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1.
为提升现有植保无人机喷雾流量随飞行速度变化自适应调整的精准性，降低施药偏差，设计了一种基于复合模糊PID控制算法的植保无人机变量喷雾系统，可根据无人机飞行速度，以基于复合模糊PID控制算法的PWM调制实时调整喷雾流量。通过测试平台分别对比了此控制算法与PID、模糊PID的响应情况，并进行了无人机喷雾流量随飞行速度变化的响应测试。结果表明：基于复合模糊PID控制的系统响应较PID超调量降低63.64%,较模糊PID调节时间缩减23.08%,复合模糊PID与模糊PID的稳态误差控制在3.125%内，小于PID的4.688%;基于PID、模糊PID、复合模糊PID的喷雾系统喷雾流量平均偏差分别为2.67%、3.85%、1.90%;基于复合模糊PID算法的喷雾系统跟随飞速变化自适应调整喷雾流量的最大偏差为6.29%,满足植保无人机施药作业要求，可为农业航空精准变量喷雾系统设计提供参考。 相似文献
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随着社会经济不断发展,我国农业种植由传统多区域小面积逐渐转变为单区域大面积种植模式,为适应农业发展趋势,由传统人工喷雾转变为变量喷雾,可作用大面积区域,且可根据种植区域农作物状况合理控制流量,降低喷雾成本。为此,针对当前最常见变量喷雾设备结构及控制系统展开研究,因喷雾设备采用可舒展延伸型喷杆结构,对其悬架及喷杆进行运动分析,结合实际找出影响喷雾效果的因素,得出不同运动状态及系统传递函数。同时,选择合适节流阀,根据流量及喷雾特点采用自使用模糊PID控制原理设计喷雾系统,基于PID算法基础利用推理条件得出模糊控制规则表控制喷雾系统实现喷雾变量控制。 相似文献
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脉宽调制间歇喷雾变量喷施系统施药量控制 总被引：13，自引：0，他引：13
采用6013型直动式高速电磁阀、TR80-05型圆锥雾喷头、DBEE6-1X/50型先导式比例溢流阀和自制的PWM变量喷施控制器,设计了一套PWM间歇喷雾式变量喷施系统.就隔膜泵输入轴转速、喷头位置、喷雾压力、PWM控制信号频率和占空比等因素对喷头喷雾流量的影响进行了试验测试,采用单因素线性拟合法建立了0.2、0.3和0.4 MPa喷雾压力下TR80-05型圆锥雾喷头的喷雾流量计算模型,得出了相应的施药量控制模型,并对整个PWM变量喷施系统的施药量控制性能进行了试验测试.测试结果表明:喷雾流量受喷头位置和PWM控制信号频率的影响很小,而受喷雾压力和PWM控制信号占空比的影响很大;在启用喷雾压力稳定控制功能的情况下,隔膜泵输入轴转速对喷雾流量的影响很小;在该电磁阀与喷头组合下,系统流量调节范围约为10∶1;当目标喷雾流量大于等于0.3 L/min时,喷雾流量控制误差在±4％范围内;整个系统的施药量控制误差在±6％范围内. 相似文献
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温室系统是一个典型的多变量、非线性动态系统,环境变量之间相互影响,常规PID控制方法难以取得理想的控制效果。为了获取良好的控制效果,本文根据温室系统环境变量耦合特性,提出了自适应粒子群算法(PSO)与单神经元PID相结合的解耦控制方法,利用自适应PSO算法对单神经元PID网络参数进行优化,从而提升系统解耦效果,并在温室系统多变量输入输出模型中仿真验证。结果表明,改进后的控制方法使得各变量输出调节时间可平均缩短22 s,光照强度超调量降低45%,且鲁棒性更好,对温室系统解耦效果理想。 相似文献
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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。 相似文献
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针对变量喷雾过程中引起压力变化的问题,为研究其中压力稳定性现象,利用PID恒压控制和PWM变流控制相结合的方法,建立了恒压变流喷雾试验台。在试验台上进行恒压控制试验、喷雾角测量和雾量分布测量试验,从而验证所搭建的恒压变流喷雾装置的恒压稳定性。结果表明:在喷雾流量发生变化时,试验装置能使喷头的喷雾角和雾量分布稳定在固定范围内。 相似文献
8.
为满足喷杆喷雾机变量喷雾技术需要,设计一种喷杆喷雾机变量喷雾控制与测试试验台,实现对已有的变量喷雾装置的实时控制以及性能测试。变量喷雾控制与测试试验台由控制系统和数据采集系统组成。控制系统以西门子S7-200 系列PLC为基础,由动力系统、驱动系统、流量系统和变量控制系统组成;数据采集系统采用数据采集模块与传感器获取管路流量、压力、转矩和行驶速度等参数,通过LabVIEW软件对采集的参数进行实时显示和存储。转速工况下的流量精度测试试验显示平均流量误差为4.0%,可作为判定变量喷雾装置性能的一个技术参考;试验表明该试验台可有效实时控制喷杆喷雾机变量喷雾控制部件,满足喷杆喷雾机变量喷雾控制部件的性能测试需求,为制定变量喷雾质量评价技术规范提供技术参考。 相似文献
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为获得相对较好的植保无人机水稻病虫害防治效果,以小型四旋翼农用植保无人机开展水稻喷雾试验,采用三因素三水平正交试验法对无人机喷头流量、作业高度、飞行速度的三个作业参数优化组合。根据雾滴沉积密度和沉积量及其均匀性结果,较佳的作业参数是喷头流量3.0 L/min、作业高度2.5 m、飞行速度4.5 m/s;影响雾滴沉积密度的因素主次顺序为作业速度、飞行高度、喷头流量,而影响沉积量均匀性的因素主次顺序亦是作业速度、飞行高度、喷头流量。通过优选植保无人机作业参数,既能提高喷雾雾滴沉积效果,又为获得较好病虫害防治效果奠定基础。 相似文献
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自走式宽幅喷雾机现场作业时,经常由于机组速度的变化导致喷施差异,影响了喷雾效果,甚至造成药害.为此,开发了基于嵌入式处理器和多传感器高效融合的变量喷雾控制系统,实现了喷洒压力和机组行走速度的在线协调控制.系统采用PID参数模糊自整定控制器,可自动根据作业速度调整喷雾压力和喷雾量,提高了单位面积施药量的均匀程度.通过对自主开发的变量喷雾样机进行实验表明,该模糊PID 控制器响应快速、适应性强,能迅速消除系统余差,使变量喷雾控制系统具有良好的动态和稳态特性. 相似文献
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精准变量施药技术是精准农业的重要内容之一,为解决当前常用的变量施药方式存在的控制精度低、超调量大等不足,提出将天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法与常规PID控制结合形成BAS-PID控制算法,用于变量施药系统控制。首先建立施药控制系统机理模型并基于Matlab平台进行软件仿真,仿真试验结果表明,BAS-PID算法的超调量为0.024 1,绝对误差为1.14%,均低于常规PID和模糊PID,控制效果更好。在吉林农业大学试验田进行了田间施药试验,根据试验数据分析,BAS-PID、模糊PID以及常规PID的平均施药误差分别为0.016 L/min、0.020 L/min、0.238 L/min,平均超调量分别为0.006 L/min、0.016 L/min、0.238 L/min。BAS-PID控制算法的施药误差仅在0.01~0.02 L/min内,误差范围小,总体而言,该算法的施药误差和平均超调量都低于模糊PID和常规PID,系统应用效果好。试验结果表明:本文提出的BAS-PID算法提高了PID算法的参数适用性,施药控制精度高,超调量小,改善了变量施药系统的施药效果,可为推动精准变量施药技术的发展提供新的技术方案。 相似文献
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设计了一套高精度、高可控性的无人机喷洒模拟平台,并进行了试验验证。该系统机械部分采用直线导轨结合伺服电机,最大承载质量50 kg,控制部分采用MFC设计上位机控制软件,与主控板STM32通过串口进行通讯,实现对水平和垂直2个方向上伺服电机的控制,同时采用CAN总线与喷洒控制器通讯和远程操控,可以实现喷洒流量控制以及旋翼风速控制。为评价系统运行精度,采用激光测距仪分别对系统在水平运动速度0.05、0.10、0.15、0.20 m/s下和垂直运动速度0.01、0.02、0.03、0.04 m/s下的控制距离进行距离测量,结果显示,垂直和水平方向上,控制参数与实际行程决定系数R2=1,水平与垂直重复精度优于2 mm,系统控制精度高;采用振动测试仪对系统在0.05、0.10、0.15 m/s运行速度下进行测试,通过分析振动数据,在不同运动速度下系统振动均不超过20 m/s2,其中X向和Y向在运行中存在较为稳定的4~5 m/s2的加速度,系统运行稳定。本系统可以有效降低喷洒试验载具成本,降低试验风险。 相似文献
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针对大田蔬菜种植病虫害防治需求,利用高地隙四轮转向液压底盘,设计一种遥控喷杆喷雾机。采用PID控制算法设计液压驱动系统和变量施药系统。液压驱动系统通过对比实时采集的实际车速和轮速计算各轮滑转率,以理想滑转率为控制目标进行实时动力分配;变量施药系统根据实时采集的实际车速和预设的目标单位面积施药量换算目标流量,以目标流量为控制目标进行实时喷雾流量调节。在韭菜田进行不同车速下的性能考核试验,结果表明：滑转率最大的车轮为左前轮,滑转率均值为6.14%,能稳定在理想滑转率范围内;滑转率最小的左后轮是轮上载荷最大的车轮,滑转率均值为0.76%,显著小于其他车轮;喷雾作业雾滴沉积率均值为93.4%,变异系数为21.6%,变量施药系统随速调节功能良好,但作业质量随着车速增加而略有下降。该喷雾机可为大田蔬菜种植智能化植保机械的研制提供参考。 相似文献
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为了实现四轴飞行器更稳定的姿态控制,建立了四轴飞行器四元数运动学方程,并给出了四元数微分方程的解析解和数值解,在此基础上求解出了欧拉角.针对农药喷洒四轴飞行器在作业过程中负荷发生改变后影响控制效果的问题,设计了模糊PID控制器,通过Matlab/Simulink仿真,对比传统PID控制效果,验证了算法的可靠性.搭建了飞行器试验平台,在stm32飞控板上编程实现算法.试验中,通过改变飞行器质量,对比了传统PID和模糊PID的控制效果.在飞行器质量改变前后,模糊PID比传统PID的超调量分别降低22%和30%,上升时间分别减少0.06,0.08 s,调节时间分别减少0.70,0.80 s.试验结果表明,模糊PID控制系统较传统PID控制具有响应速度快、超调量小等优点,能更好地满足农业作业四轴飞行器的控制要求. 相似文献
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对设计的双路自动调节变量喷药控制系统进行了试验验证,提出了具体的试验原理和试验方法,通过多次试验及详细地记录数据,得出试验结果并进行了分析。试验主要分为:①流量分路控制试验,将喷药主管路分成A路、B路分别控制,通过设定不同的目标喷药量进行试验,验证系统的控制效果;②速度影响流量试验,保持目标喷药量不变,使用脉冲发生器设定不同的速度进行试验,验证速度变化对系统流量的影响规律;③压力稳定性控制试验,设定不同的目标压力值进行控制试验,验证系统对压力稳定性的控制效果。针对3个试验分别组建了相应的试验平台,经过多次试验得出结论:流量控制系统对流量的控制精度平均值为97%,压力稳定系统对压力的控制精度平均值为97.88%,脉冲发生器模拟速度产生的偏差平均值为0.05;系统运行正常,实现了根据目标喷药量的变化对两支路流量的分别控制,且控制精度较传统的喷施方法有所提升;细化了施药系统的喷施范围,可实现更加精准的变量施药。 相似文献
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无人机变量施药实时监控系统设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
在航空施药过程中,为保证单位面积施药量的一致性、实现施药流量的实时控制,提出一种航空变量施药分级控制算法。该算法根据各参数的等级和阀门开度建立分级控制表,再结合分级控制公式计算作业参数变化时阀门对应的开度,从而计算出施药流量,实现施药流量的自动调节。基于该算法设计了基于单片机多信息融合的航空变量施药实时监控系统,通过软硬件设计实现了对作业航迹、作业高度、作业速度、施药流量及药液余量等信息的实时监测,进行了航迹监测试验、施药流量监测试验、液位监测试验和变量施药控制试验等。结果表明,该系统可以准确监测多种作业参数,并可根据参数变化精准调控施药流量;飞行航迹监测平均偏差为0.98 m,施药流量监测平均误差为3.57%,液位监测平均误差为1.97%,系统对流量控制的最大误差为9.26%。 相似文献
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为探究无人机航空喷施时花生冠层雾滴沉积分布规律,设计无人机不同喷雾作业参数对花生冠层的雾滴沉积分布影响的试验。该试验以DJ T20型多旋翼电动无人机进行作业,以清水代替农药喷施采集雾滴沉积数据,以图像处理软件Depositscan来分析采集来的水敏纸数据。结果表明：各组试验的雾滴沉积分布趋势均相似,在靶区内雾滴沉积大致呈正态分布,受环境风场的影响,大量雾滴在中心航线左侧沉积,受无人机起飞时速度和高度的影响,各区域内第一条采样带R1的雾滴沉积效果较好;从雾滴沉积量、沉积密度均匀性分析可知,当飞行速度为2.5 m/s、喷雾流量为1.6 L/min,飞行高度为3.5 m时,喷雾效果最佳,为最佳作业组合;飞行高度、飞行速度对靶区内雾滴沉积量、雾滴沉积均匀性影响均显著。该研究对提高无人机喷施效率具有十分重要的指导意义。 相似文献
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喷杆喷雾机智能控制系统设计及试验 总被引：2，自引：0，他引：2
为提高喷雾均匀性和农药的有效利用率,针对大田作物施药的农艺要求,设计了一种安装于大田常用喷杆喷雾机的喷雾机智能控制系统,并介绍总体方案和工作原理。该系统主要包括变量施药、喷杆高度自动调节等功能,变量施药系统通过变量调节阀调节喷雾流量,通过喷雾量与作业速度自适应控制模型,实现作业过程中药液均匀喷施;喷杆高度调节系统采用超声波传感器检测喷头与作物顶端的距离,根据设定的目标高度,控制电动缸动作,调节喷杆高度。试验表明:变量喷雾控制系统能够根据设定喷量和作业速度的变化准确发出调控指令,控制流量调节阀动作进行流量调节,提高了喷雾作业的均匀性,喷雾精度误差最小为2.24%,能够有效提高喷药作业质量;喷杆高度调节最大误差为5.40%,提高了喷杆与作物顶端距离调整的准确度。 相似文献
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基于模糊PID的变量液体施肥控制系统 总被引：1，自引：0，他引：1
变量液体施肥控制系统具有大惯性、非线性和参数时变的特点,采用传统的PID控制方法很难实现准确的控制。为此,在建立电动执行器的数学模型的基础上,采用自适应模糊PID对液体肥流量进行自动控制,并利用Mat Lab对变量液体施肥控制系统进行建模和仿真及实验验证。仿真与实验结果表明:变量液体施肥控制系统采仿真时,自适应模糊PID控制系统的动态静态指标明显高于常规PID控制;系统超调量、调整时间明显改善,即超调量为1.5%,系统进入稳态所需时间为0.86s。变量液体施肥控制系统实验时,PID控制变量液体施肥系统的响应时间为1.6s,超调量为7.8%。模糊PID控制变量液体施肥系统的响应时间为0.8s,超调量为0,使施肥量更有效地保持在给定范围。该方法可为变量液体施肥控制提供一种有效的控制方法。 相似文献