周明寬，夏俊芳，鄭 侃，杜 俊，張居敏，羅承銘

基于變增益單神經(jīng)元PID的秸稈旋埋還田導航系統(tǒng)研制

周明寬，夏俊芳，鄭 侃，杜 俊，張居敏，羅承銘※

（1. 華中農(nóng)業(yè)大學工學院，武漢 430070； 2. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部長江中下游農(nóng)業(yè)裝備重點實驗室，武漢 430070）

水稻田土壤松軟，收割機作業(yè)后會出現(xiàn)殘留秸稈凸起、地表坑洼等現(xiàn)象，導致秸稈旋埋還田作業(yè)易出現(xiàn)重耕、漏耕和自動駕駛路徑跟蹤精度差等問題。該研究基于滑移估計模型推導了拖拉機路徑跟蹤的前輪轉角控制率，并設計了一種變增益單神經(jīng)元PID導航控制器。在自主設計的電控比例液壓轉向系統(tǒng)基礎上開發(fā)了秸稈旋埋還田導航系統(tǒng)，采用雙天線RTK-GNSS獲取拖拉機的實時位置和航向角信息，由變增益單神經(jīng)元PID控制器根據(jù)理論轉角和航向角偏差變化輸出實際執(zhí)行轉角，實現(xiàn)旋埋作業(yè)自主路徑跟蹤。田間試驗表明，作業(yè)速度為1.15 m/s時，變增益單神經(jīng)元PID控制器的自適應直線跟蹤最大橫向偏差不超過0.071 m，平均絕對偏差不超過0.031 m。與常規(guī)PID控制器相比，變增益單神經(jīng)元PID控制器的最大橫向偏差和平均絕對偏差控制精度分別提高了53.08%和51.72%；與單神經(jīng)元PID控制器相比，最大橫向偏差和平均絕對偏差控制精度分別提高了39.00%和28.21%。該研究設計的變增益單神經(jīng)元PID控制器可以增強導航系統(tǒng)的適應性和魯棒性，提高路徑跟蹤精度，適用于未來無人駕駛下的秸稈旋埋還田作業(yè)。

農(nóng)業(yè)機械；秸稈；導航；旋埋還田；控制器；變增益單神經(jīng)元PID；電控比例液壓系統(tǒng)；雙天線RTK-GNSS

0 引 言

長江中下游多熟制稻作區(qū)是中國水稻的主要種植區(qū)域之一，水稻秸稈旋埋還田能夠培肥地力，改良土壤結構，同時避免秸稈焚燒帶來的環(huán)境污染，是該區(qū)域秸稈處理的首選方案[1]。目前秸稈旋埋還田作業(yè)以駕駛員操作拖拉機懸掛旋耕機為主要作業(yè)方式，作業(yè)過程中駕駛員憑感覺判斷機具位置，存在重耕、漏耕現(xiàn)象。實現(xiàn)秸稈旋埋還田作業(yè)的自動導航可以有效減輕農(nóng)機操作人員的勞動強度，提高作業(yè)精度與作業(yè)效率[2-5]。

自動轉向系統(tǒng)是實現(xiàn)農(nóng)機自動導航的前提，轉向控制精度對路徑跟蹤精度影響較大。張智剛等[6]采用加裝電機和減速器的方式直接驅(qū)動轉向柱對日本久保田SPU-60型插秧機的轉向系統(tǒng)進行了自動化改造，對插秧機行進速度進行實時調(diào)整，提高了轉向系統(tǒng)對行進速度變化的魯棒性；張成濤等[7]對比了全液壓轉向器和電磁換向閥控制的轉向系統(tǒng)，采用并聯(lián)全液壓轉向器，通過電機驅(qū)動自動轉向方案對拖拉機轉向系統(tǒng)進行改造。張聞宇等[8]針對電控全液壓轉向系統(tǒng)的轉向控制穩(wěn)定性和準確性問題，設計了響應控制器。以上研究均是對農(nóng)機原有轉向系統(tǒng)進行改進設計，以提高自動導航下轉向控制的響應速度和精度。

針對農(nóng)機自動導航控制策略，Bakker等[9]采用PD控制器跟蹤播種拖拉機的導航數(shù)據(jù)實現(xiàn)了機器人田間高精度除草作業(yè)；Nagasaka等[10]采用常規(guī)PID控制器實現(xiàn)了水田插秧機直線跟蹤導航；Sun等[11-12]采用常規(guī)PID控制器控制番茄信息采集平臺按照衛(wèi)星地圖位置跟蹤導航；羅錫文等[13-16]針對農(nóng)機導航開展了系列工作，設計了航向角估計算法和基于預瞄追蹤模型的路徑跟蹤控制方法；偉利國等[17]采用常規(guī)PID控制實現(xiàn)了插秧機自動對行導航及地頭轉向；周建軍等[18]采用模糊控制器有效控制電瓶車按預定路徑行走；劉兆輝等[19]提出了一種基于遺傳算法的自適應模糊控制算法，可迅速消除拖拉機的跟蹤偏差；張美娜等[20]提出了一種融合慣性傳感器補償俯仰和側傾誤差的導航參數(shù)計算方法，該方法補償了車輛的橫向偏差；丁幼春等[21]提出了單神經(jīng)元PID控制器，具有超調(diào)小和進入穩(wěn)態(tài)快的特點，使聯(lián)合收獲機能夠滿足自動導航收獲作業(yè)要求。

雖然針對農(nóng)機自動導航控制策略國內(nèi)外已有廣泛研究，自動導航技術在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應用也越來越廣，但由于水田土壤較松軟潮濕，且收獲機作業(yè)后，殘留稻茬和秸稈，導致水稻秸稈旋埋還田作業(yè)環(huán)境較為復雜，拖拉機容易出現(xiàn)滑移，目前針對這一方向的自動導航研究還較少。為解決秸稈旋埋還田作業(yè)過程中因環(huán)境復雜難以實現(xiàn)精準路徑跟蹤的問題，本文提出了一種基于滑移估計模型的變增益單神經(jīng)元PID導航控制器，以東方紅LX954拖拉機為載體，研制了基于STM32單片機的電控比例液壓閥和角度傳感器控制作業(yè)機轉向；基于雙天線RTK-GNSS獲取拖拉機位置信息和航向角信息，基于MATLAB設計了滑移模型的變增益單神經(jīng)元PID控制算法，并通過仿真試驗、路面試驗和田間試驗驗證本方法的可行性。

1 秸稈旋埋還田作業(yè)機組導航系統(tǒng)結構

1.1 導航系統(tǒng)硬件結構

秸稈旋埋還田作業(yè)機組導航系統(tǒng)主要由輪式拖拉機（東方紅LX954，中國一拖）、車載計算機、電控比例液壓閥、轉角傳感器、RTK-GNSS接收天線、RTK-GNSS移動站、秸稈旋埋還田機和轉向控制器等組成，如圖1所示。其中GNSS為上海司南公司生產(chǎn)的K726-OEM型雙天線定位定向系統(tǒng)，平面精度1 cm，高程精度2 cm，航向角精度優(yōu)于0.2°/（為雙天線基線長度，m）。

1.車載計算機 2.電控比例液壓閥 3.轉角傳感器 4.RTK-GNSS接收天線 5.RTK-GNSS移動站 6.秸稈旋埋還田機 7.轉向控制器

GNSS的定位和定向天線分別放置于拖拉機車頂尾部左右兩側，基線長度為1.38 m；電控比例液壓閥安裝于車頭橫梁上端，用于控制拖拉機轉向；轉角傳感器為ANG1系列無觸點角度傳感器（量程?45°～45°，精度0.05%，分辨率0.025%，洛陽米塔電控科技），安裝于拖拉機右前輪；GNSS移動站接收機和轉向控制器放置于拖拉機駕駛室內(nèi)；秸稈旋埋還田作業(yè)機通過三點懸掛方式安裝于拖拉機尾部，其主要結構參數(shù)如表1所示，車載計算機由作業(yè)人員控制啟動和停止導航作業(yè)系統(tǒng)。

表１ 秸稈旋埋還田機主要結構參數(shù)

1.2 控制系統(tǒng)結構

作業(yè)機組的導航控制系統(tǒng)結構如圖2所示，由位姿獲取系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和轉向系統(tǒng)3部分構成。位姿獲取系統(tǒng)采用雙天線RTK-GNSS模塊獲取拖拉機的實時位置信息和航向角信息，角度傳感器獲取拖拉機前輪實時轉向角信息；控制系統(tǒng)采用車載計算機記錄并處理實時位置和航向角信息，通過控制算法運算最終輸出目標車輪的轉角控制信息。車載計算機通過USB口輸出的轉角控制信息由CAN分析儀（USBCAN/CANalyst-II，珠海創(chuàng)芯科技）轉換為CAN信號，再由CAN總線發(fā)送到STM32單片機控制器中，與角度傳感器發(fā)送的當前時刻前輪轉角信息進行對比，確定最終的執(zhí)行轉角信息；轉向系統(tǒng)由STM32單片機的I/O口控制電控比例液壓閥的電磁閥執(zhí)行開閉，最終液壓油流入轉向液壓缸控制拖拉機前輪完成轉向，實現(xiàn)作業(yè)路徑自動跟蹤。

圖2 導航控制系統(tǒng)結構

2 秸稈旋埋還田作業(yè)機組運動學模型

秸稈旋埋還田作業(yè)機組的動力來源于東方紅LX954拖拉機。旋埋作業(yè)時，拖拉機車身會傾斜擺動，使跟蹤誤差增大，其原因在于：1）水田土壤含水率高且松軟；2）聯(lián)合收割機收獲作業(yè)的行駛軌跡造成田塊坑洼；3）收割后殘留的秸稈導致田間地表崎嶇不平。如圖3所示，拖拉機車身傾斜導致GNSS獲取的位置信息存在偏差，設其橫向偏移距離為1，實際橫向偏差為，根據(jù)圖3幾何關系有：

式中為GNSS定位天線距地表的高度，m；為GNSS定向天線測出的翻滾角，(°)；為基于定位信息的橫向偏差，m。當翻滾角為0°，即車身水平時，=。

為了提高秸稈旋埋還田的跟蹤精度，需建立合適的導航控制模型。不考慮地表環(huán)境影響，在路徑跟蹤過程中，秸稈旋埋還田耕整機與拖拉機之間通過三點懸掛固定連接，整個作業(yè)機組可以簡化為經(jīng)典的無滑移兩輪車運動學模型，如圖4所示。

在不考慮車輪滑移的情況下，Thuilot等[22]建立了兩輪車經(jīng)典運動學路徑跟蹤模型，通過控制前輪轉角來消除橫向偏差。水稻秸稈旋埋還田作業(yè)中，受土壤松軟潮濕、稻茬和殘余秸稈的影響，作業(yè)機組會存在不同程度的滑移現(xiàn)象[23-26]。此現(xiàn)象可以用前輪和后輪相對于目標行駛方向的滑移角和來表示（如圖4所示）。

拖拉機的實際橫向偏差和航向角偏差在作業(yè)過程中由于滑移現(xiàn)象導致發(fā)生偏移，在加入滑移角后，經(jīng)典運動學路徑跟蹤模型轉化為

前輪滑移角和后輪滑移角無法直接由傳感器測出，可由當前時刻和前一時刻的橫向偏差和航向角偏差解出，如公式（3）所示。

將當前時刻的滑移偏差考慮到兩輪車的經(jīng)典運動學模型中，可得前一時刻滑移估計的運動學模型為

式中為行駛距離，m。式（4）考慮了水稻秸稈旋埋還田作業(yè)過程中復雜地表環(huán)境導致的滑移現(xiàn)象，可全面描述前輪滑移角對前輪轉角的影響和后輪滑移角對航向角偏差的影響，符合秸稈旋埋還田作業(yè)的運動狀態(tài)。

如圖5所示，由于式（4）的兩輪車滑移估計運動學模型中為前輪轉角，而角度傳感器實際檢測的是拖拉機右前輪轉角1，在實際轉向控制中，應將換算為1，根據(jù)兩輪車模型轉向角與實際測量轉向角關系（圖5）有：

注：為輪距，m；1為實際測量的右前輪轉角，(°)。

Note:is the wheel tread, m;1is the measured steering angle of the right front wheel, (°).

圖5 兩輪車前輪轉向角與實際測量轉向角關系

Fig.5 Relationship between front wheel steering angle of two-wheel vehicle and actual measured steering angle

3 導航控制器設計

秸稈旋埋還田作業(yè)時，車載計算機利用雙天線RTK-GNSS獲取實時位置信息和航向角信息，并計算相對于目標路徑的橫向偏差和航向角偏差；導航控制器基于式（4）和所設計的轉向角控制算法得出前輪轉角；根據(jù)值和航向角偏差的變化由變增益單神經(jīng)元PID控制器學習優(yōu)化后輸出執(zhí)行轉角；基于STM32單片機的轉向控制器將執(zhí)行轉角與角度傳感器測得的當前轉角1進行比較，得到實際需要的轉角，處理后輸出控制信號控制電磁閥打開閥口，液壓油流入原系統(tǒng)的轉向油泵控制拖拉機執(zhí)行轉向操作，使作業(yè)機組跟蹤目標路徑。導航控制器總體結構如圖6所示。

3.1 電控比例液壓閥

轉向控制精度對路徑跟蹤精度影響較大，電控轉向系統(tǒng)是實現(xiàn)自動導航作業(yè)的前提。為了提高水稻秸稈旋埋還田作業(yè)的路徑跟蹤精度，本文設計了一款電控比例液壓閥，通過三通接口直接作用于拖拉機的轉向活塞，解決了原轉向系統(tǒng)借助液壓助力轉動方向盤打開閥口將液壓油送入轉向油泵執(zhí)行轉向操作導致過程繁瑣、反應速度慢且轉向不精確的問題，實現(xiàn)前輪轉向快速精準控制。所設計的電控液壓轉向系統(tǒng)如圖7所示。

注：Ф為變增益單神經(jīng)元PID控制器輸出的執(zhí)行轉角，(°)；Ф1為角度傳感器測得的當前轉角，(°)；?Ф為前輪實際需要的變化轉角，(°)。

完成電控液壓轉向系統(tǒng)設計與安裝后，由車載計算機發(fā)送方波轉向信號并通過CAN總線控制對其進行跟蹤測試，結果如圖7c所示。液壓閥半速（即閥口半開）狀態(tài)下，完成一次全程轉向操作平均耗時7.12 s；液壓閥全速（即閥口全開）狀態(tài)下，完成一次全程轉向操作平均耗時5.23 s。但全速狀態(tài)下存在超調(diào)抖動情況。為了精準控制轉角，本研究中，直線跟蹤時（轉向角度較?。┦褂萌僬{(diào)節(jié)電控液壓閥，曲線跟蹤時使用半速調(diào)節(jié)電控液壓閥，可降低田間地表狀況的影響。

3.2 控制策略

由式（4）可知，前輪轉角決定橫向偏差和航向角偏差的變化。田間作業(yè)時，通過在跟蹤目標路徑過程中不斷調(diào)整前輪轉角，減少實時的橫向偏差和航向角偏差保證路徑跟蹤的準確性。經(jīng)典運動學模型可以在沒有任何近似的情況下被轉換成線性方程，即三維鏈式系統(tǒng)[24]。將式（4）代入三維鏈式系統(tǒng)可得滑移鏈式系統(tǒng)為

式中1、2、3為鏈式系統(tǒng)的節(jié)點；1，2為鏈式系統(tǒng)節(jié)點間的關系鏈。

為了提高路徑跟蹤精度，加入上一時刻的滑移角和，通過式（7）反演可得到最終要實施的非線性控制定律，估算出前輪轉角。

由式（7）可知，該系統(tǒng)的性能由跟蹤的橫向偏差決定，與速度無關。系統(tǒng)控制中，位置信息可以直接由RTK-GNSS提供，橫向偏差為當前位置與目標路徑的距離，航向角偏差為RTK-GNSS獲取的航向角與目標航向角的差值，通過式（7）系數(shù)1和2的值來調(diào)整系統(tǒng)的性能。

3.3 改進的單神經(jīng)元PID控制器

轉向控制系統(tǒng)的PID控制器根據(jù)轉角輸出相應的控制信號，執(zhí)行轉向操作。但常規(guī)增量式PID控制器存在沒有自學習、自適應能力的問題，導致復雜作業(yè)環(huán)境下非線性控制性能較差。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法中的單神經(jīng)元算法對PID控制器進行改進，設計變增益單神經(jīng)元自適應PID控制器實時整定PID的控制參數(shù)。單神經(jīng)元算法具有自適應和自學習能力，通過單神經(jīng)元算法構成的單神經(jīng)元自適應PID控制器，具有較強的魯棒性，能夠針對環(huán)境變化進行學習，且結構簡單，占用內(nèi)存較少[27-28]。

單神經(jīng)元自適應PID控制器的比例、積分和微分分別采用不同的學習速率、以及以實現(xiàn)各個不同權系數(shù)調(diào)整，其自適應控制結構如圖8所示，其中-1為上一時刻的控制量。

如圖8所示，本文采用3個神經(jīng)元1()、2()和3()分布表示、?1和?2時刻的誤差變化進行自適應學習，其表達式如下：

針對秸稈旋埋還田的作業(yè)環(huán)境，本文采用有監(jiān)督Hebb學習規(guī)則[21]，其表達式為

式中為學習速度；()為時刻單神經(jīng)元自適應PID控制器輸出信號，其計算公式如下：

常規(guī)PID控制器[29]的模型如下：

式中k為PID控制器的積分控制系數(shù)；k為PID控制器的比例控制系數(shù)；k為PID控制器的微分控制系數(shù)。

比較可知，單神經(jīng)元PID的權值1()、2()和3()對應了變量k、k和k。所以比例系數(shù)和權值的調(diào)節(jié)是影響單神經(jīng)元PID算法控制效果的關鍵。單神經(jīng)元PID中由自適應學習得出，而比例系數(shù)固定，導致控制環(huán)境變化后需調(diào)整固定的值，調(diào)試過程繁瑣，系統(tǒng)適應性差。針對此問題，本文提出一種根據(jù)輸入輸出誤差實時自適應非線性調(diào)節(jié)值的方法，其計算公式如下：

式中K為比例系數(shù)的最大值；K為比例系數(shù)的最小值；為誤差()的最大值；為誤差()的最小值。此方法通過實時誤差()的變化改變神經(jīng)元PID的比例系數(shù)，使輸出控制變量()的值更具有自適應性。

3.4 仿真分析

為了驗證變增益單神經(jīng)元PID的性能，本文引入常規(guī)增量式PID和普通單神經(jīng)元PID進行仿真對比。使用試湊法對常規(guī)增量式PID進行k、k和k參數(shù)的整定，k=0.03、k=0.28和k=0.01可使其較快地得到較為滿意的結果。單神經(jīng)元自適應PID的加權系數(shù)初值設置為任意的相同且非0的值，比例系數(shù)和學習速率η、η以及η通過試驗求得。調(diào)節(jié)比例系數(shù)，使控制器響應速度較快且超調(diào)量較小，然后繼續(xù)調(diào)節(jié)η、η和η，進一步減小調(diào)節(jié)時間和超調(diào)量。通過試驗，確定單神經(jīng)元自適應PID控制器比例系數(shù)=5.98，學習速率η=4.06、η=0.35、η=1.48。先通過試湊法確定變增益單神經(jīng)元PID的值上下限分別為K=3.08，K=8.17，固定K，K的值后，調(diào)試確定誤差范圍=3，=15。為了驗證算法的可行性，本文參考拖拉機前輪轉角的范圍，輸入信號設置為一個=15的輸入轉角偏差信號并在40～50 s加入=45的擾動信號，仿真試驗結果如圖9所示。

結果表明，3種控制算法的收斂速度由快到慢為：變增益單神經(jīng)元PID（16.80 s）、常規(guī)PID（25.90 s）和單神經(jīng)元PID（32.46 s）；超調(diào)量由大到小為：常規(guī)PID（11.67%）、變增益單神經(jīng)元PID（6.33%）和單神經(jīng)元PID（2.57%）。綜合分析可知，變增益單神經(jīng)元PID控制算法的收斂速度最快，超調(diào)量較小，其信號跟隨性能最佳，符合水稻秸稈旋埋還田導航精度要求。

4 驗證試驗

4.1 路面試驗

為了驗證所設計的變增益單神經(jīng)元PID算法的可行性，于2020年8月15日晴朗天氣下，在華中農(nóng)業(yè)大學工學院大學生工訓中心門前的油柏路進行驗證試驗，試驗現(xiàn)場如圖10所示。在拖拉機未負載的情況下，以2 m/s左右的速度進行路面直線和曲線行駛試驗。采用試驗法確定轉角控制律的系數(shù)1=0.3，2=0.02；按照3.4節(jié)方法得到常規(guī)PID的參數(shù)為k=0.05、k=0.88、k=0.01；單神經(jīng)元自適應PID控制器比例系數(shù)=4.98，學習速率=2.06、=0.44、=0.28；變增益單神經(jīng)元PID的值上下限分別為K=3.48，K=7.47，誤差范圍=5，=18。

圖10 路面導航試驗現(xiàn)場

直線行駛試驗中，為了探究算法糾正橫向偏差的能力，設置了約1.2 m的初始橫向偏差。具體如下：常規(guī)PID控制初始橫向偏差為1.19 m，航向角偏差為2°；單神經(jīng)元PID初始橫向偏差為1.21 m，航向角偏差為?1°；變增益單神經(jīng)元PID初始橫向偏差為1.27 m，航向角偏差為3°。3種控制算法下的直線跟蹤橫向偏差變化曲線如圖11所示。

圖11 不同控制算法的路面直線行駛導航效果對比

由圖11可知，常規(guī)PID的穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)（距離偏差小于0.1 m）時間為3.87 s，最大橫向偏差為0.082 m；單神經(jīng)元PID的穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)時間為5.14 s，最大橫向偏差為0.057 m；變增益單神經(jīng)元PID的穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)時間為3.73 s，最大橫向偏差為0.026 m。變增益單神經(jīng)元PID和常規(guī)PID的穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)時間較短，且變增益單神經(jīng)元PID的最大橫向偏差和平均橫向偏差較小，即變增益單神經(jīng)元PID的跟蹤效果最優(yōu)。

在直線跟蹤9 m后，進入曲線跟蹤階段。以直徑12 m的半圓作為跟蹤路徑。3種控制算法的路徑跟蹤效果如圖12所示。

試驗結果表明，曲線跟蹤中，常規(guī)PID的最大橫向偏差為1.385 m，平均橫向偏差為0.647 m；單神經(jīng)元PID的最大橫向偏差為0.748 m，平均橫向偏差為0.390 m；變增益單神經(jīng)元PID的最大橫向偏差為0.382 m，平均橫向偏差為0.170 m。變增益單神經(jīng)元PID的曲線跟蹤效果最優(yōu)。

4.2 田間試驗

田間試驗于2020年11月16日晴朗天氣下，在華中農(nóng)業(yè)大學作物遺傳改良國家重點實驗室試驗田中進行，試驗現(xiàn)場如圖13所示。所選試驗田土壤類型為長江中下游常見的水稻土，黏性質(zhì)地，田間為晚稻收獲后經(jīng)晾曬的秸稈。秸稈高度在60 cm左右，土壤含水率為35.10%，土壤堅實度為1 136 kPa，秸稈覆蓋量為1 463 g/m2。

在保證秸稈旋埋還田作業(yè)質(zhì)量的條件下，設定作業(yè)速度為1.15 m/s左右[29]，設定RTK-GNSS的采集頻率為10 Hz。設定目標路徑為2條直線和1條半圓曲線。分別采用常規(guī)PID、單神經(jīng)元PID和變增益單神經(jīng)元PID進行自動導航作業(yè)。

試驗步驟如下：

1）檢查作業(yè)機具狀態(tài)，確保電控系統(tǒng)正常工作；

2）設置采用的路徑跟蹤控制算法；

3）根據(jù)田間起始坐標與系統(tǒng)連接端口，初始化GNSS定位坐標原點和通訊端口，啟動導航系統(tǒng)；

4）啟動作業(yè)機具，開始路徑跟蹤導航作業(yè)；

5）記錄作業(yè)機具的實時轉角、目標轉角、滑移角和橫向偏差等試驗數(shù)據(jù)信息；

6）采用不同控制算法重復步驟2）～5）進行試驗。

表2為分別采用常規(guī)PID、單神經(jīng)元PID和變增益單神經(jīng)元PID控制算法進行田間直線和曲線路徑跟蹤的橫向偏差對比。由表2可知，作業(yè)機速度為1.15 m/s左右時，變增益單神經(jīng)元PID控制器直線跟蹤的最大橫向偏差不超過0.071 m，平均絕對偏差不超過0.031 m，標準差不超過0.038 m。變增益單神經(jīng)元PID控制器曲線跟蹤的最大橫向偏差不超過1.121 m，平均絕對偏差不超過1.030 m，標準差不超過0.525 m。根據(jù)丁幼春等[21]研究中計算導航精度提高百分比的方法，直線路徑跟蹤中，相對于常規(guī)PID控制器，變增益單神經(jīng)元PID控制器的最大橫向偏差和平均絕對偏差控制精度分別提高了53.08%和51.72%；相對于單神經(jīng)元PID控制器，最大橫向偏差和平均絕對偏差控制精度分別提高了39.00%和28.21%。曲線路徑跟蹤中，相對于常規(guī)PID控制器，變增益單神經(jīng)元PID器最大橫向偏差和平均絕對偏差控制精度分別提高了44.73%和40.39%；相對于單神經(jīng)元PID控制器，最大橫向偏差和平均絕對偏差控制精度分別提高了21.81%和21.11%。

圖14為變增益單神經(jīng)元PID的秸稈旋埋還田作業(yè)路徑跟蹤試驗結果，其中圖14a所示為作業(yè)軌跡及其平整度信息。由于收獲作業(yè)后大量秸稈殘留形成的凸起、田塊坑洼和土壤松軟等，旋埋作業(yè)時地面平整度在?0.16～0.04 m范圍內(nèi)不規(guī)則變化。圖14b為前輪滑移角和后輪滑移角的變化，由于作業(yè)平整度變化和土壤松軟潮濕等原因，作業(yè)過程中前后輪滑移角不規(guī)則變化。在轉彎開始和結束時，轉角變化較大，導致滑移角較大，變化范圍?10°～17°；穩(wěn)定轉彎過程中，轉角變化較小，滑移角趨于穩(wěn)定。作業(yè)過程中變增益單神經(jīng)元PID的比例系數(shù)根據(jù)作業(yè)環(huán)境改變實時整定變化，如圖14c所示。在直線跟蹤穩(wěn)定時，使其比例系數(shù)保持下限K=3.48以上，可及時響應復雜環(huán)境導致的瞬間偏移影響。在轉彎過程中，由于轉角較大，限制其上限K=7.47，避免超調(diào)導致拖拉機劇烈抖動和過度調(diào)整。圖14d為作業(yè)過程的橫向偏差變化。結果表明本文設計的導航控制器結合滑移估計模型和變增益單神經(jīng)元PID算法，能有效降低路徑跟蹤的橫向偏差，為秸稈旋埋還田高精度作業(yè)提供技術支持。

表2 田間試驗的路徑跟蹤橫向偏差測試結果

5 結 論

1）以東方紅LX954拖拉機為基礎，將其機械轉向機構改制為電控液壓轉向系統(tǒng)，以STM32單片機為控制器，基于PID控制算法實現(xiàn)快速精準轉向控制。

2）以雙天線RTK-GNSS和角度傳感器為作業(yè)狀態(tài)采集裝置，通過變增益單神經(jīng)元PID算法控制作業(yè)機具進行跟蹤路徑，并與常規(guī)PID和單神經(jīng)元PID算法進行對比，改善了單神經(jīng)元調(diào)節(jié)比例系數(shù)固定的局限，提高了控制器響應速度且降低了超調(diào)量，增強了導航系統(tǒng)對旋埋還田作業(yè)環(huán)境的自適應性。

3）田間試驗表明，相對常規(guī)PID和單神經(jīng)元PID控制算法，變增益單神經(jīng)元PID自適應控制算法通過實時對比例系數(shù)進行整定，降低了秸稈旋埋還田作業(yè)環(huán)境對跟蹤精度的影響，增強了導航系統(tǒng)對作業(yè)環(huán)境的適應性和魯棒性。當作業(yè)速度為1.15 m/s時，直線跟蹤的最大橫向偏差不超過0.071 m，平均絕對偏差不超過0.031 m；曲線跟蹤的最大橫向偏差不超過1.121 m，平均絕對偏差不超過1.030 m。其作業(yè)效果相對于常規(guī)PID和單神經(jīng)元PID控制算法有較大提升，但曲線跟蹤誤差較大。本文設計的導航控制方法有效提高了秸稈旋埋還田作業(yè)的路徑跟蹤精度，適用于未來無人駕駛下的秸稈旋埋還田作業(yè)。

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Development of rotary straw burying and returning navigation system based on variable-gain single-neuron PID

Zhou Mingkuan, Xia Junfang, Zheng Kan, Du Jun, Zhang Jumin, Luo Chengming※

(1.430070,; 2., 430070,)

Soft-soil surface in a paddy field is usually left with unevenly distributed rice stalks, uncut stubbles, and machine ruts after harvesting by combines. A common treatment of rice straws is rotary burying using tractor-hitched rotary cultivators in southern China. However, misses and overlaps inevitably occur, because human tractor drivers mainly perform the current operation under the complex conditions of field surface. It is greatly urgent to develop an automatic navigation system for better operational efficiency and accuracy. In this study, a Dongfanghong LX954 tractor with a hitched rotary straw returning cultivator was taken as the research object. An automatic navigation system was developed to replace the original tractor-rotary cultivator combined one, with a novel electronic proportional control and hydraulic steering. The main hardware of the navigation system included an onboard PC, an electronic-control proportional hydraulic valve, a steering angle sensor, and a dual-antenna RTK-GNSS. The navigation software was performed on the MATLAB platform in the Windows 7 operating system. The RTK-GNSS was used to measure the real-time lateral deviations and orientation errors of the tractor. The onboard PC was used to plan the operation paths, process the GNSS measurement data, calculate the steering angles using the designed control algorithms, and finally send control commands to the steering controller. Specifically, the steering controller was used to receive the control commands through a CAN bus, thereby controlling the opening and closing of the electronic-control proportional hydraulic valve, and finally realizing automatic navigation. An estimation model of slip angle was derived using the steering angle control of the tractor, and a variable gain single-neuron PID controller was designed, in order to reduce the great slippages from the complex conditions of field surface during rotary burying of straws. The slip angles of the front-wheel and rear-wheel were added into the model to accurately calculate the control angle more suitable for the actual operation. The variable gain single-neuron PID controller output the values of steering angle by learning the previous control effects from the neuron and the adjusted gain, according to the differences between the current heading and the target heading. As such, the navigation control rapidly adapted to the subsequent soil surface in the field. MATLAB simulations were carried out to compare the control effects of a conventional, a single-neuron, and the variable gain single-neuron PID controller. The results showed that the variable gain single-neuron PID controller behaved the fastest convergence, the smallest overshoot, and the best performance of signal tracking. A road test was performed to further verify the feasibility of the designed navigation system. When the operation speed was about 2 m/s, the variable gain single-neuron PID effectively improved the performance of path tracking, in terms of speed and accuracy for both straight path and curve tracking. Furthermore, the maximum lateral deviation was 0.026 m during straight path tracking. In the curve tracking for a half circle with a diameter of 12 m, the maximum lateral deviation was 0.382 m and the mean was 0.170 m. A field experiment was performed on the rotary straw returning under the designed navigation system. In straight path tracking, the maximum lateral deviation was 0.071 m, and the mean was 0.031 m when the operation speed was 1.15 m/s. Compared with the traditional and single-neuron PID controllers, the control accuracy of the maximum error and mean absolute error were improved by 53.08% and 51.72% respectively, and compared with single neuron PID controller, the control accuracy of the maximum error and mean absolute error were improved by 39.00% and 28.21% respectively, the developed navigation controller can significantly reduce the interference from the various soft-soil surface in a paddy field, thereby enhancing the adaptability and robustness of the navigation system, particularly with the higher accuracy of path tracking.

agricultural machinery; straw; navigation; rotary burying and returning; controller; variable-gain single-neuron PID; electronic-control proportional hydraulic system; dual-antenna RTK-GNSS

周明寬，夏俊芳，鄭侃，等. 基于變增益單神經(jīng)元PID的秸稈旋埋還田導航系統(tǒng)研制[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2021，37(5)：31-40.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.05.004 http://www.tcsae.org

Zhou Mingkuan, Xia Junfang, Zheng Kan, et al. Development of rotary straw burying and returning navigation system based on variable-gain single-neuron PID[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(5): 31-40. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.05.004 http://www.tcsae.org

2020-11-30

2021-01-28

公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項經(jīng)費項目（201503136）；國家重點研發(fā)計劃項目（2017YFD0301303）；中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目（2662019QD001）

周明寬，博士生，研究方向為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備設計與測控。Email：zhoumingkuan@webmail.hzau.edu.cn

羅承銘，講師，博士，研究方向為車輛導航與控制、智能農(nóng)業(yè)裝備與系統(tǒng)。Email：chmluo@mail.hzau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.05.004

TP273+.2

A

1002-6819(2021)-05-0031-10