果園升降平臺自動調(diào)平控制系統(tǒng)設(shè)計與試驗

樊桂菊，王永振，張曉輝※，趙金英，宋月鵬

（1. 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機械與電子工程學(xué)院，泰安 271018； 2. 山東省園藝機械與裝備重點實驗室，泰安 271018；3. 中國農(nóng)業(yè)機械化科學(xué)研究院，北京 100083）

果園升降平臺自動調(diào)平控制系統(tǒng)設(shè)計與試驗

樊桂菊1,2，王永振1，張曉輝1,2※，趙金英3，宋月鵬1,2

（1. 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機械與電子工程學(xué)院，泰安 271018； 2. 山東省園藝機械與裝備重點實驗室，泰安 271018；3. 中國農(nóng)業(yè)機械化科學(xué)研究院，北京 100083）

為提高果園升降平臺調(diào)平精度和穩(wěn)定性，設(shè)計了一種自動調(diào)平控制系統(tǒng)。通過調(diào)平機構(gòu)動力學(xué)分析，建立了調(diào)平控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型；利用融合卡爾曼濾波的模糊PID控制電磁閥驅(qū)動油缸伸縮調(diào)整工作臺姿態(tài)，實現(xiàn)其自動調(diào)平。對控制系統(tǒng)進行仿真，結(jié)果表明：模糊PID控制較PID控制性能好，峰值時間縮短47.82%，調(diào)節(jié)時間縮短48.10%，最大超調(diào)量減小52.78%，經(jīng)卡爾曼濾波后控制誤差降低44.57%；對系統(tǒng)響應(yīng)時間和調(diào)平效果進行測試，結(jié)果表明：自動調(diào)平控制系統(tǒng)響應(yīng)時間為0.078 s；在平臺不升降和升降2種工況下，最大坡度滿載下自動調(diào)平最大誤差分別為1.08°和1.74°，調(diào)平精度相對原果園升降平臺調(diào)平系統(tǒng)分別提高了1.69°和1.91°，較好的實現(xiàn)了工作臺自動調(diào)平控制。該研究為農(nóng)業(yè)機具調(diào)平控制提供參考。

算法；控制；設(shè)計；升降平臺；自動調(diào)平

0 引 言

中國果園大多分布于丘陵山地，因地形限制，果園機械化程度較低。尤其修剪果枝、疏花落果、采摘果實等作業(yè)主要靠人工登梯、爬樹等完成，安全隱患大，作業(yè)效率低[1-3]。因此設(shè)計一種實現(xiàn)自動調(diào)平的果園升降平臺對于提高果園機械化水平和作業(yè)效率具有重要意義。

最早生產(chǎn)果園升降平臺的國家主要有美國、澳大利亞和日本，美國、澳大利亞的升降平臺主要適用于大型果園；日本丘陵山地較多，生產(chǎn)的果園升降平臺小巧、靈活，并具備自動調(diào)平功能。國內(nèi)對果園升降平臺的研究相對較晚，盡管取得了一些有價值的成果，但在自動調(diào)平控制方面的研究還比較少。劉大為等[4-5]研制了小型果園作業(yè)平臺，通過液壓缸實現(xiàn)工作臺升降和調(diào)平，但需要人工判斷方位和角度調(diào)整；孫江宏等[6]研制了一種新型調(diào)平自動調(diào)平作業(yè)平臺，采用角度誤差控制調(diào)平法，系統(tǒng)響應(yīng)時間快，但不適宜于果園機械；買合木江·巴吐爾等[7]研制了多功能自走式果園作業(yè)平臺，采用自身質(zhì)量實現(xiàn)平臺調(diào)平；山東農(nóng)業(yè)大學(xué)研制的果園升降平臺[8]利用靜液壓三角形結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了工作臺調(diào)平，但調(diào)平精度和調(diào)平效率有待提高。

國內(nèi)外學(xué)者對工程上高空升降平臺的調(diào)平系統(tǒng)做的研究較多[9-10]，一部分學(xué)者在農(nóng)機具[11-13]和微型山地拖拉機[14-15]調(diào)平控制方面作了初步探討，為果園升降平臺自動調(diào)平控制系統(tǒng)設(shè)計與改進提供了重要依據(jù)。本文在前期研究基礎(chǔ)上設(shè)計了一種適用于果園升降平臺的自動調(diào)平控制系統(tǒng)，建立了調(diào)平系統(tǒng)的控制數(shù)學(xué)模型，通過融合卡爾曼濾波的模糊PID控制電磁閥驅(qū)動調(diào)平油缸伸縮調(diào)整工作臺和橫梁的相對角度，保持工作臺在預(yù)期狀態(tài)作業(yè)，以期實現(xiàn)工作臺快速精準(zhǔn)調(diào)平。

1 自動調(diào)平控制原理

果園升降平臺整體結(jié)構(gòu)如圖1所示，包括動力裝置、行走機構(gòu)、升降機構(gòu)、液壓系統(tǒng)、調(diào)平機構(gòu)、工作臺和自動調(diào)平控制系統(tǒng)等。其中調(diào)平控制系統(tǒng)主要包括傾角傳感器、卡爾曼-模糊PID控制器、調(diào)平液壓油缸、橫梁、工作臺和調(diào)平液壓系統(tǒng)，如圖2所示。其調(diào)平工作原理為：當(dāng)拖拉機帶動升降平臺在果園行駛或進行升降作業(yè)時，工作臺與水平面的夾角將發(fā)生變化，安裝在工作臺的傾角傳感器實時測量工作臺傾斜角度，自動調(diào)平控制系統(tǒng)根據(jù)采集的角度信號做出決策，通過模糊PID控制電磁閥驅(qū)動調(diào)平油缸伸縮調(diào)整工作臺與橫梁的相對角度，結(jié)合卡爾曼算法對控制信號進行濾波處理，削弱地形隨機干擾和測量噪聲的影響，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性能，從而使工作臺保持預(yù)期角度作業(yè)，實現(xiàn)工作臺自動調(diào)平。

圖1 果園升降平臺結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic diagram for structure of orchards lifting platform

圖2 自動調(diào)平控制結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2 Schematic diagram of automatic leveling control system

2 調(diào)平控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

2.1 調(diào)平機構(gòu)動態(tài)微分方程

忽略鉸鏈間隙和摩擦力以及機組前進的影響，升降平臺調(diào)平機構(gòu)為剛性系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)簡化模型和受力如圖3所示。

圖3 調(diào)平機構(gòu)簡化模型Fig.3 Simplified model of leveling mechanism

1）當(dāng)平臺不升降時，工作臺作定軸轉(zhuǎn)動，根據(jù)牛頓定律得

式中l(wèi)4為調(diào)平油缸長度，m；1OJ為工作臺和負(fù)載對O1軸的轉(zhuǎn)動慣量，kg·m2；m為工作臺和負(fù)載質(zhì)量，kg；g為重力加速度，m/s2。

2）當(dāng)平臺升降時，工作臺作平面運動，忽略橫梁質(zhì)量，其運動微分方程為

式中JO2為工作臺和負(fù)載對O2軸的轉(zhuǎn)動慣量，kg·m2；xO2、yO2分別為工作臺質(zhì)心坐標(biāo)；ΣMo(F)為外力對O點的力矩；由圖3可知：

對2Ox、2Oy分別求二階導(dǎo)數(shù)用矩陣表示

假設(shè)橫梁勻角速度轉(zhuǎn)動，將式（4）代入式（2），利用泰勒級數(shù)展開并忽略一階高次項得工作臺微分方程

2.2 液壓系統(tǒng)微分方程

1）電磁閥流量方程fQ為

式中Kq為流量增益系數(shù)；XV為閥芯位移，m；Kc為流量壓力系數(shù)；Pf為液壓缸油壓差，Pa。

2）調(diào)平油缸流量方程gQ為

式中Ap為活塞有效面積，m2；S為活塞位移，m；β為油液有效彈性模量，Pa；V為進回油側(cè)總?cè)莘e，m3；Cl為總泄漏系數(shù)。

3）調(diào)平油缸驅(qū)動力F為

式中Bc為液壓油黏性阻尼系數(shù)，N/m2；kl為負(fù)載彈簧剛度，N/m。

由式（6）、（7）、（8）得

式中Kce為總壓力流量系數(shù)。

2.3 調(diào)平控制系統(tǒng)狀態(tài)空間模型

根據(jù)調(diào)平機構(gòu)動態(tài)方程和調(diào)平液壓系統(tǒng)微分方程，以工作臺傾角（x1）、傾角變化率（x2）、調(diào)平油缸位移（x3）和位移變化率（x4）作為系統(tǒng)狀態(tài)向量，電磁閥閥芯位移為輸入，工作臺傾角為系統(tǒng)輸出，令X=[x1x2x3x4]T， U=XV，由式（1）、（5）、（8）、（9）得調(diào)平控制系統(tǒng)狀態(tài)空間模型為

其中C、D為系數(shù)矩陣，分別為

N為輸出矩陣，N=[1 0 0 0]T。

3 卡爾曼濾波的模糊PID控制

在作業(yè)環(huán)境存在干擾下，工作臺容易出現(xiàn)抖動過大、調(diào)平時間長、超調(diào)量較大等不穩(wěn)定問題，將模糊控制與PID控制結(jié)合既消除模糊控制下的殘差問題，又解決PID控制難以解決的復(fù)雜工況問題，但系統(tǒng)在一定范圍內(nèi)處于波動狀態(tài)，而卡爾曼濾波器在抑制干擾和消弱噪聲方面具有明顯的效果，因此，本文設(shè)計了融合卡爾曼濾波的模糊PID控制系統(tǒng)[16-18]，結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 卡爾曼-模糊PID控制器結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structure diagram of Kalman fuzzy PID controller

3.1 模糊PID控制

3.1.1 控制算法

傳統(tǒng)PID離散化控制算法[19]

模糊PID控制[20-24]就是在PID算法基礎(chǔ)上，對工作臺傾角誤差及其變化率進行模糊化處理后，通過模糊控制器輸出PID參數(shù)在線調(diào)整量ΔKp、ΔKi和ΔKd，與PID參數(shù)初始值相加，實現(xiàn)PID參數(shù)在線自整定，即

式中Kp0、Ki0和Kd0分別為PID參數(shù)初始值。

3.1.2 模糊PID控制的實現(xiàn)

以工作臺傾角誤差e(k)和傾角誤差變化率ec(k)為控制輸入量，對應(yīng)語言變量為E、EC，基本論域分別為[?20，20]和[?3，3]；PID參數(shù)調(diào)整量ΔKp(k)、ΔKi(k)和ΔKd(k)為控制輸出量，其語言變量分別為KP、KI、KD，基本論域分別為[?0.6，0.6]、[?0.43，0.43]、[?0.07，0.07]。設(shè)定輸入輸出對應(yīng)論域皆為[?6，6]，模糊子集為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，各元素分別表示為負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大，則e(k)和ec(k)的量化因子分別為Ke=6/20=0.3、Kec=6/3=2；ΔKp(k)、ΔKi(k)和ΔKd(k)的比例因子分別為KΔKp=6/0.6=10，KΔKi=6/0.43=13.95和KΔKd=6/0.07=85.71。各變量隸屬度函數(shù)均采用靈敏度較高的三角形函數(shù)，其曲線如圖5所示。

圖5 隸屬度函數(shù)曲線Fig.5 Curve of subordinating degree function

根據(jù)PID比例、積分和微分參數(shù)對ΔKp(k)、ΔKi(k)和ΔKd(k)影響，并結(jié)合工程實際經(jīng)驗制定KP、KI、KD的模糊規(guī)則表，以KP為例，如表1所示。

表1 KP模糊控制規(guī)則表Table 1 Fuzzy control rule list of KP

再根據(jù)模糊規(guī)則表，建立輸出與輸入論域的模糊關(guān)系

將上述模糊關(guān)系運用Mamdani 推理得相應(yīng)的控制輸出量模糊集合

采用重心法對輸出的模糊集合進行解模糊化，分別得到KP、KI、KD的精確量，再根據(jù)比例因子得到PID參數(shù)在線調(diào)整量ΔKp、ΔKi和ΔKd，通過式（11）實現(xiàn)控制參數(shù)在線整定，從而控制系統(tǒng)運行。

3.2 卡爾曼濾波

設(shè)T為采樣周期，將控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型離散化后由式（10）得到狀態(tài)方程和觀測方程如下

式中Xk為k時刻狀態(tài)向量；Xk-1為（k?1）時刻狀態(tài)向量；Uk-1為（k?1）時刻電磁閥閥芯位移量；Wk-1為（k?1）時刻干擾噪聲；Yk為k時刻觀測量，即傾角傳感器測量值；Zk為k時刻測量噪聲。

根據(jù)卡爾曼濾波線性遞推[25-27]得到系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測方程

式中X?k為k時刻先驗狀態(tài)預(yù)測值；X?k?1為（k?1）時刻狀態(tài)最優(yōu)值。對應(yīng)于X?k的協(xié)方差矩陣Pk?為

式中Pk-1為（k?1）時刻X?k?1對應(yīng)的協(xié)方差矩陣；G(T)T為G(T)的轉(zhuǎn)置矩陣；Q為干擾噪聲協(xié)方差矩陣。

卡爾曼增益方程為

式中NT為N的轉(zhuǎn)置矩陣；R為測量噪聲協(xié)方差矩陣。k時刻卡爾曼濾波估計最優(yōu)值X?k為

（k+1）時刻?kX的更新協(xié)方差矩陣kP為

4 仿真分析

利用Matlab7.0/Simulink6.0建立升降平臺調(diào)平控制系統(tǒng)模型，假設(shè)升降平臺在水平良好路面上，橫梁以5 rad/s勻角速度轉(zhuǎn)動，對系統(tǒng)進行仿真，所需的部分參數(shù)如表2所示。4

表2 仿真模型參數(shù)Table 2 Parameters of simulation model

.1 PID和模糊PID控制

給定階躍信號的幅值為工作臺傾角1°，則在傳統(tǒng)PID控制和模糊PID控制下，系統(tǒng)階躍輸入時域響應(yīng)曲線如圖6所示，控制性能指標(biāo)對比如表3所示。其中，超調(diào)量Mp通過式（21）計算。

式中c(tp)為響應(yīng)的第一峰值；)(∞c為響應(yīng)穩(wěn)態(tài)值。

圖6 PID和模糊PID控制單位階躍響應(yīng)曲線Fig.6 Unit step response curve of PID and Fuzzy PID control system

表3 控制性能指標(biāo)對比Table 3 Comparison on control performance index

由表3可以計算出，模糊PID控制與PID相比，系統(tǒng)的上升時間縮短43.75%，峰值時間縮短47.82%，調(diào)節(jié)時間縮短48.10%，最大超調(diào)量減小52.78%，表明模糊PID控制總體快速性和平穩(wěn)性較好。

4.2 卡爾曼濾波的模糊PID控制

在建立的卡爾曼濾波器狀態(tài)方程中加入均方差為0.1的系統(tǒng)干擾與測量白噪聲信號，輸入階躍信號幅值為1，干擾噪聲協(xié)方差矩陣Q=0.5I，測量噪聲協(xié)方差矩陣R=2I，仿真時間間隔為2.5 s，系統(tǒng)階躍響應(yīng)和誤差響應(yīng)曲線分別如圖7和圖8所示。

圖7 模糊PID和卡爾曼-模糊PID控制單位階躍響應(yīng)曲線Fig.7 Unit step response curve of fuzzy PID and Kalman-fuzzy PID control system

控制系統(tǒng)的誤差[28-29]指系統(tǒng)期望輸出值與實際輸出值之差，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為e(t)

式中r(t)為期望輸出值，c(t)為實際輸出值。

通常采用穩(wěn)態(tài)誤差來評價系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，穩(wěn)態(tài)誤差ess的數(shù)學(xué)描述如式（23）所示。工程中一般認(rèn)為調(diào)節(jié)時間ts的誤差為穩(wěn)態(tài)誤差。

圖8 模糊PID和卡爾曼-模糊PID控制誤差響應(yīng)曲線Fig.8 Error response curve of fuzzy PID and Kalman-fuzzy PID control system

由圖7和圖8分析可知，卡爾曼濾波之前，控制系統(tǒng)響應(yīng)較慢，峰值時間為0.71 s，t=2.5 s時，穩(wěn)態(tài)誤差為?0.092°；經(jīng)卡爾曼濾波后，峰值時間為0.40 s，t=2.5 s時，穩(wěn)態(tài)誤差為?0.051°，降低了44.57%，表明卡爾曼濾波對干擾和噪聲有較好的抑制作用。

5 試驗與分析

5.1 系統(tǒng)響應(yīng)時間

升降平臺自動調(diào)平控制響應(yīng)時間[30]包含：單片機運算時間、傾角傳感器采集信號時間、電磁閥和調(diào)平油缸動作反應(yīng)時間。其中單片機運算和傳感器采集信號時間在系統(tǒng)掃描周期內(nèi)完成，忽略不計。進行測試程序設(shè)計，以單片機發(fā)出調(diào)平信號至油缸運動1 mm停止的時間記為系統(tǒng)響應(yīng)時間。升降平臺在良好水平路面上，在發(fā)動機額定轉(zhuǎn)速下，橫梁勻角速度轉(zhuǎn)動，控制系統(tǒng)輸出信號后，測得調(diào)平油缸從行程最小和最大位置開始運動到執(zhí)行動作結(jié)束的時間，利用HG-C1100激光位移傳感器測量油缸伸長量，得出調(diào)平控制系統(tǒng)響應(yīng)時間和油缸位移曲線如圖9所示。

圖9 系統(tǒng)響應(yīng)時間位移曲線Fig.9 Curves of system response time and displacement

由圖9可知，調(diào)平油缸伸長時，控制系統(tǒng)響應(yīng)時間為0.078 s，比油缸縮短時的反應(yīng)時間長0.008 s，主要原因是工作臺重力導(dǎo)致液壓阻力較大。

5.2 調(diào)平測試試驗

5.2.1 試驗設(shè)備與條件

在山東農(nóng)業(yè)大學(xué)前期研制的果園升降平臺上，安裝自動調(diào)平控制系統(tǒng)，進行調(diào)平效果試驗。該平臺以拖拉機為動力源，主要參數(shù)如表4所示。

表4 果園升降平臺主要參數(shù)Table 4 Main parameters of orchards lifting platform

由于果園作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，地形不規(guī)則，地面坡度不宜測量，因此在山東農(nóng)業(yè)大學(xué)校內(nèi)硬質(zhì)地面上進行試驗，測得試驗坡地坡度分別為5.1°、10.5°、14.5°、18.8°，如圖10所示，試驗時間為2016年12月。采用北京瑞芬星通科技有限公司的DMI108數(shù)顯傾角儀（精度0.01°）和上海直川電子科技有限公司的ZCT230M傾角儀（精度0.05°，數(shù)據(jù)通過RS485連續(xù)輸出）測量工作臺傾角；采用日本Panasonic公司HG-C1100激光位移傳感器測量調(diào)平油缸位移量，精度0.01 mm；此外，還包括瑞因思儀器有限公司的質(zhì)量儀表（200、0.01 kg）、卷尺（3、0.01 m）等。

圖10 試驗現(xiàn)場Fig.10 Test of field

5.2.2 試驗內(nèi)容及方法

根據(jù)《農(nóng)業(yè)機械生產(chǎn)試驗方法》（GB/T 5667-2008）[31]進行調(diào)平效果試驗，以原調(diào)平控制系統(tǒng)為對照組，當(dāng)平臺不升降時，安裝在工作臺的傾角傳感器將實時輸出工作臺傾角，并顯示在觸摸屏上，觀察數(shù)據(jù)平穩(wěn)時，停止拖拉機運轉(zhuǎn)，利用瑞芬DMI108數(shù)顯傾角儀測得工作臺傾斜角度；當(dāng)平臺升降時，利用ZCT230M傾角儀將工作臺傾角實時在顯屏上輸出。分析自動調(diào)平在不同坡度（5.1°、10.5°、14.5°、18.8°），不同載質(zhì)量（0、50、100、150 kg）下的調(diào)平性能。

5.2.3 試驗結(jié)果與分析

1）平臺不升降工況

當(dāng)平臺不升降時，測試工作臺與水平面的傾斜角度，即為調(diào)平誤差。在不同坡度和不同載質(zhì)量下分別做3次試驗，試驗數(shù)據(jù)如表5所示。

表5 調(diào)平數(shù)據(jù)Table 5 Data of leveling

由表5可知，在4種坡度和載質(zhì)量下，2種調(diào)平誤差隨著載質(zhì)量和坡度增加而增大，原調(diào)平控制的最大均方根誤差為0.136°，而自動調(diào)平控制僅為0.085°，離散程度比原調(diào)平控制降低37.50%；在最大坡度滿載下原調(diào)平控制最大誤差為2.77°，自動調(diào)平最大誤差為1.08°，比原調(diào)平系統(tǒng)調(diào)平精度提高了1.69°。

2）平臺升降工況

升降平臺在4種坡度（5.1°、10.5°、14.5°、18.8°）下滿載情況（150 kg）進行升降作業(yè)，試驗過程中工作臺傾角變化如圖11所示。從圖11可知，在斜坡上進行升降作業(yè)，原調(diào)平系統(tǒng)受結(jié)構(gòu)影響，調(diào)平誤差呈現(xiàn)出周期性的變化，自動調(diào)平則沒有這種現(xiàn)象。通過對比圖11a、11b、11c、11d可知，隨坡度增加，原調(diào)平系統(tǒng)累積誤差不斷增加，調(diào)平誤差呈增大趨勢，在4種坡度上最大調(diào)平誤差分別約為1.73°、2.27°、3.05°、3.65°；自動調(diào)平誤差相對穩(wěn)定，工作臺傾角始終維持在0°附近，最大調(diào)平誤差分別約為0.65°、1.12°、1.51°、1.74°，調(diào)平精度最大提高了1.91°，滿足升降平臺工作要求。

圖11 兩種調(diào)平控制的工作臺傾角變化Fig.11 Change in tilt angle of platform under two types of leveling control mechanisms

6 結(jié)論與討論

1）設(shè)計了一種果園升降平臺自動調(diào)平控制系統(tǒng)，根據(jù)傾角傳感器實時采集的工作臺傾角值，采用融合卡爾曼算法的模糊PID控制電磁閥驅(qū)動調(diào)平油缸運動改變工作臺位姿，實現(xiàn)工作臺自動調(diào)平。

2）運用Matlab對控制系統(tǒng)進行仿真，結(jié)果表明，這種控制系統(tǒng)較傳統(tǒng)PID具有較好的控制效果，峰值時間縮短47.82%，調(diào)節(jié)時間縮短48.10%，最大超調(diào)量減小52.78%，經(jīng)卡爾曼濾波后誤差降低44.57%，有效抑制了干擾信號和測量噪聲。

3）對控制系統(tǒng)進行響應(yīng)時間和調(diào)平效果測試，結(jié)果表明：系統(tǒng)調(diào)平響應(yīng)快，響應(yīng)時間為0.078 s；在平臺不升降和升降2種工況下，隨坡度和負(fù)載增加，自動調(diào)平誤差變化不大，最大分別為1.08°和1.74°，調(diào)平精度相對原果園升降平臺調(diào)平控制系統(tǒng)分別提高了1.69°和1.91°，調(diào)平效果較好。

試驗過程中，偶爾會出現(xiàn)調(diào)平不準(zhǔn)確、響應(yīng)稍慢等現(xiàn)象，分析原因主要有：1）地面起伏不平影響了角度傳感器對信號的采集；2）安裝鉸鏈間隙引起工作臺偏離設(shè)定位置；3）升降速度過快，工作臺由于慣性出現(xiàn)擺動。另外，該試驗樣機無橫向調(diào)平執(zhí)行機構(gòu)，僅進行了縱坡調(diào)平試驗，因此后續(xù)工作為增加橫向調(diào)平機構(gòu)、研究干擾信號控制算法和系統(tǒng)控制數(shù)學(xué)模型的精確性，從而實現(xiàn)全方位調(diào)平并提高控制精度。

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Design and experiment of automatic leveling control system for orchards lifting platform

Fan Guiju1,2, Wang Yongzhen1, Zhang Xiaohui1,2※, Zhao Jinying3, Song Yuepeng1,2
(1. College of Mechanical and Electrical Engineering, Shandong Agricultural University, Tai'an 271018, China; 2. Shandong Provincial Key Laboratory of Horticultural Machinery and Equipment, Tai'an 271018, China; 3. Chinese Academy of Agricultural Mechanization Sciences, Beijing 100083, China)

Lifting platform for orchards plays a significant role in the fruit industry, because it successfully solves many difficult problems of picking fruit and trimming branches. However, there are some uncontrollable problems such as leveling instability, poor operational capacity in current machines. So it is necessary to design better leveling system to improve their working efficiency and stability. Domestic and foreign scholars have done a lot of researches on the leveling system for high-altitude lifting platforms, which provide important academic reference for the design and improvement of the leveling system for orchards lifting platform. There are higher leveling requirements because of poor terrain in orchards. United States, Australia and Japan are the earlier countries to produce lifting platform for orchards and their devices have achieved the automatic leveling. They are yet too expensive for Chinese farmers to afford. In China, it was not until 1980s that the lifting platform for orchards was made. Some types of the lifting platforms made in China realized mechanical leveling, but their leveling accuracy and working efficiency were lower. To this end an auto leveling control system was designed on the basis of the related information at home and abroad. Such a leveling control system consisted of lifting platform, leveling mechanism, hydraulic system and control system. By analyzing forces and movement of the leveling mechanism of the leveling control system, the dynamic mathematical model for the control system was set up. As we all know, the fuzzy control can decrease the overshoot, and PID (proportion, integral, derivative) control can increase the response speed, and Kalman filter can reduce signal interference. So the fuzzy PID control system with Kalman filter was designed. According to the information collected by inclinometer, the control system makes a decision, and then controls electromagnetic valve to drive the leveling cylinder to extend or retract, which can change the motion of the work platform and keep it level. The results of simulation showed that the performance of fuzzy PID control system was better than that of traditional PID. Firstly its rise time was 0.09 s, it’s peak time was 0.12 s, its regulation time was 0.41 s, and they were respectively shortened by 43.75%, 47.82%, and 48.10%, respectively, which indicated the initial and overall speed of fuzzy PID control system were better. Secondly the maximum overshoot was 17%, which was reduced by 52.78% of traditional PID’s, so fuzzy PID control system realized a good stabilization. Moreover in combination with Kalman filter, the leveling precision of fuzzy PID control system was improved greatly. Its steady state error was about 0.051° and was reduced by 44.57% of PID’s. The experiments were done in different slopes (5.1°, 10.5°, 14.5° and 18.8°) and different loads (0, 50, 100, and 150 kg). The results showed that the performance of automatic leveling system was better compared with the original leveling control system. The response time of automatic leveling control system was shorter and was about 0.078 s. When the platform wasn’t lifted, under the maximum load and the slope of 18.8°, the maximum automatic leveling error was 1.08°, the automatic leveling precision was increased by 1.69°. In the process of the platform lifted, the maximum automatic leveling error was 1.74o, and the automatic leveling precision was increased by 1.91°. In addition, there were some occasional phenomena such as leveling inaccurately and running slowly in the process of experiments. There were following main 3 reasons: 1) Irregular terrain disturbed the signals collected by angle sensors; 2) The workbench deviated from the set position because of hinge clearances; 3) With the action of motion inertia, the workbench swung back and forth when rising or falling too fast. So the following works will be carried out, including modifying the mechanical structure of lifting platform, and researching control algorithm and mathematical model of the control system to improve control accuracy and leveling efficiency. In conclusion, the automatic leveling control system can meet the design requirements and effectively improve leveling degree and work efficiency, and is well suitable for orchards.

algorithms; control; design; lifting platform; auto leveling

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.005

S233.74

A

1002-6819(2017)-11-0038-09

樊桂菊，王永振，張曉輝，趙金英，宋月鵬. 果園升降平臺自動調(diào)平控制系統(tǒng)設(shè)計與試驗[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2017，33(11)：38－46.

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.005 http://www.tcsae.org

Fan Guiju, Wang Yongzhen, Zhang Xiaohui, Zhao Jinying, Song Yuepeng. Design and experiment of automatic leveling control system for orchards lifting platform[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(11): 38－46. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.005 http://www.tcsae.org

2016-11-26

2017-05-09

國家“十二五”科技支撐計劃項目（2011BAD20B10-2-4）；山東省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系果品產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新團隊資金（SDAIT-06-12）；山東省重點研發(fā)項目（2016GNC112006）

樊桂菊，女，山東曲阜人，博士，副教授，主要從事智能農(nóng)業(yè)裝備設(shè)計與研究。泰安 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機械與電子工程學(xué)院，271018。

Email：fanguiju2002@163.com

※通信作者：張曉輝，男，山東聊城人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事農(nóng)業(yè)機械設(shè)計及理論研究。泰安 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機械與電子工程學(xué)院，271018。Email：Zhangxh@sdau.edu.cn