摘要：玉米聯(lián)合收獲機(jī)清選系統(tǒng)工況復(fù)雜，存在收獲質(zhì)量差、效率不高等問題?；诖?，設(shè)計(jì)一套清選損失率控制為主同時(shí)兼顧含雜率的自動(dòng)控制系統(tǒng)。首先分析以風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和喂入量為影響因素，損失率、含雜率為評價(jià)指標(biāo)的正交試驗(yàn)數(shù)據(jù)，獲取影響損失率和含雜率的主次因素，提出清選系統(tǒng)自動(dòng)控制策略；其次，為開展控制策略和算法的研究，建立清選系統(tǒng)中的風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)裝置以及收獲機(jī)縱向運(yùn)動(dòng)的數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)離散化PID控制算法。最后，基于MATLAB/dSPACE軟硬件環(huán)境，搭建清選控制系統(tǒng)的硬件在環(huán)仿真平臺(tái)，并進(jìn)行控制器在環(huán)測試。試驗(yàn)證明：本文設(shè)定的雙目標(biāo)聯(lián)合控制策略和控制算法，能夠有效降低清選損失率、含雜率，其中清選損失率降到2.7%左右，含雜率為2.8%左右。

關(guān)鍵詞：玉米聯(lián)合收獲機(jī)；清選系統(tǒng)；智能控制；損失率；含雜率；硬件在環(huán)

中圖分類號：S225.5+1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號：20955553 （2024） 070001

08

Design and experiment of cleaning control system for corn combined harvester

Lou Xiuhua， Li Maofeng， Du Yuefeng， Mao Enrong， Fu Lei

（College of Engineering， China Agricultural University， Beijing， 100083， China）

Abstract：

The cleaning system of maize combined harvester is complicated and has the problems of poor harvest quality and low efficiency. Based on this， a set of automatic control system was designed， which mainly controlled the cleaning loss rate and simultaneously controlled the impurity content rate. Firstly， based on the orthogonal test data of fan speed， shaker speed and feeding amount as the influencing factors， loss rate and impurity content rate as the indicators， the primary and secondary factors affecting loss rate and impurity content rate were obtained， and the automatic control strategy of cleaning system was proposed. Secondly， in order to carry out the research of control strategy and algorithm， the mathematical models of the fan speed， the shaker speed regulating device and the longitudinal movement of the harvester in the cleaning system were established， and the discrete PID control algorithm was designed. Finally， based on the software and hardware environment of MATLAB/dSPACE， the hardware-in-the-loop simulation platform of the cleaning control system was built， and the controller in the loop test was carried out. The experimental results show that the dual-objective joint control strategy and control algorithm set in this paper can effectively reduce the cleaning loss rate and impurity content rate to the target range， in which the cleaning loss rate is about 2.7% and the impurity content rate is about 2.8%.

Keywords：

corn combined harvester; cleaning system; intelligent control; loss rate; impurity rate; hardware in the loop

0 引言

清選裝置是玉米聯(lián)合收獲機(jī)的重要工作部件，其中清選損失率、含雜率是評價(jià)收獲機(jī)清選裝置工作性能的重要指標(biāo)［1， 2］。受玉米聯(lián)合收獲機(jī)工作環(huán)境復(fù)雜、工況惡劣、作物生長狀態(tài)多樣等因素影響，清選作業(yè)環(huán)節(jié)如何有效的降低損失率和含雜率一直沒有得到很好地解決。因此，如何通過有效控制，提升玉米聯(lián)合收獲機(jī)清選系統(tǒng)的作業(yè)質(zhì)量和作業(yè)效率，是當(dāng)前及未來的研究熱點(diǎn)［3］。

關(guān)于玉米聯(lián)合收獲機(jī)的清選控制系統(tǒng)，國內(nèi)外有大量學(xué)者展開研究［46］。Hiregoudar等［7］通過田間試驗(yàn)及相關(guān)數(shù)據(jù)處理，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到損失率評估中，并建立了基于糧食損失率和含水率為參數(shù)的收獲機(jī)速度控制模型；Omid等［8］根據(jù)檢測的逐草器和上篩的損失量，建立了模糊控制器來實(shí)現(xiàn)收獲機(jī)的自動(dòng)化調(diào)控，使損失率降低；張華培［9］將模糊控制與遺傳算法相結(jié)合，建立了以喂入量和含水率為輸入，滾筒轉(zhuǎn)速和行駛速度為輸出的模糊控制器，并利用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，得出最優(yōu)的工作參數(shù)。

本文建立清選系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)一套雙目標(biāo)聯(lián)合控制策略，在保證玉米籽粒損失率低于閾值的基礎(chǔ)上，同時(shí)兼顧籽粒含雜率的控制。通過硬件在環(huán)試驗(yàn)平臺(tái)測試，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和控制方法的有效性。

1 清選環(huán)節(jié)影響因素分析

1.1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)

為了分析研究各工作參數(shù)對損失率和含雜率的交互作用和影響規(guī)律，建立損失率和含雜率與工作參數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型，開展了玉米籽粒清選作業(yè)參數(shù)正交試驗(yàn)研究。

根據(jù)前期理論分析和試驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)的結(jié)果，選取清選裝置中風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速范圍為800～1 000 r/min，振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速為220～280 r/min，喂入量選取范圍為7～9 kg/s。以風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和喂入量為影響因素，損失率y1和含雜率y2為考察指標(biāo)。2021年10月在山東五征集團(tuán)試驗(yàn)田，受限于場地的規(guī)模，僅開展風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速為800 r/min，振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速為220 r/min，喂入量為8 kg/s的試驗(yàn)組合，收獲機(jī)每次試驗(yàn)前進(jìn)20 m為一組，分別將糧倉收集到的和尾篩拋出的混合物進(jìn)行人工選取和稱量，計(jì)算得到籽粒含雜率和損失率，試驗(yàn)重復(fù)三次后取平均值；并通過借鑒部分前期研究數(shù)據(jù)［1014］，展開三因素三水平正交試驗(yàn)分析。試驗(yàn)因素水平如表1所示，正交試驗(yàn)結(jié)果如表2所示，其中X1、X2、X3為因素編碼值。

1.2 回歸數(shù)學(xué)模型與分析

利用Design Expert軟件對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到三元二次回歸擬合數(shù)學(xué)模型［15］，建立清選過程各因素與損失率、含雜率之間的數(shù)學(xué)關(guān)系模型。方差分析結(jié)果見表3，模型如式（1）、式（2）所示。

y1=

32.82－0.029X1－0.039X2－3.63X3+

1.4×10－4X1X2+2.3×10－3X1X3+

0.11X32－1.7×10－4X2X3－1.2×

10－5X12－1.5×10－4X22

（1）

y2=

13.09－0.002 8X1－0.055X2－1.23X3+

1.8×10－5X1X2+3.4×10－4X1X3+

0.077X32－0.0011X2X3－2.62×10－6X12+

0.95×10－4X22

（2）

由表3可知，清選損失率y1和含雜率y2的擬合回歸數(shù)學(xué)模型的P值（顯著性水平）都低于0.02，結(jié)果說明兩個(gè)回歸模型的顯著性均較高，失擬項(xiàng)的顯著性水平P值都超過0.1，說明擬合效果較好。根據(jù)方差F值的大小可以判斷各因素對清選損失率和含雜率的影響程度，對于清選損失率，三個(gè)清選影響因素的影響程度從大到小依次為風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和喂入量［16］。同理，對于清選含雜率，三個(gè)清選影響因素的影響程度依次為喂入量、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速。

2 清選系統(tǒng)建模

為了對清選控制系統(tǒng)的控制策略和算法展開研究，以及硬件在環(huán)試驗(yàn)的開展打下基礎(chǔ)，需要建立清選系統(tǒng)的模型。

2.1 風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)模型

風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)系統(tǒng)是典型的閥控液壓馬達(dá)速度控制系統(tǒng)，主要是由電液比例閥、轉(zhuǎn)速傳感器、液壓馬達(dá)、傳動(dòng)裝置和風(fēng)機(jī)等組成。電液比例閥中的電磁鐵將控制器輸出的電信號轉(zhuǎn)化為電磁信號，驅(qū)動(dòng)比例閥中的閥芯產(chǎn)生位移，成比例的控制系統(tǒng)的流量與壓力的輸出［17， 18］。風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)過程為：控制器接收速度偏差信號，發(fā)送控制指令，經(jīng)電液比例流量閥來改變液壓馬達(dá)的轉(zhuǎn)速，從而驅(qū)動(dòng)風(fēng)機(jī)負(fù)載改變轉(zhuǎn)速，如圖1所示。為實(shí)現(xiàn)良好的控制效果，反映控制系統(tǒng)的性能，需要對電液比例閥、液壓馬達(dá)進(jìn)行建模分析。

2.1.1 電液比例閥的數(shù)學(xué)模型

電液比例閥的流量增益

Ksv=QmIm

（3）

式中：

Ksv——

比例閥的流量增益，m3/A；

Qm——

比例閥的空載流量，m3/s；

Im——比例閥的額定電流，A。

一般情況下，電液比例閥的動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度大于動(dòng)力元件的動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度，可以優(yōu)化系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性分析，閥的傳遞函數(shù)可以用二階振蕩環(huán)節(jié)表示，比例流量閥的傳遞函數(shù)為

Q0ΔI=Ksvs2ωsv2+2ξsvωsvs+1

（4）

式中：

Q0——比例閥的流量，m3/s；

ΔI——比例閥的電流增量，A；

ωsv——比例閥的固有頻率，rad/s；

ξsv——比例閥的阻尼比。

2.1.2 液壓馬達(dá)的數(shù)學(xué)模型

輸出軸上的總慣量

Jt=Jm+JL

（5）

式中：

Jm——液壓馬達(dá)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，kg·m2；

JL——負(fù)載的慣量，kg·m2；

Jt——總慣量，kg·m2。

QL=KqXv－KcePL

QL=Dmsθm+CtmPL+Vt4βesPL

PLDm=Jts2θm+Bmsθm+Gθm+TL

（6）

式中：

θm——液壓馬達(dá)轉(zhuǎn)角，rad；

Kce——

總流量—壓力系數(shù)，m5/N·s；

Dm——液壓馬達(dá)的排量，m3/rad；

G——負(fù)載的扭轉(zhuǎn)彈簧剛度，N·s/rad；

Bm——黏性阻尼系數(shù)，（N·m·s）/rad；

Ctm——總泄露系數(shù)，m3/s·Pa；

TL——外負(fù)載力矩，N·m；

PL——負(fù)載壓力，Pa；

Vt——總的壓縮體積，m3；

QL——負(fù)載流量，m3/s；

Kq——流量系數(shù)，m3/（s·A）；

Xv——滑閥閥芯位移，m。

以閥控液壓馬達(dá)3個(gè)基本方程的拉式變換式（6）為基礎(chǔ)，進(jìn)行變換和簡化處理得

θ·m=KqXvDms2ωh2+2ξhωhs+1

（7）

阻尼比

ξh=KceDmβeJtVt

（8）

式中：

βe——有效體積彈性模量，Pa。

液壓固有頻率

ωh=2DmβeVtJt

（9）

電液比例閥以空載流量Q0=Kq·Xv為輸出參量，液壓馬達(dá)的負(fù)載傳遞函數(shù)為

θ·mQ0=1Dms2ωh2+2ξhωhs+1

（10）

2.2 振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)模型

振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)系統(tǒng)主要是由定量液壓馬達(dá)、變量泵和液壓缸等組成。調(diào)節(jié)系統(tǒng)在工作時(shí)，通過控制變量泵斜盤角來改變變量泵的排量，來控制馬達(dá)的轉(zhuǎn)速，再通過連桿傳動(dòng)帶動(dòng)振動(dòng)篩轉(zhuǎn)動(dòng)，是典型的泵控液壓馬達(dá)速度調(diào)節(jié)系統(tǒng)，如圖2所示。

比例流量閥和閥控液壓缸環(huán)節(jié)的諧振頻率往往遠(yuǎn)大于泵控馬達(dá)諧振頻率，其動(dòng)態(tài)特性可以簡化，比例流量閥環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)模型簡化為增益系數(shù)Kbv，傳感器增益為KV2，放大器增益為Ka2。液壓缸環(huán)節(jié)數(shù)學(xué)模型簡化為

xp（s）xv1（s）=Kq1A·1s

（11）

式中：

xp——液壓缸活塞位移量，m；

Kq1——比例閥的流量增益，m2/s；

xv1——比例閥芯的位移量，m；

A——液壓缸活塞有效面積，m2。

變量泵擺角對液壓缸活塞位移的函數(shù)為

L（s）xp（s）=Kφ

（12）

式中：

Kφ——變量泵斜盤角系數(shù)，rad/m；

L——變量泵擺角，（°）。

按照經(jīng)驗(yàn)公式，馬達(dá)角速度θ·n對變量泵擺角的傳遞函數(shù)為

θ·n（s）L（s）=KqpDm1

s2ωh12+2ξh1ωh1s+1

（13）

式中：

Kqp——

變量泵的流量增益，m3/（rad·s）；

Dm1——

定量馬達(dá)的排量，m3/rad；

ωh1——

液壓系統(tǒng)的固有頻率，rad/s；

ξh1——

液壓系統(tǒng)阻尼比，（N·m·s）/rad。

振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速n1與液壓馬達(dá)轉(zhuǎn)速n2之間通過連桿傳動(dòng)，其傳動(dòng)比

i=n1n2

（14）

式中：

i——傳動(dòng)比。

2.3 喂入量調(diào)節(jié)模型

玉米收獲機(jī)的行駛速度與喂入量有緊密關(guān)系，喂入量與收獲機(jī)行車速度之間的數(shù)學(xué)關(guān)系為

q=H·ρ·v

（15）

式中：

q——喂入量，kg/s；

H——割幅寬度，m；

ρ——農(nóng)作物密度，kg/m2；

v——收獲機(jī)行車速度，m/s。

建立一個(gè)車輛縱向動(dòng)力學(xué)模型是實(shí)現(xiàn)收獲機(jī)行走速度控制的基礎(chǔ)，針對車輛縱向運(yùn)動(dòng)控制的特點(diǎn)，同時(shí)為了便于分析，建立包含馬達(dá)、輪胎和整車狀態(tài)等的簡化數(shù)學(xué)模型。

2.3.1 輪胎的數(shù)學(xué)模型

輪胎的受力如圖3所示，其中FN為地面對輪胎的反作用力，數(shù)學(xué)模型可表示為

Jwω·2=Te－rFf

（16）

式中：

Jw——輪胎的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，kg/m2；

Ff——受到地面的摩擦力，N；

ω2——車輪的角速度，rad/s；

Te——驅(qū)動(dòng)力矩，N·m；

r——輪胎半徑，m。

2.3.2 收獲機(jī)整車的數(shù)學(xué)模型

整車的受力如圖4所示，忽略輪胎滑移、載荷轉(zhuǎn)移和風(fēng)速在行駛方向上分量對風(fēng)阻力的影響等因素。車輛在縱向方向上的運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型為

Mv·=Ff-FR-FL

FR=fRMg

FL=12ρa(bǔ)SCav2

（17）

式中：

FR——滾動(dòng)阻力，N；

g——重力系數(shù)，N/kg；

FL——風(fēng)阻力，N；

M——收獲機(jī)的整車質(zhì)量，kg；

fR——滾動(dòng)阻力系數(shù)；

S——收獲機(jī)的正面迎風(fēng)面積，m2；

ρa(bǔ)——空氣密度，kg/m3；

Ca——空氣阻力系數(shù)。

2.3.3 動(dòng)力馬達(dá)的數(shù)學(xué)模型

為了便于分析，本文不考慮馬達(dá)的非線性問題，只分析其動(dòng)態(tài)響應(yīng)過程。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式［19］，可將馬達(dá)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)模型簡化為下面的一階慣性模型

TedTw=1kτs+1

（18）

式中：

Ted——?jiǎng)討B(tài)輸出力矩，N·m；

Tw——期望輸出力矩，N·m；

kτ——時(shí)間常數(shù)。

2.3.4 收獲機(jī)行駛速度控制的模型

為了簡化模型分析過程，假設(shè)變速器與馬達(dá)輸出軸之間是剛性連接，則驅(qū)動(dòng)力矩Te與輸出力矩Ted之間的轉(zhuǎn)矩比為

Rd=TedTe

（19）

假定X=［v Te］T，Z=Tw，結(jié)合式（16）～式（18），可以得到收獲機(jī)速度控制模型為

X·=

0B12

0B22

X+

0

Rdkτ

Z+

W

0

Y=10

X

（20）

B12=rMr2+Jw， B22=－1kτ

（21）

W=－2fRr2Mg+ρa(bǔ)SCar2v22（Mr2+Jw）

（22）

3 控制策略和算法

3.1 系統(tǒng)控制策略

玉米收獲工作的質(zhì)量和效率的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)就是玉米籽粒的損失率和含雜率，為了使玉米收獲時(shí)的含雜率和損失率均降到合理的區(qū)間范圍內(nèi)，對整個(gè)工作系統(tǒng)就需要一個(gè)合適的控制策略和算法。依據(jù)NY/T 1355—2007《玉米收獲機(jī)作業(yè)質(zhì)量》［20］內(nèi)容，國家標(biāo)準(zhǔn)要求玉米籽粒收獲損失率不超過5%，含雜率不超過3%。為了滿足實(shí)際生產(chǎn)需要，本研究以損失率控制為基礎(chǔ)，同時(shí)兼顧含雜率的雙目標(biāo)調(diào)控，設(shè)定損失率閾值為3%，含雜率閾值為國家標(biāo)準(zhǔn)3%。在控制系統(tǒng)中，當(dāng)損失率超出設(shè)定的閾值區(qū)間范圍內(nèi)時(shí)，執(zhí)行損失率控制策略；當(dāng)損失率處于設(shè)定閾值范圍時(shí)，則采用含雜率調(diào)控策略，同時(shí)為了保證各工作參數(shù)在調(diào)節(jié)過程中處于一個(gè)合理的范圍內(nèi)，也需要設(shè)定閾值，圖5為控制策略流程示意圖。

根據(jù)前文的正交試驗(yàn)分析結(jié)果，對籽粒損失率影響最大的影響因素是風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速，其次是振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和喂入量，因此在損失率控制系統(tǒng)中，以調(diào)解風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速為主，振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和行車速度為輔，當(dāng)損失率大幅度超過閾值（≥3.6%）時(shí)，只調(diào)節(jié)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速，使損失率快速下降，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速每次下調(diào)50 r/min；當(dāng)損失率小幅度超過閾值時(shí)，則小幅度同時(shí)調(diào)節(jié)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和行車速度，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速每次下調(diào)25 r/min，振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速每次下調(diào)25 r/min，行車速度每次上升0.2 m/s。在含雜率控制系統(tǒng)中時(shí)，從正交試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，由于風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和行車速度這三個(gè)因素均對含雜率有顯著的影響，因此當(dāng)含雜率超出閾值時(shí)，對風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和行車速度三個(gè)工作參數(shù)進(jìn)行同時(shí)調(diào)節(jié)，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速每次上調(diào)20 r/min，振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速每次上調(diào)20 r/min，行車速度每次下降0.1 m/s?？紤]到實(shí)際收獲過程中，傳感器對籽粒損失、含雜率的監(jiān)測環(huán)節(jié)以及控制器對工作參數(shù)調(diào)節(jié)環(huán)節(jié)等存在的時(shí)間滯后問題，將損失率和含雜率的監(jiān)測傳感器數(shù)據(jù)采集周期規(guī)定為4 s?？刂破鲝膿p失率和含雜率傳感器采集得到的信息并結(jié)合各工作參數(shù)目前的狀態(tài)，根據(jù)控制策略綜合計(jì)算出風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和行車速度的目標(biāo)值。并輸入到PID控制器里進(jìn)行收獲機(jī)各項(xiàng)工作參數(shù)的調(diào)節(jié)，使各項(xiàng)工作參數(shù)相互配合，滿足實(shí)際生產(chǎn)需要，提高玉米收獲的質(zhì)量和效率。

3.2 系統(tǒng)控制算法設(shè)計(jì)

分別計(jì)算風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和行車速度的實(shí)際值與輸入目標(biāo)值之間的偏差，PID控制器通過比例、積分和微分環(huán)節(jié)的線性組合，將計(jì)算出的控制量輸出給被控對象。PID控制原理如圖6所示。

參考目標(biāo)值與實(shí)際輸出值之間在t時(shí)刻的偏差計(jì)算公式為

e1=Y1（t）－f1（t）

e2=Y2（t）－f2（t）

e3=Y3（t）－f3（t）

（23）

式中：

e1、e2、e3——

風(fēng)機(jī)、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和行車速度偏差；

Y1、Y2、Y3——

風(fēng)機(jī)、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和行車速度實(shí)際值；

f1、f2、f3——

風(fēng)機(jī)、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和行車速度目標(biāo)值。

常規(guī)PID控制器數(shù)學(xué)模型的表達(dá)形式為

u（t）=KPe（t）+1TI∫t0e（t）dt+TDde（t）dt（24）

式中：

u（t）——控制器輸出；

KP——比例系數(shù)；

TI——積分時(shí)間常數(shù)；

TD——微分時(shí)間常數(shù)。

由于采用的是基于采樣機(jī)制的控制原理，控制器采集到的均為離散信號，無法直接使用常規(guī)PID算法，所以需要離散化處理［21］。以T′為采樣周期，用矩形法數(shù)值積分代替精確積分，對式（25）處理得到離散PID控制規(guī)律

u1（k）=

KP1e1（k）+KI1∑kj=0e1（j）+

KD1［e1（k）－e1（k－1）］

u2（k）=

KP2e2（k）+KI2∑kj=0e2（j）+

KD2［e2（k）－e2（k－1）］

u3（k）=

KP3e3（k）+KI3∑kj=0e3（j）+

KD3［e3（k）－e3（k－1）］

（25）

KIi=KPiT′TIi，KDi=KPiTDiT′， i=1，2，3

式中：

u1（k）、u2（k）、u3（k）——

風(fēng)機(jī)、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和行車速度的控制量；

TI1、TI2、TI3——

風(fēng)機(jī)、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和行車速度的積分時(shí)間常數(shù)；

TD1、TD2、TD3——三者的微分時(shí)間常數(shù)；

KPi、KIi、KDi——PID控制器參數(shù)。

4 硬件在環(huán)試驗(yàn)

4.1 硬件在環(huán)平臺(tái)搭建

基于收獲機(jī)清選控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需求，搭建了硬件在環(huán)仿真平臺(tái)，圖7為平臺(tái)架構(gòu)原理示意圖。通過RTI，將基于MATLAB/Simulink搭建的被控對象仿真模型下載到dSPACE的控制板卡中，將搭建的控制模塊傳輸?shù)娇刂破髦?；基于ControlDesk軟件的功能和控制系統(tǒng)測試對控制界面的需求，在上位機(jī)搭建人機(jī)交互界面，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測和在線參數(shù)調(diào)整；在dSPACE平臺(tái)中運(yùn)行風(fēng)機(jī)、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速等被控對象模型；dSPACE實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)通過CAN總線與控制器相連，進(jìn)行數(shù)據(jù)信號的實(shí)時(shí)傳輸。搭建的硬件在環(huán)實(shí)物平臺(tái)如圖8所示。利用ControlDesk軟件搭建了硬件在環(huán)虛擬試驗(yàn)信息采集界面，具有功能完善、適用性強(qiáng)和人機(jī)交互性好等特點(diǎn)。包括風(fēng)機(jī)、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速、喂入量、含雜率、損失率和行車速度等實(shí)時(shí)顯示界面，如圖9所示。

4.2 硬件在環(huán)實(shí)時(shí)仿真

為了驗(yàn)證控制策略和控制算法的實(shí)際控制效果，先設(shè)定風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速初始狀態(tài)為900 r/min，振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速初始值為250 r/min，行車速度初始值為1.53 m/s，待4 s各項(xiàng)工作參數(shù)穩(wěn)定后再根據(jù)控制策略調(diào)節(jié)。同時(shí)考慮在實(shí)際收獲工作過程中，由于機(jī)械振動(dòng)、傳動(dòng)誤差和路面隨機(jī)激勵(lì)等因素干擾，各項(xiàng)工作參數(shù)的實(shí)際值穩(wěn)定時(shí)會(huì)在一定范圍內(nèi)波動(dòng)。

仿真工況：當(dāng)仿真進(jìn)行到15 s時(shí)，此時(shí)工作參數(shù)調(diào)節(jié)完成，損失率、含雜率均降到閾值以內(nèi)，此時(shí)假設(shè)當(dāng)收獲機(jī)在田間收獲時(shí)由于農(nóng)作物的含水率、密度和農(nóng)作物長勢等因素突然發(fā)生變化，使得損失率減少14%，含雜率增加14%，仿真結(jié)果如圖10所示。

當(dāng)各工作參數(shù)處于初始狀態(tài)時(shí)，損失率在3.7%附近，大于設(shè)定閾值，含雜率在2.3%附近，低于設(shè)定閾值，此時(shí)進(jìn)行損失率控制；當(dāng)損失率控制調(diào)節(jié)完成后，損失率為2.8%左右和含雜率為2.7%左右，均處于閾值范圍內(nèi)，各工作參數(shù)無需進(jìn)行調(diào)整，當(dāng)15 s后進(jìn)入仿真工況時(shí)，此時(shí)損失率低于閾值，含雜率高于閾值，當(dāng)控制器采集到信息后，進(jìn)入含雜率控制系統(tǒng)，調(diào)整之后損失率為2.7%左右，含雜率為2.8%左右。

5 結(jié)論

1） 通過建立的三因素三水平正交試驗(yàn)，可分析得到影響損失率的影響因素依次為風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和喂入量；影響含雜率的影響因素依次為喂入量、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速。并建立損失率、含雜率和各工作參數(shù)的數(shù)學(xué)關(guān)系模型。

2） 風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩轉(zhuǎn)速和喂入量是影響清選系統(tǒng)工作的重要因素。在基于控制清選損失率的目標(biāo)基礎(chǔ)上，同時(shí)兼顧含雜率的控制，并根據(jù)三個(gè)工作參數(shù)對清選損失率和含雜率的影響規(guī)律制定清選控制系統(tǒng)的控制策略，并選擇適合控制器采樣控制特性的離散PID控制算法。

3） 在對建立的清選系統(tǒng)調(diào)節(jié)裝置模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合不同工況，進(jìn)行硬件在環(huán)測試試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果：損失率為2.7%左右，含雜率為2.8%左右，均處于設(shè)定的3%閾值范圍內(nèi)，證明了控制策略和算法的合理性和有效性。

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