果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制

为了尽可能减小采摘机器人末端执行器在采摘过程中对果蔬的损伤,提出了一种基于广义比例积分(GPI,generalized proportional integral)的抓取力矩控制方法。首先,对由电机驱动的末端执行器建立模型,推导出电机输入电压与负载力矩之间的数学关系;然后,利用积分重构器设计GPI力矩反馈控制器,将力偏差转化为电机的输入电压控制。该方法不需要对力矩跟踪误差进行求导计算,避免了求导所带来的系统延时和噪声问题。仿真和实物抓取试验结果表明,采用GPI的末端执行器力矩控制对跟定信号的跟踪误差达到10-3量级,具有良好的力矩跟踪能力,与传统PI(proportional integral)控制方法相比,其控制力矩和电机控制电压输出平稳,降低了末端执行器抓取时对果蔬的损伤,无损采摘效率达到90%,比PI控制的采摘完好率高出8个百分点,适合于对果蔬的柔顺抓取控制。该研究可为果蔬采摘机器人无损采摘提供参考。     

液压机械复合传动阶跃输入恒转速输出双前馈模糊PID控制

针对液压机械复合传动系统在阶跃转速输入时输出转速稳定性差、不易控制等问题,该文提出了一种基于液压子系统、机械子系统和液压机械复合传动系统的输入双前馈+模糊PID转速复合控制方法,以系统输出转速恒定为控制目标,将2个子系统转速扰动量折算到变量马达转速变化量,通过排量补偿调节实现对系统输出转速波动控制,最终实现输出转速恒定控制。仿真与试验结果表明:在系统不同初始输入转速基础上,施加特定的阶跃转速扰动,该控制方法具有良好的控制精度和鲁棒性,相比于传统PID控制方法,系统输出转速最大超调量平均降低39.8%,稳定调整时间平均缩短35.53%,系统输出转速平均稳态误差控制在±0.7%之间。该文所提出的双前馈+模糊PID转速复合控制方法,对液压机械复合传动系统阶跃输入扰动引起的输出波动具有抑制作用,控制效果明显,增强系统在非线性输入复杂工况下转速输出的稳定性,可为液压机械复合传动系统在农业机械领域的设计和应用提供参考。     

基于扰动前馈补偿的HMT换段离合器控制方法

液压机械传动装置（hydro-mechanical transmission, HMT）是一种机-液耦合的强非线性系统,在换段过程中存在外界负载扰动和建模误差等因素影响其换段品质。该研究在分析HMT组成及工作原理的基础上,建立了HMT换段过程动力学模型和线性二次型控制模型,提出一种基于扰动前馈补偿的换段离合器控制方法,借助扰动观测器估计HMT换段过程的总扰动,将扰动补偿增益引入控制器的前馈项,实现扰动前馈补偿,并设计了抑制换段过程扰动的控制器。仿真结果表明,与未采用扰动前馈补偿控制相比,扰动前馈补偿控制的扰动值最大降低了48.9%、冲击度降低了27.8%、滑摩功减少了29.6%、换段时间减少了15.3%。最后通过试验验证了所提方法在快速处理换段过程扰动的同时,可较好地提升HMT的换段品质。研究结果可为液压机械传动装置的工程应用提供参考。     

番茄收获机械手轨迹跟踪模糊控制仿真与试验

针对番茄收获机械手动力学模型不精确和外界扰动问题,该文采用计算力矩-模糊补偿相结合的控制方法进行了番茄收获机械手轨迹跟踪控制研究。通过自适应模糊逻辑系统补偿机械手动力学模型中的不确定部分,模糊逻辑系统的参数基于Lynaponv稳定性理论自适应调节,并利用ADAMS与MATLAB进行仿真试验。结果表明,对比计算力矩法,计算力矩-模糊补偿控制算法中各关节轨迹跟踪误差明显减小且收敛趋势明显。关节1至关节7平均轨迹跟踪精度分别提高了70.29%、94.72%、0.61%、74.29%、89.75%、86.41%和67.14%。该控制方案中各关节控制力（矩）均呈规律性变化,增加扰动信号亦未使输出力（力矩）出现抖振和突变,启动力（矩）最大出现在移动关节2和转动关节4,分别为453N和98.33 N·m。研究结果可为番茄收获机械手轨迹跟踪控制系统的深入研究奠定基础。     

农业装备中三电平二极管箝位式逆变器拓扑结构的改进

传统的二极管箝位式(NPC)三电平逆变器结构中,中点电压波动过大将导致输出电压的谐波总畸变率（total harmonic distortion,THD）增大及开关器件损坏,影响了该结构在农业机电中的应用。该文提出了一种带中点电压自平衡的NPC三电平逆变器拓扑结构,通过在传统NPC三电平逆变器结构中加入一套由单相全桥逆变电路组成的电压主动补偿装置,对三相桥臂中点电压的波动进行主动补偿。实时检测三相桥臂中点电压,与给定值比较后,控制补偿装置实时产生补偿电压。不需要坐标变换,控制方案简单。同时对系统的稳定性进行了理论分析。仿真结果表明提出的拓扑结构能够将三相桥臂中点电压的波动控制在3%以下,并且在负载突变时,仍然能快速的平衡中点电压的波动,具有良好的动态性能。     

基于精确反馈线性化的单相并联APF电流滑模控制

有源电力滤波器(active power filter,APF)作为一种谐波和无功补偿装置,能够实时动态地跟踪并补偿电网中的谐波。该文针对单极性调制的单相并联APF进行了分析和数学建模;基于精确反馈线性化理论,重新构造了单相APF仿射非线性系统的输出函数;在此基础上通过非线性坐标变换将原系统转化为完全能控的线性系统,并在映射的微分同胚系统中设计了一个相对阶为r(r=2)的滑模控制器实现了对补偿电流的精确控制。所提方法在实现对APF输出电流精确控制的同时,简化了控制系统的总体设计。在Matlab仿真试验中,通过与传统PI控制的单相APF的补偿效果进行对比:采用传统PI控制和该文所提控制方法的单相APF补偿后的电流总谐波失真(total harmonic distortion,THD)分别为3.83%和1.18%,后者的动态性能也优于前者,验证了基于精确反馈线性化的滑模控制方式的优越性。最后,搭建试验平台佐证了该文所研究控制方法具有良好的动态响应、稳态性能以及鲁棒性。该研究可为今后单相APF和三相APF的控制方式改进提供参考。     

南水北调中线工程封冻期闸门群开度控制器改进设计

大型串联渠系封冻期容易产生较大的水力波动,增大了冰塞形成风险,如何通过闸门群联合调度减小水力波动,能够在一定程度上抑制封冻期冰塞发生。该研究通过设计PI(Proportional Integral)控制器和OF(Optimization Feedback)控制器2个控制环节,以最小水位偏差为目标函数,考虑渠池间流量约束、闸门开度约束和闸门调整速率约束,结合遗传算法,建立封冻期渠系闸门群优化调度模拟模型,并以南水北调中线古运河节制闸至北拒马河节制闸之间的渠系为背景,进行模型效果分析与参数敏感性分析。模拟结果表明,在模拟工况下,控制器中加入OF控制器较仅用PI控制器显著降低最大水位偏差,其中下游最大水位偏差减小约36%,且系统恢复稳定时刻提前近2.9 h,所建模型对抑制封冻期水力响应过大有一定的效果;减小了各闸门的最大开度,其中渠池11闸门最大开度减小近20%,但对于部分渠池增大了单次闸门开度调整幅度;遗传算法求解过程对扰动流量取值范围设定不宜过大。     

渠系前馈蓄量补偿控制时滞参数算法比较与改进

输水明渠系统控制算法主要由前馈及反馈模块组成,其中前馈模块较大程度上影响了系统控制性能。基于蓄量主动补偿的前馈控制算法受时滞参数影响较大,为比较现有多种算法实际控制性能优劣,并寻求不依赖复杂数值计算的简化时滞参数算法,该文进行了横向的算法比较与优化开发。文章基于蓄量阶跃补偿及蓄量二次补偿2类算法,结合改进比例-积分(proportional-integral,PI)反馈控制器,对典型测试渠系及实际工程渠系建模仿真,选取稳定时间、最大超调流量、绝对值误差积分(integral of absolute magnitude of error,IAE)和绝对流量变化积分(integrated absolute discharge change,IAQ)指标分析了蓄量阶跃补偿、动力波原理、水量平衡模型3种时滞参数算法的控制效果。结果显示,在实际工程渠系中,小流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减小40.42%;大流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的最大超调流量最小,仅比目标流量高3%,该算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减少25.45%。结果表明蓄量阶跃补偿算法控制效果较好,但该算法在推求渠池所需蓄量补偿值时需进行水面线推求,文章依据渠道蓄量变化与流量变化间的线性关系,提出简化的时滞参数显式算法。较传统数值算法,时滞参数显式算法与蓄量阶跃补偿算法的时滞参数差值百分比小于8%,在满足实际工程需求的同时,可明显减少推求所需蓄量补偿值的计算量。文章的比较结论及所提出的简化算法对输配水渠道系统,尤其是大型渠道系统调度具有一定的理论价值和应用前景。     

西瓜采摘末端执行器夹持力精确控制

为实现西瓜的机械化采摘,该文提出了采用液压驱动型末端执行器采摘大型果实的思路。在抓取西瓜时,为避免末端执行器夹持力不稳定引起的果实损伤,需对夹持力进行精确控制,该文建立了末端执行器负载模拟平台和AMESimSimulink联合仿真模型,模拟西瓜采摘夹持力的加载情况。针对执行器夹持力加载过程中位置控制系统对力控制系统产生干扰,影响夹持力精确加载的问题,该文基于速度同步控制原理,设计了简化的加载误差补偿环节,开展了加载误差补偿理论、仿真及试验研究。结果表明,速度同步控制方法能够有效地减小加载误差,提高末端执行器负载模拟精度。该研究可为末端执行器输出力的精确控制和抓取控制策略提供参考。     

果园管道喷雾系统药液压力的自整定模糊PID控制

果园管道喷药系统具有非线性、大时滞特性,且管道中药液的压力随喷嘴数目变化而波动。为此,对管道中药液压力采用了带变速积分、微分先行优化算子的自整定模糊PID控制。根据管道中压力的实际值与设定值间的误差及误差变化趋势,在线调整模糊PID的参数,经带有变速积分、微分先行优化算子的增量式PID算法计算,获得控制量以控制管道中药液的压力。试验结果表明：采用这种控制方法,与不使用自整定模糊PID参数的变速积分、微分先行PID控制相比,管道中压力响应的上升时间缩短18.42%,调整时间缩短12.56%,最大超调量减小4.43%,误差减小50%。该控制方法能满足果园管道喷雾系统中对压力控制的要求。     

微电网中蓄电池充放电非线性控制策略研究

为解决微电网控制策略复杂、各微电源与储能侧功率协调困难的问题,考虑风光输出功率与负荷变化提出一种带积分控制器与在线修正参数的蓄电池充放电非线性控制策略。在建立的风、光微电源和蓄电池模型的基础上,以负荷功率需求为基准结合微电源的出力情况,获得储能系统出力规律;在状态空间法的基础上引入带积分控制器与在线修正调节参数控制蓄电池充放电,以DC/DC变换器协调母线侧与储能侧的电能传递。通过仿真试验表明,相比于传统控制策略,在各种情况下的动态恢复时间平均缩短了0.2 s,直流母线电压暂态冲击平均降低了0.6%,提议的控制策略能有效调控微电源与储能系统的功率平衡,保证微电网系统供电的稳定性,为微电网储能系统的控制研究提供了一定的参考。     

果园高位作业平台自动调平前馈PID控制方法

为提高果园高位作业平台自动调平控制系统性能,该研究基于已开发的果园高位作业平台调平机构,提出了前馈PID控制的自动调平控制方法。首先对果园高位作业平台自动调平控制系统进行动力学分析,建立被控对象数学模型。然后在数学模型的基础上设计前馈PID控制算法,并对控制系统进行仿真分析。仿真结果表明,前馈PID较传统PID的控制性能更优,系统上升时间缩短18%,调节时间缩短19%,稳态误差控制在0.6%以内。最后,搭建果园高位作业平台自动调平控制系统,并对调平系统进行静态与动态试验。试验结果表明：前馈PID控制的调平性能优于传统PID控制,静态调平中,前馈PID上升时间平均缩短20%,调节时间平均缩短30%,稳态误差控制在0.6%以内;动态调平中,果园高位作业平台以2 km/h的速度行驶于起伏较大的路面,工作台俯仰角绝对值差最大为2.99°,平均绝对误差为0.79°,均方差误差为0.58°,工作台倾角稳定在±3°以内,较好地实现了果园高位作业平台自动调平控制,满足果园作业需求。     

基于LPV增益调度的风电机组控制验证与仿真分析

随着风力发电机组装机容量的持续增加,风力发电机组出力特性及其优化运行成为行业关注的热点。针对湍流风下风电机组的动态响应特性,提出抑制风湍流的LPV增益调度控制方法。基于2 MW风电机组模型进行控制器设计,分别采用PI控制算法与LPV控制算法进行仿真计算。机组载荷的波动主要集中在风轮旋转频率1 P的倍频上。仿真计算结果表明在不同风速下,机组显示出不同的运行特性。在低风速时,塔影效应的作用较为显著,在高风速时,湍流对载荷的影响较为明显。相比于PI控制,LPV控制能够跟随机组运行状态调整控制参数,能更好的抑制湍流对机组的影响。在16 m/s湍流风下,功率和齿轮箱低速轴转矩在3P分量上分别降低了35.1%和41.8%。因此,在LPV控制下,齿轮箱的疲劳损伤降低了,发电机的功率波动减缓了。能够增加风电机组的预期寿命,对电网也更加友好。     

降低铜耗的容错式磁通切换永磁电机容错控制算法

容错式磁通切换永磁电机（fault-tolerant flux-switching permanent-magnet motor,FT-FSPM motor）是一种新型的定子永磁型容错电机。为了提高电机驱动系统带故障运行性能,并降低容错运行时的电机铜耗,提出一种适用于五相FT-FSPM电机的容错控制方法。在对FT-FSPM电机基本结构特点进行分析的基础上,基于铜耗最小和转矩等效原则,建立了容错电流方程。以一台10/19极FT-FSPM电机为例,建立了电路、磁路瞬态联合仿真模型,搭建了电机系统试验平台,对所提出的容错控制算法进行了验证。该控制方法使得故障前后转矩保持不变,同时降低电机铜耗,保证系统稳定运行。仿真和试验结果验证了理论分析的正确性。     

基于自适应模糊神经网络的无轴承异步电机控制

针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合等特点,为实现其稳定悬浮控制,提出了一种基于自适应模糊神经网络推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的控制新策略。在分析无轴承异步电机径向悬浮力产生机理的基础上,推导出无轴承异步电机数学模型,基于ANFIS控制原理,完成了控制器设计,包括控制变量和隶属函数的选取、通过PID控制对输入输出数据的采集、根据选定的误差准则修正隶属函数参数以及采用Sugeno型ANFIS控制器训练FIS(fuzzy inference system)模型。基于MATLAB/Simulink仿真平台,对转速为6 000 r/min的无轴承异步电机控制系统的悬浮、转速、转矩响应进行了仿真分析。仿真结果表明该控制策略能在0.12 s内实现转子的稳定悬浮,且当负载转矩突变时,转子的悬浮性能并没有受到影响,转子径向偏移小于0.001mm。在转速突变后,控制系统也能较好的跟踪给定转速,稳定时的转速误差小于20 r/min,控制系统具有良好的动、静态性能。最后在无轴承异步电机控制系统试验平台上对所提策略开展了试验研究,试验结果同样表明,该控制策略能实现无轴承异步电机的稳定悬浮工作,转子径向位移峰峰值范围可以保持在80μm以内,系统响应快,鲁棒性强,控制精度较高,验证了该文提出的ANFIS控制方法的正确性和有效性。     

农田信息采集用多旋翼无人机姿态稳定控制系统设计与试验

农田信息快速采集是精准农业的基础。为快速、高效、准确、节能获取农田信息,该文搭建了多旋翼无人机平台,设计了以STM32F407为主控制器的多旋翼飞行控制系统。采用了比例积分微分(proportion,integration,differentiation,PID)双闭环控制策略,外环为角度反馈,内环为角速度反馈。通过工程凑试法得到合适的PID控制参数。运用专家控制策略改进上述控制方法,使控制参数适应无人机姿态变化。对所设计的无人机控制系统进行抗干扰和阶跃响应试验。系统在受到30?横滚与俯仰角干扰后,其对应恢复平衡时间均在3.4 s内,航向角30?干扰后恢复时间在4 s内。系统横滚与俯仰角阶跃响应调节时间在1~2 s内,航向角在3.4 s内。试验结果表明:双闭环PID控制策略实现多旋翼无人机姿态稳定控制,专家控制策略增强无人机的抗干扰能力。在室外农田环境中,无人机能根据指令在1~2 s内快速调整姿态。当姿态受风影响发生倾斜时,陀螺仪测量角速度大于3(?)/s,采用的控制策略能迅速调整电机转速,保持无人机姿态稳定平衡。试验证明该控制系统稳定可控且具有较强抗干扰性,满足多旋翼无人机低空采集农田信息的要求。     

基于虚拟仪器的果树重叠叶片LAI实时检测系统

目前叶面积指数(leaf area index,LAI)检测中重叠叶片的辨别是一个难点。该文提出一种创新的重叠叶片LAI简易检测方法:在室内直射平行光源照射下,通过光电传感器检测叶片透射光能量,传感器信号经过调理,由数据采集卡采集至计算机,利用LabVIEW软件平台进行程序设计,自动判断重叠叶片层数。将叶片层数乘以传感器的接收面积即为该检测位置各层叶片面积,将整个检测过程中的叶片面积累加即为各层叶片的总面积,进而求出LAI。根据试验结果选用近红外作为光源,设计并制作用于检测的近红外光电传感器,其短路电流I1、I2分别与前置放大输出电压U1、主放大输出电压U2均有良好的线性关系,于0.05水平显著。数据采集试验结果表明,在手动进行扫描、定位采集的方式下,以方格法计算的LAI值作为准确值,系统对LAI的计算最大相对误差绝对值为14.8%。初步探讨了叶片间隔对透射辐射量的影响,结果发现乘幂模型的拟合效果较好。     

奶牛饲喂自动机电控制系统的设计与试验

为开展奶牛精准饲喂及采食行为学研究,设计了一种集自动识别、饲喂、数据自动采集、数据分析与处理于一体的奶牛饲喂自动机电控制系统。该系统包括机械装置、电子识别系统、料槽称质量系统、中央控制系统、现场数据存贮及远程数据提取与分析系统等几部分。其中,机械装置包括料斗、支撑座、栏杆和阻挡单元等;电子识别系统包括阅读天线及料门启闭的气动装置;料槽称质量系统除支撑座外,还有嵌入的质量传感器及线路;中央控制系统包括微处理器、看门狗复位电路、读卡器电路、称质量数据采集电路、数据通信电路、数据收发器电路及外围驱动与稳压电路等。现场数据存贮电路接受来自各个饲喂系统的中央控制系统发送的采食行为数据,其主板结构与中央控制系统基本一致,预设可存贮记录数为14 000条,且采用堆栈数据存贮模式。远程PC端数据提取与分析系统实时管理采食行为数据,并提供多功能的数据挖掘分析。系统测试结果表明,对牛只低频RFID(134 kHz)电子耳标的识读率为100%,料及槽的计量范围为0.01~200 kg,最低称量精度10 g,实际称量相对误差≤0.15%,同时满足奶牛对最大采食量及精准饲喂对计量的需求。系统的采食行为试验表明,奶牛的日均采食次数、采食时间及采食量等采食行为均差异显著(P0.05),符合奶牛的采食行为特点。具体地,奶牛日均采食次数10~13次,日均采食时间5.38 h,而奶牛个体实际采食量与NRC(National Research Council)模型预测的采食量有-4.76%~7.83%的偏差,可能是由各种内外部因素及NRC模型的普适度造成的,有待进一步研究。总之,该系统能较好地实现奶牛个体的精细化饲喂,为研究奶牛的采食行为特点提供了在线、智能化的自动数据采集与分析平台。