智能轨迹控制割草机器人设计——基于FPGA神经网络

为了提高割草机器人自主导航和定位的精确性和智能性,设计了一种新型的基于FPGA神经网络算法的割草机器人。该设计采用FPGA可重构技术,以3层误差反向传播神经网络作为典型的模型来展开;利用成熟的BP算法公式,设计了割草机器人智能控制的模型;利用FPGA技术,设计了割草机器人的硬件系统;最后采用文本输入的设计方法,利用田间试验的方式,对机器人的轨迹规划能力和控制精度进行了验证。试验结果表明:利用FPGA和神经网络模型可以有效地穿越5个障碍物,并可得到满意的轨迹规划结果。将普通的PID控制器和神经网络PID控制器得到的控制结果误差进行了对比,结果表明:神经网络PID控制器得到的割草机器人控制误差明显比传统的PID控制器误差小。该方法为神经网络的硬件实现提供了可靠的理论基础。     

PLC在电气自动控制中的应用

随着电气控制技术的发展和计算机技术的广泛应用，单片机逐渐取代传统逻辑开关，但是单片机技术复杂，编程难度高。而可编程控制器，它以控制功能强大，通用性好，编程简单易操作，控制稳定等特点正在成为电气自动控制系统中重要的开关量逻辑控制元件，并结合，声、光、电、液等信号采集元件和变频伺服技术成为电气自动控的核心部件。     

基于直流电机与全液压转向器直联的自动转向系统研究

针对农机装备电控液压自动转向系统生产成本高及电动方向盘自动转向系统中控制力矩小、存在自由行程的问题,设计了基于直流电机与全液压转向器直联的自动转向机构及其电控系统,该系统主要包括自动转向执行机构、自动转向控制器和液压转向机构等。自动转向执行机构与原车液压转向机构连接实现自动转向功能,考虑了底盘阿克曼角的自动转向控制器实现车轮转向的精确控制,通过在转向驱动电机输出轴安装电磁离合器和转向柱扭矩传感器实现人工驾驶模式和自动驾驶模式的自动切换。试验结果表明,车轮转角响应平均稳态误差小于0.1°,最大稳态误差为0.158°,±20°阶跃信号最快响应时间达1.2 s,超调量小于1%,可以满足对各种轮式农机的自动导航辅助驾驶转向系统性能的要求。     

基于PLC的生物质燃料节能灶控制器设计

生物质燃料是指将生物质材料燃烧作为燃料，主要使用农林废弃物作为原材料。生物质成型燃料(BiomassMouldingFuel，简称"BMF")，是将农林废物作为原材料，经过粉碎、混合、挤压、烘干等工艺，制成各种成型(如块状、颗粒状等)的，可直接燃烧的一种新型清洁燃料。但是如何安全可靠使用，我国现阶段还没有成熟的技术。本文详细介绍笔者通过和企业合作的方式设计一款基于PLC的生物质燃料控制器的设计方案。     

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。     

宽幅高效离心式双圆盘撒肥机设计与试验

为解决现有水旱田撒肥机械作业效率低、撒肥量调节技术落后、施肥均匀性稳定性差等实际问题,设计了一种同轴驱动的离心式双圆盘撒肥机。介绍了整机结构与工作参数,研究设计了撒肥传动系统、撒肥盘结构、排肥量液压调节装置等,并确定了关键结构和参数,同时进行了试验研究。试验结果显示,推肥板推肥角度-20°~30°可调,撒肥幅宽达到50m,总排肥量稳定性变异系数低于6%,施肥均匀性变异系数低于16%。研究结果表明,撒肥机工作性能稳定、撒肥量可控、抛撒均匀,整机设计满足水旱田宽幅高效撒肥作业要求。     

An Expert System Approach to the Computer Aided Design of Intelligent Controllers

The idea for an expert system approach to the computer aided design of intelligent controllers (ESCAD1C) is discussed and the idea of two step modelling of an intelligent controller is presented on the basis of emulating human control behaviours to solve complex problems. The structure, functions and characteristics of ESCADTC system , and the design procedures of intelligent controllers are gived. The knowledge base and simulating functions for designing intelligent controllers are also described.     

Using BP Neural Network to Determine the Membership Function of the Input of Fuzzy Control System

While design the fuzzy controller, it is very important to determine the membership function of fuzzy variables.The data can be broadly classified as fuzzy sets by using the classification property of the BP neural network. The author selects a BP neural network with one hide layer and uses S function to the input and hide layer, and linear function to the output layer.Advanced BP algorithm isused to train the BP neural network in the environment of MATLAB . The nearer to the target values is the better the last output is.With the trained BP network , the membership values of the inputs can be got ten. This method has high rate and low error.     

A Study on the FMS Planning and Scheduling System

After researching the function requirements of the planning and scheduling in manufacturing cells, the paper advanced a control structure with three phases, i. e. planning , scheduling and dispatching. The paper represented in detail the main purposes, requirements and scheduling actions in each phase. It suits to general machining FMSs.     

基于目标控制器的四轮驱动汽车TCS道路试验

对自主开发的四轮驱动车辆牵引力控制系统(TCS)进行了冬季低附着均一路面、分离路面直行加速以及低附着均一路面转向加速3种性能控制工况的有、无TCS控制对比实车道路试验。试验结果对比表明:TCS控制系统工作可靠,控制有效,能够及时控制驱动轮的过度滑转,有效地提高了车辆驱动能力和操纵稳定性。