基于线性自抗扰的稻田除草对行控制系统设计与试验

为降低水稻机械除草的行间伤苗率,该文基于线性自抗扰技术开展水稻田间除草对行控制系统研究。在苗带信息获取的基础上,针对水田作业环境设计了一种基于线性自抗扰的对行液压控制系统。采用内、外滑梁结构,实现对行执行机构对除草部件作业路径的避苗调控。应用Amesim与Matlab联合仿真方法,构建了对行液压控制系统仿真平台,分别对线性自抗扰算法和PID算法进行了控制器设计及仿真比较,仿真结果表明:在加入扰动情况下,线性自抗扰控制系统达到期望的对行调控时间比PID减少0.1s,且抗干扰性及鲁棒性均优于PID控制算法。田间试验结果表明:行进速度和作业深度对伤苗率影响显著,最优作业参数组合为行进速度0.5 m/s,调节间距60 cm,作业深度20 cm,此时伤苗率为3.6%;性能比较试验表明:有对行控制系统的平均伤苗率为3.9%,没有对行系统控制的伤苗率为18.6%。该系控制统满足机械除草对行控制的要求,可为水田作业环境下的精准控制问题提供借鉴。

根茎类药材收获机的设计与试验

针对现有根茎类药材收获机功能单一及根系脱土效果差等问题,设计了一种新型的根茎类药材收获机,可一次性完成药材挖掘、根土分离、茎秆分离及铺放作业。阐述了收获机的整机结构和工作原理,运用矢量投影定理、动能定理、运动学及ADAMS仿真等分析方法对关键部件进行结构设计及参数确定。以甘草的脱土率为试验指标,以行进速度、栅条板倾角和拨杆数量为因素进行田间试验。正交试验分析表明:当收获机行进速度为0.4m/s、栅条板倾角为8°、拨杆数量为6个时,收获机的工作性能较优,此时脱土率为99.8%,满足根茎类药材收获的技术要求。

基于触觉感知的水稻行弯度测量装置设计与试验

为解决水田环境下稻行弯度信息提取问题,提出一种触觉感知方法。根据除草期内水稻与杂草的生理高度及力学差异,基于弯曲传感器设计了一种稻株定位的感知梁。通过力学分析,建立了感知梁与稻株接触作用的力学模型,结合稻株抗弯强度,确定了感知梁抗弯刚度的设计原则。在此基础上,构建感知梁标定试验装置,获得了装置偏距与感知梁电压差的映射关系。基于多传感器技术,通过采集4根感知梁的电压(形变)变化特征,计算出稻行弯度。为检验测量装置的精度及稳定性,进行了田间试验,行进速度试验表明:行进速度的提高不利于测量结果的稳定性,在行进速度为1.5 m/s时,平均误差为5.90 mm,最大误差为8.30 mm;稻穴株数试验表明:测量误差与稻穴株数有一定的相关性,稻穴株数为6株以上的测量误差最小,平均误差为2.56 mm,4~5株的平均误差较大,为4.36 mm,1~3株测量的平均误差最大,为6.17 mm;水层厚度试验表明:测量误差与水层厚度没有明显相关性,误差均能控制在14 mm范围内。该装置测量结果可满足避苗机械除草等精准控制的要求。

水稻机械除草避苗控制系统设计与试验

为使除草部件的作业路径能避开稻苗,降低机械除草的伤苗率,设计了一种机器视觉与液压伺服控制技术相结合的避苗控制系统。采用垂直俯拍方式,提取了稻苗冠层边界的形心图像坐标位置,通过小孔成像模型转换,获得稻苗地面坐标位置及除草部件中心与苗行中心线的距离。建立了平行四杆纠偏机构的液压控制系统模型,获得纠偏调控量与液压推杆的映射关系。基于PID控制算法,建立了比例阀液压系统数学模型,应用Matlab/Simulink仿真表明:模型的稳态响应时间约为0.28 s,静差约为0.07 mm。进行了台架试验,结果表明:图像处理系统提取苗行中心线误差不超过3 cm;正交试验结果表明:避苗控制系统中伤苗率的影响因素主次顺序为:行进速度、移栽天数、稻苗间距,当行进速度为0.8 m/s、移栽天数为10 d、稻苗株距为12 cm时,伤苗率为2.48%。