王 偉 宮元娟 白雪衛(wèi) 譚 睿 李喃喃 李洪宇

(1.沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院, 沈陽(yáng) 110866; 2.遼寧寧越農(nóng)機(jī)裝備有限公司, 錦州 121400)

0 引言

中國(guó)秸稈資源豐富,2020年秸稈總量達(dá)8.56×108t,玉米秸稈生物質(zhì)能顆粒作為一項(xiàng)典型的清潔低碳能源,對(duì)于建設(shè)資源節(jié)約型國(guó)家,助力鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有重要意義[1-3]。移動(dòng)式致密成型機(jī)集田間秸稈拾撿、粉碎、輸送與擠壓成型于一體,直接在田間生成生物質(zhì)顆粒,效率高,生產(chǎn)周期短,極大降低了生產(chǎn)成本與人工成本。秸稈含水率是影響秸稈顆粒品質(zhì)的重要參數(shù),含水率過(guò)低,不易壓縮,易出現(xiàn)焦化現(xiàn)象,含水率過(guò)高,生產(chǎn)的顆粒易斷、過(guò)短,影響顆粒燃燒的熱值。因此,研究應(yīng)用于致密成型機(jī)上的秸稈含水率控制系統(tǒng)具有重要意義。

為了提高致密成型機(jī)生產(chǎn)的生物質(zhì)顆粒質(zhì)量,國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究。通過(guò)分析致密成型機(jī)的工作原理與工作過(guò)程,得出影響其工作效率和生物質(zhì)顆粒質(zhì)量的因素主要有秸稈物料喂入量、環(huán)模主軸轉(zhuǎn)速、含水率等[4-6]。王韋韋等[7]依托模糊PID算法及PLC控制器實(shí)現(xiàn)了對(duì)固定式生物質(zhì)機(jī)組粉料喂入量的控制。王偉等[8]建立了移動(dòng)式秸稈致密成型機(jī)田間秸稈喂入量的變論域模糊PID速度調(diào)控系統(tǒng)。邱碩等[9]建立了移動(dòng)式成型機(jī)試驗(yàn)平臺(tái),在粉碎粒徑為26～36 mm、含水率15%時(shí),控制主軸轉(zhuǎn)速低于110 r/min,成型率低于90%,轉(zhuǎn)速調(diào)至130 r/min時(shí),制粒效果最佳。譚睿[10]建立了固定式成型機(jī)試驗(yàn)平臺(tái),含水率為15%～25%、喂入量為2～3 kg/min、主軸轉(zhuǎn)速為70～90 r/min時(shí),成型指標(biāo)較好。谷志新等[11]建立了秸稈含水率模糊控制器,采用電加熱方式與蒸汽閥來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)固定式致密成型機(jī)中秸稈含水率的控制。陳樹(shù)人等[12]確定了立式秸稈成型機(jī)最佳工藝參數(shù),以含水率、成型溫度、模輥間隙為影響因子,轉(zhuǎn)速為170～175 r/min、溫度為138～140℃、含水率為14%時(shí),成型秸稈壓塊熱值可達(dá)1 160 kJ。在含水率自動(dòng)控制方面,趙偉[13]建立了基于自適應(yīng)模糊前饋-反饋機(jī)制的篩分加料含水率控制方法,取得了較好的效果,采用改進(jìn)算法后加料機(jī)出口含水率控制最大誤差為2.2%,有效提高了篩分加料工序生產(chǎn)的穩(wěn)定性。張麗娟等[14]對(duì)煙葉加料工序中的水分控制采用了前饋控制與負(fù)反饋控制策略增加水量,含水率控制最大誤差為1.4%。

田間作業(yè)時(shí)移動(dòng)式致密成型機(jī)缺乏先進(jìn)的控制技術(shù)與檢測(cè)技術(shù),如秸稈喂入量控制與秸稈含水率在線實(shí)時(shí)檢測(cè)問(wèn)題,制約了成型機(jī)田間作業(yè)生產(chǎn)秸稈顆粒的效率與品質(zhì),一方面因?yàn)樘镩g作業(yè)環(huán)境復(fù)雜,是秸稈顆粒生產(chǎn)的特殊場(chǎng)所,另一方面因?yàn)橐苿?dòng)式致密成型機(jī)是一種具有時(shí)滯與耦合性的非線性系統(tǒng),相對(duì)于固定式成型機(jī)的電機(jī)等動(dòng)力輸出設(shè)備不易建立控制模型。含水率作為致密成型的核心參數(shù),對(duì)秸稈致密成型后的品質(zhì)有重要影響。在固定的生產(chǎn)場(chǎng)所,可由人工經(jīng)驗(yàn)選擇適當(dāng)含水率的秸稈,成型后的顆粒品質(zhì)可控,但在田間作業(yè)時(shí),秸稈含水率不可控。為此,本文重點(diǎn)研究秸稈含水率控制問(wèn)題,建立一種秸稈含水率控制系統(tǒng)。

在東北地區(qū),移動(dòng)式致密成型機(jī)田間作業(yè)集中在11—12月,天氣寒冷多風(fēng),秸稈較為干燥,含水率為10%左右,作業(yè)時(shí)生產(chǎn)的秸稈顆粒不易成型,裂紋大,在特別干燥時(shí),生產(chǎn)的顆粒為粉末狀,易堵塞成型模具。孫喜月[15]進(jìn)行了玉米秸稈含水率對(duì)成型效果影響的單因素試驗(yàn),秸稈含水率在40%～50%時(shí),成型顆粒生產(chǎn)速度慢,生產(chǎn)效率低,秸稈易松散,含水率大于50%時(shí),顆粒不成型,所以在遇到雨雪等天氣,導(dǎo)致秸稈潮濕時(shí),移動(dòng)式致密成型機(jī)停止田間作業(yè)。本文為解決此作業(yè)環(huán)境下秸稈含水率低的問(wèn)題,提高移動(dòng)式致密成型機(jī)生產(chǎn)秸稈顆粒的品質(zhì)與效率,減少作業(yè)時(shí)外部干擾對(duì)水分控制系統(tǒng)的影響,建立基于SSA-Smith- LADRC的秸稈含水率控制系統(tǒng),LADRC具有抗干擾能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)全局搜索能力強(qiáng),可以避免搜索陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,可使用SSA算法解決LADRC參數(shù)的尋優(yōu)問(wèn)題。通過(guò)仿真與實(shí)際試驗(yàn)對(duì)控制系統(tǒng)的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。

1 系統(tǒng)構(gòu)成與工作原理

移動(dòng)式秸稈致密成型機(jī)如圖1所示,主要由撿拾裝置、輸送裝置、致密成型裝置、水泵、水箱、角度調(diào)節(jié)閥等構(gòu)成。致密成型機(jī)在田間作業(yè)時(shí),由前端的撿拾粉碎設(shè)備對(duì)田間秸稈進(jìn)行拾撿粉碎,而后進(jìn)入秸稈輸料設(shè)備,最后進(jìn)入成型機(jī)料倉(cāng),致密成型裝置壓輥運(yùn)動(dòng)時(shí),將料倉(cāng)內(nèi)的秸稈絲輸送至成型壓緊區(qū),壓輥在成型裝置主軸的驅(qū)動(dòng)下做圓周運(yùn)動(dòng),壓輥每轉(zhuǎn)動(dòng)一周,就有相應(yīng)秸稈物料被送至壓緊區(qū)進(jìn)行擠壓成型,形成秸稈顆粒。

圖1 移動(dòng)式秸稈致密成型機(jī)實(shí)物圖Fig.1 Physical image of mobile straw compactor1.角度調(diào)節(jié)閥 2.水泵 3.致密成型裝置 4.控制器 5.輸送裝置 6.水箱 7.撿拾裝置

不同含水率下的秸稈顆粒狀態(tài)不同,如圖2所示,含水率為5%時(shí),生產(chǎn)的秸稈顆粒呈碎末狀;含水率為20%時(shí),生產(chǎn)的顆粒品質(zhì)較好表面平滑呈圓柱狀,裂紋較小,顆粒密度與熱值高;含水率為35%時(shí),生產(chǎn)的秸稈顆粒呈不規(guī)則形狀,易碎,顆粒密度與熱值較低。

圖2 不同含水率下秸稈顆粒狀態(tài)Fig.2 Straw particle state under different moisture contents

本文設(shè)計(jì)的秸稈含水率控制裝置,主要由供水系統(tǒng)中的水泵、角度調(diào)節(jié)閥以及秸稈水分傳感器組成,控制流程如圖3所示。在秸稈顆粒生產(chǎn)過(guò)程中,秸稈水分傳感器實(shí)時(shí)檢測(cè)含水率,對(duì)含水率過(guò)低的秸稈,通過(guò)控制器控制供水系統(tǒng)中的水泵與角度調(diào)節(jié)閥將水噴灑至秸稈致密成型物料倉(cāng),水分與秸稈在成型機(jī)壓輥的轉(zhuǎn)動(dòng)下充分混合,提高了秸稈含水率,保證秸稈致密成型的效果。

圖3 秸稈水分控制流程圖Fig.3 Flow chart of straw moisture control

2 基于SSA-Smith-LADRC的含水率控制器設(shè)計(jì)

含水率控制系統(tǒng)包含供水系統(tǒng)管路,此管路供水以及水分與秸稈物料充分混合均需要時(shí)間,造成系統(tǒng)滯后性強(qiáng),并且田間作業(yè)環(huán)境較惡劣,容易受到振動(dòng)等外部環(huán)境的干擾,因此所構(gòu)建的含水率控制器需解決滯后性問(wèn)題,并且抗干擾能力強(qiáng)。本文在傳統(tǒng)反饋控制理論的基礎(chǔ)上增加Smith預(yù)估器[16-17]消除滯后環(huán)節(jié)對(duì)控制系統(tǒng)的影響,采用自抗擾控制器提高含水率控制系統(tǒng)的性能,并使用SSA算法解決自抗擾控制器參數(shù)的尋優(yōu)問(wèn)題,提出了一種基于SSA-Smith-LADRC的含水率控制器,該控制器通過(guò)模擬量電壓信號(hào)對(duì)角度閥進(jìn)行調(diào)整,實(shí)現(xiàn)秸稈含水率的控制,其結(jié)構(gòu)圖如圖4所示。

圖4 含水率控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structure diagram of water content control system

自抗擾控制器(Active disturbance rejection,ADRC)[18]是韓京清學(xué)者提出的一種非線性控制方法,將被控對(duì)象的不確定性與受到的干擾視為總擾動(dòng),使用狀態(tài)觀測(cè)器進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)。自抗擾控制器由跟蹤微分器(Tracking differentiator,TD)、擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)觀測(cè)器(Expansion state observer,ESO)與誤差反饋規(guī)律(Nonlinear states error feed-back,NLSEF)組成[19-20]。跟蹤微分器作為過(guò)渡過(guò)程,輸出控制信號(hào),解決了響應(yīng)速度與超調(diào)性之間的矛盾。擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)觀測(cè)器設(shè)計(jì)擴(kuò)展的狀態(tài)變量跟蹤模型未知擾動(dòng)與被控對(duì)象未建模部分,給出合理的控制量補(bǔ)償擾動(dòng),將被控對(duì)象變?yōu)榉e分串聯(lián)型控制對(duì)象。誤差反饋規(guī)律給出被控對(duì)象的控制策略。ADRC將干擾信號(hào)引入系統(tǒng),考慮了干擾補(bǔ)償,減少了擾動(dòng)對(duì)控制系統(tǒng)的影響,因此,ADRC模型具有精度高、抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn),但其需要整定的參數(shù)過(guò)多,優(yōu)化參數(shù)時(shí)計(jì)算量大,迭代時(shí)間長(zhǎng)。所以文獻(xiàn)[21]提出了一種線性自抗擾控制器(Linear active disturbance rejection controller, LADRC),繼承了ADRC的優(yōu)良特性,對(duì)被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型依賴程度不高,是一種較為實(shí)用的工程控制方法,可通過(guò)LESO(Linear extended state observer)觀測(cè)外部擾動(dòng)及非線性動(dòng)態(tài)特性,實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制系統(tǒng)的估計(jì)與補(bǔ)償。

麻雀搜索算法[22-24]具有較強(qiáng)的全局搜索能力,文中使用本算法解決LADRC參數(shù)的尋優(yōu)問(wèn)題,SSA模擬麻雀覓食的過(guò)程,位置是其重要的屬性,分為發(fā)現(xiàn)者與追隨者,這兩者的身份是動(dòng)態(tài)變化的,占種群的比重不變,發(fā)現(xiàn)者是麻雀中搜索并發(fā)現(xiàn)食物的個(gè)體,追隨者跟隨發(fā)現(xiàn)者進(jìn)行覓食,同時(shí)有一定數(shù)量的警戒者加入進(jìn)行偵察預(yù)警。

本文設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)采用ITAE綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)[25]作為目標(biāo)函數(shù),本指標(biāo)采用運(yùn)行時(shí)間與系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差絕對(duì)值乘積積分作為適應(yīng)度,其值越小越好,能夠綜合評(píng)定控制系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、快速性與穩(wěn)定性等靜態(tài)與動(dòng)態(tài)特性,可優(yōu)化控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差達(dá)到理想的效果,計(jì)算公式為

(1)

式中t——系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間

e(t)——系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差

2．終點(diǎn)評(píng)價(jià)。終點(diǎn)評(píng)價(jià)的是學(xué)習(xí)結(jié)果，多以測(cè)試為評(píng)價(jià)方式，通常教師是評(píng)價(jià)主體，學(xué)生是被評(píng)價(jià)對(duì)象。評(píng)價(jià)包括:教師對(duì)學(xué)生的整體評(píng)價(jià)和學(xué)生的自我評(píng)價(jià)。其目的都是為了判斷能否達(dá)到相應(yīng)的學(xué)習(xí)目標(biāo)，如:知識(shí)、技能、情感態(tài)度價(jià)值觀等。

SSA-Smith-LADRC控制器結(jié)構(gòu)如圖5所示,主要包括輸入信號(hào)模塊、輸出信號(hào)模塊、SSA算法、Smith預(yù)估器、跟蹤微分器、狀態(tài)觀測(cè)器與誤差反饋規(guī)律、ITAE指標(biāo)以及SSA算法。輸入信號(hào)R(s)為期望含水率,控制對(duì)象G0(s)為角度調(diào)節(jié)閥傳遞函數(shù),SSA算法對(duì)Smith-LADRC控制器的控制增益b0、狀態(tài)觀測(cè)器的增益系數(shù)β1/β2/β3、誤差反饋規(guī)律的比例系數(shù)kp、微分系數(shù)kd進(jìn)行優(yōu)化。系統(tǒng)反饋值為實(shí)際含水率,期望含水率與實(shí)際含水率相減,可得到含水率誤差e1,誤差e1進(jìn)行微分可得到誤差變化率e2。將誤差e1輸入到ITAE指標(biāo)中進(jìn)行評(píng)價(jià),得到在設(shè)定迭代次數(shù)內(nèi)的響應(yīng)曲線。

圖5 SSA-Smith-LADRC模型Fig.5 SSA-Smith-LADRC model

考慮系統(tǒng)中的滯后環(huán)節(jié)、系統(tǒng)增益及系統(tǒng)時(shí)間常數(shù),含水率控制系統(tǒng)通過(guò)階躍響應(yīng)法,建立二階積分滯后模型

(2)

式中Q(s)——角度調(diào)節(jié)閥開(kāi)啟角度

U(s)——角度調(diào)節(jié)閥控制電壓

SSA-Smith-LADRC控制器參數(shù)優(yōu)化流程如圖6所示,其主要步驟如下:

圖6 SSA優(yōu)化Smith-LADRC控制器流程圖Fig.6 Flowchart of SSA optimized Smith-LADRC controller

(1)種群參數(shù)初始化:麻雀種群數(shù)量、位置、迭代次數(shù)以及參數(shù)取值的上限與下限。

(2)計(jì)算種群適應(yīng)度并進(jìn)行分類排序,找到最佳適應(yīng)度個(gè)體與最差個(gè)體,選取前15%作為發(fā)現(xiàn)者,其余為追隨者,隨機(jī)選取10%麻雀為警戒者。

(3)根據(jù)麻雀設(shè)定數(shù)目與Smith-LADRC需要優(yōu)化的相應(yīng)參數(shù)kp、kd、β1、β2、β3、b0形成空間搜索矩陣,并對(duì)本算法的最大迭代次數(shù)進(jìn)行設(shè)置。

(4)進(jìn)行發(fā)現(xiàn)者、追隨者與警戒者之間的位置更新,并以邊界位置約束條件對(duì)Smith-LADRC模型傳參。

(5)得到參數(shù)全局最優(yōu)位置與最佳適應(yīng)度定義,并對(duì)適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行更新優(yōu)化。

(6)將Smith-LADRC模型得到的誤差e1傳遞給目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行ITAE綜合指標(biāo)評(píng)價(jià),若符合條件則將獲取的參數(shù)kp、kd、β1、β2、β3、b0傳遞給控制器調(diào)節(jié)秸稈水分含水率。

3 仿真分析

為了驗(yàn)證Smith預(yù)估器解決時(shí)滯問(wèn)題的效果,以及獲取SSA優(yōu)化Smith-LADRC控制器的參數(shù),進(jìn)行仿真試驗(yàn)。仿真試驗(yàn)環(huán)境處理器為Intel(R) Celeron(R) CPU 5205U @ 1.90 GHz,內(nèi)存8 GB,操作系統(tǒng)為64位Windows 11,軟件為Matlab 2016a/Simulink。為縮小優(yōu)化時(shí)間范圍,仿真之前對(duì)控制器的參數(shù)進(jìn)行設(shè)定:b0∈[0.000 1,15],β1∈[0.000 1,160],β2∈[0.000 1,500],β3∈[0.000 1,700],kp∈[0.000 1,200],kd∈[0.000 1,80];SSA種群規(guī)模設(shè)為50,最大迭代次數(shù)設(shè)為100。

不同滯后時(shí)間的階躍響應(yīng)曲線如圖7所示,將滯后時(shí)間分別為1、10、20 s且幅度為1的階躍信號(hào)輸入SSA-Smith-LADRC控制器中,從圖7可看出,控制器穩(wěn)態(tài)誤差為0,調(diào)節(jié)完成時(shí)間在2 s之內(nèi),即在滯后時(shí)間較大時(shí),本文設(shè)計(jì)的控制器在解決滯后問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性,魯棒性強(qiáng)。

圖7 不同滯后時(shí)間的階躍響應(yīng)曲線Fig.7 Step response curves with different lag time

不同控制器的階躍響應(yīng)速度對(duì)比曲線如圖8所示,滯后環(huán)節(jié)中取τ=2 s,Smith-PID超調(diào)量為5.9%,調(diào)整時(shí)間為5.33 s,Smith-LADRC超調(diào)量為0,調(diào)整時(shí)間為1.81 s, SSA-Smith-LADRC超調(diào)量為0,調(diào)整時(shí)間為1.53 s,含水率控制系統(tǒng)穩(wěn)定后,在15 s加幅度為0.5的階躍信號(hào)作為擾動(dòng)信號(hào),SSA-Smith-LADRC相比于Smith-PID與Smith-LADRC,調(diào)整時(shí)間最短,為0.62 s,恢復(fù)穩(wěn)態(tài)后,幾乎無(wú)靜差。本文設(shè)計(jì)的SSA-Smith-LADRC控制器穩(wěn)定性及抗干擾能力強(qiáng)于Smith-PID與Smith-LADRC控制器。

圖8 不同控制器的階躍響應(yīng)曲線Fig.8 Step response curves of different controllers

SSA優(yōu)化算法迭代變化曲線如圖9所示,參數(shù)在第63代時(shí)達(dá)到最優(yōu),最優(yōu)適應(yīng)度為39.264 2。關(guān)鍵參數(shù)變化曲線如圖10所示,b0、kp、kd、β1、β2、β3在第63代分別達(dá)到最優(yōu)值7.248、146.753、8.746、97.632、434.369、210.396,表明算法收斂性好,收斂速度較快。

圖9 迭代變化曲線Fig.9 Iterative change curve

圖10 關(guān)鍵參數(shù)變化曲線Fig.10 Key parameter change curves

4 含水率調(diào)控試驗(yàn)

4.1 場(chǎng)地試驗(yàn)

4.1.1場(chǎng)地試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證SSA-Smith-LADRC算法的實(shí)用性及整個(gè)含水率控制系統(tǒng)的有效性,于2023年2月11日在遼寧寧越農(nóng)機(jī)裝備有限公司的農(nóng)業(yè)試驗(yàn)基地進(jìn)行試驗(yàn),選用560XC型秸稈致密成型機(jī),試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖11所示。在 Matlab/Simulink仿真試驗(yàn)獲取控制器參數(shù)后,通過(guò)Matlab自帶的代碼轉(zhuǎn)換功能將控制算法轉(zhuǎn)為C代碼寫入含水率控制器中。移動(dòng)式致密成型機(jī)的行駛速度調(diào)整為0.5 m/s,秸稈鋪設(shè)密度均勻,總長(zhǎng)度為90 m,寬度為2 m,通過(guò)秸稈噴水以及不斷測(cè)量,將現(xiàn)場(chǎng)前30 m、中間30 m、后30 m秸稈含水率分別調(diào)至5%、10%、15%。通過(guò)基于SSA-Smith-LADRC算法的秸稈含水率調(diào)節(jié)系統(tǒng)將秸稈含水率調(diào)節(jié)至10%、15%、20%。

圖11 場(chǎng)地試驗(yàn)Fig.11 Experiment in factory

4.1.2試驗(yàn)結(jié)果與分析

含水率控制試驗(yàn)結(jié)果如圖12所示,在0、30、60 m處控制器產(chǎn)生明顯的調(diào)控作用,無(wú)超調(diào),調(diào)整時(shí)間分別為1.9、2.1、2.2 s,相應(yīng)的這幾個(gè)點(diǎn)有明顯的誤差,最大誤差為2.0%,平均誤差為1.5%。試驗(yàn)結(jié)果與預(yù)期一致,說(shuō)明本文提出的基于SSA-Smith-LADRC算法的含水率調(diào)控系統(tǒng),可以有效跟蹤秸稈含水率的變化,秸稈含水率低時(shí),進(jìn)行調(diào)整,達(dá)到秸稈最佳含水率,提高秸稈顆粒成型率。

圖12 場(chǎng)地控制試驗(yàn)結(jié)果Fig.12 Control experiment result in factory

4.2 田間試驗(yàn)

4.2.1田間試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

為了驗(yàn)證含水率控制系統(tǒng)在田間作業(yè)的有效性,并判斷含水率控制系統(tǒng)是否有利于提高秸稈成型率,于2023年2月18日在秸稈厚度、含水率基本一致的田地進(jìn)行試驗(yàn),如圖13所示。試驗(yàn)田地內(nèi)收獲秸稈區(qū)域長(zhǎng)120 m、寬2 m。機(jī)車車速調(diào)整為0.5 m/s?？刂葡到y(tǒng)與人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)整秸稈含水率目標(biāo)為20%進(jìn)行成型試驗(yàn)。0～30 m,控制系統(tǒng)采用SSA-Smith-LADRC算法試驗(yàn),30～60 m,采用Smith-PID算法進(jìn)行試驗(yàn),60～90 m采用人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)控秸稈水分作業(yè),90～120 m直接田間作業(yè),對(duì)秸稈含水率不進(jìn)行控制,在試驗(yàn)中每收獲長(zhǎng)度為10 m的秸稈后,對(duì)致密成型機(jī)收集倉(cāng)內(nèi)的秸稈顆粒進(jìn)行回收,回收的秸稈用于試驗(yàn)完畢后計(jì)算成型率,采用孔徑為15 mm的篩子提取成型秸稈顆粒,成型率定義為成型顆粒質(zhì)量占總收獲秸稈質(zhì)量的百分比。

圖13 田間控制試驗(yàn)Fig.13 Control experiment in filed

4.2.2田間試驗(yàn)結(jié)果與分析

秸稈含水率控制試驗(yàn)結(jié)果如圖14與表1所示,在SSA-Smith-LADRC算法的調(diào)控下,由于田間的環(huán)境工況以及車速控制等問(wèn)題,系統(tǒng)產(chǎn)生0.72%的超調(diào)量,秸稈含水率平均誤差為2.82%,顆粒成型率為93.4%,在Smith-PID算法的控制下,產(chǎn)生的超調(diào)量為5.33%,成型率為88.7%,低于SSA-Smith-LADRC算法。采用人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行加水控制時(shí),含水率誤差較大,難以控制,平均誤差為9.83%,由于秸稈水分控制不精確,生產(chǎn)的顆粒成型效果差,成型率為82.1%。秸稈不進(jìn)行加水控制,生成的秸稈顆粒呈碎末狀,成型率較低,為62.4%,顆粒成型效果如圖15所示。

表1 秸稈顆粒成型率對(duì)比Tab.1 Comparison of straw particles forming rate in field test %

圖14 田間試驗(yàn)控制結(jié)果Fig.14 Control results of filed test

圖15 田間試驗(yàn)顆粒成型狀態(tài)Fig.15 Granulation state in filed test

如表2所示,SSA-Smith-LADRC相比于Smith-PID,調(diào)整時(shí)間縮短4.05 s,超調(diào)量縮小 86.5%,最大誤差縮小42.0%,最小誤差縮小50.8%,均方差縮小60.2%。試驗(yàn)結(jié)果表明SSA-Smith-LADRC控制算法具有響應(yīng)速度快、超調(diào)量小和控制精度高的優(yōu)點(diǎn)?？捎行Ы鉀Q輸入與輸出的時(shí)滯問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)秸稈含水率的有效調(diào)節(jié),提高了秸稈含水率的控制精度、響應(yīng)速度以及秸稈顆粒成型率。

表2 不同控制器含水率性能對(duì)比Tab.2 Comparison of water content performance between different controllers

5 結(jié)論

(1)針對(duì)移動(dòng)式秸稈致密成型機(jī)田間作業(yè)時(shí)秸稈含水率低,生成的秸稈顆粒品質(zhì)差、成型率低等問(wèn)題,設(shè)計(jì)了基于SSA-Smith-LADRC的含水率控制器,具有調(diào)控準(zhǔn)確、抗干擾能力強(qiáng)、消除時(shí)滯的優(yōu)點(diǎn)。

(2)控制算法采用Smith預(yù)估器消除滯后環(huán)節(jié)對(duì)控制系統(tǒng)的影響,采用自抗擾控制器LADRC提高了控制器的抗干擾性能,并使用SSA算法解決了LADRC控制器參數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題,有效提高了對(duì)秸稈含水率的調(diào)控。

(3)仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,SSA-Smith-LADRC算法無(wú)超調(diào),調(diào)節(jié)時(shí)間短,受干擾后恢復(fù)時(shí)間為0.62 s,再次穩(wěn)定后無(wú)振蕩。

(4)場(chǎng)地試驗(yàn)表明,含水率在SSA-Smith-LADRC算法調(diào)節(jié)下,系統(tǒng)無(wú)超調(diào),最大誤差為2.0%,平均誤差為1.5%。田間試驗(yàn)表明,無(wú)秸稈含水率調(diào)控措施時(shí),成型率為62.4%,人工調(diào)控含水率時(shí),平均誤差為9.83%,成型率為82.1%,秸稈含水率控制系統(tǒng)調(diào)控時(shí),平均誤差為2.82%,秸稈成型率可達(dá)93.4%,本文提出的控制器算法在調(diào)節(jié)時(shí)間、超調(diào)量、最大誤差、最小誤差及均方差等指標(biāo)方面優(yōu)于Smith-PID算法。