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针对水稻插秧机无人驾驶需求,以井关PZ60型插秧机为试验平台,采用RTK-GPS北斗定位技术获取插秧机无人驾驶所需的高精度位置信息,以华测领航员NX300电动方向盘为执行元件实现无人驾驶插秧机转向操作。基于CAN总线设计了插秧机无人驾驶系统,通过CANOPEN协议与电动方向盘、上位机等进行通信,对待作业地块进行路径规划,用直线段与拐弯段填充作业路径,建立插秧机运动学模型。同时,提出了一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪算法,控制插秧机按规划路径进行直线追踪和地头转弯,实现了插秧机无人驾驶。进行插秧机无人驾驶田间试验,结果表明：基于MPC算法的控制器能够使无人驾驶插秧机车速1m/s时,有效跟踪预定义路线,直线段跟踪误差最大2.02cm,满足插秧机无人驾驶精度要求。 相似文献
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为明确肥料粒形特征之间的相互关系,该文通过单因素及中心组合试验研究肥料不同粒形特征对肥料球度的影响。首先,通过农业物料粒形分析仪测定肥料长、宽、厚、等轴率、薄片率、磨圆度及球度;其次,通过单因素方差试验确定不同粒形特征与肥料球度之间的相关性;最后,以肥料等轴率、薄片率和磨圆度为主要影响因素,采用Box-Behnken中心组合试验,建立关于肥料球度的数学模型,通过回归统计方差、响应面和等高线分析各影响因素与肥料球度之间的相互关系。结果表明:肥料球度与等轴率、薄片率及磨圆度之间能建立显著性较高的多元回归方程(R2为0.94);各因素对肥料球度影响程度从高到低依次为等轴率、薄片率、磨圆度,且当等轴率在0.98~1.00,薄片率在0.92~0.95,磨圆度在0.85~0.88范围内时,肥料球度最高,达到92.9%。研究结果可为肥料生产和质量检验提供理论依据。 相似文献
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针对小麦玉米两作规模化生产技术装备优化配备的特点,通过对山东省小麦玉米规模化生产的大量调研,制定了适合山东省小麦玉米两作规模化周期性耕作(4年)技术模式,提出了一种适用于优化配备通用数学模型建立的以生产环节为单位的技术模式组织方法,并以不同的作业环节组织周期性耕作技术模式;采用专家法进行机组的最优配套和选型,以作业成本最小为目标,分别采用线性规划方法和整数规划方法建立了农机装备优化配备通用数学模型。此模型适用于不同规模和生产技术模式下的全过程作业环节的农机装备优化配备方案生成,建立了优化配备基础数据库,开发了农机装备优化配备系统,生成了优化配备方案。研究结果表明:线性规划优化配备方案作业成本低于实际规模的作业成本15%~35%,整数规划优化配备方案作业成本低于线性规划优化配备方案的作业成本。可见,小麦玉米两作规模化生产技术装备优化配备结果正确合理。 相似文献
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针对国内自动驾驶插秧机路径跟踪精度不高的现象，提出一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪方法。将建立的非线性插秧机运动学模型进行线性化和离散化处理，并基于此模型进行模型预测路径跟踪控制；建立以控制增量为状态量的目标函数；考虑系统控制量和控制增量的约束条件，将目标函数求解转为带约束的二次规划问题；采用内点法进行求解，将所得控制序列第一个元素作用于系统，并且不断重复以上过程实现最优控制。在MATLAB/Simulink环境下，搭建上述模型预测控制器系统仿真，并与路径跟踪效果良好的Stanley控制算法对比，结果表明，上述模型预测控制器优于Stanley控制算法。采用卫星信号接收机、电动方向盘和转角传感器，改造井关PZ60型插秧机，搭建插秧机自动驾驶试验平台，进行田间试验，试验结果表明，基于线性时变模型预测控制器能够使自动驾驶插秧机车速1 m/s时，有效进行路径跟踪，直线段跟踪误差最大2.02 cm，满足插秧机自动驾驶路径跟踪精度要求。 相似文献
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