高地隙农田信息采集机器人设计与试验

为适应水田行走和不同垄宽等复杂的农艺条件,设计了一种轮距宽度可调的高地隙四驱农田信息采集机器人。利用SolidWorks对整体结构进行设计分析和零部件选型,设计了基于GNSS和INS的组合导航与路径跟踪控制系统,并对机器人进行了水田行走性能测试和信息采集试验。结果表明,机器人四轮驱动方式具备较好的速度一致性,地隙与轮距调节机构调节到位误差率为1.33%和0.73%;直线路径跟踪的平均横向误差为6.8 cm,直角转弯的平均收敛时间为25.6 s;机器人最大行驶速度为1 m/s,单点信息采集平均耗时为24.5 s,传感器采集的各类数据均满足使用要求,该信息采集机器人可实现复杂条件下的农田信息采集工作。

HMCVT泵控马达系统模糊PID控制研究

【目的】为减少由于HMCVT泵控马达系统响应迟滞以及遭受负载扰动时波动剧烈,使得拖拉机不能稳定在目标车速上的问题。【方法】以HMCVT泵控马达系统为研究对象,建立了泵控马达系统的数学模型,运用模糊PID算法对马达转速进行控制。针对标准鲸鱼算法易陷入局部收敛的问题,引入非线性变化、动态惯性权重以及遗传变异思想进行改进,并运用于PID参数的整定。【结果】以建立的传递函数为测试对象,改进后的WOA算法只需要迭代9次便能寻得最优解,相较于改进前减少了7次迭代,ITAE值降低了16.83%。相较于标准鲸鱼算法整定的模糊PID控制器,改进后的鲸鱼算法整定的模糊PID控制器在阶跃响应下系统最大超调量降低83.3%,调整时间减少0.759 s;正弦响应下最大误差减少16.41 r/min,降低了55.44%;斜坡响应下最大误差减少31.39 r/min,降低了44.58%;负载突变时最大速度减少2.2 r/min,降低了2.01%。采用试验设计的模糊PID控制器能有效实现HMCVT液压马达的变速跟踪控制,提出的改进鲸鱼算法能提高响应精度,降低误差。【结论】研究结果为装备HMCVT的拖拉机的最优经济性控制与最优动力性控制提供理论参考。

基于整机经济性的拖拉机HMCVT目标速比优化及控制仿真

[目的]本研究旨在提高装备液压机械无级变速箱(HMCVT)的拖拉机的经济性,使拖拉机在任意工况下都能工作在整机经济性最佳的工作点上。[方法]对变速箱传动效率进行分析,设计中心复合试验对泵控马达系统进行效率试验,通过响应面法建立了泵控马达系统效率的回归方程,运用液压功率分流比法建立变速箱整体传动效率模型。提出以发动机燃油消耗率与变速箱传动效率之比作为目标函数,运用粒子群算法优化任意负载任意车速下的最优经济性速比。最后设计模糊PID控制器,实现对经济性速比的控制。[结果]建立了整机经济性最佳的目标速比三维图,仿真结果表明在作业工况改变时,模糊PID控制器能实现对目标速比的跟踪,与常规发动机经济性最优的控制策略相比,在3种工况下整机燃油消耗率分别降低了5.73%、9.36%和3.97%。[结论]本文提出的拖拉机整机经济性最优的速比控制策略能有效提高拖拉机田间作业的经济性,研究结果为实现装备HMCVT的拖拉机的智能化控制提供理论参考。

基于BDS和角度检测的不规整田块旋耕作业质量监测与试验

为精准监测不平整田块的旋耕耕深并准确测量不规整田块的作业面积,进而分析旋耕作业质量。在对拖拉机旋耕机组进行运动分析和仿真的基础上,通过线性回归建立基于拖拉机提升臂角度和车身倾角的综合耕深监测模型。基于BDS(BeiDou Navigation Satellite System,北斗卫星导航系统)采集旋耕机组的作业轨迹,将耕深数据和缓冲区算法结合,筛选有效作业轨迹并建立多段缓冲区,通过Vatti算法裁剪合并分段缓冲区,并使用多边形面积公式计算旋耕有效作业面积,进一步分析计算重耕率、漏耕率。为了验证该旋耕作业面积测算方案的精度,通过LabVIEW整合处理BDS和多种传感器的数据,搭建旋耕作业质量监测系统,并进行田间试验。田间试验结果表明:耕深测量系统的最大误差为6.6mm,在最佳耕深区间的平均误差为3.6mm,满足耕深监测需求。对于不规整田块,有效作业面积测量算法的面积相对误差均值为0.27%,优于基于全程作业轨迹和幅宽的传统面积测量算法的相对误差均值7.5%,且不受田块形状和旋耕路线的影响,可对旋耕有效作业面积进行精确计算。经田间试验验证,拖拉机旋耕作业质量监测系统能有效适应不规整田块,精准监测耕深和测算作业面积,分析作业质量,减轻人力负担,研究结果为进一步搭建智能拖拉机作业管理平台提供理论依据和数据参考。