小型履带式油菜播种机导航免疫PID控制器设计

针对适应于长江中下游地区稻茬田土壤黏湿、小田块的轻简化播种机智能化问题,设计了一种基于免疫PID的小型履带式油菜播种机导航控制器。以小型履带式油菜播种机为基础,利用电磁铁对其转向系统进行电控改装,采用高精度北斗定位模块和电子罗盘进行组合导航,获取履带式播种机的位置和航向信息作为导航控制器的输入,设计了小型履带式油菜播种机自动导航控制系统。建立了履带式油菜播种机运动学模型和转向角传递函数,利用Matlab仿真和实地导航试验对常规PID控制和免疫PID控制进行了对比试验。仿真表明:在相同参数条件下,与常规PID相比,免疫PID控制具有响应快、超调量小、平均跟踪误差小等特点;路面试验表明:当播种机速度为0.50m/s时,免疫PID控制器直线跟踪的平均绝对偏差为4.2 cm,最大跟踪偏差为11.9 cm。田间试验表明:当播种机速度为0.50 m/s时,免疫PID控制器直线跟踪平均绝对偏差为5.8 cm,最大偏差不超过15.2 cm,能够较好地满足播种机导航作业要求,该研究可为履带式播种机的自主导航提供了技术参考。     

基于变增益单神经元PID的秸秆旋埋还田导航系统研制

水稻田土壤松软,收割机作业后会出现残留秸秆凸起、地表坑洼等现象,导致秸秆旋埋还田作业易出现重耕、漏耕和自动驾驶路径跟踪精度差等问题。该研究基于滑移估计模型推导了拖拉机路径跟踪的前轮转角控制率,并设计了一种变增益单神经元PID导航控制器。在自主设计的电控比例液压转向系统基础上开发了秸秆旋埋还田导航系统,采用双天线RTK-GNSS获取拖拉机的实时位置和航向角信息,由变增益单神经元PID控制器根据理论转角和航向角偏差变化输出实际执行转角,实现旋埋作业自主路径跟踪。田间试验表明,作业速度为1.15m/s时,变增益单神经元PID控制器的自适应直线跟踪最大横向偏差不超过0.071 m,平均绝对偏差不超过0.031 m。与常规PID控制器相比,变增益单神经元PID控制器的最大横向偏差和平均绝对偏差控制精度分别提高了53.08%和51.72%;与单神经元PID控制器相比,最大横向偏差和平均绝对偏差控制精度分别提高了39.00%和28.21%。该研究设计的变增益单神经元PID控制器可以增强导航系统的适应性和鲁棒性,提高路径跟踪精度,适用于未来无人驾驶下的秸秆旋埋还田作业。     

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...     

收获机与运粮车纵向相对位置位速耦合协同控制方法与试验

针对主从导航收获协同卸粮作业过程中作业车辆纵向相对位置控制需求以及拖车驱动系统非线性度较高的问题,该研究设计了一种适用于主从导航协同收获卸粮作业的纵向相对位置协同控制方法。根据协同系统几何关系获得纵向相对位置偏差的平行协同模型,基于动力学原理和位速耦合控制方法设计了纵向相对位置控制器;通过面积辨识方法获取车速系统传递函数,基于传递函数构建仿真模型进行控制器参数全因子仿真优化试验,并与传统PD方法进行仿真对比试验,结果表明该研究方法的最优参数适应性优于传统PD。不同初始偏差的纵向协同田间空载试验结果表明,在主机速度为1 m/s时,3、7和10 m初始纵向偏差下,系统响应平均调节时间分别为7.73、17.2和23.2 s,9组试验的平均稳态绝对偏差为0.091 8 m,平均相对速度稳态误差为0.012 3 m/s,表明该方法具有较好的初始偏差适应性;田间协同收获作业表明,在主机速度为1 m/s时,平均稳态纵向相对位置偏差绝对值为0.077 8 m,标准差为0.091 3 m,协同精度能够满足收获协同卸粮的作业要求。研究结果可为自主收获作业系统研究提供支持。     

基于速度自适应的拖拉机自动导航控制方法

针对速度因素对拖拉机自动导航系统稳定性的影响,提出了基于横向位置偏差和航向角偏差的双目标联合滑模控制方法,在建立两轮拖拉机-路径动力学模型和直线路径跟踪偏差模型的基础上,应用Matlab/Simulink进行整体系统仿真,验证了控制方法的可靠性;以雷沃TG1254拖拉机为载体搭建了自动导航控制系统田间试验平台,分别在定速和变速条件下,进行了拖拉机直线路径跟踪控制的田间试验;分析了不同速度条件下的动态跟踪控制效果,验证了设计的自动导航控制系统的稳定性和控制精度。试验结果表明:在拖拉机田间作业常见的定速直线行驶工况下,采用基于速度自适应的双目标联合滑模控制方法,拖拉机直线路径跟踪控制的横向位置偏差最大值为10.60 cm,平均绝对偏差在3.50 cm以内;航向角偏差最大值为3.87°,平均绝对偏差在1.70°以内;在进入稳态以后,前轮转向角最大摆动幅度为3°,摆动标准差为0.80°。结论表明,该文提出的基于速度自适应的拖拉机自动导航控制系统,能基本实现不同速度下的直线路径自动跟踪控制。     

履带式收割机全田块路径跟踪算法设计与试验

针对中小型传统收割机无人化作业需求，该研究设计了一套后装式全田块自动驾驶系统。以沃得锐龙单边制动转向型履带式收割机为平台，搭建手自兼容自动驾驶系统，并进行系统特性辨识试验，明确其测控性能限制。针对测控性能限制设计一种PD-Fuzzy-BangBang组合路径跟踪算法，并进行样机集成与试验。水泥地面直线行驶试验表明，组合算法相较单一PD算法的上线距离缩短57.3%，稳态标准差缩小81.3%。全田块模拟试验证明，组合算法在理想条件下的路径跟踪最大偏差为6.00 cm，标准差为2.42 cm，样机具备全田块自动驾驶功能。实际水田收割作业试验证明，样机在车速0.7 m/s条件下，上线过程的路径跟踪最大偏差为12.00 cm，标准差为 6.18 cm，全田块不漏割，割幅利用率大于80%，满足田间作业需求。     

牵引式甜菜联合收获机自动对行系统研制

为了提高甜菜联合收获自动化水平、降低收获损失,该文结合垄作甜菜种植模式,以牵引式甜菜联合收获机为载体,采用液压技术、传感器信号采集技术和微处理器控制技术设计了一套甜菜联合收获机自动对行控制系统。该系统具体包括对行探测机构、偏移牵引调整机构、液压控制系统、电子控制系统和控制软件。标准信号跟踪试验显示,跟踪最大延时小于1 s,超调量小于15%,最大误差为2.5°,表明系统具有快速响应特性和稳定性。田间收获对比试验显示,采用该自动对行控制系统后,甜菜联合收获机漏挖损失率降低2.03%,根体折断率降低1.48%,根块损伤率降低2.64%。该研究可为其他土下果实收获机械对行系统研发提供有效借鉴。     

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。     

雷沃ZP9500高地隙喷雾机的GNSS自动导航作业系统设计

为减少农药喷雾作业对人体造成的化学损害,该研究以雷沃高地隙喷杆喷雾机为平台,基于GNSS开发了自动导航作业系统,实现喷雾机在极少人工干预情况下的自动导航作业。通过对平台的机-电-液改造,实现了喷雾机作业系统的电气化控制。基于简化的二自由度车辆转向模型设计了以位置偏差和航向偏差为状态变量的直线路径跟踪控制算法,基于纯追踪模型设计了曲线路径跟踪控制算法。根据喷雾机田间作业需要设计了喷雾机一体化自动导航作业控制方法,使系统能够自动控制喷雾机完成直线、地头转弯行驶和喷雾作业,油门调节以及车辆启停控制。在1.3 m/s左右的前进速度条件下,分别在水泥路面、旱田、水田环境中进行了试验,测试结果表明:水泥路面车身横滚在–1.6?~1.5?范围,直线路径跟踪误差最大值为3.9 cm,平均值为-0.15 cm,标准差为1.0 cm;旱田地块车身横滚在–1.4?~3.3?范围,跟踪误差最大值为9.8 cm,平均值为1.3 cm,标准差为3.3 cm;水田环境车身横滚在–2.4?~5.2?范围,跟踪误差最大值为17.5 cm,平均值为2.2 cm,标准差为4.4 cm。试验数据表明,所设计的自动导航作业系统初始上线快速、地头转弯对行平顺、各设计功能执行可靠;导航系统具有良好的稳定性和控制精度,能够满足水田、旱田环境下的喷雾作业要求。     

半喂入四行花生联合收获机自动限深系统研制

为提高4HLB-4型半喂入四行高效花生联合收获机智能化水平和作业顺畅性、降低收获时果实漏挖率和破损率,综合运用电子传感器技术、液压传动技术和微处理器控制技术设计了一套自动限深系统。该系统由限深仿形机构、挖掘深度调整机构、液压执行系统、单片机控制系统和控制软件组成。田间收获试验表明,自动限深系统工作稳定可靠,4HLB-4型半喂入四行花生联合收获机采用该装置后平均漏挖率为1.08%,平均破损率为0.94%,平均挖掘深度为123 mm。通过与人工限深收获试验结果对比发现平均漏挖率降低了2.13个百分点,平均破损率降低了1.4个百分点,平均挖掘深度偏差降低了11 mm,而且挖掘深度偏差更加稳定。该研究可为其他土下果实收获机械自动限深系统的研制提供参考。     

谷物联合收割机电控全液压转向系统建模与仿真

为研究谷物联合收割机视觉导航系统中电控全液压转向系统的操纵性能,该文介绍了联合收割机视觉导航系统结构,在建立了电控全液压转向系统各组成部分的数学模型基础上,构建了系统的仿真模型,并进行了Simulink 仿真。仿真结果表明：联合收割机的侧向速度和横摆角速度的稳态值与实车试验结果一致,横摆角速度稳态值约为-12.5°/s,侧向速度稳态值约为-0.25 m/s,二者的稳态误差小于5%;在信号瞬态响应过程中,仿真与实车试验的过渡时间相同,约为1.8 s,仿真试验的侧向速度及横摆角度的响应速度皆快于实车试验结果,但二者总体变化趋势相同。所建立的系统模型准确、可靠,较好地反映了联合收割机转向时动静态特性,为联合收割机视觉导航转向控制器设计提供参考依据。     

基于预瞄追踪模型的农机导航路径跟踪控制方法

农机导航系统的上线性能和复杂路面抗干扰能力影响着农田作业的质量和效率,为提高农机导航系统的上线速度、上线稳定性和对复杂路面的适应性,提出了一种预瞄追踪模型的农机导航路径跟踪控制方法。该方法实质是对农机运动学模型方法的改进,针对农机运动学模型小角度线性化算法中近似条件的缺点,采用预瞄追踪辅助直线引导农机快速稳定跟踪规划路径。该文参考农机运动学模型极点最优配置算法证明过程,分3步证明了该控制方法的可行性,并通过仿真和试验验证了该方法的有效性。仿真结果显示在不同的初始位置偏差和航向偏差条件下该方法都可以迅速消除偏差以稳定跟踪规划路径,位置偏差校正曲线平滑且超调量微小,说明预瞄追踪模型方法对提高农机导航系统的上线性能和抗干扰能力是有效的。田间试验结果:在初始航向偏差为0,初始位置偏差分别为0.5、1、1.5 m条件下,上线时间分别为6.8、8.2、9.4 s,上线距离分别为6.73、8.11、9.33 m,超调量分别为5.2、7.0、8.5 cm;颠簸不平旱地路面直线路径跟踪的最大误差不超过4.23 cm,误差绝对值的平均值为1 cm,标准差为1.25 cm。数据表明采用该文提出的控制方法具有良好的上线和直线路径跟踪效果,满足农业机械的导航作业要求。     

基于GPS/INS和线控转向的农业机械自动驾驶系统

研究旨在设计出一套农用车辆自动导航控制系统,让机器人代替农民进行田间作业,实现农用车辆自动驾驶,从而可以有效提高农业机械的作业精度、生产效率和使用安全性,并且为精细农业研究提供技术支持,改善农业生产的方法。该文通过GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)组合导航技术实时获得载体的导航信息(位置、速度、航向、姿态),根据导航信息与预设轨迹参数计算出载体的目标前轮转向角,并以该目标前轮转向角与当前前轮转角的差值作为控制输入,实现对转向执行电机的精确控制,从而实现载体的路径跟踪控制。同时对整个系统的软硬件进行设计,并对系统控制策略进行仿真和试验验证。最终结果表明,本文所设计的组合导航系统定位精度高,其定位精度可达到0.1~0.5 m;路径跟踪系统误差小,当车速分别为0.5 m/s和1 m/s时,路径跟踪的最大横向误差分别为0.16 m和0.27 m;整个系统响应速度快,可达到0.1s。通过将GPS/INS组合导航技术与线控转向技术相结合,能够实现农用车辆的自动驾驶。     

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。