作业要求。该研究可为蓖麻收获装备的研究和设计提供参考。     

基于Matlab和模糊PID的汽车巡航控制系统设计

该文设计了一种基于Matlab和模糊比例积分微分PID(proportional-integral-derivative)的汽车定速巡航控制系统,该巡航控制系统由模拟数字信号输入装置、定速巡航控制电子控制单元和节气门执行器等器件组成。为提高汽车巡航的精度和稳定性,提出了一种基于Matlab和模糊PID的自适应模糊控制方法,该控制算法在线优化模糊控制规则以及输出比例因子,既保留了传统模糊控制的优点,又有效改善了系统的控制品质,实车试验结果表明,试验车(上海大众帕萨特1.8MT)在40、60、80、100km/h定速巡航控制系统稳定时间分别在38、53、65、80s,超调量分别是0.5、0.4、1.2、1.0km/h。该系统稳定速度快,超调量小,系统工作稳定,可以较好地满足汽车巡航系统中控制需求。     

梳脱台高度自动控制系统建模与计算机仿真

介绍了基于PID控制算法的梳脱式联合收割机梳脱台高度调节自动控制系统。分析了4LS-150型梳脱式联合收割机液压提升机构及电液比例控制系统原理；建立了梳脱台高度调节液压控制系统的数学模型，并对建立的传递函数在MATLAB中进行了仿真和PID校正。仿真结果表明，将该系统用于梳脱台高度调节自动控制，可以取得令人满意的控制效果。     

植保四轴飞行器的模糊PID控制

针对当前植保四轴飞行器在作业过程中自身载荷发生改变后的飞行控制性能下降、抵抗环境扰动能力差的问题,该文改进了传统比例积分微分(proportion,integration,differentiation,PID)控制算法,提出了一种模糊PID控制算法。该文通过研究四轴飞行器的姿态解算和飞行原理,设计了以STM32系列的单片机为核心处理器的四轴飞行控制系统。采用AHRS模块实时解算飞行器姿态参数,结合模糊控制和PID控制算法调节电机的输出量来控制飞行姿态。试验结果表明:与传统PID相比,模糊自整定PID控制算法适应性强,参数整定简单,系统的动态响应能力和稳定性获得了提高,实现了四轴飞行器的稳定飞行。该文为植保无人机控制算法研究提供了一定的参考。     

再生稻联合收获机清选装置内部气流场分析与试验

为了高效完成再生稻脱出物的清选工作，有效利用气流对物料进行吹散分层，并提高水稻籽粒透筛效率，该研究对沃得旋龙4LZ-3.0E型水稻联合收获机清选装置进行了改进，改进的清选装置采用六叶片离心风机作为清选风机，振动筛上筛使用百叶窗筛，其筛片为平整未经冲压的平板状结构。首先运用CFD软件对风机转速1050 r/min、筛片开度分别为20、25和30 mm工作参数下的清选装置内部气流场进行了数值模拟和对比分析，数值模拟结果表明筛片开度为20 mm时筛面上方气流速度的分布均匀，筛片开度越大，筛片之间越容易产生小型涡流，从而造成气流混乱；使用热线式风速仪在试验样机上进行了气流速度测量，对比实测气流速度和仿真的气流波动规律一致，验证了数值模拟结果的准确性；进一步通过田间试验对静态的模拟试验结果进行了补充，分别选取清选筛振动频率为6、7、8 Hz，得出清选筛振动频率6 Hz配合筛片最佳开度20 mm时清选效果最好的结论，其籽粒含杂率为1.52%，损失率为1.11%；且由结果分析可知，百叶窗筛筛片开度大小对清选损失率的影响无主效应。该研究表明百叶窗筛适用于针对再生稻的清选工作，提出了针对再生稻物料的风筛清选装置的设计思路，为进一步研究打下了基础。     

果园升降平台自动调平控制系统设计与试验

为提高果园升降平台调平精度和稳定性,设计了一种自动调平控制系统。通过调平机构动力学分析,建立了调平控制系统数学模型;利用融合卡尔曼滤波的模糊PID控制电磁阀驱动油缸伸缩调整工作台姿态,实现其自动调平。对控制系统进行仿真,结果表明:模糊PID控制较PID控制性能好,峰值时间缩短47.82%,调节时间缩短48.10%,最大超调量减小52.78%,经卡尔曼滤波后控制误差降低44.57%;对系统响应时间和调平效果进行测试,结果表明:自动调平控制系统响应时间为0.078 s;在平台不升降和升降2种工况下,最大坡度满载下自动调平最大误差分别为1.08°和1.74°,调平精度相对原果园升降平台调平系统分别提高了1.69°和1.91°,较好的实现了工作台自动调平控制。该研究为农业机具调平控制提供参考。     

拖拉机后悬挂横向位姿调整的模糊PID控制

针对传统拖拉机后悬挂机构无法实现横向位姿自动调整,难以适应丘陵山地复杂地形作业需求,导致耕深均匀性差、作业效率低等问题,该文设计了—种采用双液压缸进行横向位姿调整的后悬挂系统。首先,对提升臂、提升杆、农具三脚架等构件进行运动学分析,并运用MATLAB对液压缸活塞杆位移与农机具倾斜角度进行仿真,得出当横向倾角为-15°~15°时,液压缸活塞杆位移与角度的函数关系;其次,设计了横向位姿调整机构液压系统,并建立了该液压系统的数学模型;运用Simulink搭建了横向位姿调整系统的液压系统仿真模型,并采用模糊PID控制方法对仿真模型进行控制性能仿真;最后,搭建了拖拉机后悬挂系统控制试验平台,进行了拖拉机后悬挂横向位姿调整试验。结果表明：在预定目标内（±2°~±15°）,最大误差为1%,平均误差为0.7%,仿真的系统调整时间较短,不足0.2 s,试验的调整时间为1 s左右,系统稳定时间仿真和试验都很小,在0.1 s左右,试验和仿真超调量为0 ,符合设计目标,能够满足山地丘陵作业的横向角度调节需求。     

果园高位作业平台自动调平前馈PID控制方法

为提高果园高位作业平台自动调平控制系统性能,该研究基于已开发的果园高位作业平台调平机构,提出了前馈PID控制的自动调平控制方法。首先对果园高位作业平台自动调平控制系统进行动力学分析,建立被控对象数学模型。然后在数学模型的基础上设计前馈PID控制算法,并对控制系统进行仿真分析。仿真结果表明,前馈PID较传统PID的控制性能更优,系统上升时间缩短18%,调节时间缩短19%,稳态误差控制在0.6%以内。最后,搭建果园高位作业平台自动调平控制系统,并对调平系统进行静态与动态试验。试验结果表明：前馈PID控制的调平性能优于传统PID控制,静态调平中,前馈PID上升时间平均缩短20%,调节时间平均缩短30%,稳态误差控制在0.6%以内;动态调平中,果园高位作业平台以2 km/h的速度行驶于起伏较大的路面,工作台俯仰角绝对值差最大为2.99°,平均绝对误差为0.79°,均方差误差为0.58°,工作台倾角稳定在±3°以内,较好地实现了果园高位作业平台自动调平控制,满足果园作业需求。     

履带式花生联合收获机路径跟踪控制方法与试验

为提高无人驾驶履带式花生收获机沙地作业路径跟踪精度，以4HBL-2型自走式花生联合收获机为研究对象，开展了履带式收获机无人驾驶路径跟踪控制研究。建立了履带式收获机运动学模型与虚拟转向角函数关系；以航向偏差值作为观测量、阿克曼模型推算角速度作为测量值，设计卡尔曼融合算法，获得基于阿克曼模型的虚拟转向角度；根据虚拟转向角度对PID路径跟踪算法进行改进，提出了基于预瞄跟踪的双PID路径跟踪控制方法；通过脉冲宽度控制器实现了履带式花生收获机路径跟踪精准控制。仿真试验结果表明：基于预瞄跟踪双PID的路径跟踪控制方法能够进行路径跟踪控制，具有控制平滑和稳态误差小等特点。田间试验表明：花生收获机在沙地以0.6m/s的速度作业时，系统直线跟踪平均绝对误差为2.23 cm，最大偏差为4.14 cm，相对于PD路径跟踪控制器分别提高了56.12%和66.07%。上线试验中，初始偏差分别是0.5、1.0和1.5 m时，上线时间分别为11.00、12.92和13.78 s，上线距离为6.60、7.75和8.26 m；最大超调量分别为5.68%、5.84%和8.06%，相较于轮式收获机，上线距离分别减小了1.9...