文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › 穴盘苗自动取苗机构的自适应模糊PID定位控制

穴盘苗自动取苗机构的自适应模糊PID定位控制

第29卷第12期农业工程学报V ol.29 No.12

32 2013年6月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jun. 2013

穴盘苗自动取苗机构的自适应模糊PID定位控制

王侨,曹卫彬※,张振国,张鹏,王鹏

(石河子大学机械电气工程学院,石河子 832003)

摘要:针对目前穴盘苗移栽机控制系统定位精度不高、可靠性差、控制性能不稳定、智能化程度低等问题,该文对全自动大田移栽机中的顶苗杆式穴盘苗自动取苗机构的定位控制进行研究。经过理论计算和分析,提出采用自适应Fuzzy-PID控制算法来实现苗盘的步进输送定位控制。设计了自适应Fuzzy-PID控制器,进行了Matlab建模仿真分析以及系统调试试验。结果表明,自适应Fuzzy-PID控制下的响应时间为0.192 s,扰动超调量约为扰动信号幅值的0.88%,PID控制下的响应时间为0.359 s,扰动超调量约为扰动信号幅值的10%,且自适应Fuzzy-PID控制下的最大相对定位误差为0.27%,小于允许值1.25%。采用自适应Fuzzy-PID控制算法能够提高系统的定位精度以及改善系统的抗干扰性和作业稳定性,满足苗盘输送的定位精度要求。研究结果可为该取苗机构整个控制系统的研制提供参考和依据,也可为其他取苗移栽控制系统克服多重非线性因素影响适应于大田移栽作业环境提供一种新的解决途径。

关键词:农业机械,定位控制,自适应系统,自动取苗,步进定位

doi:10.3969/j.issn.1002-6819.2013.12.005

中图分类号:S223.9 文献标志码:A 文章编号:1002-6819(2013)-12-0032-08

王 侨,曹卫彬,张振国,等. 穴盘苗自动取苗机构的自适应模糊PID定位控制[J]. 农业工程学报,2013,29(12):32-39.

Wang Qiao, Cao Weibin, Zhang Zhenguo, et al. Location control of automatic pick-up plug seedlings mechanism based on adaptive fuzzy-PID[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013, 29(12): 32-39. (in Chinese with English abstract)

0 引 言

种植作业是农业生产中的一个重要环节,采用穴盘育苗移栽技术、研发基于穴盘苗的自动移栽机,对于减轻人工劳动强度、解放劳动生产力、提高移栽效率具有重要意义。发达国家的栽植技术和设备比较成熟,穴盘苗自动移栽机控制系统的自动化水平和智能化程度较高,移栽作业的定位精度高、可靠性强、稳定性好,被广泛应用于生产实践。国内,仅有少数的科研院校对穴盘苗移栽机进行了探索性研究,且主要集中在棚室移栽机械以及用于将穴苗植入花盆的自动移栽机械手的研究[1-5],还未涉及适合大田作业的穴盘苗全自动移栽机械,同时所研究的温室智能化机具还处于试验阶段,其控制系统总体上存在着定位精度不高、柔性和可靠性差、控制性能不稳定、智能化程度较低、作业效率不高等问题。

自动取苗机构控制性能的好坏直接影响取苗机构

收稿日期:2012-09-05 修订日期:2013-05-20

基金项目:科技支疆项目(2011AB025)

作者简介:王 侨(1986-),女,湖北天门人,研究方向为智能检测与自动控制技术。石河子 石河子大学机械电机工程学院,832003。Email:tianlan1222@https://www.wendangku.net/doc/d95238611.html,

※通信作者:曹卫彬(1959-),男,湖北省谷城县人,教授,博士生导师,主要从事精准农业及其智能装备方面的研究。石河子 石河子大学机械电气工程学院,832003。Email:cwb_mac@https://www.wendangku.net/doc/d95238611.html, 乃至整个移栽机械的效能和价值。本文针对一种顶苗杆式穴盘苗自动取苗机构[6]的定位控制进行了系统分析和研究,对比于移栽机控制系统中常见的简单的闭环定位控制,提出参数自整定的Fuzzy-PID控制算法,以提高系统的定位精度和改善系统的抗干扰性能。

1 穴盘苗自动取苗机构的结构与工作原理

1.1 取苗机构的结构

穴盘苗自动取苗机构的结构如图1所示。

1. 机架

2. 苗盘输送带

3. 输送带支架

4. 输送带支架调节杆

5. 投苗板

6. 推杆

7. 顶苗杆

8. 顶苗杆连接梁

9. 顶苗杆连接梁导轨1. Frame 2. Potted trays conveyor belt 3. Conveyor belt stent 4. Adjusting rod of conveyor belt stent 5. Guid plate for dropping seedlings 6. Push rod 7. Seedlings mandril 8. Joint beam of seedlings mandril 9. Slideway of joint beam

图1 穴盘苗自动取苗机构结构简图

Fig.1 Structure diagram of automatic pick-up plug seedlings

mechanism

该机构的主要结构、功能参数如表1所示。

第12期 王 侨等:穴盘苗自动取苗机构的自适应模糊PID 定位控制 33

表1 取苗机构结构、性能参数表

Table 1 Structure and performance parameters list of

automatic pick-up plug seedlings mechanism

指标 Indicator 参数 Parameter 移栽穴盘规格

Type of potted trays/holes 128(16行×8穴/行) 坐标形式 Coordinate 3个自由度

Three degrees of freedom 输送带类型 Type of conveyor

隔板式 Partition-type

输送带两隔板间距

Space between two partitions/mm

32 输送带隔板高度 Height of partition/mm

31 输送带长度

Length of conveyor/mm 900 输送带最大载荷

Maximum loading of conveyor/kg

7.5 输送带驱动方式 Drive mode of conveyor

步进电机驱动 Stepper motor drive

顶苗杆长度

Length of mandril/mm 180 顶苗杆运动行程

Motion travel of mandril/mm

120 顶苗杆截面直径

Section diameter of mandril/mm

5

推杆驱动方式 Drive mode of push rod 推杆电机驱动 Push rod motor drive

投苗板中投苗孔深度 Depth of notch in the plate/mm 800

控制方式 Method of control

电动式 Electric type

投送秧苗行数

Rows of dropping seedlings/rows

16

1.2 工作原理与要求

苗盘输送带、顶苗杆、投苗板是该取苗机构的

关键部件(如图2所示,相关参数见表1),完成苗盘的输送以及整排苗的顶出和投送工作。苗盘输送定位之后,会沿着苗盘输送带向下逐排间歇移动,顶苗杆每次从苗盘最下一排秧苗处的漏水小孔垂直顶出该排秧苗,秧苗被顶出之后直接落入投苗板,再经投苗板送入栽植机构,从而完成取苗工作。依次重复上述过程,直至移取完整盘秧苗。

该取苗机构采取从苗盘底部小孔顶出的方式实现同步取苗和喂苗的工作过程,较国内常见的机械手式穴盘苗取苗机构省去了占整个取苗机构工作周期2/3左右时间的取苗和喂苗往返行程。同时该取苗机构的取苗方式对系统定位控制的精度提出了更高的要求,其中实现苗盘输送的精确定位是保障整个系统精准作业并最终突显该机构作业高效性的关键因素,本文主要针对该取苗机构中苗盘输送定位的控制进行研究。

考虑到苗盘底部小孔的尺寸与顶苗杆配合的精度要求较高,参考《新机械设计手册》中关于优先、常用配合极限间隙的相关国家标准,最终确定苗盘输送定位所允许的最大位置误差s =±0.8 mm ,以保证顶苗杆准确插入漏水孔中将秧

苗顶出。

a. 隔板式输送带 a. Partition-type conveyor structure diagram

b. 穴盘秧苗顶出示意图 b. Schematic diagram of plug seedlings push-out

c. 穴盘秧苗投送示意图

c. Schematic diagram of dropping plug seedling 1. 顶苗杆 2. 穴盘底部漏水孔 3. 穴苗盘 4. 顶苗杆顶出方向 5. 穴苗盘 6. 投苗板 7. 投苗板中的投苗孔 8. 秧苗投入投苗孔

1. Seedlings mandril

2. Weep hole at the bottom of the potted tray

3. Potted tray

4. Direction of pushing seedlings out

5. Potted tray

6. Guid plate for dropping seedlings

7. Hole in the plate

8. Seedlings delivery

图2 关键部件结构及工作示意图

Fig.2 Structure and working schematic diagram of key components

2 苗盘输送的步进定位控制算法

在穴盘苗自动取苗机构中,常用步进电机驱动移行机构,并结合行程开关、限位开关或光电编码器等位置传感器构成闭环定位控制[3-4,7]。该取苗机构中苗盘的输送采用步进电机驱动,其中步进驱动系统的准确定位及其抗干扰性是需要考虑的重点问题。 2.1 步进定位控制精度的理论分析

苗盘输送步进定位控制系统主要由控制器、步进电机及其驱动器、减速器、苗盘输送机构以及位置传感器组成,简单闭环步进定位控制下控制系统

的基本结构框图如图3所示。

图3 控制系统框图 Fig.3 Control system diagram

取苗机构中苗盘输送带由86BYGH103型步进

电机(其参数如表2所示)驱动的输送滚轮带动,

农业工程学报 2013年

34

并通过位置传感器将苗盘位移信息反馈给控制器,位置传感器为LEC150型直线编码器(行程100 mm ,线性精度0.01%FS ,即0.01 mm ))。穴苗盘型号为128(16行×8穴/行)穴孔,取苗时,每移取完1排秧苗,步进电机就驱动输送带带动苗盘向下移动1个穴孔的距离L ,而在2个苗盘进行转换时,移动的距离为2L 。其中,输送带向下移动L 的距离,步进电机需要运转的步距角个数n 为

()210360πL n d n θ°

=?

(1) 式中,L 为苗盘单次移动的距离,32 mm ;d 2为滚

轮直径,

32 mm ;θ1为步进电机的标准步距角,1.8°;n 0为减速器的减速比10。故减速之后的单步角θ2=θ1/n 0=0.18°。将各值代入式(1),计算并取整得:n =637,其中取整误差为Δn =0.620,故步进电机运转的角度为θ=n ·θ1,经计算θ=1146.6°。

而步进电机的精度一般为步距角的3%~5%,故步进电机运转的最大角度误差为Δθ=(Δn +5%)θ1,则最大相对角度误差σ0为

0100%θ

σθ

Δ=

× (2) 式中,Δθ为进电机运转的最大角度误差,(°);θ为

步进电机运转的角度,(°)。经计算σ0=0.105%。而苗

盘输送定位控制所允许的最大相对位置误差σ1为

1||2100%s L

σ×= (3)

式中,s 为苗盘输送定位所允许的最大位置误差,±0.8 mm 。经计算σ1=1.25%。由于苗盘输送的距离与步进电机运转角度θ呈正比例关系,所以步进电机运转所允许的最大相对角度误差σ2为

21 1.25%σσ==。 由于σ0<σ2,故简单的带位置负反馈的步进定位控制系统的定位精度理论上能够满足苗盘输送的定位精度要求。但在实际运行过程中,由机械传动引起的非线性误差、传动部件刚性不足所引起的命令脉冲被吃掉而出现的爬行现象,同时考虑到大田作业环境的复杂多变性所导致的控制系统到驱动系统的信号传输受干扰,出现信号丢失、信号错误、转换误差等,以及步进电机本身各控制变量高

度非线性且相互耦合等多重非线性因素[8-9],

简单的闭环定位控制不足以有效应对系统中的这些不确定信息[10-13],所以需要在闭环控制系统中采用有效的控制算法来获得更加精确的位置控制和更加平稳的电机转速。

表2 步进电机参数表

Table 2 Stepping moter parameters list

型号

Type

转子齿数 Tooth number 步距角Step angle /(°)

额定电压 Rated votage /V 额定电流Rated current /A 电阻

Resistance

/?

电感

Phase

inductance

/mH

静转矩Holding iorque /(N·m) 转动惯量 Rotor inertia /(kg·cm -2) 电机重量

Motor

weight

/kg

粘滞阻尼系数

Viscous damping

coefficient

86BYGH103 40 1.8 1.5 5 0.3 2.5

3.45 0.85 1.9 0.08

2.2 步进系统的定位控制算法

对于环境多变、非线性动态系统经典控制理论方法(如固定参数的PID 控制)难以实现对步进电机的在线实时高精度控制,而采用固定参数的模糊控制算法同样不能保证系统动、静态特性在大范围

内获得最优[14-18],

本文采用参数自调整的Fuzzy-PID 控制算法来实现苗盘输送的步进定位控制。

常规的数字PID 控制算法为

0()()()()k

p i d j u k K e k K e j K e k ==++Δ∑ (4)

式中,u (k )为控制器的控制输出量;e (k )、0

()k

j e j =∑、

Δe (k )分别为被控对象在时刻k 的控制误差、误差及其变化率;K p 、K i 、K d 分别为控制器的比例、微分、积分参数。

自适应Fuzzy-PID 控制器由PID 控制器和模糊控制器组成,即在PID 算法的基础上,根据当前系统误差及其变化率,模糊化后利用模糊控制规则进

行推理,实现对PID 控制参数的在线自整定[19-20],进而提高控制系统的定位精度以及稳定性,苗盘输送自适应Fuzzy-PID 控制系统框图如图4所示。其中K p 、K i 、K d 的在线调整公式为

p p p K K K ′Δ=+,i i i K K K ′Δ=+,d d d K K K ′Δ=+

其中,K ′p 、K ′i 、K ′d 分别为PID 控制器中已整定好的参数基值;ΔK p 、ΔK i 、ΔK d 分别为参数K p 、K i 、K d 的在线修正值。

2.3 自适应Fuzzy-PID 控制器的实现 2.

3.1 模糊语言变量及其隶属度函数

将位置误差e (k )及其变化率Δe (k )作为模糊控制器的输入变量,其对应的语言变量分别为E 、EC ;将ΔK p 、ΔK i 、ΔK d 作为模糊控制器的输出变量,其对应的语言变量分别为KP 、KI 、KD 。语言变量值

均定为{负大,

负中,负小,零,正小,正中,正大}7个等级,记作{NB ,NM ,NS ,ZO ,PS ,PM ,PB}。其中,输入变量e (k )和Δe (k )以及输出变量ΔK p 、ΔK i 和ΔK d 基本论域依次分别为[-6900,6900]、[-3000,

第12期 王 侨等:穴盘苗自动取苗机构的自适应模糊PID 定位控制

35

3000]、[-20,20]、[-5,5]、[-0.7,0.7]。将输入语言变量E 和EC 对应到[-3,3]的论域,输出语言变量KP 、KI 、KD 对应到[-1,1]、[-1,1]的论域,则输入变量e (k )和Δe (k )的量化因子分别为K e =3/6900=1/2300,

K ec =3/3000=0.001,输出变量ΔK p 、ΔK i 以及ΔK d 的比例因子分别为K 1=20/1=20,K 2=5/1=5,K 3=0.7/1=0.7。各变量均采用三角形隶属函数,所对应的隶属度函数曲线如下图5所示。

注:c (k )、r (k )分别为位置信号采样值、给定值;u (k )为苗盘输送位移控制量;e (k )、Δe (k )为位置误差及其变化率,e (k )=r (k )-c (k ),Δe (k )=d e (k )/d t ;K e 、K ec 分别为模糊控制器中输入变量e (k )及Δe (k )的量化因子;E 、EC 分别为输入变量e (k )及Δe (k )的语言变量;ΔK p 、ΔK i 和ΔK d 分别为PID 控制参数K p 、K i 和K d 的在线修正值。下同

Note: c (k ) and r (k ) are the location signal sampling value and a given value, respectively; u (k ) is the control volume of potted trays’s conveying displacement; e (k ) and Δe (k ) are the displacement error and its rate of change, respectively; e (k ) are equal to r (k ) minus c (k ), and dividing d e (k ) by dt is Δe (k ); K e and K ec are quantitative factors of input variable e (k ) and Δe (k ) in the fuzzy controller, respectively; E and EC are language variables of input variable e (k ) and Δe (k ), respectively; ΔK p , ΔK i and ΔK d are the on-line corrected value of PID control parameter K p , K i and K d .The same bellow.

图4 苗盘输送自适应Fuzzy-PID 控制系统框图

Fig.4

Diagram of adaptive Fuzzy-PID control system of conveying potted trays

a . E 和EC a. E and EC

b . KP 、KI 以及KD b. KP ,KI and KD

注: NB 、NM 、NS 、ZO 、PS 、PM 、PB 分别为负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。下同。

Note: NB, NM, NS, ZO, PS, PM and PB represent Negative Big, Negative Media, Negative Small, Zero, Positive Small, Positive Media and Positive Big, respectively. The same bellow .

图5 隶属度函数曲线

Fig.5 Curves of membership functions

2.3.2 模糊控制规则的建立

根据PID 控制参数对系统输出的影响,并结合专家经验,采用“IF A and B THEN C and D and E ”规则,经过反复试验对比,得KP 、KI 、KD

在E 和EC 不同取值状态下的控制规则表[21-23],如表3所示。

表3 KP 、KI 及KD 模糊控制规则表 Table 3 Fuzzy control rules of KP , KI and KD

EC

KP/KI/KD

NB NM

NS

ZO

PS

PM

PB

NB NM PB/NB/PS PM/NM/NB PM/NM/NB PS/NS/NB ZO/ZO/NM ZO/ZO/NS NM NS PB/NB/PS PM/NM/NB PS/NS/NM PS/NS/NM ZO/ZO/NS NS/ZO/ZO NS ZO PM/NB/ZO PS/NS/NM PS/NS/NM ZO/ZO/NS NS/PS/NS NS/PS/ZO

ZO

PS

PM/NM/ZO PS/NS/NS ZO/ZO/NS NS/PS/NS NS/PM/NS NM/PM/ZO

PS PM PS/NM/ZO ZO/ZO/ZO NS/PS/ZO NS/PS/ZO NM/PM/ZO NM/PB/ZO PM PB PS/ZO/PM NS/PS/ZO NM/PS/ZO NM/PM/PS NM/PM/PM NB/PB/PB E

PB ZO/ZO/PM ZO/ZO/PS NS/PS/PS NM/PM/PS NM/PM/PS NB/PB/PM NB/PB/PB

注:KP 、KI 、KD 分别为模糊控制器的输出语言变量;E 、EC 分别为输入变量e (k )及Δe (k )的语言变量。

Note: KP , KI and KD are input language variables of the fuzzy controller; E and EC are language variables of input variable e (k ) and Δe (k ),respectively.

农业工程学报 2013年

36

2.3.3 模糊推理和模糊决策

根据上述模糊控制规则,由论域E 、EC 分别映射到KP 、KI 、KD 的模糊关系R KP 、R KI 、R KD 可归结为

7,7

7,7

1,1

1,1

[()]mn m n m n i i m n mn m n m n R R E EC i =========

=

××∪

(5)

式中,m 、n 分别为语言变量E 、EC 的模糊子集个

数,i 取KP 、KI 、KD ,则可分别得到R KP 、R KI 、R KD 模糊关系式。

根据上述的模糊关系,当给定某一固定时刻的输入模糊集合E 和EC ,经过Mamdani 法推理运算可获得对应于输出语言变量相应的模糊输出集合U 1、U 2、U 3为

123[][][]KP

KI KD

U E EC R U E EC R U E EC R =×=×=× (6) 式中,“D ”为合成推理符号。

选用重心平均法进行模糊判决,取不同的模糊输出集合U 1、U 2、U 3可分别得到模糊控制输出语言变量KP 、KI 、KD 的精确量,再由比例因子反推得到PID 控制参数的修正值ΔK p 、ΔK i 以及ΔK d 。

3 自适应Fuzzy-PID 控制系统仿真与调试

3.1 简单闭环步进定位控制系统的传递函数

由简单闭环步进定位控制系统的结构框图3可知,苗盘输送控制系统的总传递函数为

()()()()()

()1()()()()()()

c d s r t c d s r t f G s G s G s G s G s G s G s G s G s G s G s G s =

+ (7) 式中,G c (s )、G d (s )、G s (s )、G r (s )、G t (s )、G f (s )分别为控制量处理器、驱动器、步进电机、减速器、苗盘输送机构以及直线编码器的传递函数。

建立二相四绕组混合式步进电机的基本电路方程、转矩平衡方程、动力学方程等数学模型,得

到步进电机的传递函数为

220222210/2()

()()//2r s r L i Z J s G s s s Ds J L i Z J θθ==++ (8)

式中,θ2为电机实际转过的角度,(°);Zr 为转子齿数;i 为额定电流,A ;L 0为电感量,mH ;J 为转动惯量,kg·cm 2;D 为粘滞阻尼系数。将步进电机的相关参数(表2)代入上式得

258.82

()0.094158.82

s G s s s =++ (9)

采用桥式电路的步进电机驱动器,可以看成一个比例环节(加上一个滞后环节),其传递函数为G d (s )=10。减速器可看做一比例环节,其传递函数为G r (s )=1/n 0,则G r (s )=0.1。苗盘输送机构将经减速器减速后的齿轮回转角位移转化为苗盘输送带的直线位移,可看做一比例环节,记其比例值为m ,则m =(πd 2)/360,其传递函数为G t (s )=m =0.279。直线编码器可看做一个比例环节(加上一个滞后环节),其传递函数为G f (s )=100。控制量处理器将给定脉冲值与直线编码器反馈回来的位置脉冲量的差值转换为控制电机运动的实际脉冲数,可以看做一比例环节,其传递函数为G c (s )=1/(100m θ2),计算得G c (s )=0.199。

将上述各环节的传递函数代入式(7),则简单闭环步进定位控制系统的传递函数为

2 3.27

()0.0941385.82

G s s s =++ (10)

3.2 自适应Fuzzy-PID 步进控制系统仿真模型的建立

利用Matlab 软件对该自适应Fuzzy-PID 步进定位控制系统进行仿真分析[21-22,24]。将控制系统各环

节传递函数代入Matlab/Simulink 仿真平台,

并结合Matlab/Fuzzy 工具箱,构建如图6所示的仿真模型。

注:Signal Generator 为信号发生器;Derivative 为离散时间微分器;Ke 、Kec 分别为输入变量e (k )和Δe (k )的量化因子;Fuzzy Logic Controller1为模糊控制器;K1、K2、K3分别为输出控制量ΔK p 、ΔK i 、ΔK d 的比例因子;Constant1、constant2、constant3分别为PID 控制3个参数的基值K ′p 、K ′i 、K ′d ;Add 为加法器;Product 为乘法器;Integrator 为离散时间积分器;Gain 为增益模块;Transfer Fcn 为步进电机传递函数;Scope1为示波器;图中方框、椭圆、三角、不规则等符号为图中英文标记的对应的计算模块。

图6 自适应Fuzzy-PID 步进控制系统仿真模型

Fig.6 Simulation model of adapative Fuzzy-PID stepping moter control system

第12期 王 侨等:穴盘苗自动取苗机构的自适应模糊PID 定位控制

37

同时基于Simulink 仿真环境,利用Ziegler-Nichols 法进行PID 参数的整定[25-26],得到K ′p =25、K ′i =4.5、K ′d =0.6。 3.3 仿真分析

在系统仿真分析的过程中,首先进行给定信号加上扰动信号的响应测试,2个测试信号合成为如图7所示的信号,其中给定信号为单位阶跃信号,在t =0时加入系统,扰动信号为由信号源Signal Genetator 产生的幅值为A =0.5的random 信号,在t =0.7 s 时加入系统,在t =1.0 s 时撤除,得到的系统PID 控制以及自适应Fuzzy-PID 控制响应曲线如图8所示。由图8可知,自适应Fuzzy-PID 控制下的

系统单位阶跃响应时间为0.192 s ,

而PID 控制下的响应时间则为0.359 s ;在扰动信号干扰下,自适应Fuzzy-PID 控制下的扰动超调量占扰动信号幅值的0.88%,而PID 控制下为10%。对比分析可知,自适应Fuzzy-PID 控制系统阶跃响应时间约为参数固定PID 控制系统所用时间的53.5%,具有更快的响应速度。并且由自适应Fuzzy-PID 控制的步进定位系统对扰动有更好的抑制作用,在扰动信号干扰下,其系统响应的扰动超调量明显小于PID 控制下的相应值,系统的鲁棒性得到了提高,具有更好的抗干扰性和系统稳定性。

图7 输入测试信号 Fig.7 Input test

signal

图8 PID 以及自适应Fuzzy-PID 控制系统阶跃响应曲线

Fig. 8 Step response curve of PID and adaptive Fuzzy-PID

contro l System

3.3 系统调试结果

系统调试试验得到的苗盘输送定位曲线如图9所示。由图9可知,当苗盘向下移动距离L 时,其定位精度达到±0.08 mm ,相对位置误差为0.25%,小于σ1=1.25%,当苗盘进行转换向下移动距离2L 时,其定位精度达到±0.17 mm ,相对位置误差为 0.27%,小于σ1=1.25%。调试结果表明,自适应Fuzzy-PID 控制系统能够满足苗盘输送的定位精度要求。

图9 自适应Fuzzy-PID 控制定位曲线 Fig.9 Adaptive Fuzzy-PID control location curve

4 结 论

本文针对顶苗杆式穴盘苗自动取苗机构的定位控制进行了系统的分析和研究,得到以下结论:

1)实现苗盘输送的精确定位是保障整个系统精准作业并最终突显该机构作业高效性的关键因素,考虑到苗盘输送的定位精度要求较高以及田间露地环境复杂多变、干扰因素多且不确定,提出采用自适应Fuzzy-PID 控制算法来实现苗盘输送中的步进定位控制。

2)设计了自适应Fuzzy-PID 控制器,仿真分析表明:自适应Fuzzy-PID 控制达到稳定控制所用时间为0.192 s ,而PID 控制所用时间为0.359 s ;在扰动信号的干扰下,自适应Fuzzy-PID 控制的扰动超调量占扰动信号幅值的0.88%,而PID 控制则为10%,自适应Fuzzy-PID 控制系统比PID 控制系统具有更快的响应速度和更好的抗干扰性;系统调试试验表明,自适应Fuzzy-PID 控制下苗盘输送的最大相对定位误差为0.27%,小于苗盘输送定位所允许的最大相对误差1.25%,能够满足苗盘输送的定位精度要求。

[参 考 文 献]

[1] 徐丽明,张铁中,史志清. 玉米自动移栽机取苗机构

的设计[J]. 中国农业大学学报,2000,5(4):58-60. Xu Liming, Zhang Tiezhong, Shi Zhiqing. Design on the picking seedling machinery in the maize auto-transplanter[J]. Journal of China Agricutural University, 2000, 5(4): 58-60. (in Chinese with English abstract)

农业工程学报 2013年38

[2]吕石英,李新涛,陈昱全,等. 可调整式花卉穴盘苗假植

机构之研究[J]. 农业机械学报,2003,12(1):11-24.

Lü Shiying, Li Xintao, Chen Yuquan, et al. Development

of adjustable transplanting mechanism for plug seedlings[J]. Transactions of the Chinese Society for

Agricultural Machinery, 2003, 12(1): 11-24. (in Chinese with English abstract)

[3]昝威. 温室自动化穴苗移植机的设计与研究[D]. 北

京:北京工业大学,2009.

Zen Wei. Design and Research of Greenhouse Automatic

Plug Seedlings Transplanter[D]. Beijing: Beijing Industry

University, 2009. (in Chinese with English abstract)

[4]胡敏娟. 穴盘苗自动移栽关键技术的研究[D]. 南京:

南京农业大学,2011.

Hu Minjuan. Research on the Key Technology for

Automatic Plug Seedling Transplanting[D]. Nanjing:

Nanjing Agricultural University, 2011. (in Chinese with

English abstract)

[5]范云翔,杨子万,Adekola K A. 温室全自动移栽机的

研究开发[J]. 农业工程学报,1996,12(2):111-115.

Fan Yunxiang, Yang ziwan, Adekola K A, et al.

Development of automatic transplanter in greenhouse[J].

Transactions of the Chinese Society of Agricultural

Engineering (Transactions of the CSAE), 1996, 12(2):

111-115. (in Chinese with English abstract)

[6]曹卫彬,李树峰,王磊,等. 自动取苗投苗装置[P]. 中

国:CN102754548A,2012-10-31.

[7]夏茄程. 基于步进电机模糊控制的磁瓦粘接机构研

究[D]. 重庆:西南大学,2010.

Xia Qiecheng. Research on Magnetic Steel Tile Adhesive

Institutions on the Stepping Motor Fuzzy Control[D].

Chongqing:Southwest University, 2010. (in Chinese with

English)

[8]Du Y H, Nair S S. Low velocity friction compensation[J].

IEEE Control System, 1998, 18(2): 61-69.

[9]Lesek K. Influence of feed motion feature on small holes

drilling process[J]. Journal of Materials Processing

Technology, 2001, 109(3): 236-241.

[10]史敬灼. 步进电机伺服控制技术[M]. 北京:科学出版

社,2006:2-10.

[11]Wale J D, Pollock C. Hybrid stepping motors and

drives[J]. Engineering Journal, 2001, 15(1): 5-12. [12]章烈剽. 基于单片机的高精度步进电机控制研究[D].

武汉:武汉理工大学,2007.

Zhang Liepiao. Study on Controlling Stepper Moter with

High Accuracy that Based on MCU[D]. Wuhan: Wuhan

University of Technology, 2007. (in Chinese with

English abstract)

[13]刘宝廷.步进电机及其驱动控制系统[M]. 黑龙江:哈尔

滨工业大学出版社,1997:2.

[14]Zhao Z Y, Tomizuka M, Isaka S. Fuzzy gain scheduling

of PID controllers[J]. IEEE trans. On Systems Man and

Cybernetics, 1993, 5(23): 1392-1398. [15]He S Z, Tan S, Wang P Z. Fuzzy self-turning of PID

controllers[J]. Fuzzy Sets and Syst, 1993, 56(1): 37-46. [16]肖云茂. 基于模糊PID的步进电机控制技术研究[D].

杭州:浙江工业大学,2008.

Xiao Yunmao. Research on the Stepping Motor Control

Technology Based on the Fuzzy PID[D]. Hangzhou:

Zhejiang University of Technology, 2008. (in Chinese

with English abstract)

[17]Astrom K J, Hagglund T. PID Controllers: Theory,

Design and Tunning[M]. New York: Instrument Society

of American, 1995.

[18]付立思,孙晓杰,吴秀华,等. 模糊自适应PID 控制

器在太阳能干燥温度控制中的应用[J]. 农业工程学

报,2006,22(7):217-219.

Fu Lisi, Sun Xiaojie, Wu Xiuhua, et al. Application of

fuzzy adaptive PID controller in solar drying temperature

control[J]. Transactions of the Chinese Society of

Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE),

2006, 22(7): 217-219. (in Chinese with English

abstract)

[19]Rubaai A, Castro-Sitiriche M J, Ofoli A R. Design and

implementation of parallel fuzzy PID controller for

high-performance brushless motor drives an intetrated

invironment for rapid control prototyping[J]. IEEE Trans

Industry Application, 2008, 44(4): 1090-1098.

[20]Liu D X. PID control and program realizingmethod[J].

Chinese Journal of Neijiang Teacher’s College, 2005,

20(6): 12-14.

[21]孙玉波,高秀华,周富家,等. 大型载重车辆电液多

轴转向执行机构的模糊PID控制[J]. 农业工程学报,

2007,23(5):100-104.

Sun Yubo, Gao Xiuhua, ZhouFujia, et al. Fuzzy-PID

control of the executive mechanism of electro-hydraulic

multi-axle steering system for large heavy truck[J].

Transactions of the Chinese Society of Agricultural

Engineering (Transactions of the CSAE), 2007, 23(5):

100-104. (in Chinese with English abstract)

[22]宋乐鹏,董志明,向李娟,等. 变量喷雾流量阀的变

论域自适应模糊PID 控制[J]. 农业工程学报,2010,

26(11):114-118.

Song Lepeng, Dong Zhiming, Xiang Lijuan, et al.

Variable universe adaptive fuzzy PID control of spray

flow valve[J]. Transactions of the Chinese Society of

Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE),

2010, 26(11): 114-118. (in Chinese with English

abstract)

[23]宋淑然,阮耀灿,洪添胜,等. 果园管道喷雾系统药

液压力的自整定模糊PID控制[J]. 农业工程学报,

2011,27(6):157-161.

Song Shuran, Ruan Yaocan, Hong Tiansheng, et al.

Self-adjustable fuzzy PID control for solution pressure of

pipeline spray system in orchard[J]. Transactions of the

Chinese Society of Agricultural Engineering

第12期王侨等:穴盘苗自动取苗机构的自适应模糊PID定位控制39

(Transactions of the CSAE), 2011, 27(6): 157-161. (in Chinese with English abstract)

[24]仇成群,刘成林,沈法华,等. 基于Matlab 和模糊PID

的汽车巡航控制系统设计[J].农业工程学报,2012,

28(6):197-202.

Qiu Chengqun, Liu Chenglin, Shen Fahua, et al. Design of automobile cruise control system based on Matlab and fuzzy PID[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2012, 28(6): 197-

202. (in Chinese with English abstract) [25]何芝强. PID控制器参数整定方法及其应用研究[D].

杭州:浙江大学,2005.

He Zhiqiang. Parameters Tuning Methods and Its Application

Research of PID Controller[D]. Hangzhou: Zhejiang Universuty, 2005. (in Chinese with English abstract)

[26]王素青,姜维福. 基于MATLAB/Simulink的PID参数

整定[J]. 工程控制与应用,2009,28(3):24-26.

Wang Suqing, Jiang Weifu. PID tuning based on MATLAB/Simulink[J]. Industry Control and Applications,

2009, 28(3): 24-26. (in Chinese with English abstract)

Location control of automatic pick-up plug seedlings mechanism

based on adaptive fuzzy-PID

Wang Qiao, Cao Weibin※, Zhang Zhenguo, Zhang Peng, Wang Peng

(College of Mechanical and Electrical Engineering, Shihezi University, Shihezi 832003, China)

Abstract: As one of the key components of a fully-automatic field transplanter, an automatic pick-up plug seedlings mechanism has important significance in reducing labor intensity, liberating labor forces, and improving efficiency of transplanting. For a new kind of push-out type automatic pick-up plug seedlings mechanism, this paper systematically studied the method of its location control, which was aimed at enhancing its location accuracy, ensuring its operation efficiency and improving its anti-interference. Through the analysis of mechanical structure characteristics of this new mechanism, it could be concluded that the location control for conveying potted trays is a key factor in ensuring accurate operation of the entire mechanism and finally highlighting its high efficiency. That is, if the accurate location of conveying potted trays is realized when other parts of this mechanism operate with the conventional time, compared with domestic common pick-up plug seedlings manipulators, the operation efficiency of this mechanism will be greatly increased. The location accuracy requirement in conveying potted trays was obtained based on the analysis and calculation in details. At the same time, the control accuracy of the potted trays conveying system under the simple closed loop stepping location control was identified theoretically. This paper then analyzed the limitations of the stepping location control system under a simple closed loop control, fixed parameter PID control or fuzzy control, and the adaptive Fuzzy-PID control algorithm was proposed to be used to achieve the location control. In this paper, the adaptive Fuzzy-PID controller was designed, and the transfer function of the closed loop stepping location control system was constructed, and finally the modeling and simulation analysis in the Matlab were carried on, as well as the system debugging experiment. The simulation analysis showed that the response time of the adaptive Fuzzy-PID control was 0.192s, and that of PID control was 0.359s. In the interference of a disturbance signal, the disturbance overshoot of the adaptive Fuzzy-PID control as a percentage of disturbance signal amplitude was 0.88%, and that of PID control was 10%, so the former was far less than the later. The comparative analysis from above showed that the adaptive Fuzzy-PID control system had a faster response and better anti-interference, so it will have a distinct advantage in working in a complex field operation environment. The system debugging experiment then showed that the maximum relative location error of conveying potted trays under the adaptive Fuzzy-PID control was 0.27%, which was lower than the maximum relative error allowed in conveying potted trays. That is to say, the adaptive Fuzzy-PID controller can satisfy the location accuracy requirement of conveying potted trays. In sum, using an adaptive Fuzzy-PID control algorithm to fulfill the stepping location control of conveying potted trays can enhance the location accuracy, and improve the anti-interference and the system stability, which ensures the efficient operation of this automatic seedling pick-up mechanism and makes it suitable to the complex field transplanting operation environment. This paper provides not only reference and basis for the whole control system’s development of this automatic seedling pick-up mechanism but also a new solution for the control system of other seedling pick-up mechanisms or transplanters to adapt the field transplanting operation environment with multiple nonlinear influence factors.

Key words: agricultural machinery, position control, adaptive systems, automatic pick-up seedlings, stepping location

相关文档