基于自适应模糊控制的拖拉机自动导航系统

阐述了一种基于自适应模糊控制的拖拉机自动导航系统.由PLC、电控开关液压阀和比例方向液压阀组成自动转向控制系统,设计了PD转向控制算法;为提高拖拉机自动导航的精度和稳定性,提出了一种基于遗传算法的自适应模糊控制方法,采用遗传算法在线优化模糊控制规则以及输出比例因子,既保留了传统模糊控制的优点,又有效改善了系统的控制品质;仿真和田间试验结果表明,该方法可以迅速消除跟踪误差,响应速度快,超调小,系统工作稳定,稳态跟踪误差不超过10 cm.     

东方红拖拉机自动转向控制系统设计

以东方红X804型拖拉机为平台,改造原拖拉机的油路,使用电控比例液压阀,并设计电控单元,组成了自动转向控制系统.简述了油路的改造与电控比例液压阀安装,电控单元的设计,包括单片机(C8051F040)、角度传感器(KMA199)以及CAN总线网络,实现了SD卡存储系统,实时存储试验过程中的数据.试验结果表明:信号跟踪的最大误差1.1°、平均误差0.5°、平均延时为0.2s.自动转向控制系统具有良好的响应特性,满足转向系统的性能要求.     

拖拉机前轮转角自动控制系统设计

为减少对人工驾驶的依赖和提高作业质量、实现拖拉机自动转向,提出一种基于IMC-PID的拖拉机前轮转角自动控制系统,阐述系统整体结构,介绍系统的组成、工作原理和硬件设计方案。通过分析拖拉机自动转向系统的需求和整体控制策略,基于转向系统模型设计拖拉机前轮转角控制器,详细阐述IMC-PID转角控制算法的设计过程,应用Matlab/Simulink工具箱搭建仿真模型验证算法的可行性,并结合双力704型拖拉机进行实车试验。仿真试验和实测结果表明:所设计的控制系统信号跟踪的最大误差为1°,平均误差为0.4°,响应时间小于0.2 s;在模型误差20%时,系统仍保持良好的跟踪性能和抗扰动性。研究表明:前轮转角自动控制系统具有较好的动态响应和良好的跟踪效果,能基本满足田间导航的作业需求。     

基于DGPS与双闭环控制的拖拉机自动导航系统

以东方红X-804型拖拉机为平台,设计了一种基于RTK-DGPS定位和双闭环转向控制相结合的自动导航系统,研究提高农业机械导航控制精度的方法。阐述了导航系统整体设计方案,以RTK-DGPS和AHRS500GA分别提供位置信息和辅助修正信息实现准确定位,以电控液压转向系统实现转向控制。分析了整体控制的策略,建立了路径跟踪的传递函数模型,阐述了双闭环转向控制算法的建立过程,以及控制器的硬件实现。试验结果表明:GPS定位数据经过校正后,平均偏差降低至0.031 m;双闭环控制算法提高了自动转向系统性能,稳态时方波信号以及正弦波信号的跟踪误差平均值为0.40°;在拖拉机田间作业跟踪过程中,路径跟踪误差平均值不超过0.019 m,转向轮偏角跟踪误差平均值为0.43°,标准差不超过0.041 m。     

拖拉机自动导航摩擦轮式转向驱动系统设计与试验

针对农机导航系统中使用传统拖拉机前轮转向驱动子系统机构复杂、装卸不便等问题,设计了一种摩擦轮式转向驱动系统。摩擦轮式转向驱动系统主要由驱动装置和相匹配的自适应模糊转向控制器组成。驱动装置采用平行四连杆机构以实现工作模式的快速切换,使用夹持固定方式实现便捷装卸。搭建了试验台架以获取摩擦轮驱动装置的滑移特性数据。同时设计适用于该驱动装置的自适应模糊转向控制器,基于液压系统离散传递函数和滑移特性数据建立了驱动系统递推仿真模型,采用该仿真模型构建遗传算法参数优化器对控制器参数进行在线优化。进行了仿真模型验证试验、遗传算法参数优化器性能对比试验和驱动系统性能试验,结果表明:仿真模型与实际系统基本一致;经过遗传算法参数优化后控制器阶跃响应上升时间减少15%,稳态误差达到3%标准所需调节时间减少29%,消除了振荡现象;所设计驱动系统的20°阶跃响应平均绝对稳态误差为0.197°,平均上升时间为2.0 s,稳态误差达到3%标准的平均调节时间为2.4 s,拖拉机前轮控制效果良好。应用试验表明驱动系统能基本满足拖拉机配套2BFQ-6型油菜精量联合直播机机组自动导航作业要求。     

基于自适应MPC的拖拉机路径跟踪控制方法

针对传统模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)无法适应拖拉机田间作业工况复杂性的问题，提出了一种基于自适应时域MPC的路径跟踪控制算法。首先，基于拖拉机运动学建立线性时变车辆误差模型；然后，根据拖拉机实时速度和参考路径曲率，利用模糊控制算法确定当前最优预测时域和控制时域；最后，结合MPC算法控制拖拉机跟踪预先设置好的参考路径。实车试验表明：拖拉机路径跟踪横向误差绝对值均值<0.03m,直线段横向误差绝对值<0.07m,曲线段横向误差绝对值<0.15m,且路径跟踪控制器能够保证拖拉机在5s以内准确、快速地跟踪预先设置的参考路径。     

基于东风1204拖拉机自动导航转向控制系统设计

以东风1204拖拉机为原型,通过分析拖拉机自动导航与车道偏离预警系统(LDWS)的异同,以LDWS转向控制模型为基础,推导出拖拉机动力学模型。通过分析液压转向机构工作原理,制定了液压自动转向机构的改装方案,并利用Sim Hydraulics工具箱搭建了液压自动转向系统模型,且基于此转向模型设计了自动导航拖拉机液压转向系统模糊控制器,在Mat Lab/Simulink中进行仿真试验。结果表明:所设计的转向系统模糊控制器具有良好的转向跟踪精度,其最大跟踪误差小于1°,控制效果良好。     

基于模糊PID自动转向控制系统的研究

在拖拉机自动转向控制系统中,为了提高自动转向性能,满足工作需求,设计了参数自整定的模糊PID控制。同时,对模糊控制规则进行了设计,实现对PID3个输出比例因子进行实时修改,提高了系统的控制性能。对模糊PID在MATLAB中进行了建模仿真,通过仿真结果可以看出:该控制方法有很好的稳态精度和自适应能力,明显改善了系统的动态特性,有利于拖拉机自动驾驶精度的提高。通过台架实验,验证了该控制方法的可行性。     

NF-752型履带式拖拉机自动驾驶系统

为了提高自动驾驶系统对车身纵向速度和滑移工况等影响因素的自适应能力,提出了一种基于航向预估模型的路径跟踪控制算法。首先对NF-752型履带式拖拉机进行适应性改造,将其手动转向机构和无级变速机构改造为大扭矩舵机控制,通过绝对值编码器测量两侧履带转速,利用RTK-GNSS定位系统测量车辆地理位置和车身速度,结合车载计算机和底层控制器搭建了自动驾驶系统试验平台。然后以车身速度和两侧履带速度为状态变量,考虑履带滑移率建立了航向预估控制模型,进而提出了一种基于航向预估模型的路径跟踪控制方法。最后在沥青路面分别以低速（1 km/h）、中速（5 km/h）和高速（9 km/h）进行了直线路径跟踪试验,结果显示,在不同作业速度条件下,路径跟踪误差无明显差异,最大跟踪误差为-2.00 cm,标准差为0.93 cm。进行了田间曲线路径跟踪试验,结果显示,当拖拉机以6 km/h速度跟踪曲线路径时,跟踪误差优于10 cm,在滑移区域无明显误差增大现象。试验表明,提出的航向预估控制方法对作业速度有较好的适应性,一定程度上克服了滑移现象对控制精度的影响,可满足履带拖拉机耕整地作业精度要求。      

基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法

为了提高农业机械自动导航控制系统的精度,提出了一种基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法.该方法基于纯追踪模型进行农业机械路径跟踪控制,结合农业机械运动学模型来确定车轮期望转向角;采用模糊自适应控制在线自适应地确定纯追踪模型中的前视距离,提高了路径跟踪的精度.农业机械的路径跟踪实验结果表明,路径跟踪的最大误差不超过10 cm,平均误差小于5 cm,完全满足农业机械的作业要求,验证了提出方法的可行性和有效性.     

基于模糊控制的纯追踪模型稳定性改善方法

为了提高自动导航插秧机路径跟踪系统的稳定性,提出了一种利用模糊控制来调整纯追踪模型前视距离的路径跟踪方法。在考虑自动转向系统一阶惯性环节的情况下,建立插秧机运动学模型,分析了在跟踪直线时纯追踪模型的稳定性条件;基于此稳定性条件,以速度和横向偏差为输入、前视距离为输出,建立模糊控制模型来实时调整纯追踪模型的前视距离;以洋马VP6E型水田插秧机为实验平台验证了本文提出的方法,结果证明该方法能有效提高路径跟踪系统的稳定性。     

自动导航插秧机路径跟踪系统稳定性模糊控制优化方法

为了提高自动导航插秧机路径跟踪系统的稳定性,提出了一种利用模糊控制调整纯追踪模型前视距离的路径跟踪方法。在考虑自动转向系统一阶惯性环节的情况下,建立插秧机运动学模型,分析了在跟踪直线时纯追踪模型的稳定性条件;基于此稳定性条件,以速度和横向偏差为输入,以前视距离为输出,建立模糊控制模型实时调整纯追踪模型的前视距离;以洋马VP6E型水田插秧机为实验平台对所提出方法进行了实验验证,结果证明,该方法能有效提高路径跟踪系统的稳定性。     

基于ISO 11783的拖拉机导航控制系统设计与试

基于ISO 11783标准构建了拖拉机自动导航控制系统,系统包括5个电子控制单元（ECU）,其中转向ECU节点可以根据从总线上接收到的转向指令来控制前轮转向。对自动导航控制系统的网络服务性能进行了分析,并进行了使用该系统的拖拉机直线路径跟踪试验。试验表明,基于ISO 11783的拖拉机自动导航控制系统能满足实时性要求,并能较好地实现路线跟踪,直线跟踪最大横向偏差为     

拖拉机自动驾驶系统上线轨迹规划方法

为解决现有拖拉机自动驾驶系统上线距离较长,且在上线目标点附近跟踪误差较大的问题,提出了一种基于量子遗传算法优化的B样条理论局部上线轨迹规划方法。综合考虑最大曲率约束、起止点航向约束和最大转向角约束,把最优轨迹规划问题转化为B样条控制点参数优化问题,采用量子遗传算法对目标函数进行寻优,从而求得距离最短的可行驶上线轨迹。设计了4种典型作业工况,仿真结果表明,对于不同作业工况,算法均可通过优化配置B样条控制点得到满足约束的上线轨迹,曲率和等效前轮转角变化平缓,有利于路径跟踪控制器进行曲线跟踪控制。田间试验结果表明,针对设计的复杂作业工况,单独采用纯追踪算法的上线距离为78.6 m,基于上线轨迹规划方法的上线距离为23.7 m,且后者在上线点附近的横向跟踪误差更小。     

基于模糊神经网络的农机自动转向系统的设计

现代农业生产中要求农业机械在田间工作过程中可实现实时、高效的控制性能。为此，基于模糊控制规则的模糊神经网络控制器，利用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)进行人工神经网络模型的优化，对拖拉机转向系统进行优化设计，得到农业机械田间工作时目标输出和实际输出的仿真曲线。基于东方红拖拉机搭建试验平台，进行了输出响应测试和角度测试，并通过MatLab仿真对控制系统的性能进行了分析。研究结果表明：模糊控制规则的模糊神经网络控制器和基于遗传神经网络的改进算法能有效缩短农业转向系统的响应时间，减少超调量，提高转向精度，是一种更加有效的田间作业的控制方法。     

基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法

履带拖拉机采用差速转向,转向可控性差,影响自动导航性能,为提高履带拖拉机自动导航的性能,以液压传动控制行星差速转向履带拖拉机为研究对象,建立履带拖拉机转弯半径数学模型。构建每个控制量下转弯半径均值和方差计算方法,建立基于卡尔曼滤波和局部加权回归的转弯半径均值和方差更新方法。分别针对直线路径跟踪和掉头建立基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法。采用纯跟踪算法分别以不同的初始位置偏差进行自动导航仿真试验,得到导航轨迹、位置偏差和角度偏差。以农夫NF-702型履带拖拉机为平台,分别以不同车速进行导航试验,试验结果表明,在初始航向角为0,车速分别为1.0、1.5m/s时,导航平均误差分别为-0.62cm和0.28cm,导航误差绝对值极值分别为10.14cm和8.10cm,导航误差绝对值均值分别为2.34cm和2.57cm,导航均方根误差分别为3.77cm和3.99cm。本文提出的基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法可应用到液压传动控制行星差速转向履带拖拉机自动导航领域,满足实际田间作业需求。     

基于ISO 11783的拖拉机导航控制系统设计与试验

基于ISO 11783标准构建了拖拉机自动导航控制系统,系统包括5个电子控制单元(ECU),其中转向ECU节点可以根据从总线上接收到的转向指令来控制前轮转向.对自动导航控制系统的网络服务性能进行了分析,并进行了使用该系统的拖拉机直线路径跟踪试验.试验表明,基于ISO 11783的拖拉机自动导航控制系统能满足实时性要求,并能较好地实现路线跟踪,直线跟踪最大横向偏差为11cm.     

基于改进遗传算法的拖拉机转向梯形优化设计

为缩小拖拉机转向梯形机构设计参数与理想状态的误差,提出一种改进的实数遗传算法进行拖拉机转向梯形机构优化研究.首先,分析拖拉机转向梯形的理论模型,推导出拖拉机转向梯形机构优化模型;其次,提出了一种改进的实数遗传算法,克服了迭代过程中新生子代位置限制的缺陷,提高了优化算法沿最优适用方向的均匀进化能力;最后,选取铁牛60拖拉...     

农用无人拖拉机耕作轨迹智能控制系统的设计

由于人工耕作误差大、效率低,拖拉机耕作已成为当前研究的热点和重点,但驾驶拖拉机需要大量的人力和时间,降低了农业耕作的整体效率。针对这一问题,提出了一种基于机器视觉的农用无人拖拉机耕作轨迹智能控制系统,并对系统的硬件进行了设计,结合智能控制算法实现对拖拉机耕作环境图像进行处理,应用自适应路径跟踪算法实现农业无人拖拉机耕作轨迹的自适应跟踪,从而达到轨迹控制的目的。研究结果表明：系统能够准确跟踪和控制农用无人拖拉机的耕作轨迹,提高了拖拉机的作业效率。     

基于模糊控制的拖拉机路径跟踪仿真研究

结合拖拉机实际工作性能与环境,建立了一种基于模糊控制的拖拉机路径跟踪仿真系统,分别对简化二轮模型、模糊控制模型、纯追踪模型及转向操纵控制模型等4个部分进行了阐述。此外,将模糊控制与纯追踪模型结合,分别对相同横向偏差下、不同航向偏差下前轮转角响应情况和相同航向偏差下、不同横向偏差下前轮转角响应情况进行了Matlab/Simulink仿真。仿真结果表明:该仿真系统可靠,具有一定的参考价值。