基于性能指标的农用车辆路径跟踪控制器设计

该文以农用车辆为控制对象,设计了路径跟踪PID控制器。基于性能指标—ISE、IAE、ITAE和ITSE分别整定了PID控制器参数,给出了最优PID控制器,同时进行了仿真对比分析。仿真结果表明,以超调量和调节时间这2个时域指标为评价标准,基于上述4种性能指标准则,系统在所给控制器作用下均能获得令人满意的动态和稳态性能。ISE准则整定的PID控制器使闭环系统单位阶跃响应的超调量为25.55%,调节时间为5.07s。相比ISE准则,由IAE、ITAE和ITSE准则整定的控制器使闭环系统单位阶跃响应的超调量更小,为10.03%,调节时间更短,为3.95s。利用本文方法能够获得较好的PID控制器参数,可为农用车辆控制器设计提供理论依据。     

基于玻璃化转变的稻谷干燥变温控制系统的设计与试验

针对在稻谷变温干燥过程中变温节点不明确、温度波动范围大和响应时间慢等问题,该研究设计了一种基于玻璃化转变的稻谷变温干燥控制系统。根据稻谷玻璃化转变曲线,确定变温控制策略,运用Logistic回归分析建立混配阀门开度和稻谷温度之间的控制模型并通过最小二乘法辨识模型参数。利用遗传算法对模糊隶属度函数进行优化,目标函数值迭代至0.118收敛,寻得最优幅宽。在Simulink仿真试验中,稻谷温度设定为42 ℃时,模糊PID控制的响应时间为66.43 s,且超调量为3.600%,优化后的模糊PID控制响应时间为37.06 s,且超调量为0.120%;在150 s加入5 s的外部信号干扰,优化后的模糊PID控制比模糊PID控制的调节时间少4.19 s且超调量减小0.050%;在稳态时输入升温信号,优化后的模糊PID控制比模糊PID控制的调节时间少16.79 s且超调量低0.338%。利用自主研制的干燥试验台进行变温试验,在变温响应试验中,优化后的模糊PID控制比模糊PID控制在目标温度和梯度升温调节时间中分别缩短了37.56 s和18.63 s;在温度稳定性试验中,稻谷温度变化范围为41.9～42.1 ℃,平均相对误差小于0.4%,变异系数小于0.5%;在建三江国家农业高新技术示范区浓江农场进行生产性验证,优化后的模糊PID控制系统响应时间小于30 s,稳态温度误差在±0.15 ℃,平均相对误差小于0.5%。测试数据表明变温干燥控制系统性能稳定,满足实际干燥作业的生产工艺需求。     

苹果采摘机器人柔顺抓取的参数自整定阻抗控制

为了实现苹果机器采摘过程中的柔顺抓取以减小果实损伤,该文在对苹果抓取过程的力学特性变化规律分析的基础上,提出了苹果采摘机器人柔顺抓取的参数自整定阻抗控制方法。首先,利用Burgers黏弹性模型表征苹果的流变特性,将抓取过程分为匀速加载、夹持减速、应力松弛3个阶段,在此基础上求解获得苹果形变量随时间的变化规律和果实接触力与变形量的变化关系。然后,求解出所设计的基于力的阻抗控制系统的期望输入以及抓取环境接触力模型。最后,针对阻抗控制器参数对接触力的影响,构造阻抗参数自整定变化函数,完成改进阻抗控制系统设计。仿真及试验结果表明:依据果实抓取模型及变形规律求解期望位置的方式来模拟末端执行器对苹果的抓取过程是可行的,所建立的抓取环境接触力模型在一定程度上能够避免将环境模型简化为一阶模型而产生的误差。改进阻抗控制得到的期望抓取力更加平顺,其超调量约为2.3%,接触力调节时间减小到0.48 s,接触力的超调量约为2%,较未改进阻抗控制的接触力超调量减小了37.5%。研究结果可为苹果采摘机器人的柔顺控制方法提供参考。     

番茄钵苗整排取苗手定位的模糊PID控制

为解决自动移栽机作业过程中由于机械手定位误差导致的抓取失败、伤苗及漏苗问题,实现整排取苗机械手准确快速定位,该文采用模糊PID控制算法实现自动取苗机械手的步进定位控制。根据整排取苗试验平台分析了机械手水平和竖直方向的定位精度需求,以两相混合式步进电机为对象建立步进电机角速度控制模型,设计模糊规则,建立模糊PID控制器,通过对误差及误差变化率的在线修正,来满足不同误差和误差变化率情况下的控制要求。应用MATLAB/Simulink进行系统仿真,从超调量、响应时间和稳定性指标验证了控制方法的可行性;以单位阶跃信号作为激励,分析PID和模糊PID的控制效果,结果表明:通过固定参数PID仿真分析,获得系统最优PID参数为KP=20,KI=0.2,KD=1,达到稳态所需的时间为0.285 s。在此参数下,模糊PID控制达到稳态所需时间为0.25 s,响应速度优于固定参数PID控制,系统无超调。固定参数PID和模糊PID控制加入扰动后的控制效果分析表明,模糊PID控制系统超调量为40%,达到稳态所需时间为1.34 s,均明显小于固定参数PID控制43%和1.45 s,表明模糊PID在具有扰动的环境中控制效果明显优于固定参数PID控制,步进电机系统快速响应,控制稳定。系统试验结果,模糊PID控制算法的最大误差为2.8 mm,定位平均相对误差为0.81%,定位准确度高,可以满足机械手水平定位精度要求。     

变量喷雾流量阀的变论域自适应模糊PID控制

为解决变量喷雾过程中实时混药时农药微小流量的控制问题,采用小型针阀、直流电动机及减速器设计了机电流量控制阀。构建了机电流量控制阀传递函数的数学模型,并为之设计了变论域自适应模糊PID控制算法。对该流量控制阀进行了变论域自适应模糊PID控制和PID控制的MATLAB仿真,比较结果表明：PID控制的响应时间为3.5 s,最大超调量约为39.0%,变论域自适应模糊PID的响应时间为0.93 s,超调量最大不超过2.9%。系统稳定性,准确性和快速性等指标完全满足农业技术要求。     

基于含水率变化的气体射流冲击干燥过程温度自适应控制系统

为了给变温干燥工艺提供新的技术支持,实现基于含水率变化的干燥温度自适应控制,该研究设计了具有物料含水率在线检测功能的温度自适应控制系统。采用卷积神经网络建立了以质量检测值、气流冲击速度、称重传感器弹性基体温度、气流冲击距离为输入,物料真实质量为输出的含水率在线检测模型。进行了含水率在线检测模型验证试验。结果表明,该模型满足变温干燥工艺中含水率在线检测的精度要求,5组含水率在线检测模型验证试验的决定系数R²和均方根误差RMSE依次为0.9934和1.20%。该文设计了改进神经网络-PID（improved neural network-PID,INN-PID）控制器来实现变温干燥工艺中的温度控制。在MATLAB软件中以单位阶跃信号为输入对PID、神经网络-PID（neural network-PID,NN-PID）和INN-PID控制器的动态性能进行仿真。对3种控制器分别进行了50~55 ℃的干燥温度控制试验。结果表明,在仿真试验中,INN-PID控制器的控制稳定性和调节时间均显著优于另外两种控制器;干燥温度控制试验结果与仿真结果存在近似相同的规律,INN-PID控制器的峰值时间是208.00 s,调节时间是120.59 s,最大超调量是4.87 %,满足变温干燥过程中温度控制的要求。该研究在气体射流冲击干燥机中搭建了温度自适应控制系统,进行了基于含水率变化的温度自适应控制试验。结果表明,该系统可以对基于含水率变化的变温干燥工艺中的干燥温度进行快速且有效的调节。该研究对提高干燥设备的自动化水平以及开发新的变温干燥工艺具有重要意义,对其他领域的多信息融合检测和控制策略研究提供参考。     

基于广义回归神经网络的灌溉系统首部多用户配水快速PID控制

针对多用户配水状态下灌区流量、压力需求变化范围大,传统流量、压力控制响应速度慢等问题,建立适用于多用户灌区配水的灌溉系统首部控制技术。该研究通过分析供水系统流量、压力调节方式,提出了流量、压力PID(Proportion Integration Differentiation)耦合调节方法,建立以电动阀开度为流量控制量、变频器频率为压力控制量对流量和压力进行调控的灌溉首部控制系统。为了减少系统的调节时间,提高系统的运行效率,采用广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)建立流量、压力和电动阀控制模拟量、变频器控制模拟量间的预测模型,形成神经网络PID控制模型(GRNN_PID),并进行模型精度和控制精度验证。GRNN训练结果显示,变频器控制模拟量的相对误差为0.11%～3.86%,电动阀控制模拟量相对误差为0.09%～5.74%,模型精度较高。使用3个调节过程模拟3个用户的需水行为对模型进行验证,结果表明,GRNN_PID模型3个过程的调节时间分别为11.6、10.7和7.2 s,PID模型3个过程的调节时间分别为31.7、29.6和16.9 s,GRNN_PID模型大幅减少了系统的调节时间,提高了系统的运行效率;分别计算了2种模型的控制精度,GRNN_PID调节方法和传统PID调节方法的稳态流量和压力误差都在1%以内,最大超调量为8%,控制精度较高但相差不大,表明GRNN是从策略上加速系统调节速度,其本身并没有对PID的参数进行调整,因此对系统的控制精度影响不大。研究可为灌溉系统流量压力快速控制提供参考。     

脱粒滚筒自调整模糊控制及VLSI实现技术

为了提高脱粒滚筒调速系统的动态性能,研究了轴流脱粒滚筒的控制及其硬件实现问题。介绍了脱粒滚筒自调整模糊控制策略并设计了相应模糊控制器;建立了4LZ-2.0型全喂入联合收获机脱粒滚筒计算机仿真模型和控制仿真系统;提出了一种基于单片FPGA脱粒滚筒自调整模糊控制器的设计方法,并实现了该控制器。结果表明,自调整模糊控制器具有良好的动态性能,并对滚筒负荷突变具有较强的适应性,当负荷突然增加40%时,与常规模糊控制器相比,系统调整时间从0.9 s缩短到0.4 s,最大超调误差从1.5 rad/s降低到1 rad/s。用单片FPGA实现其控制器,方便可行,推理速度快,而且集成度高,是实现智能控制策略的一种有效方法     

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。     

果园升降平台自动调平控制系统设计与试验

为提高果园升降平台调平精度和稳定性,设计了一种自动调平控制系统。通过调平机构动力学分析,建立了调平控制系统数学模型;利用融合卡尔曼滤波的模糊PID控制电磁阀驱动油缸伸缩调整工作台姿态,实现其自动调平。对控制系统进行仿真,结果表明:模糊PID控制较PID控制性能好,峰值时间缩短47.82%,调节时间缩短48.10%,最大超调量减小52.78%,经卡尔曼滤波后控制误差降低44.57%;对系统响应时间和调平效果进行测试,结果表明:自动调平控制系统响应时间为0.078 s;在平台不升降和升降2种工况下,最大坡度满载下自动调平最大误差分别为1.08°和1.74°,调平精度相对原果园升降平台调平系统分别提高了1.69°和1.91°,较好的实现了工作台自动调平控制。该研究为农业机具调平控制提供参考。     

基于摆线运动的黄瓜采摘机器人终端滑模轨迹跟踪控制

黄瓜采摘机器人是机器人技术在农业中的具体应用,而快速稳定地到达目标采摘点的轨迹规划则是黄瓜采摘机器人研究的主要内容之一。根据摆线运动曲线光滑,并能在有限区间的端点产生零速度和零加速度的特点,将其应用于黄瓜采摘机器人关节空间的轨迹规划,该方法计算简单,实时性好。同时,为了实现对期望轨迹的精确跟踪,构造了一种快速非奇异的终端滑模控制器,采用指数和幂次结合的趋近率方法,引入非线性滑模面,突破了普通滑模控制器在线性滑模条件下渐进收敛的特点,并且不会出现传统终端滑模控制的奇异性和抖振问题。李亚普诺夫稳定性分析和仿真试验证明：它能够准确的跟踪期望轨迹,并能使位置跟踪误差在有限时间内收敛到零,响应时间短,跟踪效果好。     

直流电机驱动农用履带机器人轨迹跟踪自适应滑模控制

为了提高农用履带机器人轨迹跟踪控制的性能,将履带机器人模型视为由电机驱动方程和运动方程组成的级联系统,在考虑了履带机器人运动学模型和电机驱动模型动态特性的基础上,构建了一种变倾斜参数的自适应积分滑模切换函数,基于这个函数设计了由等效控制和切换控制组成的自适应滑模控制,将机器人的位姿误差以及在线辨识的驱动电机时变不确定参数反馈至控制器中,计算出左右轮驱动电机的期望角速度,控制履带机器人运行。田间试验结果表明,当机器人分别以1,3,4 m/s速度运行时,在运动方向距离误差、侧向距离误差和航向角的误差分别在-0.04~0.04 m,-0.09~0.07 m和-0.03~0.05 rad范围内。因此,基于电机驱动的机器人自适应滑模控制具有良好的控制精度,能够满足田间实际作业的要求。     

基于滑模变结构控制的温室喷药移动机器人路径跟踪

为解决作物种植密集,地面障碍与空间障碍并存等非结构化环境因素对温室喷药移动机器人路径跟踪运动控制精度的影响,在建立移动机器人运动学模型的基础上,设计一种基于指数趋近律的滑模变结构控制方法以保证系统对不确定参数及外界干扰的鲁棒性。与此同时,为有效解决滑模控制固有的抖振问题,提出一种加权增益趋近律算法,在该趋近律的积分项中引入负的加权值,可有效避免当系统状态不在滑模切换时的切换增益的增大,使得控制器输出量平滑,并利用Lyapunov函数证明了其稳定性,并采用该文所设计的基于加权积分增益趋近律的滑模控制器对喷药移动机器人进行路径跟踪控制。试验结果表明,该算法可以顺利消除横向偏差,使实际运动轨迹平稳跟随理想作业路线,避免在作业区域产生较严重的重喷和漏喷现象,其研究成果为温室作物实施精准喷药提供了依据。     

液力自动变速器换挡过程的反演优化控制

为了将换挡品质优化问题转化为单一目标轨迹跟踪问题,运用Back-stepping控制进行液力自动变速器换挡过程控制的优化,该文通过分析换挡过程中各阶段变速器分离离合器与结合离合器运动状态,建立了离合器输出扭矩数学模型,利用变速器输入、输出转速变化,观测结合离合器转速情况,设定目标轨迹。结合输入状态稳定理论(ISS,input-to-state stable)设计了滑摩控制器,改变离合器控制电磁阀结合电流,实现了结合离合器转速对目标转速轨迹的跟踪。联合仿真结果表明,滑摩控制器输出结果对目标轨迹跟踪紧密,有效提高了液力机械自动变速器换挡品质。     

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。     

拖拉机自动转向系统容错自适应滑模控制方法

为提高拖拉机自动转向系统的可靠性,该文提出了一种具有前轮转角容错检测能力的径向基函数(radial basis function,RBF)网络自适应滑模控制方法。综合考虑拖拉机姿态信息和控制输出,基于卡尔曼滤波算法推导得出拖拉机前轮转角的两个估计值,并结合角度编码器实际测量值设计了前轮转角容错检测输出算法;以容错输出算法的输出值作为状态量,提出一种利用RBF网络进行干扰补偿的前轮角度自适应滑模控制方法,并通过仿真试验验证了算法的有效性。开展了拖拉机前轮转角容错检测和自动控制试验,结果显示:基于侧向加速度的转角预估值最大误差为2.94?,均方根误差为0.81?;基于横摆角速度的转角预估值的最大误差为1.73?,均方根误差为0.12?;当人为施加故障干扰时,算法可以提供容错的转角输出;拖拉机转向控制系统可以快速跟踪期望前轮角度且超调量较小,最大控制误差为0.21?,均方根误差为0.07?。试验结果表明,容错自适应滑模控制方法提高了自动转向控制系统的可靠性和准确性,有助于解决拖拉机前轮转角测量装置故障率高的问题。     

河蟹养殖自动作业船导航控制系统设计与测试

针对河蟹养殖过程中存在的水草清理难度大、喂料投饵不均匀、人力成本高等问题,该文设计了一种基于ARM(advanced RISC machine)和GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)组合导航的多功能全自动河蟹养殖作业船导航控制系统。该系统由明轮驱动船、ARM主控制器、GPS/INS组合导航装置等组成。为降低传统的基于有限目标点航道位置计算方法的复杂度并减小船体偏离航道的误差,该文提出了一种基于实时插点的航道位置计算方法,实时地解算出当前时刻的目标位置,并设计了相应的转弯及航道切换策略。针对明轮船具有非线性、大时滞、欠阻尼的运动特点,设计了基于模糊PID(proportion integration differentiation)的航向、航速双闭环运动控制算法;基于嵌入式Linux操作系统,设计了船载子系统软件,并编写了上位机监控程序对船载子系统的运行状态进行实时监控。利用河蟹养殖作业船试验平台进行了航速及自动导航试验,并对有限目标点和实时插点的航道位置计算方法的控制效果进行了对比。试验结果表明:船体速度响应较快,超调量不超过5%,稳态误差可控制在3%以内;采用有限点的航道位置计算方法时,船体在转弯与直行时偏离航道的最大误差分别为2.12和1.52m;采用实时插点的航道位置计算方法时,船体在转弯与直行时偏离航道的最大误差分别为0.36和0.09m,分别下降了83.02%和94.08%,船体的控制精度得到了全面的改善。该文可以为多功能河蟹养殖作业船的研究提供重要参考。     

基于模拟正交神经网络的电热干燥器温度控制

该文研究的目的是建立一种模拟正交神经网络控制器用于电热干燥器的温度控制。首先在数字正交神经网络的基础上给出模拟神经网络的学习算法,然后提出模拟正交神经网络加积分的并行控制方法,并应用于电热干燥器的温度控制中。温度控制仿真结果证明,这种控制器比PID控制器具有更好的快速性和较小的超调,温度控制获得了满意的控制效果。该模拟神经控制器能用于不确定对象的控制,为不确定系统控制提供了一种新的途径。     

基于微粒群算法的汽车底盘控制系统集成优化

为了消除汽车底盘集成系统机械与控制系统间的耦合,该文首先建立了汽车悬架与制动系统动力学模型,分别设计了主动悬架和防抱死制动系统的子控制器和该系统的集成协调控制器。针对传统汽车底盘集成系统的机械与控制参数采用串行设计容易失去全局最优性能的特点,提出一种基于微粒群优化算法的参数的集成优化方法,以集成系统机械与控制参数为优化变量,以反映汽车动力学综合性能为目标函数,编制了集成优化程序进行了优化仿真计算。仿真结果表明:汽车底盘集成系统经过参数优化后,汽车的俯仰角加速度较优化前减小,表明汽车乘坐舒适性得到改善;汽车制动时制动距离、前后轮动载荷均有明显减小,表明汽车制动的安全性显著提高。最后改变汽车的部分机械结构参数和全部控制参数进行实车试验,试验结果表明:汽车底盘集成控制系统经过优化后,汽车的前、后轮动载荷分别降低了34.2%和32.1%,汽车制动时制动时间和制动距离分别降低了2.31%和4.5%,汽车制动时俯仰角加速度响应降低了15.1%,汽车主动安全性及汽车舒适性均得到了不同程度的改善和提高。优化设计方法对改善汽车底盘主动安全性具有重要参考意义。     

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。