一种稻田自主播种机的路径跟踪方法的研究

为了克服自主式水稻播种机在水田应用中的障碍，基于一种高精度的路径跟踪算法，结合侧向偏差和航向角偏差作为反馈，建立了非线性转向控制模型，对在泥泞不平的水田中直线行驶时的转向控制进行路径跟踪，且为了避免倾斜引起的位置误差，考虑了车辆倾斜时侧倾角和俯仰角对位置坐标的影响。田间试验表明：该算法的平均绝对横向偏差小于2.9cm,航向角偏差小于0.03°,能将横向偏差减小到0.5m以内的短距离，且超过95%的测量横向偏差绝对值小于0.01m,能够满足我国水田自主式水稻播种机的精度及农艺要求。     

基于机器视觉的农业车辆路径跟踪

简述了一种基于机器视觉的农业车辆自动导航系统.提出了直线检测算法,显著降低了内存需求和时间消耗;以横向偏差和航向偏差作为输入量,构建了二维模糊决策器,对期望前轮转角进行决策;构建了基于PID的转向控制器,实现前轮转向控制,并采用简化的两轮车运动学模型进行了仿真.仿真和实验结果表明,该导航系统可以有效地实现直线路径跟踪.当车速为0.3m/s时,最大跟踪横向偏差不超过5cm,平均偏差不超过2cm;当车速为0.6m/s时,最大跟踪横向偏差不超过8cm,平均偏差不超过4cm.     

基于模型预测的插秧机路径跟踪控制算法

为了提高自动驾驶插秧机路径跟踪更高频的控制,本文提出一种基于模型预测的路径跟踪控制方法。以模型预测算法为基础设计自动驾驶控制器,通过简化农机车辆模型、线性化运动学方程、制定约束量,实现以当前状态量p=(x,y,θ)预测下一时刻的车辆状态,控制自动驾驶插秧机沿参考路径行走。通过在Matlab中建立仿真模型验证控制器的可行性,结果表明：直线路径跟踪横向偏差小于0.02m,航向偏差小于0.08°,曲线路径横向偏差平均值为0.022m、航向偏差平均值为0.699°,可用于实车试验。另外,以水稻插秧机为试验平台,通过设置不同车速验证算法的鲁棒性,直线路径跟踪平均横向、航向偏差分别为0.021m、6.187°,曲线路径跟踪平均横向、航向偏差分别为0.450m、10.107°,可满足自动驾驶插秧机路径跟踪精度及实时性需求,为农机路径跟踪控制研究提供了参考。     

轮式拖拉机械诱导导航技术研究

为实现果园机械自动化,开发了一种结构简单的拖拉机机械式导航系统.以车辆的航向偏差、横向偏差和前轮转角为输入量,转向驱动电机的转速为输出量,设计了车辆直线跟踪的PID控制器.实验结果表明,当拖拉机行驶速度为0.53m/s时,最大横向偏差小于0.1m,能够满足拖拉机果园作业的要求.     

基于履带式联合收获机转向特性的局部跟踪路径规划

为降低履带式联合收获机导航路径跟踪转向控制频率和提高控制系统的稳定性,提出了一种预瞄-切线局部跟踪路径动态规划算法。规划的局部跟踪路径由平滑连接的两段弧线组成,第1段圆弧由收获机当前位姿与1/2横向偏差线上的预瞄点确定,第2段圆弧由收获机在1/2横向偏差线的实际位姿与期望路径的几何关系确定;基于收获机实际转向运动特性建立了相适应的转向控制模型,左转、右转控制模型拟合的决定系数R2分别为0.978、0.980。田间直线导航跟踪对比试验表明：当前进速度为0.4、0.8m/s时,横向偏差的标准差分别为0.0489、0.0507m,航向偏差的标准差分别为3.94°、4.66°,转向控制次数分别为19、12次;与传统纯追踪算法相比,横向偏差的标准差分别减小19.04%、31.30%,航向偏差的标准差分别减小25.94%、9.16%,转向控制次数分别减少47.22%、42.86%。本研究可为履带式农机车辆导航控制器设计提供参考。     

基于模糊控制的插秧机LQR曲线路径跟踪控制器优化方法

为了提高无人插秧机地头转向时的曲线路径跟踪精度,针对传统的误差权重矩阵固定的线性二次调节器（Linear quadratic regulator,LQR）路径跟踪控制器对插秧机的纵向速度、横向偏差以及航向角偏差的变化适应性较差的问题,基于车辆二自由度动力学模型,提出了一种通过模糊控制实时调整LQR控制器误差权重矩阵的路径跟踪控制器优化方法。该方法以纵向速度、横向偏差、航向角偏差为输入,以横向偏差和航向角偏差对应的误差权重为输出,建立模糊控制模型实时调整LQR控制器的误差权重矩阵。为了验证所提出算法的曲线路径跟踪控制精度和可行性,以改装后的洋马VP6E型无人插秧机为对象,进行Carsim和Simulink联合仿真试验以及实车试验。仿真试验结果表明,控制插秧机跟踪半径为2m的1/4圆弧路径时,所提出算法控制下的横向偏差绝对值均值为0.014m,最大值为0.032m,小于0.04m的占100%,航向角偏差绝对值均值为1.67°,最大值为4.94°,相较于传统引入前馈控制的LQR控制器,横向偏差绝对值均值降低50%,航向角偏差绝对值均值降低23%。实车试验结果表明,在插秧机跟踪半径为2m的1/4圆弧路径时,所提出算法控制下横向偏差绝对值均值为0.027m,最大值为0.048m,小于0.04m的占62%,航向角偏差绝对值均值为1.86°,最大值为4.94°,相较于传统引入前馈控制的LQR控制器,横向偏差绝对值均值降低40%,航向角偏差绝对值均值降低4.1%。该方法提升了无人插秧机曲线路径跟踪控制精度,为无人插秧机曲线路径跟踪控制提供了参考。     

基于改进粒子群优化模糊控制的农业车辆导航系统

以采用机器视觉导航的农业车辆为研究对象,提出了一种基于改进粒子群优化自适应模糊控制的农机导航控制方法。建立了车辆2自由度转向模型和视觉预瞄模型,对车辆横向控制进行状态描述。对粒子群算法进行了改进,提高了粒子群算法的收敛速度,降低了算法计算时间。构建了自适应模糊控制器,在模糊控制器中引入加权因子,以横向偏差和航向偏差时间误差绝对值积分(ITAE)之和作为系统目标函数,通过粒子群算法计算得到最优加权因子,进而调整控制规则实现导航车辆的自适应控制。仿真和导航试验结果表明,提出的控制方法可以迅速消除横向误差,具有超调量小、响应速度快等特点,既保留了模糊控制算法的优点,又提高了系统控制品质。在相同参数条件下,与常规模糊控制相比,改进模糊控制算法导航精度显著提高。当车速为0.8/s时,直线路径跟踪最大横向偏差不超过4.2 cm,曲线路径跟踪最大横向偏差不超过5.9 cm,能够较好地满足农业车辆导航作业要求。     

基于神经网络的拖拉机自动导航系统

针对数学模型复杂的拖拉机转向控制问题,使用基于神经网络的控制方法,以福田欧豹4040型拖拉机为研究对象,进行农用车辆导航控制研究。以车辆航向偏差和航向偏差的变化率为输入变量,以前轮转角的变化量为输出变量,设计车辆转向控制神经网络控制器,对拖拉机进行转向控制。仿真表明,该方法可以对拖拉机的转向进行有效控制。实验结果表明,拖拉机在50m的行驶距离内,最大横向偏差为0.18m。     

单侧制动式转向履带底盘自主行走局部路径规划方法

针对点动控制的单侧制动式转向履带底盘在自主行走中控制精度低、转向切换频繁的问题,提出了一种基于单侧制动转向履带底盘的三切线局部路径动态规划算法,根据履带底盘转向制动力矩不可控特性,设计了“转向-直行-转向”的局部路径规划方式。三切线局部路径动态规划算法由1条直线与2条圆弧相切组成,第1段圆弧与车辆行驶方向相切,车辆沿圆弧转向逐步偏向目标航线;第2段直线与两段圆弧相切,车辆沿直线行驶逐步靠近目标航线;第3段圆弧与目标航线相切,车辆沿圆弧转向逐步与目标航向一致。车辆通过历史移动的横向偏差和航向偏差采用加权递推平均滤波计算转弯半径,判断当前所处阶段进行调整。田间自动直线行驶试验结果表明：在横向偏差0.25m、航向偏差为0°的起始状态下,以行驶速度0.4m/s前进,在该算法下行驶的横向偏差绝对值均值和横向偏差标准差分别为0.085、0.104m,分别比bang-bang算法增加23.19%、19.54%,航向偏差绝对值均值和航向偏差标准差分别为3.31°、3.74°,分别比bang-bang算法减少25.95%、25.64%,总转向控制次数为9次,比bang-bang算法减少43.75%。三切线局部路径动态规划算法适用于单侧制动式转向履带底盘,具有更高的路径跟踪精度和较低的控制频率,满足田间作业需求。     

基于航向角和位置偏差控制的驾驶员模型

建立能够适应复杂路径的驾驶员模型是车辆操纵稳定性闭环仿真的关键。将驾驶员的预瞄路径分成了数段,在每段计算横向位移和航向角的偏差。在此基础上,基于车辆航向角和横向位移偏差对车辆转向运动进行控制,使车辆可以跟随任意复杂路径。为了获取驾驶员模型的控制参数,设计了不同的行驶工况,采用遗传算法优化驾驶员模型控制参数。Carsim和Simulink联合仿真显示建立的驾驶员模型可有效跟随复杂道路。     

水轮机调节系统控制技术研究

介绍了水轮机调节系统控制技术目前的应用情况和存在的问题,着重阐述了现代控制技术和智能控制技术的主要研究方法和研究成果及其应用情况;并提出将多种控制技术相结合形成综合控制技术,将是水轮机调节系统控制技术的发展方向.     

智能车辆横向混合切换控制器设计

考虑到智能车辆在不同工况下表现出不同的系统特性,设计了由线性二次型最优控制律和利用模糊逻辑推理得到的模糊控制律组成的混合切换控制器。当偏差和偏差变化率较小时(小角度转弯),假设系统特性固定不变,切换到最优控制律;而在偏差和偏差变化率较大时(大角度转弯),车辆具有强非线性、时变、耦合和参数不确定性等特性,切换到模糊控制律。采用ADAMS和Matlab/Simulink联合控制仿真的方法对该智能车辆的横向控制算法进行仿真,并通过试验验证。仿真和试验结果表明:该横向控制器可保证智能车辆在路径跟踪过程中的准确性和平稳性。     

智能车辆横向混合切换控制器设计

考虑到智能车辆在不同工况下表现出不同的系统特性,设计了由线性二次型最优控制律和利用模糊逻辑推理得到的模糊控制律组成的混合切换控制器。当偏差和偏差变化率较小时(小角度转弯),假设系统特性固定不变,切换到最优控制律;而在偏差和偏差变化率较大时(大角度转弯),车辆具有强非线性、时变、耦合和参数不确定性等特性, 切换到模糊控制律。 采用ADAMS和Matlab/Simulink联合控制仿真的方法对该智能车辆的横向控制算法进行仿真,并通过试验验证。仿真和试验结果表明：该横向控制器可保证智能车辆在路径跟踪过程中的准确性和平稳性。     

波浪补偿控制算法综述

为了实现对船舶在波浪中的运动响应进行补偿,提高海上作业的效率,需要对波浪补偿设备采用更为先进的运动控制技术.采用前馈控制和反馈控制的分类方式,简述了适合用于波浪补偿设备的控制算法研究现状,以便于更好地了解波浪补偿控制技术的发展.其中,属于前馈控制类算法的主要有卡尔曼滤波法、神经网络和时间序列分析法;属于反馈控制类的主要...     

农机导航自校正模型控制方法研究

针对运动学模型中的近似条件对模型控制方法曲线路径跟踪精度的影响,提出了一种农机导航自校正模型控制方法。该方法采用模型控制方法设计控制律,并采用模糊控制方法自适应地在线调节模型控制律的控制量。农业机械的路径跟踪实验结果表明,该方法既保留了模型控制方法在直线路径跟踪方面的优点,又弥补了模型控制方法在曲线路径跟踪方面的缺陷。当速度为1.0 m/s时,直线路径跟踪最大横向偏差小于0.064 9 m,曲线路径跟踪的最大横向偏差小于0.185 7 m。     

Drainage control in water management of polders in the Netherlands

One of the impacts drainage has on the downstream part of a water system is a higher risk of peak flows caused by heavy precipitation. In the polders of the Netherlands this is a well-known problem. The heavy precipitation flows easily from paved areas and with some delay from unpaved areas into many small canals and through these canals towards the downstream pump station. Here, high water levels can result in an unacceptable high groundwater table. This problem has grown over the past years as more area has been paved and storm events have become more extreme. Until recently in the Netherlands, the solution for this problem was to increase the pump capacity, but nowadays the Dutch Government's opinion and that of the local Water Boards about solving this problem is changing. Rather than shifting the problem to more downstream lying parts of the water system, the philosophy has become “first retain, then store, only then discharge” (Nationaal Bestuursakkoord Water, 2003. Dutch National Policy on Water Management for the 21st Century). A way to retain water in upstream parts of the waters system is to use real-time control structures in the upstream canals. In this paper a control method is presented that can effectively retain water in the upstream parts, until the downstream part can accommodate this amount of water. The method is based on upstream Proportional Integral-control with adaptation of the set point. The control is referred to as Cascade PI-Control. Basically, the goal of the control method is to fill the available storage equally in the whole area. Tests have been performed with a calibrated model of an existing polder in the Netherlands. Results show that application of the control method is sufficient to avoid such drainage problems.     

基于模糊控制的播种机精密单体播深控制仿真研究

为了提高播种机单体播深控制的精度和速度及研究播种机作业过程中土壤的变化规律,设计了一种新的播种机单体控制系统,在播种自动化控制环节中引入了模糊算法和PID闭环控制,建立了播深模糊控制的数学模型,并通过多软件联合仿真的方式对控制系统进行了仿真实验,验证了算法的有效性和可靠性。利用MatLab线性回归算法得到播深和施加力的线性回归方程,通过播深的反馈调节对施加力进行模糊控制,使用Mat Lab模糊控制工具箱设置了控制参数,最终实现播种机精密PID闭环控制。应用Pro/E软件设计了精密播种机三维参数化模型,将模型导入到ADAMS软件中进行了运动仿真,将结果和Mat Lab计算得到的结果进行对比发现:其误差小于10%,说明仿真结果是可靠的。     

气动位置控制技术的发展

简要叙述了气动位置控制技术的发展,分析了气动位置控制的基本方法、控制策略以及现有的研究成果,并时气动位置控制发展趋势作了展望。     

现代汽车电控巡航系统控制原理浅谈

介绍了巡航电控技术的作用、特点、类型、控制原理,其中着重介绍巡航电控系统两种执行器的控制原理.     

基于GPC-ILC的秸秆捡拾致密成型机主轴转速控制方法研究

为解决秸秆捡拾致密成型机主轴转速自动控制问题,以利于致密成型机全程智能化作业,设计了电液控制系统的数学模型与转速预测模型,提出了一种基于GPC-ILC的致密成型机主轴转速控制方法,通过采集先前成型机运行过程中的输入、输出数据,使用带遗忘因子的最小二乘法辨识广义预测控制的参数模型并计算预测输出值,根据以往过程的累计平均模型误差修正预测输出值,并引出迭代学习控制律,在线实时计算新的控制量,实现主轴转速的控制。场地收获试验表明：增负荷时,转速最大动态偏差为3.21r/min,与目标值的偏差为2.6%,最大余差为1.23r/min;减负荷时,最大动态偏差为2.23r/min,与目标值的偏差为2.47%,最大余差为0.89r/min;增减负荷转速达到稳定时间小于5s,超调量小于3%。田间试验表明：最大动态偏差为3.75r/min,与目标值的偏差为3.47%,最大余差为1.79r/min,满足成型机田间作业的需求。GPC-ILC算法可及时校正模型失配、干扰引起的转速控制的不确定性。