东方红拖拉机自动转向控制器设计及试验

以东方红-X804拖拉机为试验平台,设计了基于双闭环控制方法的转向控制器,以提高农业机械导航的精度。首先阐述了系统整体结构及工作原理,使用角度传感器KMA199和角速率传感器ADIS16300分别测量转向角度、转向角速率,电控液压阀、换挡电磁阀和溢流阀作为执行单元实现自动转向。建立了数学模型,介绍了转向控制器的硬件电路实现,设计了CAN总线网络功能节点。结合拖拉机田间作业过程中系统非线性特性,提出了以角速度控制为内环、转向角度控制为外环的双闭环控制方法,给出了控制算法的推导过程,并使用Matlab工具箱进行系统辨识得到传递函数的参数。试验结果表明:ADIS16300角速度积分的角度值有较高准确度,平均误差为0.53°。方波信号的角度跟踪稳态时平均误差为0.40°,平均跟踪时间为1.3 s,角速率跟踪稳态时平均误差为1.25(°)/s,延时时间平均值为0.2 s;双闭环控制方法较好抑制了稳态时的震荡现象。     

电动方向盘插秧机转向控制系统设计

电动方向盘作为农机导航系统的转向执行机构在中小型旱地拖拉机上已有应用,但在水田农业机械等转向阻力大的农机上的适应性尚有待研究。该文以井关PZ-60型水稻插秧机为平台,采用电动方向盘作为转向执行机构,对插秧机自动转向控制进行了研究。构建了插秧机转向机构的系统模型,采用系统辨识试验获得了系统模型参数。设计了基于PID的嵌套转向控制算法,采用Simulink仿真模型验证了算法的可行性。分别进行了幅值10°的正弦波、水田小角度转向(直线行驶跟踪)和水田大角度转向(调头)控制性能试验,试验结果表明:插秧机正弦波转向跟踪平均绝对误差为0.301 5°,平均延时0.3 s;在泥底层平坦和不平坦的水田中直线行驶时的转向角跟踪平均绝对误差分别为0.354°和0.663°,平均延迟时间均为0.6 s,角度跟踪偏差最大分别为1.4°和3.6°,深泥脚转向阻力大时有1.4 s的控制滞后;插秧机以28°转向角调头时调节时间为2.5 s,稳态误差为0.6%。研究表明,电动方向盘转向系统具有较好的动态响应和控制稳定性,适用于插秧机作业的自动转向控制,满足插秧机自动导航作业要求。     

拖拉机自动导航变曲度路径跟踪控制

针对当前拖拉机自动导航曲线跟踪控制精度不能满足生产需要的问题,该研究提出一种基于前轮转角前馈补偿策略的变曲度路径跟踪控制方法。综合考虑农机作业速度和目标路径曲度对前视距离的影响,通过调整前视区域和计算预瞄点,动态调整前视距离和前轮转角前馈量,在追踪预瞄点的过程中,利用农机与目标路径偏差设计变曲度路径跟踪模糊控制器,通过实时调整拖拉机前轮转角补偿量减小稳态误差。以DF2204无级变速拖拉机为试验平台,设计并研发了自动导航系统,开展21组变曲度路径跟踪控制试验。试验结果表明,拖拉机以1、1.5、2和3 m/s速度行驶时的平均绝对误差的平均值分别为2.7、2.7、3.3和4.0 cm,均方根误差的平均值分别为3.4、3.7、4.6和5.0 cm,满足农业生产需求。所提方法可有效提高农机曲线路径跟踪精度,减少漏耕,提高农田利用率。     

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。     

拖拉机自动转向系统容错自适应滑模控制方法

为提高拖拉机自动转向系统的可靠性,该文提出了一种具有前轮转角容错检测能力的径向基函数(radial basis function,RBF)网络自适应滑模控制方法。综合考虑拖拉机姿态信息和控制输出,基于卡尔曼滤波算法推导得出拖拉机前轮转角的两个估计值,并结合角度编码器实际测量值设计了前轮转角容错检测输出算法;以容错输出算法的输出值作为状态量,提出一种利用RBF网络进行干扰补偿的前轮角度自适应滑模控制方法,并通过仿真试验验证了算法的有效性。开展了拖拉机前轮转角容错检测和自动控制试验,结果显示:基于侧向加速度的转角预估值最大误差为2.94?,均方根误差为0.81?;基于横摆角速度的转角预估值的最大误差为1.73?,均方根误差为0.12?;当人为施加故障干扰时,算法可以提供容错的转角输出;拖拉机转向控制系统可以快速跟踪期望前轮角度且超调量较小,最大控制误差为0.21?,均方根误差为0.07?。试验结果表明,容错自适应滑模控制方法提高了自动转向控制系统的可靠性和准确性,有助于解决拖拉机前轮转角测量装置故障率高的问题。     

农用柔性底盘偏置轴转向机构联动耦合控制策略及试验

针对农用柔性底盘前轮转向时两偏置轴转向机构难以保持联动关系而影响顺利转弯的问题,基于阿克曼转向几何与交叉耦合控制原理,设计了偏置轴转向机构联动耦合控制策略,采用模糊PID控制算法对两转向轮转角联动轮廓误差进行补偿,并依据方向盘信号大小和变化率对电磁摩擦锁PWM控制信号占空比进行调节,以匹配偏置电动轮转向的角速度,使两转向机构形成耦合而保持期望联动关系;基于MATLAB/Simulink对控制策略进行了仿真,且在硬化路面上实施了阶跃转向、蛇行转向及随机转向3种运动方式的试验验证,并对比分析了转角分配控制下的前轮转向效果。试验结果表明:耦合控制方法下柔性底盘前轮阶跃转向响应均在0.8 s内,左、右侧转角最大超调为1.3°;电磁摩擦锁的开闭可较好匹配电动轮的转向;左、右前轮对于各自目标角具有良好的跟踪性能;3种转向方式下最大与平均跟随误差值均小于分配控制方法;两轮联动的最大与平均转角轮廓误差分别为:阶跃转向1.2°与0.6°、蛇行转向1.1°与0.6°、随机转向1.0°与0.5°;耦合控制下仿真与试验转角的轮廓误差变化趋势一致,最大误差为2.2°,证明仿真模型合理有效。耦合控制下偏置轴转向机构联动控制效果优于转角分配控制,转向效果良好,该文提出的柔性底盘偏置轴转向机构联动耦合控制策略有效且可行。     

株间除草装置横向偏移量识别与作物行跟踪控制

株间机械除草技术与装置能有效摆脱田间除草的繁重体力劳动并消除化学除草方法所带来的危害,株间机械除草装置的牵引拖拉机在跟踪作物行时总会产生航向偏差,导致除草装置出现横向偏移,甚至无法进入除草的株间区域,同时还会增加伤苗率。为增大株间机械除草的作用区域和降低伤苗率,该文提出了通过作物行信息识别出株间机械除草装置与作物行横向偏移量的方法,并设计了株间机械除草作物行跟踪机构和控制器,实现了株间机械除草跟随作物行。采用正弦波和三角波2种标准信号作为横向偏移补偿量信号,对作物行跟踪控制器的性能进行了测试,试验结果表明：作物行跟踪控制器能较好地控制除草装置跟随横向偏移补偿信号,前进速度为0.5 m/s时正弦波信号跟踪最大误差10 mm,平均误差0.8 mm,三角波信号跟踪最大误差11 mm,平均误差1.2 mm。除草试验表明,作物行跟踪控制系统能较好地控制株间除草装置跟踪作物行,在0.5 m/s前进速度下跟踪最大误差为20.8 mm,平均误差2.5 mm;作物行跟踪控制明显减少了除草爪齿未进入株间区域的比例,在300 mm株距下,可保证93.3%的株间区域有除草爪齿进行除草作业,在200 mm株距下为85.9%;作物行跟踪控制降低了除草爪齿对作物的损伤,伤苗率从20%以上降到了12%以内,提高了株间机械除草的作业效果。     

垄耕模式的无人四驱四转移动作业平台路径跟踪控制

为了提高垄耕模式的无人四驱四转（four-wheel independent driving and four-wheel independent steering，4WID-4WIS）移动作业平台路径跟踪控制精度和稳定性，该研究提出一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer，NOB)的路径跟踪控制策略。考虑到转弯区域跟踪误差较大，引入原地转向数学模型，设计基于原地转向的航向角PI控制与纯追踪控制的切换控制策略，以实现转弯路径精准跟踪。在此基础上，根据横向偏差和路径弯曲度，设计基于前视距离函数的纯追踪算法及模糊比例补偿器，构建基于NOB的前馈补偿器，以减小上线距离和位置超调。最后对所设计的跟踪控制策略进行仿真和试验验证，结果表明：与传统纯追踪控制相比，所设计的路径跟踪控制策略在3种初始横向偏差下，上线距离、超调、全线平均绝对误差分别减小了32.2%～43.4%、0～42.4%和27.7%～49.5%，且曲线区域平均绝对误差减小33.7%～39.5%；在颠簸硬石板、草地、农田翻耕路况下的稳态区平均绝对误差分别减小了6.25%、33.3%和41.7%。该路径跟踪控制策略有效提高了系统鲁棒性和作业路径跟踪精度，可为垄耕模式的无人四驱四转农业机械导航系统开发提供创新思路和技术参考。     

线性时变模型预测控制器提高农业车辆导航路径自动跟踪精度

为提高农业车辆导航路径自动跟踪精度,提出一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪方法。该方法将农业车辆非线性运动学模型线性化和离散化处理,作为控制器预测方程;建立以系统控制增量为状态量的目标函数,为防止无可行解,引入松弛因子;设计系统控制量、控制增量和状态量约束条件,并将目标函数求解转为带约束的二次规划问题;采用内点法进行求解,将求得的控制输入增量第一个元素作用于系统;重复以上过程,实现优化控制。基于Matlab/Simulink平台进行了模型预测控制器设计,并分别进行了导航坐标系下的直线和圆形路径跟踪试验。结果表明,所设计的控制器能够实现直线路径的完全跟踪(误差始终为0);跟踪圆形路径时,1 m/s时的横向平均跟踪误差为7.5 cm,3 m/s时的横向平均跟踪误差为10 cm;整个跟踪过程,前轮转角始终被限定在约束范围内。不同控制器参数下的仿真结果表明,增大预测时域和控制周期能够减小跟踪误差和前轮转角变化幅度,控制时域的变化对控制器路径跟踪响应速度影响较小。同时基于设计的模型预测控制器进行了场地试验。结果表明,试验小车以1m/s的速度跟踪直线路径时,横向最大误差均值为1.622 cm,横向平均误差均值为0.865 cm;跟踪圆形路径时,当行走速度低于1 m/s时,横向最大误差小于10 cm。     

拖拉机驱动轮滑转率估算法与验证

拖拉机作业环境恶劣,测量信号容易受到噪声干扰,其滑转率的计算过程对于输入信号的相对误差有极强的放大作用,因而造成其滑转率难以精确测量。该文提出带噪声观测器的变结构并行自适应数据融合算法,对轮速传感器、角加速传感器、车身加速度计和全球定位系统的信号进行融合,在不需要先验误差统计规律的前提下实现了对拖拉机驱动轮滑转率的在线精确估计。仿真测试结果证明:采用信息融合方法求得的驱动轮滑转率信号几乎与理论值曲线重合且鲁棒性好,平均误差为中值滤波的1/10左右,为卡尔曼滤波的1/5;算法的噪声观测器能够实时估算测量信号的白噪声方差,求得的稳态平均方差与已知精确先验误差的卡尔曼数据融合算法无明显差异;在从动轮速度信号受到有色随机噪声干扰的特殊工况下,算法的信息融合机制能够补偿大部分由有色噪声干扰造成的误差。实测试验证明:在拖拉机稳定工作工况,在线求得的测量信号噪声方差均值在5%的范围内波动,采用数据融合算法求得的驱动轮滑转率误差均值为0.012,误差绝对值最大值为0.027,与离线拟合得到的参考值非常接近。该研究为拖拉机实现精确控制提供了参考,其在线测量信号方差统计方法为拖拉机总线网络的传感器信息共享提供了技术基础。     

基于GNSS姿态与电机编码器的农机转向角度测量系统研制

典型的农业机械自动驾驶系统需要在车辆转向轮上安装角度传感器测量转向角度,存在安装不便与可靠性差问题。该研究提出一种基于GNSS模块和电机编码器组合的转向轮转向角度测量系统。该系统通过组合利用GNSS姿态测量值与运动模型得到转向轮期望角度,利用电机转向速度和全液压转向阀的传递模型推算转向角度变化值,经卡尔曼滤波融合解算得到车辆转向轮的实时转向角度。与霍尔式绝对角度传感器对比的动态测试结果表明,该系统在直线行驶时的测量标准方差小于0.91°,在转向轮-10°～+10°区间,测量标准方差小于1.0°;直线自动驾驶作业时的导航误差小于2.5 cm,曲线作业自动驾驶的导航误差小于9.0 cm,满足农机自动调头等场景应用。     

基于虚拟现实的拖拉机双目视觉导航试验

针对农机导航系统的传统田间试验方式受作物生长状态的约束性较强,错过适当的作物生长时期将直接导致开发周期延长、成本增加等问题,该文提出了一种基于虚拟现实技术的拖拉机双目视觉导航试验方法。该方法以拖拉机为作业机械,苗期棉花为目标作物,在虚拟现实环境下建立田间作物行场景的三维几何模型,用于模拟田间试验场景;建立虚拟现实环境下的拖拉机物理引擎,根据实车参数及试验场景信息快速、准确地解算拖拉机的动力学参数,并且根据解算所得的状态参数在虚拟试验场景中实时渲染拖拉机的位姿状态;设计路径跟踪控制器,以经过双目视觉方法识别的田间路径为目标路径,根据拖拉机当前行驶路径与目标路径的相对位置关系解算并控制拖拉机前轮转向角度。以某型拖拉机参数为实车参数,采用大小行距方式布置5行曲线形态的苗期棉花作物行场景开展虚拟导航试验。拖拉机以不大于2 m/s的车速跟踪作物行时,平均位置偏差的绝对值不大于0.072 m、位置偏差的标准差不大于0.141 m;平均航向偏差的绝对值不大于2.622°、航向偏差的标准差不大于4.462°。结果表明:该文设计的拖拉机虚拟试验系统能够在虚拟现实环境下,模拟田间作物行环境开展基于双目视觉的导航试验,可为导航控制系统的测试及改进提供理论依据和试验数据。     

四轮独立电驱动高地隙喷雾机辅助转向系统设计与试验

针对四轮独立电驱动高地隙喷雾机因轮毂电机控制器遇到较大扰动无法及时响应而导致的转向不稳定问题,该研究提出了一种液压辅助转向方法。通过对四轮独立电驱动高地隙喷雾机的自转向底盘结构原理的分析,设计了液压辅助转向系统,在此基础上建立了简化二自由度车辆转向模型,用于对辅助转向系统转角控制进行分析,并通过仿真分析和试验验证自转向和辅助转向协调控制性能。四轮电驱动喷雾机分别在自转向系统单独作业以及自转向系统和辅助转向系统协同作业的工况下,以1 m/s的速度分别进行了坡度为15°的下坡转向对比试验和水田转向对比试验。试验结果表明:在下坡试验中,单独自转向系统作业的最大跟踪偏差为6.1°,自转向和辅助转向协同作业的最大跟踪偏差为0.9°;水田试验中,单独自转向系统作业的最大跟踪偏差为10.3°,自转向和辅助转向协同作业的最大跟踪偏差为1.5°。研究结果表明该文所设计的液压辅助转向系统具有可行性和较好的稳定性,能够满足实际作业需求。     

拖拉机电控液压动力转向系统的研究

以铁牛654l拖拉机为实验平台设计了一种电控液压动力转向系统，提出了双通道PD控制方法，利用目标转角和实际转角的偏差作为控制器输入，控制器通过判断左右转向调整PD控制参数以补偿转向油缸的不对称性对转向系统造成的影响，从而使左右转向获得相同的转向特性。台架试验结果表明：该方法很好的解决了转向油缸不对称造成的左右转向不对称问题。提高了系统的稳定性，控制精度和快速响应特性，可以作为自动或辅助驾驶车辆的转向执行机构。