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1.
联合收获机单神经元PID导航控制器设计与试验 总被引：5，自引：4，他引：1
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。 相似文献
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为提高多台无人化智能收获机和运粮车协同作业效率，该研究以2台不同型号水稻收获机和1台运粮车为研究对象，开展了智能农机多机协同收获作业控制方法研究。根据协同作业控制决策约束条件，建立协同收获作业中有限个状态过程的改进型连续时间马尔科夫链模型。以减少非作业时间为优化目标，通过模型预测未来一段时间内每台收获机的卸粮时间，动态更新每台收获机的卸粮顺序和时间。仿真试验结果表明：本文控制方法相对于仓满后再召唤运粮车的卸粮方式有效减少了作业时间，协同收获任务的农机平均作业时间减少了13.58%。田间试验结果表明：智能农机多机协同作业控制方法实现了2台水稻收获机和1台运粮车协同自主作业，在场景1中，相对于仓满召唤卸粮模式，收获机1和收获机2非作业时间分别减少了71.25%和42%，收获效率提高了6.65%和5.22%；在场景2中，相对于仓满召唤卸粮模式，收获机1和收获机2非作业时间分别减少了77.64%和37.09%，收获效率提高了12.07%和5.78%。本文提出的控制方法可以实现收获-卸粮转运自主作业，减少了收获机的非作业时间，提高了作业效率，可为无人农场智能收获协同作业提供支撑。 相似文献
3.
针对水稻收获机与转运车双机协同自主作业环节多、粮食转运过程复杂等问题,该研究设计了一种基于有限状态机（FSM,Finite State Machine）的水稻收获机与转运车协同作业策略。分析了水稻收获机与转运车协同作业模式,建立有限状态机模型。首先,基于作业环节设计触发条件、评估方法和执行流程等基础模块;然后,根据双机协同的各项状态建立状态信息矩阵;最后,依据协同触发事件与状态转移的逻辑设计状态转移链。构建协同作业时分复用控制逻辑框架,并运用Stateflow软件进行仿真分析,为验证所设计策略的田间实际作业效果,搭建了履带式水稻收获转运双机协同试验系统,收获速度为0.8 m/s,收割幅宽1.9 m,共28条收获边,协同路径选择在短边的机耕道上,连续协同工作时间大于120 min,采用套圈路径自主收获0.7 hm2水稻,期间共进行6次自动协同转运作业,将所收获的粮食转运到卡车上。试验结果表明,该策略可以实现水稻收获/卸粮转运自主作业,收获效率为0.35 hm2/h,为实现水稻收获双机智能转运协同功能奠定了基础,可为水稻无人农场建设提供技术支持。 相似文献
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小型履带式油菜播种机导航免疫PID控制器设计 总被引：9，自引：7，他引：2
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。 相似文献
5.
针对传统圆形喷灌机、平移喷灌机存在的作业区域单一、对地块适应性差的问题,结合喷灌机圆平一体协同导航作业需求,该研究提出了一种基于领航-跟随结构的大型喷灌机协同导航控制方法。在喷灌机运动学模型的基础上,结合链式控制理论和多塔车比例积分(PI,Proportion Integration)级联控制结构,设计了主塔车路径跟踪控制律和子塔车协同跟随控制律。通过Matlab/Simulink 仿真验证了控制方法的可靠性,并以自行研制的喷灌机为载体进行田间验证试验。田间试验结果表明,平移作业模式时,主塔车平均横向偏差小于2.5 cm,主塔车航向偏差小于0.51°,子塔车平均同步偏差小于4 cm;圆形作业模式时,子塔车平均同步偏差小于5 cm。该研究提出的协同导航控制方法和参数适用于平移和圆形2种作业模式,且速度适应性较好,控制精度满足大型喷灌机协同导航喷灌作业需求,解决了传统喷灌机作业模式单一的问题,且为非规则田块的喷灌机导航控制提供技术支撑。 相似文献
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基于视觉伺服的联合收割机群协同导航从机定位方法 总被引：2，自引：2，他引：0
针对收割机群协同导航从机实际定位需求,在分析主机与从机间相对位置关系的基础上,提出了一种采用视觉系统求解靶标投影矩形区域形心坐标,并以此作为导引信息,引导相对位姿测量装置测量从机相对主机位姿,实现从机精确定位的方法。重点对从机定位方法中需解决的运动靶标跟踪和对靶控制2个关键问题进行了研究,提出了一种基于双重波门的运动靶标跟踪方法和一种基于变尺度变论域模糊控制的对靶控制方法。试验结果表明,该文所提定位方法基本不受收割机前进速度的影响,不同速度最大偏差的标准差为0.003 5 m,平均偏差的标准差为0.002 3 m。 相似文献
7.
基于预瞄追踪模型的农机导航路径跟踪控制方法 总被引：17，自引：12，他引：5
农机导航系统的上线性能和复杂路面抗干扰能力影响着农田作业的质量和效率,为提高农机导航系统的上线速度、上线稳定性和对复杂路面的适应性,提出了一种预瞄追踪模型的农机导航路径跟踪控制方法。该方法实质是对农机运动学模型方法的改进,针对农机运动学模型小角度线性化算法中近似条件的缺点,采用预瞄追踪辅助直线引导农机快速稳定跟踪规划路径。该文参考农机运动学模型极点最优配置算法证明过程,分3步证明了该控制方法的可行性,并通过仿真和试验验证了该方法的有效性。仿真结果显示在不同的初始位置偏差和航向偏差条件下该方法都可以迅速消除偏差以稳定跟踪规划路径,位置偏差校正曲线平滑且超调量微小,说明预瞄追踪模型方法对提高农机导航系统的上线性能和抗干扰能力是有效的。田间试验结果:在初始航向偏差为0,初始位置偏差分别为0.5、1、1.5 m条件下,上线时间分别为6.8、8.2、9.4 s,上线距离分别为6.73、8.11、9.33 m,超调量分别为5.2、7.0、8.5 cm;颠簸不平旱地路面直线路径跟踪的最大误差不超过4.23 cm,误差绝对值的平均值为1 cm,标准差为1.25 cm。数据表明采用该文提出的控制方法具有良好的上线和直线路径跟踪效果,满足农业机械的导航作业要求。 相似文献
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为提高无人驾驶履带式花生收获机沙地作业路径跟踪精度，以4HBL-2型自走式花生联合收获机为研究对象，开展了履带式收获机无人驾驶路径跟踪控制研究。建立了履带式收获机运动学模型与虚拟转向角函数关系；以航向偏差值作为观测量、阿克曼模型推算角速度作为测量值，设计卡尔曼融合算法，获得基于阿克曼模型的虚拟转向角度；根据虚拟转向角度对PID路径跟踪算法进行改进，提出了基于预瞄跟踪的双PID路径跟踪控制方法；通过脉冲宽度控制器实现了履带式花生收获机路径跟踪精准控制。仿真试验结果表明：基于预瞄跟踪双PID的路径跟踪控制方法能够进行路径跟踪控制，具有控制平滑和稳态误差小等特点。田间试验表明：花生收获机在沙地以0.6m/s的速度作业时，系统直线跟踪平均绝对误差为2.23 cm，最大偏差为4.14 cm，相对于PD路径跟踪控制器分别提高了56.12%和66.07%。上线试验中，初始偏差分别是0.5、1.0和1.5 m时，上线时间分别为11.00、12.92和13.78 s，上线距离为6.60、7.75和8.26 m；最大超调量分别为5.68%、5.84%和8.06%，相较于轮式收获机，上线距离分别减小了1.9... 相似文献
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基于激光导航的果园拖拉机自动控制系统 总被引：10，自引：8，他引：2
为实现果园作业的自动化,以拖拉机为研究对象,采用激光导航方式实现了果园机械的自动导航。试验以激光扫描仪为检测设备对果树位置信息实时采集,采用最小二乘法规划拖拉机导航路径;拖拉机航向偏差和横向偏差作为比例控制器的输入量,以方向盘电机的转速为输出量,控制拖拉机沿导航路径直线行走;系统实现了拖拉机在果园环境下的直线行走控制功能。拖拉机以0.27 m/s的速度直线行走30 m,最大横向偏差0.15 m。试验结果表明本系统可用于果园机械的自动导航,并具有一定的可靠性。 相似文献
10.
基于虚拟现实的拖拉机双目视觉导航试验 总被引：2，自引：2，他引：0
针对农机导航系统的传统田间试验方式受作物生长状态的约束性较强,错过适当的作物生长时期将直接导致开发周期延长、成本增加等问题,该文提出了一种基于虚拟现实技术的拖拉机双目视觉导航试验方法。该方法以拖拉机为作业机械,苗期棉花为目标作物,在虚拟现实环境下建立田间作物行场景的三维几何模型,用于模拟田间试验场景;建立虚拟现实环境下的拖拉机物理引擎,根据实车参数及试验场景信息快速、准确地解算拖拉机的动力学参数,并且根据解算所得的状态参数在虚拟试验场景中实时渲染拖拉机的位姿状态;设计路径跟踪控制器,以经过双目视觉方法识别的田间路径为目标路径,根据拖拉机当前行驶路径与目标路径的相对位置关系解算并控制拖拉机前轮转向角度。以某型拖拉机参数为实车参数,采用大小行距方式布置5行曲线形态的苗期棉花作物行场景开展虚拟导航试验。拖拉机以不大于2 m/s的车速跟踪作物行时,平均位置偏差的绝对值不大于0.072 m、位置偏差的标准差不大于0.141 m;平均航向偏差的绝对值不大于2.622°、航向偏差的标准差不大于4.462°。结果表明:该文设计的拖拉机虚拟试验系统能够在虚拟现实环境下,模拟田间作物行环境开展基于双目视觉的导航试验,可为导航控制系统的测试及改进提供理论依据和试验数据。 相似文献
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雷沃ZP9500高地隙喷雾机的GNSS自动导航作业系统设计 总被引：16，自引：14，他引：2
为减少农药喷雾作业对人体造成的化学损害,该研究以雷沃高地隙喷杆喷雾机为平台,基于GNSS开发了自动导航作业系统,实现喷雾机在极少人工干预情况下的自动导航作业。通过对平台的机-电-液改造,实现了喷雾机作业系统的电气化控制。基于简化的二自由度车辆转向模型设计了以位置偏差和航向偏差为状态变量的直线路径跟踪控制算法,基于纯追踪模型设计了曲线路径跟踪控制算法。根据喷雾机田间作业需要设计了喷雾机一体化自动导航作业控制方法,使系统能够自动控制喷雾机完成直线、地头转弯行驶和喷雾作业,油门调节以及车辆启停控制。在1.3 m/s左右的前进速度条件下,分别在水泥路面、旱田、水田环境中进行了试验,测试结果表明:水泥路面车身横滚在–1.6?~1.5?范围,直线路径跟踪误差最大值为3.9 cm,平均值为-0.15 cm,标准差为1.0 cm;旱田地块车身横滚在–1.4?~3.3?范围,跟踪误差最大值为9.8 cm,平均值为1.3 cm,标准差为3.3 cm;水田环境车身横滚在–2.4?~5.2?范围,跟踪误差最大值为17.5 cm,平均值为2.2 cm,标准差为4.4 cm。试验数据表明,所设计的自动导航作业系统初始上线快速、地头转弯对行平顺、各设计功能执行可靠;导航系统具有良好的稳定性和控制精度,能够满足水田、旱田环境下的喷雾作业要求。 相似文献
12.
基于速度自适应的拖拉机自动导航控制方法 总被引：3，自引：3，他引：0
针对速度因素对拖拉机自动导航系统稳定性的影响,提出了基于横向位置偏差和航向角偏差的双目标联合滑模控制方法,在建立两轮拖拉机-路径动力学模型和直线路径跟踪偏差模型的基础上,应用Matlab/Simulink进行整体系统仿真,验证了控制方法的可靠性;以雷沃TG1254拖拉机为载体搭建了自动导航控制系统田间试验平台,分别在定速和变速条件下,进行了拖拉机直线路径跟踪控制的田间试验;分析了不同速度条件下的动态跟踪控制效果,验证了设计的自动导航控制系统的稳定性和控制精度。试验结果表明:在拖拉机田间作业常见的定速直线行驶工况下,采用基于速度自适应的双目标联合滑模控制方法,拖拉机直线路径跟踪控制的横向位置偏差最大值为10.60 cm,平均绝对偏差在3.50 cm以内;航向角偏差最大值为3.87°,平均绝对偏差在1.70°以内;在进入稳态以后,前轮转向角最大摆动幅度为3°,摆动标准差为0.80°。结论表明,该文提出的基于速度自适应的拖拉机自动导航控制系统,能基本实现不同速度下的直线路径自动跟踪控制。 相似文献
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稻麦联合收获机割台参数按键电控调节装置设计与试验 总被引：4，自引：2，他引：2
针对目前国产水稻联合收获机割台参数调整依赖于经验手工调节、操控不方便等问题,该文设计了水稻联合收获机割台参数按键调节装置,提出了拨禾轮转速自动控制方法,建立拨禾轮转速自动控制模型,结合模糊PID控制算法实现拨禾轮转速自动控制。割台参数按键调节装置由传感器、PLC控制单元、显示器、按键、驱动等模块构成。PLC接收按键信息发送控制信号驱动割台部件电动调节,传感器将检测信号送入PLC,由显示器实时显示调整情况。测试结果表明,通过割台参数按键调节装置能实现割台高度、拨禾轮高度、前后位置及转速参数的自动调节,调节相对误差分别为7.4%、3.4%、2.0%和7.8%;作业速度相对误差为3.4%;拨禾轮转速自动控制响应时间≤0.8 s,调整时间≤1.7 s,最大相对误差8.5%,控制精度达到91.5%,基本满足水稻收获机割台参数调节要求,可为水稻联合收获机智能操控提供技术支撑。 相似文献
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收割机作业速度多目标控制模型的鲁棒优化设计 总被引：1，自引：1，他引：0
本文围绕稻麦联合收割机作业速度控制策略问题,以收割机作业质量、作业效率、能效利用率为控制目标,基于模型鲁棒优化理论,建立了基于多目标控制的收割机作业速度控制模型;在分析各控制目标约束条件和满足收获损失率、作业效率和能效系数期望区间的基础上,考虑控制目标对田间作业参数变化的灵敏度,提出一种基于模拟退火算法的控制目标权重因子优化方法。田间试验结果表明,当草谷比变化率为40%,谷物密度变化率为29.9%时,本控制模型可将收获损失率控制在0.42%～0.43%范围内,脱粒滚筒功耗15.12～16.99kW,并能实现收割机复杂工作环境下作业速度的合理控制,进一步验证了控制模型的鲁棒性和可行性。 相似文献
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针对目前联合收获机脱粒调速控制系统仿真设计中所采用的功耗模型的建立仅考虑了单个滚筒的运动状态,并没有考虑到其他工作部件运动对脱粒滚筒转速变化的影响,以及脱出物中杂余含量的影响,因此有必要对联合收获机脱粒系统动力学模型做进一步的研究。该文以XG610型联合收获机为例,在对运动机构进行较为全面的动力学分析和脱粒分离试验数据的基础上,建立了脱粒系统动力学模型,并与模糊逻辑控制器相结合构建了调速控制系统仿真模型。计算机仿真结果显示,当作物密度由0.95增加到1.09 kg/m2,喂入量增加约15%时,调速系统能够在5 s内做出有效调节,避免滚筒出现过载或堵塞现象。田间试验记录数据也验证了当喂入量增加约15%时,前进速度与滚筒转速在5 s内均能有效调节至稳定状态,总体变化趋势与仿真结果相符,验证了所建立的脱粒系统动力学模型的合理性与可行性。该研究为脱粒调速控制系统的仿真设计及后续控制算法的优化提供了参考。 相似文献