基于Labview的无人机飞行状态实时监测评估系统设计

为了实现无人机飞行状态信息的自动化采集和性能评估,该文设计了基于 Labview 的无人机飞行状态实时监测评估系统,该系统利用传感器采集无人机的飞行状态信息：包括三轴姿态角、三轴角速度、三轴速度、三轴加速度、GPS经纬度及海拔高度、环境温度和气压等。无线传输模块将经过简单处理之后的信息传输至PC机,基于Labview建立的监测评估软件对这些数据进一步处理之后,实时图形化显示三轴姿态、飞行高度、二维轨迹、三维轨迹和航迹偏差;根据三轴姿态信息实时模拟无人机姿态,自动计算飞行里程,并自动保存所有数据。飞控手目视操控无人机的试验结果表明：平均航迹偏差高达5.2 m,定高飞行的平均高度偏差为0.9 m,横滚角和俯仰角波动幅度均在8°以内,整个测试过程中传感器温度下降了2℃。数据分析结果与系统输出结果一致,该系统运行稳定,输出结果可靠,能够用于实时监测、图形化显示、评估和记录无人机飞行状态信息,为无人机飞行性能的评估及飞控手的训练提供参考。     

基于模糊-比例积分偏差修正的多旋翼飞行器姿态测算系统

以多旋翼飞行器为平台,结合遥感技术可实现对近地面农田信息进行遥感监测。飞行控制是多旋翼飞行器的核心,它主要负责实时收集传感器测量数据,解算飞行姿态,通过控制算法控制电机运转。因此,准确实时获取姿态信息是实现多旋翼飞行器的飞行控制基础,该文提出了基于模糊-比例积分(fuzzy-proportion integration,Fuzzy-PI)偏差修正的多旋翼飞行姿态测算系统。该系统由加速度传感器、陀螺仪、电子罗盘和STM32F103微处理器组成。采用四元数坐标转换,将测算系统中各传感器测量的姿态偏差代入模糊-比例积分偏差修正解算方法得到多旋翼飞行器的姿态,通过串口显示测算结果,并在SGT320E型3轴多功能转台上对测算的姿态进行验证。试验结果表明该文提出姿态测算系统解算时间达450次/s,静态测量时横滚角和俯仰角平均误差为1.213°和1.072°,长时间静态测量并未产生漂移,为多旋翼飞行器准确控制姿态奠定基础。当转台以频率为0.1 Hz,幅度为30°的正弦波方式运动时,测算系统测量精度能达到1°。试验结果表明在该文提出的多传感器姿态测算硬件系统中,模糊-比例积分偏差修正的多传感器信息融合方法能动态修正传感器间的偏差,满足快速准确跟踪运动姿态的要求。该成果为多旋翼飞行器的姿态控制提供参考。     

基于无人机与激光测距技术的农田地形测绘

平整地技术是提高作物单产的重要措施，而获取高精度的农田地形测绘数据与农田数字地形模型，是进行精准平整地作业的必要条件。为了解决传统接触式地形测绘效率低、基于航拍摄影技术的遥感地形测绘精度差及作业成本高等问题，该研究提出了一种基于多旋翼无人机与激光测距技术的农田地形测绘方法。在多旋翼无人机测绘平台上搭载激光测距模块与后处理动态差分全球定位系统设备（Post-Processing Kinematic Global Positioning System，PPK-GPS），获取激光测距序列、PPK-GPS三维定位数据以及无人机的飞行姿态数据。首先使用均值滤波器处理原始激光测距序列，并将得到的激光测距序列与PPK-GPS定位数据进行同步处理，使二者建立空间对应关系。根据无人机倾斜状态时的测距激光方向与理论竖直方向的空间几何关系，使用从无人机的飞行控制器中提取的姿态信息校正激光测距序列，消除无人机平台在飞行过程中俯仰与横滚姿态变化对激光测距精度的影响。最后，根据PPK-GPS定位数据的海拔高度分量与激光测距序列计算试验地块内地面测量点的海拔高度，共获取1 417组地面测量点的有效测绘数据。利用手持PPK-GPS设备对地面测量点的海拔高度进行测绘精度检验。验证试验结果表明，本文提出的无人机农田地形测绘系统获取的海拔高度与手持PPK-GPS设备采集的海拔高度的均方根误差为5.2 cm，表明该无人机农田地形测绘系统具有较高的测绘精度。与利用手持GPS设备进行地形测绘作业的方法相比较，本文提出的无人机农田地形测绘系统具有自动化程度高、作业效率高等优点。该研究可为促进精准平整地技术的大规模应用提供数据支持。     

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。     

田间作业车辆外部加速度辨识与姿态测量系统研制

复杂田间作业环境与精细作业效果要求农机装备具备实时精准感知农机具姿态的能力,田间作业时普遍存在的车辆外部加速度对此带来挑战。为进一步提高农机装备作业质量,该文以6轴微惯性传感器为硬件传感器,以方向余弦矩阵法进行姿态解算,基于一阶外部加速度模型设计卡尔曼滤波融合算法,实现动态情况下田间作业车辆外部加速度辨识与姿态精准估计。分别采用Innova 2100型摇床与装配有MTi300航向姿态参考模块的高地隙喷雾机对系统进行试验验证。摇床试验结果表明:在外部加速度小于10g情况下,系统对外部加速度辨识误差小于0.214 m/s2;田间作业高地隙喷雾机试验结果表明,相比于MTi300,横滚角最大误差为0.23?,俯仰角最大误差为0.39?。说明该文研制姿态测量系统可准确辨识外部加速度与测量姿态,研究结果可为满足精细农业作业要求的姿态测量系统研发提供依据。     

基于Labview的遥控无人机操控测试系统

该系统利用航姿参考系统IG-500N采集无人机实时飞行状态信息,通过无线数传模块传输至地面PC机。飞行状态信息包括:三轴姿态角、三轴加速度、三轴角速度、三轴速度、GPS经纬度、GPS海拔高度、温度和气压等信息。之后利用Labview设计的程序分割提取各个测试项目所对应的数据信息,并计算对应测试项目的用时、位置偏差和姿态稳定行,进而得到遥控无人机操控水平指标,导入生成测试报告。用于评估操控手在操控无人机起飞、航线飞行、定点悬停和降落过程中的操控水平。试验结果表明测试系统可靠。该研究可用于为无人机操控手的水平评估和自主飞行无人机的飞行性能优化提供参考。     

水稻秧棚苗床精平机自动调平系统设计与试验

针对水稻棚室育秧环节中苗床平整地缺失高效作业机械的现状，结合寒区水稻标准化棚室育秧技术要求，该研究设计了一种自走式水稻秧棚苗床精平机机电液一体化的自动调平控制系统。调平系统以液压油泵及直流步进电机为动力端，融合机具作业的姿态角数据，利用自动控制策略实时驱动机电式横滚角调平机构及液力式俯仰角补偿装置进行调平作业，保证苗床平整度。采用Simulink模块对横滚角调平进行仿真，结果表明：横滚角调平时间为1.62 s，超调量为1.5%，具有良好的响应速度及精度。将自动调平控制系统嵌入1ZJP-2型苗床精平机进行田间试验，搭载自动调平系统的作业机具横滚角平均值为-1.88°，均方根误差为1.95°，平均绝对误差为1.88°；对照组作业机具横滚角平均值为-2.37°，均方根误差为2.43°，平均绝对误差为2.31°；俯仰角补偿碎土刮板油缸动作的 平均均方根误差为0.145 cm，试验结果表明自动调平系统效果良好，满足稳定控制要求。利用光学水准仪检验平地作业效果，应用自动调平控制作业后苗床高程最大平均标准差比作业前降低了1.05 cm；而无调平系统的苗床高程最大平均标准差降幅仅为0.325 cm，平地作业效率比普通作业方式提高了229%～500%，每平方米内地高程标准偏差S_d值较比常规作业方式降低了268%～384%。该系统提升了水稻棚室育秧苗床平地机械作业自动化程度。     

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。     

立体坡面农业四足移动平台姿态控制策略与试验

针对农业四足移动平台在田间行走时的姿态稳定性、负载平稳性差等问题,提出一种立体坡面姿态控制向量策略,在建立四足移动平台运动学模型基础上,通过对一维俯仰、二维横滚坡面姿态姿态向量变化分析,得出立体坡面机身运动姿态角与各腿关节转角的变换方程,而后运用欧拉动力学方程、SLIP理论及次优支撑三角形内稳定裕度理论对四足移动平台平面Trot与坡面Walk步态进行规划。根据Matlab/Sim Mechanics的坡面姿态仿真试验,对所提出的控制策略进行研究,选择俯仰、横滚姿态变化的限定最小角度;Matlab-Adams虚拟样机仿真试验,验证立体坡面姿态变换方程及其步态规划的可行性,得到四足移动平台在俯仰、横滚均为10°的立体坡面行走时,其俯仰与横滚角变化范围在-2°~2°。通过四足移动平台物理样机进行机身姿态角与关节转角变化关系测试和立体坡面姿态行走试验,试验结果与仿真基本一致,验证立体坡面姿态变换方程及其步态规划的合理性;实现了四足移动平台坡面运动姿态保持水平的目的,提高了立体坡面行走的稳定性;负载平稳性能试验结果表明:该文提出的坡面姿态控制策略,在上、下坡及立体坡面行走时,其负载平稳性与无姿态控制器相比分别提高了15.8%,16.2%和16.0%,增强四足移动平台作为农业移动辅助平台的作业性能,为现代农业移动平台运动姿态控制的设计提供了参考。     

基于Labview的遥控无人机操控测试系统（英文）

该系统利用航姿参考系统IG-500N采集无人机实时飞行状态信息,通过无线数传模块传输至地面PC机。飞行状态信息包括:三轴姿态角、三轴加速度、三轴角速度、三轴速度、GPS经纬度、GPS海拔高度、温度和气压等信息。之后利用Labview设计的程序分割提取各个测试项目所对应的数据信息,并计算对应测试项目的用时、位置偏差和姿态稳定行,进而得到遥控无人机操控水平指标,导入生成测试报告。用于评估操控手在操控无人机起飞、航线飞行、定点悬停和降落过程中的操控水平。试验结果表明测试系统可靠。该研究可用于为无人机操控手的水平评估和自主飞行无人机的飞行性能优化提供参考。     

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。     

多旋翼无人机近地遥感光谱成像装置研制

为了满足多旋翼植保无人机悬停、定速飞行2种作业模式下近地遥感的需求,该文设计了一套液晶光谱成像装置。首先,通过硬件、软件开发,实现了装置采集模块、控制模块和通信模块3部分的协同工作。其中,采集模块由16位CCD灰度相机、消色差镜头、液晶可调滤光器以及UV镜组成,控制模块由微电脑处理器和USB连接器组成,通信模块由数传、北斗定位系统和地面工作站组成。由5V3A电源供电。开发相应软件实现各硬件模块之间的协同控制,以及数据处理的功能。数据处理功能既可用于拍摄前装置的参数调节,又可单独用于光谱图像分析。基于本装置的数据采集方法,实现了光谱图像采集与旋翼无人机2种飞行模式的匹配。通过室内模拟飞行试验和田间试验,对装置性能进行测试。结果显示装置可获得清晰的光谱图像,光谱范围400~720 nm,光谱间隔最高可达到2 nm,空间分辨率1392×1040,且光谱连续平滑、特征稳定可靠。本装置基于面阵分光原理,采用密接耦合光路设计、核心器件同步触发技术,结构紧凑、抗震性好、稳定度高,适合植保作业,有望应用于精准农药喷施、作物处方图生成等多个领域。     

东方红X-804拖拉机的DGPS自动导航控制系统

该文在东方红X-804拖拉机上开发了基于RTK-DGPS的自动导航控制系统。系统主要包括RTK-DGPS接收机、导航控制器、转向操纵控制器、电控液压转向装置和转向轮偏角检测传感器。其中转向操纵控制器、转向轮偏角检测传感器和电控液压转向装置构成转向轮偏角的闭环控制回路,该回路可根据导航控制器提供的期望转向轮偏角实现偏转角的随动控制。将拖拉机运动学模型和转向操纵控制模型相结合,建立了拖拉机直线跟踪的导航控制传递函数模型,模型的输入是横向跟踪误差,输出是期望的转向轮偏角。设计了基于PID算法的导航控制器,仿真分析了系统稳定性和动态响应性能,确定了PID控制参数的较佳取值。针对东方红X-804拖拉机转弯半径大的特点,采用跨行地头转向控制方式,提出了具体的控制流程及算法。田间试验结果表明：采用所设计的DGPS自动导航控制系统,在拖拉机行进速度为0.8 m/s时,直线跟踪的最大误差小于0.15 m,平均跟踪误差小于0.03 m,所提出的跨行地头转向控制方法对试验拖拉机具有良好的适用性。     

基于空间质量平衡法的植保无人机施药雾滴沉积分布特性测试

为了探究飞行方式、飞行参数及侧风等因素对无人机喷雾雾滴空间质量平衡分布和旋翼下旋气流场分布的影响,该文基于无人机施药雾滴空间质量平衡测试方法,测定了3WQF80-10型单旋翼油动植保无人机在不同飞行方式(前进、倒退)、飞行高度和侧风速条件下的喷雾雾滴空间不同部位的沉积率和下旋气流风速。结果表明:对于该型无人机,在飞行高度(3.0±0.1)m、速度(5.0±0.2)m/s、1.2 m/s侧风速条件下,机头朝前与机尾朝前2种飞行方式对雾滴分布有显著影响,机尾朝前的飞行方式底部沉积比例可达60%,作业效果更佳;在2.0~3.5 m高度、(5.0±0.3)m/s速度和0.8 m/s侧风速条件下,空间质量平衡收集装置底部雾滴沉积率变异系数与高度呈现线性负相关,线性回归方程决定系数为0.9178,即高度越高雾滴分布均匀性越好;在(3.0±0.1)m高度和(5.0±0.3)m/s速度条件下,空间质量平衡收集装置底部雾滴加权平均沉积率与侧风风速呈线性正相关,线性回归方程决定系数为0.9684,即侧风速越大雾滴越集中分布在下风向处;飞行方式、高度和侧风3种因素对单旋翼无人机喷雾雾滴产生的影响都是通过改变其旋翼下旋气流场在垂直于地面向下方向的强度,减弱气流对雾滴的下压作用来实现的。研究结果可以为植保无人机设计定型、田间喷雾作业参数确定和作业条件的选择提供理论参考。     

基于神经网络的风力辅助提水系统自适应PID解耦控制

针对风力机和离心水泵的特点,该文设计了一种风力辅助提水机结构及其控制策略。由于该设备需要解决最大可能地利用风能和风力机与柴油机之间的功率平衡问题,因此,该系统是一个时变的2输入2输出耦合系统。根据解耦和神经网络的思想,采用2个回归神经网络(DRNN)在线调整2个PID控制器的参数,一个神经元解耦补偿器完成系统的解耦,实现了不依赖于对象模型的自适应PID解耦控制。计算机仿真结果验证了该控制策略的可行性,为进一步研究奠定了基础。     

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。     

多翼单臂纵列式电动无人机旋翼间距优化及能耗试验

针对现代农业航空技术的发展对电动多旋翼农用无人机的载荷能力、持续作业能力、作业效率提出更高的要求,而目前电动多旋翼植保无人机存在续航时间短、载质量小、作业效率低等问题,该文通过试验测试平台,首先对共轴式双旋翼进行不同纵向间距下的升力性能及能耗测试,分析纵向间距对双旋翼升力的影响规律,根据分析结果,针对纵列式双旋翼进行升力随横向间距的变化规律研究,得出横向间距比等于1.8为双旋翼纵列式方式的最优横向间距比。随后对不同尺寸纵列式双旋翼和纵列式多旋翼升力随横向间距比的变化规律进行测试,验证最优横向间距比1.8的普遍适用性。最后,对多旋翼单机臂结构六轴十二旋翼纵列式布局无人机的综合性能参数进行优化分析,并对平面式、纵列式布局方式下的六轴十二旋翼无人机进行飞行试验,验证旋翼间距的优化结果。优化分析结果表明,横向间距比均分别在最优化条件下时,纵列式和平面式布局的升力远高于共轴式布局。与纵列式布局相比,平面式布局机型升力差别不大,但机身尺寸增加38.70%。飞行试验结果表明,在相同负载下,相对于优化后的纵列式机型,平面式机型在单位时间内悬停功率仅减小0.062%,而机身质量增加6.8%。该研究在保证无人机能效的前提下,通过改变旋翼间的相对位置,对多旋翼单机臂结构电动无人机的旋翼间距进行优化,从而优化机身尺寸及质量,改善多翼单臂结构无人机的气动特性,降低惯性,提升有效负载能力,从而提升整机性能。