基于免疫模糊PID算法的农机机器视觉研究

为了提高农机视觉系统的精度及无人驾驶农机的导航效率,将免疫模糊PID算法引入到了收割机视觉控制系统的设计中,通过PID控制器反馈误差后,利用免疫算法和模糊控制算法对导航追踪误差进行修正,从而有效地提高了导航的精度。为了验证该方法的可行性,设计了基于免疫模糊PID算法的农机导航追踪误差修正系统,并分别对不使用PID算法、单独使用PID算法和综合使用免疫模糊PID算法的农机导航误差进行了测试,结果表明:综合使用免疫模糊PID算法的农机导航误差最小,从而验证了方法的可靠性。     

无人驾驶导航控制系统设计

针对国内无人驾驶拖拉机导航控制系统的控制精度问题,设计了一种基于GPS/BDS定位系统的横向偏差跟踪算法和PID控制方式的复合导航控制算法。首先介绍了拖拉机无人驾驶系统的组成原理;其次介绍了导航控制系统算法的组成同时对拖拉机进行运动学建模,并采用横向偏差跟踪算法和PID控制方式的复合导航控制算法设计拖拉机无人驾驶导航控制器;最后仿真结果表明,该算法具有较好的横向误差控制精度,能够有效提高无人驾驶拖拉机的工作效率。     

基于控制器的农用无人机导航自动控制系统研究

农用无人机在自主作业时,导航精度对作业性能的影响较大,如果导航精度不高,农机在行驶过程中会产生横向误差和纵向误差,从而降低农机的作业质量。为了提高农用无人机导航的精度,采用滑模控制方法建立了导航线追踪和主从系统车速协同的控制模型,并通过虚拟仿真验证了控制器的控制效果。仿真结果表明:采用滑模控制方法可以有效降低导航的误差,使无人农机在作业时沿着导航线行驶,质心偏差较小,单独采用滑模控制方法时,误差会存在一定的波动造成系统的不稳定性。引入PID反馈调节控制算法对系统进一步验证表明,PID算法可以有效消除系统误差的波动性,提高系统的稳定性,进而提高农机的作业质量。     

基于PID直流电机驱动的移动式采摘机器人设计

为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。     

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。     

农用无人机移动补给平台自主降落算法与试验

为实现根据无人机作业位置改变中途补充能源或喷洒物的起降地点,增加无人机有效作业时间,提高无人机作业效率,设计了无人机移动补给平台。通过研究农用无人机自主降落过程,提出一种基于模糊逻辑和比例积分微分(Proportional-integral and derivative,PID)分段控制的农用无人机跟踪降落算法,该算法既拥有PID算法的高精度,又兼顾模糊控制算法响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点。目标轨迹跟踪预测由粒子滤波器跟踪算法和轨迹拟合算法相结合进行求解。仿真和现场试验表明,与单一的PID算法和模糊逻辑算法相比,分段控制算法能够把农用无人机对移动补给平台的跟踪误差缩小到6. 7 cm以内,在移动补给平台上的降落精度控制在7. 2 cm以内。     

XDNZ630型水稻插秧机GPS自动导航系统

以XDNZ630型水稻插秧机为试验平台,采用RTK-GPS定位技术,进行农业机械自动导航试验.增加了插秧机转向机构、变速机构和栽插机构的电控功能,实现了自动控制.根据GPS接收机与车载传感器获取车辆姿态信息,采用PID控制方法,构建转向闭环控制系统,实现插秧机的自动对行导航及地头转向,并进行了插秧机路面与田间导航跟踪试验.试验结果表明,在插秧机对行导航作业中,车辆行进速度不大于0.6m/s时,对行跟踪误差小于10cm,完全可以满足插秧作业精度要求.     

基于RTK-BDS的果园农用车辆自主导航系统研究

根据果园农用车辆作业需求,设计了一种基于RTK-BDS的自动导航控制系统。利用卡尔曼滤波技术提高了RTK-BDS在果园应用中的定位精度,同时将模糊控制与纯追踪模型相结合,设计了果园农用车辆直线跟踪导航控制器,并进行了追踪仿真和田间试验。结果表明:当果园农用车辆前进速度为0.5m/s时,最大横向误差不大于0.086m,平均误差不大于0.036m。     

基于嵌入式PC和物联网的无人驾驶拖拉机研究

为了提高无人驾驶拖拉机大面积作业的自动化水平,实现农业的精密化播种、收割等环节,提出了一种基于PC嵌入式技术和物联网技术的新型无人驾驶拖拉机智能导航控制系统。以嵌入式PC处理器为核心,结合Linux嵌入式系统和物联网技术,设计了智能无人驾驶拖拉机的控制系统软硬件部分。基于PC技术,对无人驾驶拖拉机的自主导航能力进行了测试,测试结果表明:通过对多台无人驾驶拖拉机的协同作业能力进行测试,无人驾驶拖拉机自主导航曲线和预设导航曲线吻合程度较高,定位误差较小,误差收敛速度较快。基于物联网技术,对多台拖拉机的协同作业能力进行了测试,测试结果表明:3台无人驾驶拖拉机的定位精度均较高,都没有超过0.06m,从而验证了物联网在无人驾驶拖拉机控制系统中使用的可行性。如果将其在大面积农业作业中进行推广,将具有非常广阔的应用前景。     

音乐舞蹈机器人在收割机智能控制系统中的应用

为了提高收割机远程控制作业的智能化水平,实现收割机的无人化作业,基于音乐舞蹈机器人的音乐识别技术,在远程控制系统的设计上引入了语音指令识别系统,在收割机作业遇到突发状况时可以实现收割机的远程干预。为了验证控制系统的可行性,模拟农田无人化作业的环境,对收割机指令识别系统的识别精度和动作执行误差进行了测试,结果表明:采用小波神经网络算法后,语音指令识别系统可以得到较高的语音识别和动作执行精度,满足了收割机远程控制系统智能化设计需求。     

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。     

农用车动力性的影响因素分析及防止措施

在农用车辆使用过程中,车辆的动力性是衡量农用车辆性能的一个综合指标。农用车辆动力性除由柴油机决定外,还受诸多因素影响,如传动系的阻力、农用车辆总质量、使用环境和车辆使用等。现就农用车使用因素对动力性的影响及防止动力性下降的措施作一浅析。     

基于模糊控制的农用升降机变频调速系统研究

农用升降机是农作物运输过程中最常用的机械工具,在升降机运行时如果运输速度不平稳往往会造成粮食滑落,进而影响作业速度,甚至造成粮食的破损。为提高农用升降机速度调整的响应速度和精确程度,将变频调速系统引入到升降机的控制系统上,并采用模糊控制实现速度的自动化PID调节。为验证系统的可靠性,采用模糊PID控制系统对农用升降传输设备进行调速测试。结果表明:采用PID模糊控制器可以使电机变频调速过程平稳过渡,不会出现太大的速度波动,从而保证了升降传输设备的平稳运行。     

接触式拖拉机导航控制系统

为提高接触式拖拉机导航系统性能和导航精度,针对玉米秸秆行间作业,设计了双层控制器接触式导航控制系统.在分析接触式导航传感器检测信号的基础上,以触杆转角为输入、前轮目标转角为输出设计了模糊控制器作为导航控制的上层控制.下层控制针对电液系统的非线性,采用带非线性补偿的PID控制器实现对拖拉机前轮转向角的控制.该导航控制方法在Matlab/Simulink平台上进行了仿真,导航控制系统在秸秆行间进行了试验验证.仿真和田间试验结果表明,导航控制算法的响应快、稳定性好.当行驶速度不超过1 m/s时,拖拉机导航精度在50 mm以内,平均误差15 mm,能满足玉米秸秆行间作业要求.     

基于自主农业无人机的无线传感器网络定位系统

为了实现农机的自主无人化作业,在农机自主导航的设计上引入了无线传感网络定位系统,并采用蚁群PID算法对定位系统进行了优化,提高了定位系统的定位精度。为了验证无线传感器定位系统在自主农业无人机导航系统应用的可行性,以农田作业环境为研究对象,模拟田间环境架构了不同覆盖距离范围的无线传感网络,并对无线传感网络定位的精度进行了测试。测试结果表明:采用基于蚁群PID算法的无线传感网络得到了较高的定位精度,可以满足自主农业无人机导航的精度设计要求。     

浅谈农用车辆自动导航驾驶系统及应用

农用车辆自动导航驾驶技术是精准农业工程中的关键技术,文中介绍了国内外农用车辆自动导航驾驶系统的发展现状,概述了系统的组成、工作原理、安装、使用方法及经济效益等,并对其工作过程进行了分析总结,旨在对农用车辆自动导航驾驶系统的应用提供思路与建议。     

基于神经网络PID的拖拉机空调温控系统优化设计

为了提高拖拉机空调温控系统的调节精度和效率,提升驾驶室内的环境舒适程度,将PID控制器引入到了拖拉机空调控制系统的设计上,采用温度误差反馈调节的方式,提高温控的精确性。在PID控制器的优化上采用了神经网络算法,通过神经网络训练和权值的修改,实现了PID控制器的3个参数的优化,进而提高了控制系统的效率和精度。为了验证神经网络算法对PID控制器的优化作用,以拖拉机的温控误差和调节时间为研究对象,对单独采用PID控制器和采用神经网络PID控制器时的控制结果进行了测试,结果表明:神经网络算法使PID控制器具有更快的响应速度和更高的控制精度。     

基于组合导航的整平机定位系统的设计与试验

无人驾驶是农用机械车辆未来的发展趋势。为此,选择GPS/INS组合导航的定位方式对整平机进行速度控制和精确定位。首先,利用卡尔曼滤波算法将惯性导航中的高精度惯性传感器与磁力计进行数据融合,由解算出的航向角可得到整平机的偏航信息;然后,利用扩展卡尔曼滤波算法将惯性导航与GPS输出的导航参数进行融合。实验表明:组合导航输出的导航参数能够精确跟踪整平机实际的位置和速度信息,输出的姿态角精度满足实际要求。     

农用车辆智能防抱死制动系统的设计--基于模糊PID与嵌入式系统

为了提高农用车辆在紧急制动时的安全性,将模糊PID和嵌入式系统引入到了车辆防抱死制动系统中,通过PID反馈调节和模糊规则控制轮胎的滑移率,可以提高防抱死系统控制的控制精度和响应速度。为了验证该方法的可行性,以东方红拖拉机作为实验对象,对车辆安装模糊PID控制器前后的制动性能进行了测试。试结果表明:采用模糊PID控制器后,在车辆制动时车辆轮胎的附着力可以迅速地调节到稳定范围内,车辆的侧滑率较小,从而可以降低车辆侧翻的风险,对于提高农用车辆的安全性具有重要的作用。     

小型多功能旋转割刀式割草机设计

旋转割刀式割草机是草坪割草作业最常用的工具,为了提高割草机的自动化作业水平,对手推式旋转割刀式割草机进行了改进,将神经网络PID控制器引入到了割草机控制系统的设计上,使其具有自主导航、自动反馈调节、自我诊断等多种功能,有效地提高了割草机的自动化和智能化水平,以及作业质量和作业效率。为了验证方案的可行性,对多功能旋刀式割草机器人的性能进行了测试,结果表明:采用神经网络PID系统后,割草机具有更快的响应速度,对作业区域的准确识别率和自主沿着规划路径行走的精度也有所提高,可以满足割草机自动化作业的设计需求。