柯超，謝守勇，2，鄧成志，劉凡一，2，劉軍，2

(1. 西南大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院,重慶市,400715;2. 丘陵山區(qū)農(nóng)業(yè)裝備重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶市,400715)

0 引言

辣椒適合移栽在丘陵地區(qū),丘陵地區(qū)優(yōu)勢(shì)在于既有一定坡度,但也不會(huì)像山地一樣坡度過大,在這種狀況下,辣椒苗享受到充足的光照,相較于平地,可以更好地利用土地面積增加種植面積[1-3]。在丘陵地區(qū),辣椒苗受到陽光的照射更長(zhǎng)且更充足,早晚溫差大,這樣辣椒的品質(zhì)更高。在丘陵地區(qū)移植辣椒苗,由于地形復(fù)雜、機(jī)耕道路差等因素,導(dǎo)致其移栽會(huì)花費(fèi)大量的人力物力并且成活率不高。因此需開發(fā)適用于丘陵地區(qū)的辣椒苗移栽機(jī),提高辣椒苗機(jī)械化種植效率以及成活率[4]。

目前市面上農(nóng)機(jī)的自動(dòng)調(diào)平主要以手動(dòng)控制為主,并且只能單獨(dú)調(diào)節(jié)某個(gè)傾斜角,而實(shí)際作業(yè)中,由于田間地形凹凸不平,手動(dòng)調(diào)節(jié)無法隨時(shí)調(diào)整農(nóng)機(jī)傾斜度。為適應(yīng)丘陵山地地形,唐平建等[5]研制出基于模糊PID的液壓調(diào)平與升降系統(tǒng),改進(jìn)傳統(tǒng)PID,明顯提高了系統(tǒng)的調(diào)平穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。齊文超等[6]提出一種雙閉環(huán)模糊PID的拖拉機(jī)車身調(diào)平控制方法,有效地減少了超調(diào)量和調(diào)平時(shí)間。周浩等[7]研制出旋耕機(jī)自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng),通過拖拉機(jī)橫滾角度和直線位移傳感器控制電磁轉(zhuǎn)向閥驅(qū)動(dòng)油缸伸長(zhǎng)量,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)平閉環(huán)控制;胡煉等[8]設(shè)計(jì)出一款針對(duì)拖拉機(jī)橫滾角的自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng),采用卡爾曼濾波算法融合加速度計(jì)和陀螺儀獲取傾斜角度,通過直線位移傳感器測(cè)量調(diào)節(jié)油缸伸長(zhǎng)量,控制電磁換向閥實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)平。李尚平等[9]通過搭建轉(zhuǎn)運(yùn)車試驗(yàn)平臺(tái),通過姿態(tài)傳感器獲取車身角度去調(diào)節(jié)液壓系統(tǒng),設(shè)計(jì)出一款可調(diào)節(jié)角度為0°～8°的甘蔗轉(zhuǎn)運(yùn)車。彭賀等[10]設(shè)計(jì)了一款新型拖拉機(jī)車身調(diào)平系統(tǒng),并且進(jìn)行了物理模型試驗(yàn)。孫永佳等[11]基于一階慣性濾波的模糊PID算法設(shè)計(jì)出一款針對(duì)馬鈴薯收獲機(jī)的自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng),調(diào)節(jié)角度為10°,誤差在±3°以內(nèi)。趙靜一等[12]研究了四點(diǎn)支撐的調(diào)平策略,并進(jìn)行了應(yīng)用。陳立坡[13]設(shè)計(jì)出一款5自由度2層結(jié)構(gòu)的自穩(wěn)跟蹤平臺(tái)。吳海志等[14]研制出一種中心點(diǎn)不動(dòng)—多點(diǎn)調(diào)平法作為系統(tǒng)的調(diào)平方法,結(jié)合伺服電機(jī)實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)調(diào)平。丁為民等[15]設(shè)計(jì)出犁旋一體機(jī)自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)并且實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)平。國(guó)內(nèi)還有一些學(xué)者針對(duì)底盤調(diào)平以及高精度的調(diào)平系統(tǒng)進(jìn)行探討研究[16-23],對(duì)移栽機(jī)自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供了重要依據(jù)。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于農(nóng)機(jī)具有的調(diào)平研究多為采用底盤上的三點(diǎn)懸掛支撐方式調(diào)整機(jī)身與耕整地類農(nóng)機(jī)的牽引器具調(diào)平。國(guó)外對(duì)于丘陵山地自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)研究主要針對(duì)收獲機(jī)以及高位升降平臺(tái)[24-26]。最早生產(chǎn)果園升降平臺(tái)的國(guó)家主要有美國(guó)、澳大利亞和日本,美國(guó)、澳大利亞的升降平臺(tái)主要適用于大型果園;日本丘陵山地較多,生產(chǎn)的果園升降平臺(tái)小巧、靈活,并具備自動(dòng)調(diào)平功能。

綜上所述,本文基于課題組自主研發(fā)的辣椒苗移栽機(jī)機(jī)構(gòu)特點(diǎn),針對(duì)移栽時(shí)辣椒苗投放不直、車身平衡性差的問題,設(shè)計(jì)了自動(dòng)調(diào)平控制系統(tǒng),該控制系統(tǒng)主要基于模糊PID算法,并搭載卡爾曼濾波器[27-31],以提高移栽機(jī)底盤自動(dòng)調(diào)平的精度,減少調(diào)平時(shí)間,增強(qiáng)丘陵山區(qū)自動(dòng)移栽機(jī)械環(huán)境適應(yīng)性能。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與工作原理

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

移栽機(jī)整機(jī)由打孔機(jī)構(gòu)、鴨嘴鉗、位移傳感器、電動(dòng)推桿、底盤、傾角傳感器、減速電機(jī)、調(diào)平控制中心和柴油機(jī)等組成,如圖1所示。電動(dòng)推桿、傾角傳感器、位移傳感器和調(diào)平控制中心組成調(diào)平系統(tǒng),簡(jiǎn)略圖如圖2所示。

圖1 辣椒苗移栽機(jī)整機(jī)結(jié)構(gòu)

圖2 自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)簡(jiǎn)略圖

辣椒苗移栽機(jī)采用四輪驅(qū)動(dòng)式結(jié)構(gòu),其中前后輪的動(dòng)力驅(qū)動(dòng)電機(jī)放置在移栽機(jī)末端,主要參數(shù)如表1所示。

表1 移栽機(jī)主要參數(shù)Tab. 1 Main parameters of transplanter

1.2 工作原理

主控板放置在控制盒內(nèi)與傾角傳感器通信連接,用于實(shí)時(shí)獲得移栽機(jī)狀態(tài)信號(hào),并輸出控制信號(hào)使電動(dòng)推桿動(dòng)作,傾角傳感器放置于移栽機(jī)底盤以實(shí)時(shí)測(cè)量車身與水平面的俯仰角α和翻滾角β;4個(gè)電動(dòng)推桿連接車輪和底盤,安裝于車輪和底盤結(jié)構(gòu)支點(diǎn)處,用于實(shí)時(shí)調(diào)整移栽機(jī)機(jī)身狀態(tài)。移栽機(jī)調(diào)平控制系統(tǒng)工作原理如圖3所示,主控板接收到傾角傳感器的信號(hào),發(fā)出指令通過繼電器的閉合來間接控制電動(dòng)推桿有序動(dòng)作;經(jīng)過水平調(diào)整之后,再進(jìn)行打孔、放苗等動(dòng)作。

圖3 移栽機(jī)調(diào)平控制系統(tǒng)工作原理圖

2 移栽機(jī)自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 支撐結(jié)構(gòu)

任何調(diào)平系統(tǒng)都可以轉(zhuǎn)化為對(duì)某一個(gè)平面進(jìn)行調(diào)平。由三點(diǎn)或兩條相交直線確定一個(gè)平面,可將平面的調(diào)平轉(zhuǎn)化為多點(diǎn)或相交線的調(diào)平。平臺(tái)的支撐結(jié)構(gòu)有三點(diǎn)支撐、四點(diǎn)支撐以及多點(diǎn)支撐,支撐點(diǎn)越多控制精度越高,控制過程越冗長(zhǎng)。四點(diǎn)支撐作為支撐結(jié)構(gòu)中選擇較多的方式,其相較于三點(diǎn)支撐穩(wěn)定性更好但控制系統(tǒng)和算法設(shè)計(jì)難度較高,且四點(diǎn)支撐容易出現(xiàn)“虛腿”現(xiàn)象。本設(shè)計(jì)將傳統(tǒng)式四點(diǎn)支撐做調(diào)整,分別將兩個(gè)電動(dòng)推桿連接到后輪,做一個(gè)交叉鏈接以更好地避免“虛腿”現(xiàn)象出現(xiàn),如圖4所示,四個(gè)支點(diǎn)發(fā)生動(dòng)作時(shí),由于單個(gè)行走輪始終有兩個(gè)支點(diǎn)連接著底盤,所以每個(gè)輪子在連接桿的作用下會(huì)讓四個(gè)支點(diǎn)一直受力。因此,本文采用適用于丘陵地區(qū)辣椒移栽機(jī)的四點(diǎn)支撐結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)調(diào)平系統(tǒng)對(duì)移栽機(jī)進(jìn)行控制。

圖4 交叉連接結(jié)構(gòu)示意圖

2.2 調(diào)平策略

cosα=cosβ=1,sinα=α,sinβ=β

由坐標(biāo)轉(zhuǎn)換得R1(X,α)、R2(Y,β)分別為

(1)

(2)

由以上公式可得

(3)

所以可以得到各電動(dòng)推桿支撐點(diǎn)在水平面空間坐標(biāo)系Ox0y0z0的坐標(biāo)表達(dá)為

(4)

(5)

因此通過式(5)中α、β的正負(fù)可得到一個(gè)位置最高的支腿。

如圖5所示,有以下4種情況:當(dāng)α>0、β<0時(shí),1點(diǎn)為最高點(diǎn);當(dāng)α>0、β>0時(shí),2點(diǎn)為最高點(diǎn);當(dāng)α<0、β>0時(shí),3點(diǎn)為最高點(diǎn);當(dāng)α<0、β<0時(shí),4點(diǎn)為最高點(diǎn)。

(a) α>0、β<0,點(diǎn)1為最高點(diǎn)

假設(shè)情況為α>0、β>0,此時(shí)點(diǎn)2為最高點(diǎn),則由式(5)可以推導(dǎo)出各位置相對(duì)于點(diǎn)2的距離誤差e1、e2、e3、e4。

e1=β0La,e2=0,e3=α0Lb,e4=α0Lb+β0La

(6)

式中:α0——俯仰角角度;

β0——翻滾角角度;

La——直線12長(zhǎng)度;

Lb——直線23長(zhǎng)度。

由此可得支撐點(diǎn)需運(yùn)動(dòng)的距離,為了使車體在調(diào)節(jié)的過程中,支撐結(jié)構(gòu)以及車身設(shè)備鋼體結(jié)構(gòu)既不會(huì)受到破壞,而且調(diào)整時(shí)間要快速。目前常用的不動(dòng)調(diào)平法是電動(dòng)推桿的驅(qū)動(dòng)順序從誤差最大的支撐點(diǎn)向最高點(diǎn)逐一進(jìn)行,支點(diǎn)4相對(duì)于支點(diǎn)2的距離最大,首先將驅(qū)動(dòng)信號(hào)發(fā)送至支點(diǎn)4和支點(diǎn)2所在的電動(dòng)推桿,將支點(diǎn)4高度升高至支點(diǎn)1所在高度,支點(diǎn)2高度降低至支點(diǎn)3所在高度,使俯仰角α變?yōu)?°,再同時(shí)驅(qū)動(dòng)四個(gè)支點(diǎn)電動(dòng)推桿(支點(diǎn)2、支點(diǎn)3所在電動(dòng)推桿往下降,支點(diǎn)1、支點(diǎn)4所在電動(dòng)推桿往上升)使翻滾角β變?yōu)?°,調(diào)平順序如圖6所示。

圖6 調(diào)平順序

本文移栽機(jī)調(diào)平系統(tǒng)需要調(diào)整時(shí)間快,采用多支腿同一時(shí)間動(dòng)作,以不同速率向目標(biāo)點(diǎn)驅(qū)動(dòng)。傾角傳感器采集到角度的偏移量,再根據(jù)式(6)所計(jì)算得到的誤差,將該誤差作為模糊PID控制器的控制信號(hào),控制器根據(jù)該誤差計(jì)算出所需要給的PWM來使支腿同時(shí)運(yùn)動(dòng)以不同速度到達(dá)目標(biāo)點(diǎn),控制平臺(tái)達(dá)到水平狀態(tài)。

角度誤差法和位置誤差法相結(jié)合可以提升該控制系統(tǒng)快速性和魯棒性,縮短了調(diào)節(jié)時(shí)間,減少了在調(diào)整過程中的振蕩。

2.3 直流電動(dòng)推桿模型

移栽機(jī)自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)被控對(duì)象為直流電動(dòng)推桿,故建立直流電動(dòng)推桿傳遞函數(shù)模型。直流電動(dòng)推桿原理是將輸入電壓量U(t)逐步轉(zhuǎn)換為電流量I(t)、轉(zhuǎn)矩量T(t)、角度量θ(t)以及位移量X(t)。根據(jù)關(guān)系方程

(7)

式中:R——直流電機(jī)電樞電阻;

L——電感;

km——電子轉(zhuǎn)矩與電樞電流系數(shù);

J——拖動(dòng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;

F——摩擦轉(zhuǎn)矩。

通過關(guān)系方程可得整個(gè)直流電動(dòng)推桿傳遞函數(shù)框圖,如圖7所示。

圖7 電動(dòng)推桿傳遞函數(shù)框圖

由圖7可得電動(dòng)推桿傳遞函數(shù)為

(8)

式中:Ls——電感拉普拉斯變換;

Js——轉(zhuǎn)動(dòng)慣量拉普拉斯變換;

kc——反電動(dòng)勢(shì)系數(shù),為一常數(shù)。

2.4 模糊PID控制器

模糊PID是利用模糊邏輯根據(jù)模糊規(guī)則對(duì)PID的參數(shù)進(jìn)行不斷優(yōu)化,來克服常規(guī)PID無法實(shí)時(shí)調(diào)整參數(shù)的缺點(diǎn)。模糊PID控制由模糊化、確定模糊規(guī)則、解模糊等部分組成。移栽機(jī)模糊PID控制器通過當(dāng)前的偏差值與上一次偏差值的變化來進(jìn)行PID控制參數(shù)的設(shè)置,算法結(jié)構(gòu)如圖8所示。

圖8 模糊控制器控制圖

模糊PID控制器就是在傳統(tǒng)PID的基礎(chǔ)上,通過誤差和誤差的變化率情況調(diào)整控制器的三個(gè)參數(shù):Kp、Ki、Kd,從而使控制器的性能達(dá)到最優(yōu)。移栽機(jī)平臺(tái)4個(gè)支撐點(diǎn)相對(duì)距離誤差e及誤差變化率ec模糊論域?yàn)閇-6,6]和[-6,6];修正參數(shù)ΔKp、ΔKi、ΔKd的模糊論域?yàn)閇0.64,1.2]、[8,12]和[2,3]。設(shè)定輸入和輸出對(duì)應(yīng)的論域?yàn)閇-5,5],模糊子集為{NL,NM,NS,ZO,PS,PM,PL},分別表示負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大。相對(duì)距離誤差e和誤差變化率ec隸屬度函數(shù)采用兩邊為高斯形函數(shù),中間采用三角形函數(shù),這樣可使較小誤差時(shí)能快速穩(wěn)定,PID參數(shù)調(diào)整量隸屬度函數(shù)采用靈敏度較高的三角形函數(shù),如圖9所示。

(a) 輸入變量隸屬度函數(shù)

由工程實(shí)際經(jīng)驗(yàn)以及考慮PID比例、積分和微分環(huán)節(jié)對(duì)于ΔKp、ΔKi、ΔKd的影響,制作了模糊規(guī)則表,以Kp為例,如表2所示。

表2 Kp模糊控制表Tab. 2 Fuzzy control rule list of Kp

2.5 調(diào)平控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

移栽機(jī)平臺(tái)調(diào)平控制系統(tǒng)控制原理如圖10所示,其中設(shè)定值α0=0,β0=0,X0為第一次支撐點(diǎn)運(yùn)動(dòng)到最高點(diǎn)的位移量,α、β和X(t)為傾角傳感器實(shí)際測(cè)得的角度以及位移傳感器測(cè)得的實(shí)際位移信息?？刂浦靼褰邮盏秸`差信號(hào)之后將控制信號(hào)發(fā)送到驅(qū)動(dòng)板,驅(qū)動(dòng)板將驅(qū)動(dòng)信號(hào)發(fā)送給直流電動(dòng)推桿,直流電動(dòng)推桿工作將車身角度進(jìn)行校正,位移傳感器以及傾角傳感器獲取車身的角度信息和支撐點(diǎn)的位移信息,傳感器收集到的信息經(jīng)過濾波處理之后與設(shè)定值做差值。

圖10 系統(tǒng)控制原理圖

2.5.1 硬件設(shè)計(jì)

移栽機(jī)自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)控制主板需要對(duì)接收到的信號(hào)實(shí)時(shí)處理并且實(shí)時(shí)發(fā)送調(diào)節(jié)信號(hào)。控制主板選擇STM32F103ZET6芯片作為核心模塊,可搭配正點(diǎn)原子4.3寸MCU電容觸摸屏模塊來進(jìn)行調(diào)試。傾角傳感器選擇維特SINDT02-TTL高精度、高穩(wěn)定雙軸傾角傳感器,測(cè)量?jī)A角精度為0.1°。位移傳感器選擇維特WT53R-TTL,回傳速率為0.1～20 Hz,測(cè)量距離為4～400 cm,支持多傳感連接,自帶防水抗震設(shè)計(jì)。電源模塊采用24 V蓄電池以及降壓模塊共同構(gòu)成。

2.5.2 軟件設(shè)計(jì)

移栽機(jī)調(diào)平系統(tǒng)軟件部分作為核心,直接影響系統(tǒng)穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性以及快速性。軟件設(shè)計(jì)采用Keil uVision5軟件進(jìn)行編程,編程語言選擇C++。

自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)軟件部分由三個(gè)模塊組成,第一個(gè)模塊為通信協(xié)議部分,第二個(gè)模塊為可視化程序,第三個(gè)模塊為車身自動(dòng)調(diào)平控制,其主循環(huán)程序如圖11所示。

圖11 主程序循環(huán)圖

自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)控制主程序在啟動(dòng)后首先進(jìn)行傳感器檢測(cè),傾角傳感器和位移傳感器采用TTL通信協(xié)議,檢測(cè)到通信正常之后繼續(xù)對(duì)傳感器進(jìn)行檢測(cè),是否能夠反饋角度和位移。當(dāng)通信以及傳感器檢測(cè)到正常之后,控制主板收到車體傾角計(jì)算最高點(diǎn),在測(cè)得最高點(diǎn)之后發(fā)送控制信號(hào)到驅(qū)動(dòng)板,驅(qū)動(dòng)板基于位移距離發(fā)送不同的PWM驅(qū)動(dòng)直流電機(jī)到達(dá)最高點(diǎn)。在移栽機(jī)運(yùn)動(dòng)過程中,傳感器實(shí)時(shí)反饋車身傾斜角度,主控板接收數(shù)據(jù)將其離散化,設(shè)定采樣周期使采樣能夠滿足調(diào)平系統(tǒng)控制性能以實(shí)現(xiàn)調(diào)平。

2.5.3 卡爾曼濾波

由于自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)需要適應(yīng)田地中不確定的道路變換以及電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)產(chǎn)生的振動(dòng)干擾,會(huì)對(duì)調(diào)平系統(tǒng)產(chǎn)生一定的影響。卡爾曼濾波可以對(duì)系統(tǒng)下一步動(dòng)作進(jìn)行預(yù)測(cè),即使在有噪聲干擾的情況下,卡爾曼濾波也能很好地找出其相關(guān)性。

首先建立系統(tǒng)模型,包括狀態(tài)方程和觀測(cè)方程

X(k)=A·X(k-1)+B·U(k)+W(k)

Z(k)=H·X(k)+Y(k)

預(yù)測(cè)公式

X(k|k-1)=A·X(k-1|k-1)+

B·U(k)

P(k|k-1)=A·P(k-1|k-1)·AT+Q

Z(k)=H·X(k)+Y(k)

K(k)=P(k|k-1)·HT·[H·P(k|k-1)·HT+R]-1

X(k|k)=X(k|k-1)+K(k)·[Z(k)-

H·X(k|k-1)]

更新協(xié)方差公式

P(k|k)=[I-K(k)·H]·P(k|k-1)

式中:X(k)——k時(shí)刻系統(tǒng)的狀態(tài)(俯仰角α和翻滾角β);

U(k)——控制量;

W(k)——符合高斯分布的過程噪聲,其協(xié)方差為Q;

Z(k)——k時(shí)刻系統(tǒng)的觀測(cè)值;

Y(k)——符合高斯分布的測(cè)量噪聲,其協(xié)方差為R;

K(k)——卡爾曼增益;

P(k|k)——k狀態(tài)下后驗(yàn)誤差協(xié)方差;

A——狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;

B——輸入增益矩陣;

Q、R——過程噪聲和測(cè)量噪聲的方差矩陣(服從高斯分布);

H——量測(cè)矩陣。

在傾角傳感器和位移傳感器測(cè)得數(shù)值之后,將反饋的角度與位移量進(jìn)行融合處理,其對(duì)比效果如圖12所示,經(jīng)過卡爾曼濾波之后曲線更平滑,系統(tǒng)的魯棒性更好。

圖12 卡爾曼濾波

3 試驗(yàn)與分析

3.1 仿真分析

為驗(yàn)證基于卡爾曼濾波的模糊控制算法對(duì)于自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)的有效性和優(yōu)越性,利用Matlab/Simulink建立系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真。

假設(shè)辣椒移栽機(jī)在顛簸的田間行進(jìn),存在作業(yè)環(huán)境的干擾來對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行仿真,給定幅值為1°車身傾斜角的階躍信號(hào),通過建立PID控制器和模糊控制器對(duì)自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)進(jìn)行控制,得出PID控制器的超調(diào)量σ%=29.6%、峰值時(shí)間tp=0.240 s、調(diào)節(jié)時(shí)間ts=0.826 s、上升時(shí)間tr=0.117 s,而模糊控制器的超調(diào)量σ%=16.5%、峰值時(shí)間tp=0.158 s、調(diào)節(jié)時(shí)間ts=0.604 s、上升時(shí)間tr=0.091 s。系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線和誤差響應(yīng)曲線見圖13、圖14,控制性能指標(biāo)對(duì)比見表3。

表3 控制性能指標(biāo)對(duì)比Tab. 3 Comparison on control performance index

(a) Fuzzy-PID單位階躍響應(yīng)曲線

(a) Fuzzy-PID誤差響應(yīng)曲線

由表3可以看出,模糊PID控制與PID相比,系統(tǒng)在上升時(shí)間上縮短47.64%,峰值時(shí)間縮短45.54%,調(diào)節(jié)時(shí)間縮短62.86%,最大超調(diào)量減少12.23%,總體上表明模糊控制快速性和平穩(wěn)性較PID好。

3.2 田間試驗(yàn)

3.2.1 試驗(yàn)設(shè)備與器材

將本文設(shè)計(jì)的自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)安裝于移栽機(jī)并在試驗(yàn)場(chǎng)地中進(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)包括靜態(tài)試驗(yàn)以及動(dòng)態(tài)試驗(yàn),靜態(tài)試驗(yàn)通過模擬某一特定角度來測(cè)試自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)調(diào)節(jié)時(shí)間以及曲線平滑度,動(dòng)態(tài)試驗(yàn)在一處凹凸不平的馬路上進(jìn)行,經(jīng)測(cè)量馬路大約330 m左右,移栽機(jī)如圖15所示。

圖15 移栽機(jī)模型

3.2.2 靜態(tài)試驗(yàn)

自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)采用模擬試驗(yàn),人為調(diào)節(jié)一些角度使移栽機(jī)機(jī)身發(fā)生傾斜,通過USB轉(zhuǎn)TTL串口調(diào)式助手實(shí)時(shí)檢測(cè)移栽機(jī)角度變化。試驗(yàn)初始俯仰角以及翻滾角分別設(shè)為-8°、-4°、4°、8°,人工角度模擬如圖16所示。

圖16 靜態(tài)試驗(yàn)?zāi)M

在試驗(yàn)場(chǎng)地利用液壓叉車來進(jìn)行調(diào)平系統(tǒng)的靜態(tài)試驗(yàn),將移栽機(jī)前方兩個(gè)輪子抬起使俯仰角達(dá)到需要設(shè)定的值,啟動(dòng)自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)通過串口助手查看角度變化數(shù)據(jù)以及時(shí)間變化,每組角度重復(fù)試驗(yàn)3次,計(jì)算其平均值,并畫出曲線,如圖17所示。

(a) 翻滾角靜態(tài)試驗(yàn)

由靜態(tài)試驗(yàn)曲線可得,俯仰角變化與翻滾角變化曲線與Simulink仿真曲線走勢(shì)基本相同,4個(gè)角度靜態(tài)試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表4所示。

表4 靜態(tài)試驗(yàn)數(shù)據(jù)Tab. 4 Static experimental data

從表4可以看出,在設(shè)置為最大調(diào)整角度±8°時(shí),俯仰角和翻滾角調(diào)平時(shí)間均在3.5 s內(nèi),最大超調(diào)量均在20%內(nèi),仿真結(jié)果與模擬試驗(yàn)結(jié)果相一致。

3.2.3 動(dòng)態(tài)試驗(yàn)

在試驗(yàn)基地選取了一條凹凸不平的路段上面進(jìn)行動(dòng)態(tài)試驗(yàn),標(biāo)定路段起點(diǎn)和終點(diǎn)之后,將自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)關(guān)閉,移栽機(jī)以3.6 km/h的速度向前行駛,串口連接傾角傳感器,串口助手實(shí)時(shí)接受傾角傳感器所檢測(cè)到的俯仰角和翻滾角變化,記錄下來繪制曲線。將移栽機(jī)放置路段起點(diǎn),打開自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng),按照原始路線前進(jìn),記錄俯仰角和翻滾角數(shù)據(jù),繪制曲線。

俯仰角以及翻滾角繪制出的曲線,如圖18所示。

(a) 翻滾角動(dòng)態(tài)試驗(yàn)

由圖18可知,移栽機(jī)底盤在路面平穩(wěn)時(shí),俯仰角以及翻滾角基本為0°(通過串口助手接收的數(shù)據(jù)可以看出角度基本在±0.5°以內(nèi)),試驗(yàn)路段的翻滾角最大在6.959°,俯仰角最大在4.477°,通過基于模糊PID算法的自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)控制后,移栽機(jī)底盤傾斜角度保持在±3°以內(nèi),且在路面坡度不大時(shí),車身傾斜角基本維持在0°左右,能夠滿足移栽機(jī)對(duì)于底盤傾角的要求。

4 結(jié)論

本文針對(duì)丘陵山區(qū)小型移栽機(jī)設(shè)計(jì)了一款基于卡爾曼濾波的模糊PID算法的自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng),通過理論分析、對(duì)控制對(duì)象建模以及控制仿真,驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)滿足控制目的。

1) 通過MATLAB軟件對(duì)模糊PID算法進(jìn)行模糊域以及模糊規(guī)則的設(shè)定,在多次驗(yàn)證之后得到了適合本系統(tǒng)的參數(shù)。

2) 根據(jù)被控對(duì)象參數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,得到被控對(duì)象的傳遞函數(shù),利用Simulink進(jìn)行仿真,得到模糊PID算法和傳統(tǒng)PID算法的單位階躍響應(yīng)曲線,兩者相比較,模糊PID算法在調(diào)節(jié)時(shí)間上縮短62.86%,上升時(shí)間縮短47.64%,超調(diào)量減少12.23%,為調(diào)平系統(tǒng)編程提供理論依據(jù)。

3) 對(duì)整機(jī)進(jìn)行靜態(tài)試驗(yàn)以及動(dòng)態(tài)試驗(yàn),在靜態(tài)試驗(yàn)時(shí),能得到移栽機(jī)底盤在傾斜角±8°范圍內(nèi),自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時(shí)間小于3.5 s,系統(tǒng)響應(yīng)速度達(dá)到設(shè)計(jì)要求,靜止調(diào)平時(shí)兩傾斜角的誤差率在±0.5°以內(nèi);在動(dòng)態(tài)試驗(yàn)時(shí),移栽機(jī)以3.6 km/h的速度行駛在顛簸的路段中,底盤傾斜角度保持在±3°以內(nèi),在路面起伏不大時(shí),車身角度維持在0°左右,滿足移栽機(jī)作業(yè)要求。