基于非线性模型的农用车路径跟踪控制器设计与试验

为提高农用车辆路径跟踪性能,提出一种基于非线性模型预测的路径跟踪控制方法。该方法将路径跟踪问题转换为求解满足速度、转角约束的最优值问题。首先将农用车的非线性运动学模型进行离散化推出递推模型,作为控制器的预测方程;然后建立以农用车运动学模型控制量为状态量的目标函数,设计各个变量的约束条件,把预测方程代入目标函数将其转化为基于递推序列的二次规划法响应问题,在此基础上进行梯度计算解决非线性的约束优化;最后,利用实时反馈与滚动优化实现控制器的闭环校正;重复以上过程,完成预测控制。Matlab仿真结果表明:非线性模型预测控制器能够实现对所设计路径的有效跟踪。相对应的场地试验结果表明:试验小车以2 m/s的速度跟踪参考路径时,最大横向偏差为-4.28 cm;3 m/s跟踪参考路径时,最大纵向偏差为-6.61 cm,可以满足农用车辆对于路径跟踪的精度要求。与线性模型预测控制器的对比试验表明:以3 m/s的速度跟踪圆形路径时,设计的控制器跟踪横向偏差降低了36.8%,纵向偏差降低了32.98%。     

基于AMESim的薯类收获机液压传动设计与仿真

设计了基于电液控制的液压传动系统,以代替传统的机械传动提供动力;确定了薯类收获机的总体结构方案,完成了液压摆线马达、电液比例溢流阀及齿轮泵等主要工作部件的计算和参数确定;基于AMESim,对其自动控制液压系统的适用可靠性做出了仿真分析。薯类收获机以液压传动为动力,使升运链的转速维持在一定的范围内,为升运链提供稳定的转速,从而减少土壤的的堆积,避免壅堵,进而降低了伤薯率。该设计促使薯类收获机向电控和液压技术一体化方向发展,为块茎类作物收获机提供了新的发展方向。     

基于Gabor特征的马铃薯图像芽眼识别

为了实现马铃薯智能化切块中芽眼自动识别,提出了一种基于Gabor特征的马铃薯图像芽眼识别方法。首先,设计了马铃薯图像采集系统,采集马铃薯图像;然后,进行马铃薯图像中芽眼特征分析,并基于Gabor特征进行马铃薯图像滤波,选择方向2和尺度4下的滤波图像进行形态学图像处理;最后,通过剔除马铃薯边界连通区域进行芽眼区域提取。选择50张马铃薯图像进行芽眼识别试验,结果表明:提出的算法芽眼识别率为93.4%,误识别率为7.2%,平均识别速度为0.28s。本算法可为马铃薯智能化切块中的芽眼自动识别提供方法。     

多农机重复路径协同作业下的导航路径迭代学习控制

在农作物从种到收多个作业环节中,多农机大都按同一参考路径(存在实时干扰)协同作业。针对"重复路径行驶"特点和借鉴"迭代学习"思想,可以逐渐提高协同作业时的农机导航路径跟踪精度,因此提出一种基于迭代学习控制的农机导航路径跟踪方法。首先,建立了离散的车辆运动学非线性模型;然后,设计了开闭环迭代学习控制律,并进行了收敛性分析;最后,进行了直线和圆形路径跟踪仿真实验。结果表明:迭代学习控制能够实现农机导航路径的完全跟踪;相同迭代次数下,与开环、闭环控制仿真结果比较,开闭环迭代学习控制收敛速度更快,路径跟踪误差逐渐趋近于0。     

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。     

扰动下农用运输车辆路径跟踪控制器设计与试验

为提高农用运输车辆路径跟踪的鲁棒稳定性,基于线性模型预测控制结合农用运输车辆特点设计了路径跟踪控制器。该方法首先将农用运输车辆的运动学模型进行离散化求解,推出误差模型作为控制器预测方程,为使农用运输车能够克服在田间行驶时的各种干扰,通过构建李雅普诺夫函数重点分析了该模型的鲁棒稳定性,得到控制周期约束条件,然后建立目标函数并引入松弛因子,最后把预测模型代入目标函数进行优化求解,重复以上过程,实现优化控制。Matlab仿真表明：当前轮转角扰动不大于15°及横向扰动不大于1.5m时,控制器可以迅速起到调节作用,使车辆快速回到参考轨迹上行驶。对应的场地试验结果表明：试验小车以2m/s的速度跟踪参考路径时,直线路段跟踪效果良好,最大横向偏差为10.57cm,均值为8.49cm;添加扰动路段的跟踪偏差较大,最大横向偏差为23.89cm,最大纵向偏差为62.53cm,但在控制器的控制作用下可以实现对路径的有效跟踪。由此可见,该控制器在速度小于等于2m/s的情况下,可以满足农用运输车辆对路径跟踪的精度与鲁棒稳定性要求。     

玉米窝眼轮排种器性能影响因素试验研究—基于EDEM

为研究玉米籽粒形状及工作转速对排种性能的影响,设计了窝眼轮排种器的型孔参数,建立了窝眼轮排种器的离散元仿真模型。运用EDEM离散元仿真软件,基于组合球法建立了玉米籽粒的离散元模型,并应用离散单元法理论对排种器进行排种性能仿真实验,分析了排种过程中由于不同籽粒形状所造成的漏播、重播等问题的原因。仿真及台架试验结果表明:当工作转速为10~35 r/min时,锥形玉米颗粒排种合格指数为88.1%~9 6.3%,优于球形玉米颗粒的8 7.1%~9 3.5%和矩形玉米颗粒的8 5.5%~9 1.8%;同时,随工作转速的增加,排种合格指数下降,漏播指数提高,重播指数下降。田间试验表明:优化型孔的窝眼轮排种器对各形状籽粒的排种性能均满足精密排种的要求。最后,仿真结果与台架实验结果进行对比分析,证明采用EDEM软件对窝眼轮式排种器进行仿真分析的正确性。     

甘薯成熟期秧蔓的机械物理特性参数研究

为了给甘薯秧切割机构的设计及切割动力学分析提供甘薯秧的力学性能参数,以成熟期品种商薯19号甘薯秧为试验材料,在WDW-5E微机控制电子万能试验机上对甘薯秧进行了拉伸、压缩和弯曲试验,得到其拉伸弹性模量为179.77MPa,压缩弹性模量为15.34MPa,弯剪弹性模量为71.79MPa。运用材料力学及弹性力学理论,确定同性面横向剪切模量为6.00MPa,同性面泊松比为0.28,异性面泊松比为0.03。研究结果表明:甘薯秧的拉伸弹性模量与压缩弹性模量存在显著差异,甘薯秧表现为各向异性弹性材料模型。试验结果为建立甘薯秧蔓的力学模型进行甘薯秧蔓的切割研究提供了理论依据,对甘薯秧处理回收机切割装置的结构设计及作业参数确定等具有一定的指导和实际意义。     

玉米免耕深松播种机的设计与试验

针对小麦收割后残茬覆盖表面影响玉米播种以及由于旋耕深度不够导致土壤形成坚硬犁底层的问题,设计了玉米免耕深松播种机。该玉米免耕深松播种机主要由机架、防堵装置、S弹齿型振动深松铲、圆盘开沟器、排种装置、排肥装置、种肥箱,以及镇压轮等组成,可一次性完成清除残茬杂草、深松土壤、开沟播种、覆土施肥和种后镇压等工序。田间试验表明:该玉米免耕深松播种机可实现8km/h高速作业,播种质量、苗带清理质量、深松质量完全满足免耕深松播种的农艺要求,作业效果良好,特别适合我国小块土地作业,且省工省时,具有很大的经济效益。     

单行甘薯秧蔓回收机设计与试验

针对目前国内甘薯秧蔓粉碎还田不能回收饲用或人工收割秧蔓劳动强度大的难题,该文设计了一种单行甘薯秧蔓回收作业机,可一次完成秧蔓喂入、切割粉碎、输送及集箱回收作业。应用Box-Behnken试验设计方法,以刀辊转速、机具前进速度、刀片离地间隙为试验因素,以秧蔓回收率、留茬长度、伤薯率为试验指标,对甘薯秧蔓回收机的工作参数进行试验研究,建立了试验指标与试验因素之间的回归模型,分析了各因素对试验指标的影响,并对试验因素进行了综合优化。最优工作参数组合为:刀辊转速2 000 r/min、机具前进速度2.5 km/h、离地间隙15 mm,秧蔓回收率为93.16%、留茬长度为33.8 mm、伤薯率为0.26%。研究结果可为甘薯秧蔓机械化回收饲用提供参考,对甘薯产业的轻简化生产、节本增效具有重要意义。